الفوتونات السيليكونية: كيف يحل الضوء أزمة الحوسبة والطاقة في الذكاء الاصطناعي

معالج NVIDIA H100 GPU واحد يستهلك 700 واط. عنقود تدريب كبير للذكاء الاصطناعي يضم 100,000 من هذه المعالجات يستهلك طاقة تفوق استهلاك مدينة متوسطة الحجم. من المتوقع أن ينمو استهلاك الكهرباء لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي بنسبة 160% بحلول 2030، ليصل إلى نحو 945 تيراواط/ساعة سنوياً — أي ما يعادل تقريباً إجمالي استهلاك اليابان من الكهرباء. الحكومات المحلية تمنع تراخيص مراكز بيانات جديدة. شركات الطاقة تكافح لتوفير القدرة الكافية بالسرعة المطلوبة. صناعة الذكاء الاصطناعي تواجه مشكلة طاقة، والرقاقات نفسها ليست سوى جزء منها.

حصة كبيرة وغير مُقدَّرة بشكل كافٍ من تلك الطاقة — تصل إلى 50% في العناقيد المكتظة — تُستهلك لا في العمليات الحسابية، بل في نقل البيانات بين الرقاقات. الوصلات النحاسية الكهربائية التي تربط معالجات GPU ببعضها وبالذاكرة ترتفع حرارتها، وتقاوم معدلات البيانات العالية، وتُبدد كميات هائلة من الطاقة كحرارة. فيزياء النحاس على نطاق واسع تشكل حائطاً لا تستطيع الأساليب التقليدية تجاوزه.

الفوتونات السيليكونية هو المجال الذي يقترح استبدال تلك الوصلات النحاسية بالضوء. الفكرة الأساسية هي استخدام الإشارات الضوئية — نبضات ضوء ليزر تنتقل عبر موجِّهات ضوئية سيليكونية — لنقل البيانات بين الرقاقات وعبر الرفوف. ينتقل الضوء دون مقاومة كهربائية، دون توليد حرارة من نقل الإشارة، وبعرض نطاق ترددي لا تستطيع الأسلاك النحاسية مجاراته. في 2026، تنتقل هذه التقنية من البحث الواعد إلى الإنتاج بكميات كبيرة، والأرقام كبيرة بما يكفي لتؤثر في مسار الطاقة في الصناعة.

كيف تعمل

تقنية الفوتونات السيليكونية تبني مكونات بصرية — موجِّهات ضوئية، مُعدِّلات، كاشفات ضوئية — على رقاقات سيليكونية باستخدام عمليات التصنيع CMOS نفسها المستخدمة للمعالجات. هذا مهم لأنها تعني إمكانية تصنيع المكونات الضوئية على نطاق واسع في مصانع أشباه الموصلات الحالية بدلاً من الحاجة إلى بنية تحتية تصنيعية جديدة كلياً. إنتل تصنع أجهزة إرسال واستقبال فوتونية سيليكونية بهذه الطريقة منذ منتصف العقد 2010؛ والتقنية أثبتت جدواها تجارياً لوصلات مراكز البيانات منذ ما يقرب من عقد.

تحقيق الكفاءة يأتي من فيزياء الضوء مقابل الإلكترونات. الإشارات الضوئية تستهلك ما لا يقل عن 0.05 إلى 0.2 بيكوجول لكل بت منقولة، مقابل أرقام أعلى بكثير للنحاس عبر مسافات مماثلة. تقنية البصريات المدمجة في العبوة (Co-Packaged Optics) — دمج المحركات الضوئية مباشرة في حزمة الرقاقة بدلاً من استخدام وحدات قابلة للتوصيل على حافة الرف — تقلل طاقة الوصلات بنسبة 75% تقريباً مقارنة بالحلول الضوئية القابلة للتوصيل الحالية، وبنسبة 70% تقريباً مقارنة بالبدائل الكهربائية المكافئة.

الشركات التي تبنيها

تقود ثلاث شركات ناشئة التوجه التجاري نحو الفوتونات السيليكونية على نطاق الذكاء الاصطناعي، لكل منها نهج تقني مختلف.

منصة Passage من Lightmatter ترتكز على الوسائط البينية الفوتونية — وهي أساساً لوحات دوائر بصرية توضع بين الرقاقات، تربطها بالضوء بدلاً من الآثار النحاسية. Passage M1000، المتاح منذ صيف 2025، يحقق إجمالي عرض نطاق بصري يبلغ 114 تيرابت في الثانية عبر وسيط فوتوني بمساحة 4,000 ملليمتر مربع. Passage L200X، الذي يستهدف الإنتاج في 2026، يوفر 64 تيرابت في الثانية لكل حزمة لمعجِّلات ومبدِّلات الجيل التالي للذكاء الاصطناعي. اعتمدت Lightmatter على منصة GF Fotonix للفوتونات السيليكونية من GlobalFoundries، مما وفر لها شريكاً تصنيعياً بالقدرة على تجاوز مرحلة الإنتاج التجريبي.

اتخذت Ayar Labs طريق الرقاقات الصغيرة (Chiplet). رقاقة TeraPHY، أول رقاقة بصريّة I/O بمعيار UCIe في العالم، تدمج واجهة بصرية بسعة 8 تيرابت في الثانية مباشرة في حزمة رقاقة الذكاء الاصطناعي باستخدام التغليف ثلاثي الأبعاد المتقدم من TSMC. الجيل الثالث من TeraPHY، الذي أُطلق في أوائل 2025، يدعي عرض نطاق يزيد بمقدار 5 إلى 10 مرات عن بدائل النحاس، وزمن انتقال أقل بعشر مرات، وكفاءة طاقة أفضل بثلاث إلى خمس مرات. في سبتمبر 2025، أعلنت Ayar عن شراكات مع Alchip Technologies وGlobal Unichip Corp لجلب البصريات المدمجة في العبوة إلى تصاميم رقاقات إنتاجية عبر تقنية التغليف COUPE من TSMC.

Celestial AI، التي استحوذت عليها Marvell في ديسمبر 2025 مقابل 3.25 مليار دولار، سعت إلى التكامل الأكثر جرأة: دمج الوصلات البصرية مباشرة في شريحة السيليكون نفسها بدلاً من طبقة منفصلة. رقاقتها Photonic Fabric توفر عرض نطاق 16 تيرابت في الثانية لكل رقاقة صغيرة، والوحدة الكاملة — التي تجمع ASIC بتقنية 5 نانومتر من TSMC مع وسيط فوتوني وشرائح ذاكرة HBM3e — توفر اتصالاً بصرياً بسعة 7.2 تيرابت في الثانية. يُتوقع أن يؤدي استحواذ Marvell إلى تسريع النشر على نطاق واسع، مع إسهامات إيرادية متوقعة من أواخر 2027.

مشغلو مراكز البيانات الضخمة يشترون بالفعل

أهم إشارة لمسار الفوتونات السيليكونية على المدى القريب ليست الشركات الناشئة — بل قرارات الشراء من مشغلي مراكز البيانات الضخمة (Hyperscalers). نشرت Microsoft وصلات فوتونية سيليكونية في مراكز بيانات Azure منذ 2016، وفي نوفمبر 2025 عمَّقت التكامل عبر بنيتها التحتية لعناقيد الذكاء الاصطناعي. عززت Google نشرها الداخلي للتبديل البصري للدوائر والوصلات الفوتونية في ديسمبر 2025. التزمت كل من AWS وGoogle وMeta وMicrosoft بالبصريات المدمجة في العبوة في ترقيات الشبكات من الجيل التالي، مع برامج شراء نشطة جارية في 2025 و2026.

أرقام الكميات تعكس هذا الزخم. من المتوقع أن يتوسع نطاق الوحدة البصرية 1.6 تيرابت في الثانية — المنتج الرائد حالياً — من حوالي 2.5 مليون وحدة شُحنت في 2025 إلى 20 مليون وحدة في 2026. يُتوقع أن تستحوذ الفوتونات السيليكونية على 50 إلى 70% من هذا القطاع عالي النطاق بحلول نهاية العام. سوق الفوتونات لمراكز البيانات ككل يُتوقع أن يبلغ 2.7 مليار دولار في 2026، لينمو إلى 4.1 مليار دولار بحلول 2034.

ما تبقى صعباً

التحديات المتبقية حقيقية وتستحق الذكر. تكامل الليزر هو الأكثر أساسية: السيليكون لا يصدر ضوءاً طبيعياً بسبب تركيبه الإلكتروني، لذا تتطلب الفوتونات السيليكونية العملية ربط مواد باعثة للضوء (عادةً فوسفيد الإنديوم) على ركائز سيليكونية. الدقة التصنيعية المطلوبة كبيرة، والدوائر المتكاملة الفوتونية المعقدة تحقق حالياً إنتاجية أقل من 60% للتصاميم المتقدمة.

الحساسية الحرارية تمثل صداعاً مستمراً. الرنانات الحلقية والمقاييس التداخلية التي تشكل المكونات البصرية الأساسية لرقاقات الفوتونات السيليكونية شديدة الحساسية لتغيرات درجات الحرارة — فبضع درجات يمكن أن تفقدها ضبطها بما يكفي لتسبب أخطاء في الإشارة. الضبط الحراري النشط والتثبيت يضيفان تعقيداً واستهلاكاً للطاقة يعوضان جزئياً مكاسب الكفاءة.

سلسلة التوريد أيضاً مركزة بطرق تخلق مخاطر. TSMC حالياً هي المصنع الوحيد القادر على التكديس فائق الدقة للرقاقات ثلاثية الأبعاد المطلوب للبصريات المدمجة في العبوة على نطاق واسع. أي انقطاع في إنتاج TSMC سيتداعى عبر سلسلة توريد الفوتونات بأكملها للذكاء الاصطناعي.

المسار

مسار الفوتونات السيليكونية في بنية الذكاء الاصطناعي أصبح أوضح الآن مما كان عليه في أي وقت مضى. مشغلو مراكز البيانات الضخمة لا يختبرون التقنية — بل يشترونها على نطاق واسع. الشركات الناشئة الرائدة تخرجت من العروض التجريبية إلى شحن المنتجات. الإنتاج الضخم لوحدات 1.6T جارٍ. حصة إنتل في أجهزة الإرسال والاستقبال الفوتونية السيليكونية تبلغ حوالي 30% اليوم، ومن المتوقع أن تصل إلى 60% بحلول 2030.

جدار النحاس الذي يقيّد عناقيد الذكاء الاصطناعي اليوم هو حد فيزيائي حقيقي، وليس مشكلة تخطيط يمكن حلها بمزيد من التمويل. الفوتونات السيليكونية هي أوضح مسار لتجاوزه. ما إذا كان التحول سيحدث بالسرعة الكافية لتغيير مسار الطاقة في بنية الذكاء الاصطناعي هو سؤال يتعلق بنطاق التصنيع وتطوير سلسلة التوريد أكثر من كونه تقنية أساسية. في 2026، تشير الأدلة إلى أنه يحدث أسرع مما توقعه معظم المراقبين.