Goldgräberstimmung im Licht: Die nächste Etappe der KI aus der Perspektive eines Technologie-Investors

In dieser Zeit ist „Licht“ zum am meisten überfüllten Begriff auf dem Sekundärmarkt geworden.

Optische Module, CPO (Co-Packaged Optics, ko-integrierte Optik), Lithiumniobat-Dünnfilme und rein optische Switches tauchen nacheinander in den Trendthemen auf, und eine Gruppe von Unternehmen, die zuvor kaum bekannt waren, wird im Handelsverlauf wiederholt von Kapital nach oben getrieben. Auf dem Markt kursiert ein Witz: Man soll im Licht stehen, nicht nur das Licht irgendwo stehen lassen.

Dies ist keine einzigartige Erzählung des A-Aktien-Marktes. Im April 2026 notierte Xizhi Technology an der Hongkonger Börse und wurde zum „weltweit ersten AI-Lichtberechnungs-Aktienwert“. Auf der diesjährigen COMPUTEX stand Jensen Huang gemeinsam mit dem CEO von Marvell auf der Bühne und wies den nächsten Schlüsselpunkt der KI-Infrastruktur klar auf die „Verbindung“ hin – also das Feld, in dem das Licht angesiedelt ist. Er nannte Marvell auf der Bühne das „nächste Unternehmen mit einem Marktwert von einer Billion US-Dollar“ und entfachte mit einem Satz den gesamten optischen Kommunikationssektor.

Als eine frühe Investmentinstitution, die seit vielen Jahren im Lichtbereich aktiv ist, lautet unsere Einschätzung: Licht ist nicht das „Allheilmittel“ für KI, aber wenn große Modelle Rechenleistung, Stromverbrauch und Echtzeitfähigkeit gleichzeitig an die Grenzen bringen, ist Licht zu einem kaum umgehbaren Glied geworden.

In diesem Branchenforschungsbericht versuchen wir, einige Fragen zu erörtern:

• Welche Bedürfnisse in der optischen Kommunikation sind echte, welche sind nur Konzepte?
• Wie weit ist die Lichtberechnung noch von uns entfernt?
• Und wo stehen chinesische Unternehmen in dieser Runde von Chancen?

Die Geschichte des Lichts in einem Diagramm einordnen: Von Materialien und Chips zu Kommunikation und Berechnung

Die Lichtkette ist sehr lang, und es gibt viele technische Zweige. Materialien, Chips, Bauelemente, Module, Kommunikation, Verbindung und Berechnung sind ineinander verschachtelt, und mehrere Konzepte werden oft vermischt. Bevor wir offiziell in diesen Branchenforschungsbericht eintreten, ist es notwendig, sie zuerst in dasselbe Bild einzufügen.

„Licht“-Ketten-Routenkarte.

Wenn man die gesamte Kette in einen Satz komprimiert, kann man sie grob so verstehen: Zuerst erzeugt man Licht, dann schreibt man Informationen auf das Licht, lässt das Licht zwischen verschiedenen Geräten übertragen und empfängt und stellt es schließlich wieder her; ein weiterer Schritt vorwärts ist es, Berechnungen direkt mit Licht durchzuführen.

Wenn man dieser Kette folgt, sind am obersten Ende Materialien und Lichtquellen angesiedelt. Laser erzeugen Licht; Materialien wie Silizium, Indiumphosphid und Lithiumniobat-Dünnfilme übernehmen Funktionen wie Lichtleitung, Lichtemission oder Modulation und beeinflussen Geschwindigkeit, Verlust und Integrationsweise der Bauelemente. Weiter unten befinden sich optische Chips und Bauelemente, darunter Modulatoren, Detektoren, Wellenlängenmultiplexer und optische Phased Arrays, die jeweils dafür zuständig sind, Signale auf das Licht zu laden, Licht zu empfangen, verschiedene Wellenlängen zu kombinieren oder zu trennen und die Richtung des Lichts zu steuern.

Optische Bauelemente wie Laser, Modulatoren und Detektoren werden zusammen mit elektrischen Chips wie Treibern und DSP sowie Schnittstellen verpackt – das bildet das optische Modul. Es verbindet Hostgeräte mit Glasfasern und ist für die Umwandlung zwischen elektrischen und optischen Signalen zuständig. Mit anderen Worten: Das optische Modul ist keine eigenständige technische Route, sondern die zentrale „Schnittstelle“ im optischen Kommunikationssystem.

Optische Kommunikation beschreibt ein größeres System: Die Übertragung von Informationen mithilfe von Licht. In der Vergangenheit wurde Licht bereits weit verbreitet für die Kommunikation zwischen Ozeanen, Städten, Basisstationen und Rechenzentren eingesetzt; im KI-Zeitalter dringt es weiter in Server, GPUs und sogar zwischen Chips auf derselben Platine vor. Diese Anwendung mit kürzerer Distanz und höherer Dichte wird üblicherweise als optische Verbindung bezeichnet. Optische Module, CPO und LPO lösen das Problem, wie Licht in Geräte gelangt und sich Chips nähert; rein optische Switches sind dafür zuständig, Lichtpfade im Netzwerk direkt umzuschalten.

Die Lichtberechnung geht noch einen Schritt weiter. Die optische Kommunikation löst das Problem, Daten schneller „zu übertragen“, die Lichtberechnung will herausfinden, ob man Licht direkt zum „Rechnen“ nutzen kann. Ersteres dient weiterhin der Informationsübertragung, Letzteres nutzt physikalische Eigenschaften des Lichts wie Ausbreitung, Interferenz und Beugung, um Operationen durchzuführen. Beide nutzen einen Teil der grundlegenden Materialien, Chips und Fertigungsfähigkeiten gemeinsam, stehen aber vor unterschiedlichen Problemen und befinden sich in unterschiedlichen industriellen Stadien.

Die verschiedenen Konzepte rund um „Licht“ auf dem heutigen Markt lassen sich im Grunde alle in dieser Kette verstehen.

KI rechnet nicht mehr zu langsam – die Wege sind blockiert

Die meisten Menschen glauben, dass der Engpass der KI in der Rechenleistung liegt, dass nicht genügend GPUs (Graphics Processing Unit, Grafikprozessoren) vorhanden sind. Aber das Erste, was an die Decke stößt, ist nicht das „Rechnen“, sondern das „Verbinden“.

I. Die physikalische Grenze des Speicherwalls und der PCB (Printed Circuit Board, gedruckte Leiterplatte)

Stellen Sie sich jede GPU als eine Fabrik vor. Das Training großer Modelle bedeutet, dass Zehntausende Fabriken kontinuierlich Material transportieren und zusammenarbeiten. Was die Produktionspipeline wirklich blockiert, ist oft nicht die Kapazität einer einzelnen Fabrik, sondern die Straße zwischen den Fabriken. Die erste Mauer ist der Speicherwall.

Um dies zu mildern, hat die Branche HBM (High Bandwidth Memory, Hochbandbreitenspeicher) entwickelt, der mehrere Speicherschichten wie ein Sandwich stapelt – das entspricht der Umwandlung der Dicke einer Linie in eine Fläche, wodurch die Kapazität sprunghaft ansteigt. Aber die Leiterplatte selbst hat Grenzen: Heutzutage sind Platinen für KI-Server auf etwa Dutzende von Schichten gestapelt, während Mobiltelefone nur sechs bis acht Schichten haben – man nähert sich der Obergrenze. Sogar das „Elektrogewebe“, das für diese gestapelten Platinen verwendet wird, ist zu einem beliebten Thema auf dem Sekundärmarkt geworden.

Kernhardware-Konfiguration von KI-Trainings- und Inferenzservern. GPU, HBM, CPU und DDR übernehmen Berechnungen und Datenzugriff, PCIe, NVLink, NVSwitch und andere sind für Hochgeschwindigkeitsverbindungen zuständig; Netzwerkkarte, Speicher, Stromversorgung, Kühlung und Verwaltungsmodule unterstützen gemeinsam den Betrieb des gesamten Geräts.

II. Drei Verbindungsebenen sind gleichzeitig belastet

Das schwierigere Problem ist: Nicht nur eine Straße ist verstopft, sondern drei Ebenen von Straßen gleichzeitig.

Die Verbindung zwischen Servern wird in der Branche als Scale-out bezeichnet;

Die Verbindung zwischen mehreren GPUs in einem einzigen Server heißt Scale-up;

Weiter innen, die Verbindung zwischen Chips auf derselben Platine, heißt Scale-in.

Auf allen drei Ebenen wird Elektrizität zunehmend überfordert.

Ein anschaulicher Vergleich: Kupferkabel können innerhalb von Platinen normalerweise nur stabil etwa drei Zentimeter übertragen, innerhalb von Geräten nur wenige Meter – während Glasfaser auch bei hundert Metern oder sogar mehreren Kilometern noch problemlos funktioniert. Beim Stromverbrauch verbraucht eine Kupferverbindung etwa 15 Watt, eine optische Verbindung hingegen nur etwa 5 Watt.

Daher ist es weniger so, als ob „Licht“ plötzlich populär geworden ist – sondern eher so, dass der Pfad der Elektrizität zuerst seine physikalische Obergrenze erreicht hat.

III. Warum ist Nvidia „unruhig“ geworden

Die jüngsten Handlungen von Nvidia sprechen für sich: Es hat nacheinander in Kettenglieder-Unternehmen wie Marvell, Lumentum und Coherent investiert und eine Zusammenarbeit mit Corning vereinbart. Darüber hinaus hat Nvidia gemeinsam mit anderen KI-Rechenleistungs-Giganten technische Routen wie CPO, MicroLED (Mikro-Leuchtdiode), Mikro-Ring-Modulator und OCS (Optical Circuit Switch, Lichtpfad-Switch) vorgeschlagen. Ein Gigant, der ursprünglich nur Rechenleistung herstellte, ist persönlich eingestiegen, um die optische Kommunikation zu „lenken“ – der Grund ist einfach: Seine Nachfrage ist vorhanden, aber das Tempo der bestehenden Lieferanten kann nicht mithalten.

Sobald der Kettenführer unruhig wird, wird die gesamte Branche zwangsläufig angefeuert. Die Nachfrage ist real, aber die technischen Routen haben sich noch nicht stabilisiert – und es ist ebenso wahr, dass sich alles mischt, darunter auch viele, die nur versuchen, „vom Licht zu profitieren“.

Einige wählen die entgegengesetzte Richtung. Anstatt mühevoll Tausende von Chips zu verbinden, kann man eine ganze Wafer zu einem riesigen Chip machen, sodass die meisten Operationen direkt im Chip stattfinden – um das Verbindungshindernis zu umgehen. Ein Vertreter dafür ist das US-Unternehmen Cerebras. Dies ist jedoch eine rein elektrische Chip-Route, die nicht unerhebliche Kosten bei Kühlung und Ausbeute mit sich bringt – und letztendlich andere physikalische Grenzen nicht umgehen kann.

Dennoch gibt es einen Punkt, an dem fast niemand zweifelt: Alle sind sich einig, dass der einzige Ausgang das Licht ist.

Warum ausgerechnet Licht?

Warum Licht diese Aufgabe übernehmen kann, beginnt mit einem physikalischen Grundprinzip.

Photonen haben keine Masse, daher sind sie von Natur aus Elektrizität in Geschwindigkeit, Stromverbrauch und Signal-Rausch-Verhältnis überlegen. Der einfachste Beweis: Unterwasser-Glasfaserkabel können Signale über Tausende von Kilometern an die andere Küste übertragen – etwas, das mit Elektrizität nicht möglich wäre.

Das ist auch die grundlegende Überzeugung, auf die wir seit zehn Jahren setzen und die nie wankte: In vielen Gliedern der Kommunikation und Berechnung sind die physikalischen Eigenschaften des Lichts einfach besser als die von Elektrizität.

Eigentlich ist optische Kommunikation längst allgegenwärtig, auch wenn wir es normalerweise nicht merken. Transozeanische Unterwasserkabel, Stadtnetze zwischen Städten, Rückübertragungen zwischen verschiedenen Generationen von Basisstationen und sogar Verbindungen zwischen Servern in Rechenzentren basieren im Kern alle auf Glasfaser. Aber KI hat in dieser Runde neue Anforderungen gestellt: In Szenarien mit kurzen Distanzen wie innerhalb von Servern und zwischen Chips, wo früher Elektrizität ausreichte, muss jetzt auf Licht umgestellt werden.

Wie wird das Signal auf das Licht aufmoduliert? Im Grunde gibt es zwei Wege: Entweder lässt man die Lichtquelle selbst das Signal tragen – oder man lässt die Lichtquelle stabil leuchten und fügt danach eine „Modulation“ hinzu, um sie zu verändern. Letzteres ist die Silizium-Licht-Route, die derzeit die Hauptrichtung darstellt – aber die Einwellen-Geschwindigkeit erreicht bei 200G praktisch ihre Obergrenze. Um weiter zu steigen, braucht man ein neues Material namens Lithiumniobat-Dünnfilm – es ist eine kaum umgehbare Option, um Hochgeschwindigkeiten von 1,6T und 3,2T zu erreichen. Auf diesem Bereich sind chinesische Teams relativ weit vorne, und wir haben auch in ein entsprechendes Unternehmen investiert.

Dennoch gibt es eine weitere Unsicherheit beim Wachstum von Licht in der KI-Infrastruktur, die von der KI selbst ausgeht. Derzeit ist die größte Nachfrageseite nach Rechenleistung das Training – alle Unternehmen stapeln GPU-Cluster. Aber für die nächste Stufe der Inferenz ist niemand sicher, wie groß die Rechenzentren sein werden, die speziell dafür gebaut werden, und wie sie aussehen. Wenn in Zukunft intelligente Agenten und Endgeräte-Assistenten wirklich weit verbreitet sind und die Anforderungen an niedrige Latenz immer höher werden, wird die Nachfrage nach Licht weiter nach oben getrieben – aber wenn die Inferenz hauptsächlich vorhandene Trainingscluster wiederverwendet, ist das Wachstum viel geringer. Diese Unsicherheit ist ein wichtiger Grund, warum die optische Kommunikation „heiß aber chaotisch“ ist.

In optischen Modulen gibt es zudem ein hartnäckiges Problem: den DSP (Digital Signal Processor, digitaler Signalprozessor), der als „CPU“ der optischen Kommunikation fungiert. Er ist dafür zuständig, verzerrte und unscharfe Signale wieder klar zu machen – ohne ihn lassen sich Hochgeschwindigkeits-Signale überhaupt nicht erkennen. Das Problem ist, dass dieser Chip teuer ist und viel Strom verbraucht: Er macht etwa ein Drittel der Kosten des optischen Moduls und fast die Hälfte des Stromverbrauchs aus. Die Lieferzeit für hochwertige DSPs hat sich auf fast ein Jahr verlängert, und der Markt wird im Grunde von zwei US-Unternehmen kontrolliert: Marvell und Broadcom.

Schematische Darstellung der inneren Struktur eines 800G-Optikmoduls. Sende- und Empfangsseite führen jeweils Elektro-Optik- und Optik-Elektro-Umwandlung durch. Wichtige Komponenten sind DSP, Treiber, Laser, AWG-Wellenlängenmultiplexer, Optodetektor und TIA-Verstärker.

Ehrlich gesagt: Wir sind nicht durch irgendwelche administrativen Anordnungen in unserer Entwicklung behindert – sondern unsere eigene Technik ist noch nicht ausgereift genug. Es ist ein Chip mit extrem hoher technischer Komplexität und Schwierigkeit, und wir brauchen noch etwas Zeit, um bei hochwertigen optischen DSPs aufzuholen.

Fast niemand zweifelt an der großen Richtung des Lichts – aber es ist keineswegs Konsens, welche spezifische Route funktioniert und wer sie zuerst realisiert.

Also, in diesem noch unklaren Umfeld: Wo steht China eigentlich?

In diesem Spiel steht China zum ersten Mal auf der Seite der „Schöpfer“

Früher wurde mir eine Frage gestellt: Sind optische Chips wirklich nur ein weiteres Feld für „einheimische Substitution“?

Meine Antwort lautet: Nein. Es ist anders als die Geschichten, die wir