AI光芯片爆发，全球却缺人了！硅光与CPO人才争夺战打响！

从光学设计、半导体工艺到先进封装，AI算力正在催生一场跨学科人才争夺战。

深科技 ｜光头条 ｜全球人才观察

AI算力需求持续爆发，GPU、HBM、先进封装、硅光和CPO正在共同构成下一代AI基础设施。

但一个容易被忽视的问题正在浮现：光芯片技术发展得越快，能够真正完成设计、制造、封装和系统集成的专业人才，可能越难寻找。

国际光学与光子学协会（Optica）2026年11月刊专题《How to Staff a Growing Industry》指出，AI数据中心正在推动NPO、CPO和硅光技术发展，企业越来越难找到具备光子学设计和工程实施能力的专业人才。

这意味着，AI光互连产业的竞争，正在从芯片、设备和产能，进一步延伸到人才与工程能力。

一、AI算力爆发，为什么光子人才突然紧缺？

过去，数据中心主要依靠铜缆和传统可插拔光模块完成数据传输。但随着GPU集群规模扩大，芯片之间的数据交换量快速增长，传统电互连在功耗、信号损耗和带宽方面面临越来越大的压力。

硅光技术可以利用半导体制造工艺，在硅基平台上集成光波导、调制器等光子器件；NPO和CPO则进一步缩短光引擎与计算芯片之间的距离，降低高速电信号传输的功耗。

Optica文章援引MIT研究人员的观点指出，AI数据中心需求正在推动半导体封装向NPO和CPO发展，而企业在寻找具备光子学专业技能的工程师时遇到了困难。

光芯片不是传统数字芯片的简单延伸，它需要同时解决光学、电学、材料、工艺、封装和系统工程问题。

二、美国光子产业需要新增4.2万人！

Optica专题引用了2023年发表在《Applied Optics》上的一项研究。

研究预测，到2030年，美国光子产业将需要新增约4.2万名中等技能技术人员。按照当时社区学院的培养速度，还需要新增约100个类似的光子技术培训项目，才能满足人才需求。

这意味着，产业缺少的不只是高端科学家，还包括能够操作设备、控制工艺、完成产品测试和故障诊断的技术人员。

光子产业正在面临一个现实问题：技术发展速度，可能已经超过了传统人才培养体系的响应速度。

三、硅光与CPO，最缺哪几类人才？

一颗硅光芯片从设计到进入AI数据中心，需要经过多个复杂环节，企业需要的人才也越来越多元化。

• 硅光芯片设计人才：掌握PIC、光波导、调制器、光探测器等技术，负责光子集成电路设计与仿真。
• 光电集成工程师：掌握EIC、PIC、高速SerDes及信号完整性，实现光电协同设计。
• 半导体工艺工程师：熟悉光刻、刻蚀、外延、薄膜沉积和晶圆制造。
• 先进封装工程师：掌握2.5D、3D封装、混合键合、光纤耦合和热管理。
• 光学测试工程师：负责插入损耗、光耦合效率、误码率、温度稳定性和可靠性测试。

尤其是CPO，光引擎与计算芯片高度集成后，光学、电气、封装和散热必须协同设计，传统光学工程师也需要补充高速电气和半导体封装知识。

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四、全球人才争夺战：中国、美国、欧洲都在行动

美国：MIT正在推动集成光子学培训，将理论课程与实验室实操、企业培训结合起来，培养能够进入产业一线的工程人才。

中国：Optica文章提到，中国光子产业从业人员规模估计约30万人，拥有230多所相关本科专业院校和100个研究生培养项目。武汉光谷拥有42所高校、56家研究机构，正在形成较完整的光电子人才生态。

欧洲：PhotonDelta等产业组织推动大学、科研机构和企业联合培养，通过实习、联合课程和产业项目加强集成光子人才储备。

韩国：依托半导体产业基础，进一步补齐PIC设计、光电集成和CPO封装人才能力。

全球光子产业的竞争，已经不只是技术和设备的竞争，也包括人才培养体系的竞争。

五、人才培养正在从学历教育转向工程实战

Optica还介绍了几个值得关注的人才培养案例。

澳大利亚：Photonics Industries Australia推出为期10天的实操培训，涵盖激光安全、光学设备操作、基础制造技术和企业参观。

新加坡：新加坡科技设计大学与德国耶拿阿贝光子学学院合作，推出光学与光子学相关硕士项目，将理论、计算设计、AI应用和制造实践结合。

欧洲：Phortify项目通过多所高校和企业联合培养，覆盖光子集成电路、AI和量子技术等方向。

这些案例说明，光子产业需要的不只是博士和研究人员，还需要能够快速进入生产线、解决实际工程问题的技术人才。

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六、深科技观察：光芯片竞争，下一阶段拼人才！

过去几年，半导体行业的竞争焦点集中在先进制程、GPU算力、HBM和先进封装。

如今，随着AI数据中心规模扩大，光互连正在成为新的关键技术方向。从传统光模块到硅光，从NPO到CPO，光芯片与计算芯片之间的距离越来越近，对跨学科工程能力的要求也越来越高。

对于中国光芯片企业而言，未来需要重点补齐硅光设计、光电集成、先进封装、晶圆级测试和系统级验证等能力。

一颗光芯片可以依靠先进设备制造出来，但要实现稳定量产，需要设计、工艺、封装、测试和系统工程团队共同配合。

AI算力的竞争已经从GPU延伸到光互连，而光互连的竞争，正在从芯片和设备延伸到人才。

谁能率先建立完整的工程人才体系，谁就更有机会把技术优势转化为规模化产业优势。

参考资料：

• Optica：《How to Staff a Growing Industry》（2026年11月）https://www.optica-opn.org/home/articles/volume_37/november_2026/features/how_to_staff_a_growing_industry/
• MIT Microphotonics Center：Workforce Roadmapshttps://microphotonics.mit.edu/education/workforce-roadmaps/
• PhotonDelta：Building a Talent Ecosystem for Integrated Photonicshttps://www.photondelta.com/news/building-a-talent-ecosystem-for-integrated-photonics/
• Optica：《Silicon Photonics' Fab Future》（2025年1月）https://www.optica-opn.org/home/articles/volume_36/january_2025/features/silicon_photonics_fab_future/

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