凭借高集成度与出色的扩展性，Micro LED光传输技术正成为下一代人工智能（AI）数据中心的关键演进方向。随着AI应用的迅速落地，数据中心正向着更高密度和更强算力的架构演进。海量计算节点间必须具备高速且稳定的数据交互能力，因此，服务器内部及服务器间的互连技术，已成为决定AI基础设施整体性能的核心要素。
现阶段，大多数AI数据中心依然依赖铜缆和铜质背板进行主要的数据互连。然而，铜线传输技术正日益逼近其物理极限，这不仅导致每比特传输的能耗不断攀升，还带来了散热困难、信号完整性受损以及系统设计复杂化等一系列难题。
据ams OSRAM透露，该公司目前正致力于研发以Micro LED为核心的光数据传输技术，并将其应用于AI数据中心的高速光互连场景。与当前高带宽光通信中常见的单一高速、高功率激光光源方案不同，ams OSRAM采用数百乃至数千个Micro LED发射器并行工作的模式来协同完成高速数据传输，从而有望在实现高带宽的同时，兼顾低功耗与系统整体效率。
该技术衍生自ams OSRAM已经实现商用的EVIYOS汽车照明平台，此前已证实了高密度Micro LED阵列与数字控制电路共封装技术的可行性。但是，数据通信场景对Micro LED的性能指标要求与汽车照明存在显著差异。对于计划引入Micro LED光传输技术的网络设备制造商而言，依然需要更为全面的系统级验证，以确保其在AI数据中心实际运行环境中的性能表现。
为了加快新一代高速光互连技术的研发进程并帮助评估各类设计架构的可行性，ams OSRAM打造了一套高精度系统仿真平台。该平台能够在真实AI数据流的驱动下，对Micro LED光通信连接的性能进行全方位分析。此系统模型集成了时域、频域以及误码率（BER）分析功能，不仅能够模拟Micro LED、光电二极管、透镜和各类光纤的传输特性，还涵盖了发射端与接收端的均衡器、驱动器及放大器等元器件，从而完整还原了AI服务器光数据链路中电光前端的运行状态。
通过结合实测的Micro LED特性与各元器件的物理模型，该平台能够深入分析Micro LED光场分布、光电二极管响应特性，以及光纤色度色散和模式色散等因素对系统性能的具体影响，并输出误码率、每比特能耗和信噪比等核心指标。此外，研发人员可以根据不同的光纤长度、类型及元器件配置，迅速评估各种设计方案对系统性能和功耗的作用，进而找到性能与能效的最佳平衡点。该仿真平台还支持根据系统需求反向推导各元器件的规格参数，从而有效提升整体系统的设计效率。
ams OSRAM表示，未来将持续丰富该仿真平台的功能，计划进一步引入高密度Micro LED与光电二极管之间的电学与光学串扰分析，并增加封装元器件热特性等仿真项目，旨在提供更为完善的系统级分析能力。
ams OSRAM推出高精度系统仿真平台，可在真实AI工作负载下评估Micro LED光通信链路性能。图源：ams OSRAM
