一、Credo是谁？高速Serdes为何是AI算力的“传统主力”？
1. Credo Semiconductor：高速Serdes领域的“隐形冠军”
2. 高速Serdes：AI算力的“传统主力”与“甜蜜负担”
（1）功耗飙升：Serdes占全芯片能耗的10%-20%（例如一颗高端GPU总功耗1000W，Serdes可能消耗100-200W）； （2）硅面积侵占：数千个SerDes宏单元需要巨大的芯片边缘空间，挤压计算单元的布局； （3）封装挑战：高密度Serdes布线导致封装难度与成本急剧上升（如PCB走线密度、过孔损耗等问题）。
SiGe Upconverter（射频上变频）：通过SiGe（锗硅）技术将Serdes输出的数十Gbps电信号调制到射频载波（频率更高），利用频分复用（FDM）在一根波导中叠加多个频率信号，提升总带宽。但该方案仍依赖高速SerDes（需先将数据串行化到数十Gbps），本质是“强化高速赛道”——Serdes仍是“瓶颈”，只是传输段更高效。 MicroLED阵列（光域并行）：下文详述，这是Credo此次收购的核心关联技术。
二、MicroLED光通信：绕过“Serdes墙”的“新赛道”
1. MicroLED是什么？为何能颠覆传统光互联？
（1）超低驱动需求：每个MicroLED只需几Gbps的中低速驱动（传统SerDes需56-112Gbps），可直接用CMOS电路点亮，无需复杂的超高速SerDes电路； （2）空间并行扩展：通过大规模MicroLED阵列（如数百至数千个LED）堆叠通道，以“多水管并行”的方式提升总带宽（而非依赖单通道速率），突破“Serdes墙”的物理限制； （3）超小尺寸与高集成度：微米级发光单元可直接集成于芯片或硅中介层，大幅节省封装空间； （4）低功耗与长寿命：光信号传输几乎无能量损耗（相比电信号在铜线中的高焦耳热），且MicroLED发光材料稳定性高，寿命远超传统电互联器件。
2. MicroLED vs. 传统方案：两种技术路线的本质差异：
三、Credo收购MicroLED企业：AI算力解决方案的“关键转折”
1. 收购背景：Hyperlume的创新与Credo的战略需求
2. 对AI算力的直接影响：从“电互联瓶颈”到“光互联自由”
突破物理限制，提升互联带宽：通过MicroLED阵列的“空间并行”特性，GPU等算力芯片无需再堆叠数百个高速SerDes，而是通过集成数千个低速MicroLED通道（每个通道仅需1-5Gbps），即可实现Tb/s级的总带宽。例如，若采用1000个MicroLED通道（每个5Gbps），总带宽可达5Tbps，且芯片边缘占用面积仅为传统Serdes方案的1/10。 降低功耗与成本：MicroLED的驱动电路基于CMOS，无需超高速SerDes的复杂设计（如高摆幅驱动、高频均衡），单通道功耗可降低50%以上；同时，光信号传输的损耗远低于电信号（铜线），长距离互联（如数据中心内GPU间互连）的能耗进一步下降。 推动“光互联+AI”深度融合：Credo的Serdes IP与Hyperlume的MicroLED阵列结合，可构建“电-光协同”的端到端互联方案——Serdes负责芯片内部的低速数据处理，MicroLED负责芯片间的高速光传输，最终实现从计算单元到存储单元、再到其他GPU的全链路高速互联。这种方案尤其适合AI训练场景（如大模型参数交换），可显著缩短训练时间并降低数据中心整体能耗。
3. 行业影响：AI算力路线的“换道超车”机遇
技术层面：加速了“光互联”在AI芯片中的渗透，推动Serdes与MicroLED技术的融合创新（如CPO共封装光学+MicroLED光源的集成设计）； 市场层面：Credo凭借此次收购，从“高速Serdes供应商”升级为“电-光全栈互联方案商”，进一步巩固其在AI算力基础设施中的话语权； 生态层面：可能带动国内相关产业链（如MicroLED芯片制造、硅光集成、光模块封装）的发展，为国产AI芯片提供“换道超车”的机会（如通过国产MicroLED光引擎替代进口高速Serdes方案）。
