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シリコンフォトニクスと光集積回路 2024-2034:市場、技術、予測


Silicon Photonics and Photonic Integrated Circuits 2024-2034: Market, Technologies, and Forecasts

IDTechExの調査レポート「シリコンフォトニクスと光集積回路2024-2034:市場、技術、予測」は、シリコンフォトニクスと光集積回路(PIC)市場の成長を予測するために、主要市場プレーヤー、新興材料(TFLN、BT... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 電子版価格 ページ数 言語
IDTechEx
アイディーテックエックス
2024年4月17日 US$7,000
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215 英語

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サマリー

IDTechExの調査レポート「シリコンフォトニクスと光集積回路2024-2034:市場、技術、予測」は、シリコンフォトニクスと光集積回路(PIC)市場の成長を予測するために、主要市場プレーヤー、新興材料(TFLN、BTOなど)、AIなどの新しいアプリケーションに注目しています。IDTechExでは、プログラマブルフォトニクス、フォトニック量子コンピュータ、コ・パッケージド・オプティクスなどの新技術についても論じています。
 
シリコンフォトニクスとフォトニック集積回路の利点と課題とは?
フォトニック集積回路(PIC)は、シリカ(ガラス)、シリコン、リン化インジウムなどの材料で作られた小さな光学システムです。PICは、数十億ビットの情報をキャンディ・バーほどのパッケージで送受信できる複雑な光学設計から、周囲の空気中のさまざまな化合物や分子を検出できる人工鼻まで、あらゆるものを可能にする。
 
CMOSチップへの数十億ドルの投資を活用することで、PICはムーアの法則を超える新たな処理スケーリングの可能性を解き放つことができる。しかし、材料の限界、集積の複雑さ、コスト管理など、PIC市場にはまだ大きな課題がある。PICの設計と製造の初期コストを相殺するためには大量の需要が必要であり、製造リードタイムには数ヶ月を要することもある。IDTechExの新しいPICレポートでは、PIC市場を徹底的に調査し、AI向けフォトニックトランシーバを以下のような新興セグメントとして特定している。
 
未来のPIC素材とは?
将来のPIC材料は多種多様である。現在の市場では、光の伝搬にシリコンやシリカベースのPICが使われていますが、間接半導体であるシリコンは効率的な光源や光検出器ではありません。そのため、シリコンは通常、光源や光検出のためにIII-V族材料と組み合わされる。シリコンの市場支配は今後も続くと思われるが、適度なポッケルス効果と低い材料損失を持つ薄膜ニオブ酸リチウム(TFLN)が、量子システムや将来的な高性能トランシーバーなど、高性能変調を必要とするアプリケーションの有力候補として台頭してきている。モノリシック・リン化インジウム(InP)は、光を検出・放出する能力により、引き続き主要なプレーヤーである。さらに、チタン酸バリウム(BTO)や希土類金属のような革新的な材料は、量子コンピューティングやその他の最先端アプリケーションでの可能性を追求されている。
 
AIがシリコンフォトニクスとPICの需要をどう変えるか
人工知能(AI)の台頭は、AIアクセラレーターやデータセンターが必要とする膨大なデータレートをサポートできる高性能トランシーバーへのかつてない需要に拍車をかけている。シリコンフォトニクスとPICは、1.6Tbps以上の速度でデータを伝送する能力を持ち、この革命の最前線にいる。IDTechExの調査によると、Nvidiaの最新のBlackwell CPUがGPU1個あたり約800Gのトランシーバーを2個必要とすることからもわかるように、AIにとって効率的な広帯域通信の必要性はますます重要になっており、シリコンフォトニクスとPICはAI主導の未来に不可欠なコンポーネントとして位置づけられている。PICトランシーバー開発の最大の原動力はAIであり、より高性能なAIアクセラレーターにはより高性能なトランシーバーが必要となり、2026年には3.2Tbpsトランシーバーが登場すると予想されている。
 
将来のアプリケーションは?
シリコンフォトニクスとPICのその他の用途は様々で、広帯域幅のチップ間相互接続から高度なパッケージングやコ・パッケージング光学系まで、これらの技術は次世代コンピューティングへの道を開いています。
 
フォトニックエンジンとアクセラレータ: マッハツェンダー干渉計のような特定のフォトニックコンポーネントを使用し、電気光学インターコネクトを通じてこれらのコンポーネントを制御することで、高性能プロセッサやプログラマブルPICデバイスを設計・製造することができ、エラストマーエンジンでは不可能な高性能を実現します。
 
PICベースのセンサー:窒化ケイ素のような特定のPIC材料は、ガスセンサーから「人工鼻」まで、さまざまなセンサーに使用できる。ヘルスケア・センサー産業は、PICデバイスへの光学部品の小型化を利用できる可能性があり、POC診断やウェアラブルへの応用が期待される。
 
PICベースのFMCW LiDARは、ドローンや自律走行車への応用により、自動車産業や農業産業を変革する可能性を秘めている。
 
量子システム:トラップドイオンやフォトンベースの量子コンピューティングに投資している企業は、より安定したスケーラブルな量子システムを実現するためにPICに注目している。課題は、量子計算に必要な光子の精密制御を実現することにある。
 
IDTechExは2034年までにPIC市場が2.4倍に成長すると予測しているが、これは主にAIと5G市場向けのトランシーバーの成長によるものである。出典:IDTechEx
 
シリコンフォトニクスとPICの市場は、AIとデータコム・トランシーバ需要の急増に牽引され、力強い成長を遂げている。Intel/Jabil、Coherent、Infineraといった業界の主要企業は、トランシーバーにPICを積極的に採用している。中国を拠点とするトランシーバー企業Innolightは、2023年後半に最新のトランシーバーで1.6Tbpsの転送速度を達成し、2024年にデータセンター・アプリケーション向けに出荷を開始する予定だ。自社でInPウェハ製造設備を持つコヒレント社も、1.6T以上のアプリケーション向けに高性能トランシーバーを開発している。製造会社のJabilに買収される可能性のあるIntel Silicon Photonicsは、IDTechExの分析によると2023年に170万個のPICを販売し、データ通信と電気通信用トランシーバーの開発を続けている。IDTechExの予測では、PIC技術は高性能トランシーバ市場を支配し続け、現代の技術状況における重要なコンポーネントとしての地位をさらに強固なものにする。
 
本レポートの内容
本レポート「シリコンフォトニクスとフォトニック集積回路」には、シリコンフォトニクスとフォトニック集積回路の最新技術革新、主要技術動向、バリューチェーン全体の分析、主要プレーヤー分析、きめ細かな市場予測などが詳細に記載されています。
 
本レポートの主な内容:
  • エグゼクティブサマリー
  • シリコンフォトニクスとは何か?
  • フォトニック集積回路のキーコンセプト
  • 製造と材料-SOI, SiN, InP, TFLN, BTO, Polymer, and Rare-Earth Metals Discussion, Benchmarks, Key Players, and Startups.
  • アプリケーション-半導体エネルギー危機
  • データセンター向け高性能トランシーバ用フォトニック集積回路
  • オンデバイス相互接続用フォトニック集積回路
  • アドバンスト・パッケージングとコ・パッケージド・オプティクス
  • ハイブリッド集積: コ・パッケージド・オプティクス
  • AIおよびニューロモーフィック・コンピューティング用フォトニックエンジンおよびアクセラレータ
  • 量子コンピューティング用フォトニック集積回路
  • フォトニック集積回路ベースのセンサー
  • フォトニック集積回路ベースLiDAR
  • 予測
 
本レポートには、業界関係者との対話、主要企業(Nvidia、Coherent、Infineraなど)の分析、データセンター、5G、自律走行車、LiDARに関するIDTechExの専門知識に基づく10年間の市場予測が含まれています。
 
10年間の粒状市場予測:
  • 10年フォトニック集積回路総市場予測
  • 10年AI用PICトランシーバー出荷台数予測
  • 10年AI用PICトランシーバGbps単価予測
  • 10年AI用PICトランシーバ市場予測
  • 10年データセンター人口累積予測
  • 10年AIアクセラレータ出荷台数予測
  • 10年データコム用PICトランシーバ市場予測
  • 10年5G用PICトランシーバ市場予測
  • 10年5G用PICトランシーバ出荷台数予測
  • 10年通信用PICトランシーバ市場予測
  • 10年量子PICの市場展望
  • 10年PICベースLiDARの市場展望
  • 10年PICベースセンサの市場展望

 



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目次

1. 要旨
1.1. 現在の主要アプリケーションと将来のフォトニック集積回路
1.2. 光集積回路(PIC)とは?
1.3. 電子集積回路と光集積回路の比較
1.4. フォトニック集積回路の利点と課題
1.5. PICの統合スキーム
1.6. 集積フォトニック・トランシーバー
1.7. データ通信用PICトランシーバー市場の主要プレーヤー
1.8. PICトランシーバーのロードマップ(チャート)
1.9. 光学材料の動作周波数窓
1.10. シリコンおよびシリコン・オン・インシュレーター(SOI)
1.11. 窒化ケイ素 (SiN)
1.12. リン化インジウム
1.13. シリコン上の有機ポリマー
1.14. 薄膜ニオブ酸リチウム
1.15. チタン酸バリウムとレアアース
1.16. IDTechExプラットフォームスコア(材料ベンチマーク)
1.17. PIC材料プラットフォームのベンチマーク(可視化)
1.18. 光集積回路市場(材料)
1.19. PICベースのデータコム・トランシーバー市場全体
1.20. AIユニット用PICトランシーバーの見通し
1.21. AI用PICトランシーバー Gbpsあたりのコストと収益
1.22. 5G用PICベース・トランシーバの予測(売上高&出荷台数)
1.23. テレコム用PICベース・トランシーバー(売上高)
1.24. クアンタムPIC年間収益見通し
1.25. PIC市場データ表
2. 序論と主要概念
2.1. 技術的背景
2.1.1. 集積回路(IC)とは?
2.1.2. 光集積回路(PIC)とは?
2.1.3. フォトニクスとエレクトロニクスの比較
2.1.4. 電子集積回路と光集積回路の比較
2.1.5. フォトニック集積回路の利点と課題
2.1.6. シリコン・光集積回路
2.1.7. PICの主な利点
2.2. 光集積回路のキーコンセプト
2.2.1. 光IO、カップリング、カプラ
2.2.2. 発光・光子源/レーザー
2.2.3. 検出と光検出器
2.2.4. 化合物半導体レーザーおよび光検出器 (III-V)
2.2.5. 変調、変調器、マッハツェンダー干渉計
2.2.6. 光伝播と導波路
2.2.7. 光学部品密度
2.2.8. 基本的な光データ伝送
2.2.9. PICアーキテクチャ
3. 素材と製造
3.1. ウエハース
3.2. プラットフォーム別ウェハーサイズ
3.3. 統合スキーム
3.4. 異種統合技術の比較
3.5. InPとシリコンフォトニクスの異種集積のためのマイクロ転写印刷
3.6. 光学材料の動作周波数窓
3.7. 重要な波長/周波数のまとめ
3.8. PICにおける材料の挙動を変える
3.9. PICを開発する研究機関とPIC専用ファウンダリ (1)
3.10. PICを開発する研究機関とPIC専用ファウンダリ (2)
3.11. PICを開発する研究機関とPIC専用ファウンダリ (3)
3.12. シリコンおよびシリコン・オン・インシュレーター(SOI)
3.13. SOIとシリコンPICプレーヤー
3.14. シリコン半導体ファウンドリーの社内技術
3.15. CEA-Letiとimecの最新のSOI PIC開発状況
3.16. SOIベンチマーク
3.17. 窒化ケイ素 (SiN)
3.18. SiN PICプレーヤー
3.19. SiNキーファンドリー
3.20. ケーススタディAEPONYX SiN PIC
3.21. SiNベンチマーク
3.22. シリコン(SOIおよびSiN)デバイスの異種集積化
3.23. リン化インジウム
3.24. InP PICプレーヤー
3.25. InP製造
3.26. リン化インジウム現職インテグレーション・テクノロジー (1)
3.27. リン化インジウム現職の統合技術 (2)
3.28. InPベンチマーク
3.29. シリコン上の有機ポリマー
3.30. ケーススタディ有機ポリマーPICはどのように製造されるか(ライトウェーブ・ロジック)
3.31. 絶縁体上のポリマーのベンチマーク
3.32. 薄膜ニオブ酸リチウム
3.33. TFLNの製造方法
3.34. TFLNの集積化と変調器ジオメトリ
3.35. TFLNベンチマーク
3.36. チタン酸バリウムとレアアース
3.37. ケーススタディルミフェーズBTOエンハンスドPIC
3.38. ケーススタディBTO PICの製造方法(ルミフェーズ社)
3.39. BTOベンチマーク
3.40. ベンチマークされた素材
3.41. IDTechExプラットフォームスコア(材料ベンチマーク)
3.42. PIC材料プラットフォームのベンチマーク(可視化)
3.43. PICのデザインサイクル:マルチプロジェクトウエハース
4. アプリケーション
4.1. 半導体エネルギー危機
4.1.1. 半導体関連のエネルギー消費が急増
4.1.2. Imec: CO2 emissions per logic technology node are doubling every10 years
4.1.3. ムーアの法則を超えて計算効率を向上させるPIC
4.2. データセンター向け高性能トランシーバー用光集積回路
4.2.1. 光トランシーバーの仕組み
4.2.2. データ通信用PIC
4.2.3. 集積フォトニック・トランシーバー
4.2.4. PICを使用しているトランシーバーは?
4.2.5. 現在のトレンドAIデータトラフィックの爆発的増加
4.2.6. PICs for400G+
4.2.7. プラグ可能な光学系
4.2.8. 400G+プラガブル・オプティック・フォームファクター
4.2.9. データ通信用PICトランシーバー市場の主要プレーヤー
4.2.10. 主要プレーヤー 最新データコム・トランシーバーのベンチマーク
4.2.11. リニアドライブとリニアプラガブルオプティクス(LPO)
4.2.12. PICトランシーバーのロードマップ(チャート)
4.3. オンデバイス相互接続用光集積回路
4.3.1. 相互接続
4.3.2. フォン・ノイマンのボトルネックの克服
4.3.3. Electrical相互接続 Case Study: Nvidia Grace Hopper for AI
4.3.4. なぜオンデバイス相互接続を改善するのか?
4.3.5. Improved相互接続 for Switches
4.3.6. ケーススタディAyer Labs TeraPHY
4.3.7. ケーススタディLightmatter の PIC ベースのインターコネクト「Passage
4.4. アドバンスド・パッケージングとコ・パッケージド・オプティクス
4.4.1. 半導体パッケージングの進化ロードマップ
4.4.2. 半導体パッケージング - 技術概要
4.4.3. 先端半導体パッケージング性能の主要指標
4.4.4. 最先端半導体パッケージの4つのキーファクター
4.4.5. 半導体パッケージにおける相互接続技術の概要
4.4.6. 半導体パッケージにおけるガラスの役割
4.5. ハイブリッド・インテグレーションコ・パッケージド・オプティクス
4.5.1. コ・パッケージド・オプティクス(CPO)の出現
4.5.2. ネットワークスイッチ用コ・パッケージ光学部品
4.5.3. プラグ可能な光学系対CPO1
4.5.4. プラグ可能な光学系対CPO2
4.5.5. コンピュート・シリコン用光ダイ集積化
4.5.6. CPOにおける今後の課題
4.5.7. コ・パッケージングとコ・パッケージド・オプティクス(CPO)の比較
4.5.8. コ・パッケージ光学部品 - パッケージ構造
4.5.9. CPOの価値提案
4.5.10. コ・パッケージド・オプティクス(CPO)、スイッチングとAIネットワークの進歩の鍵
4.5.11. CPOのための主要技術構成要素
4.5.12. CPOの主要包装部品
4.5.13. ブロードコムのCPO開発スケジュール
4.5.14. ブロードコムのCPOポートフォリオ
4.5.15. コ・パッケージド・オプティクス用ファンアウト・エンベデッド・ブリッジ(FOEB)構造
4.5.16. ガラスベースのコ・パッケージ光学部品 - ビジョン
4.5.17. ガラスベースのコ・パッケージ光学部品 - パッケージング構造
4.5.18. ガラスベースのコ・パッケージ光学部品 - プロセス開発
4.5.19. Corning's102.4 Tb/s test vehicle
4.5.20. CPOに求められるターンキー・ソリューション
4.6. AIとニューロモーフィック・コンピューティングのためのフォトニックエンジンとアクセラレータ
4.6.1. フォトニック・プロセッサー - 概要
4.6.2. AIのためのフォトニック・プロセッシング
4.6.3. プログラマブル・フォトニクス、ソフトウェア・デファインド・フォトニクス、フォトニックFPGA
4.6.4. ケーススタディ:iPronics' プログラマブルPIC
4.7. 量子コンピューティングのための光集積回路
4.7.1. 量子コンピューティング入門
4.7.2. 量子コンピューティング - フォトニクス
4.7.3. フォトニックプラットフォーム量子コンピューティングの概要
4.7.4. フォトニック量子コンピューティングの主要プレーヤーを比較
4.7.5. 量子PIC
4.7.6. Trends for Quantum PICs at SPIE Photonics West2024
4.7.7. フォトニック集積回路対光テーブルと固定光学系
4.7.8. の利点フォトニック集積回路対光テーブルと固定光学系
4.7.9. 量子PICSにおけるCEAレティの目標
4.7.10. 量子フォトニック・ビルディング・ブロック (imec)
4.7.11. フォトニックプラットフォーム量子コンピューターの初期化、操作、読み出し
4.7.12. 量子PICのプラットフォームは?
4.7.13. 量子産業に求められる将来のPIC
4.7.14. フォトニック量子ハードウェアのロードマップ(チャート)
4.7.15. SWOT分析:フォトニック量子コンピュータ
4.8. フォトニック集積回路ベースのセンサー
4.8.1. PICセンサーの可能性:バイオメディカル
4.8.2. PICバイオセンサーを開発する市場プレイヤー
4.8.3. PICセンサーの可能性:ガスセンサー
4.8.4. PICベースのガスセンサーを開発する市場プレイヤー
4.8.5. PICセンサーの可能性:構造ヘルスセンサー
4.8.6. 分光PICを開発する市場プレイヤー
4.9. フォトニック集積回路ベースのLiDAR
4.9.1. 自動車用LiDAR
4.9.2. PICセンサーの可能性:LiDARセンサー
4.9.3. LiDARの核心的側面
4.9.4. PICベースのLiDARを開発する市場プレイヤー (1)
4.9.5. PICベースのLiDARを開発する市場プレイヤー (2)
4.9.6. LiDARの波長と材料の動向
4.9.7. PICベースのFMCWライダーの主な課題
4.9.8. 自動車用Eノーズ
5. 予測
5.1. データセンター予測手法
5.2. 世界のデータセンター人口とAIアクセラレーターの台数予測
5.3. 世界のデータセンター人口とAIアクセラレータユニットの予測データ表
5.4. AIアクセラレータあたりの光トランシーバ(方法論)
5.5. AIユニット用PICトランシーバーの見通し
5.6. AI用PICトランシーバー Gbpsあたりのコストと市場
5.7. AI用PICトランシーバーのコスト予測(台数・市場) データテーブル付き
5.8. PICベースのデータコム・トランシーバー市場全体
5.9. 5G向けPICトランシーバーの予測(台数と市場)
5.10. テレコム市場向けPICベース・トランシーバー
5.11. 量子PIC市場予測
5.12. PICベースセンサー市場予測
5.13. PICベースのLiDAR市場予測
5.14. 光集積回路市場(材料)
5.15. PIC技術市場(材料別)データ表
5.16. PIC市場データ表
6. 会社概要
6.1. 本レポートに含まれる企業プロフィールと記事

 

 

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Summary

この調査レポートは、シリコンフォトニクスと光集積回路(PIC)市場の成長を予測するために、主要市場プレーヤー、新興材料(TFLN、BTOなど)、AIなどの新しいアプリケーションに注目しています。
 
主な掲載内容(目次より抜粋)
  • 光集積回路(PIC)
  • フォトニクスとエレクトロニクス
  • 予測
  • 会社概要
 
Report Summary
IDTechEx's report "Silicon Photonics and Photonic Integrated Circuits 2024-2034: Market, Technologies, and Forecasts" looks at key market players, emerging materials (such as TFLN, and BTO), and new applications such as AI, to forecast the growth of the Silicon Photonics and Photonic Integrated Circuit (PIC) market. IDTechEx also discusses emerging technologies, such as Programmable Photonics, Photonic Quantum Computers, and Co-Packaged Optics.
 
What are the benefits and challenges for Silicon Photonics and Photonic Integrated Circuits?
Photonic Integrated Circuits (PICs) are tiny optical systems made out of materials such as Silica (Glass), Silicon, or Indium Phosphide. PICs enable everything from complex optical designs that allow billions of bits of information to be sent and received in a package the size of a candy bar to artificial noses that can detect different compounds and molecules in the air around them.
 
By leveraging the billions of dollars in investment in the CMOS chips, PICs can unlock new processing scaling potential beyond Moore's law. However, there are still significant challenges for the PIC market, such as material limitations, integration complexity, and cost management. Large demand volumes are required to offset the initial cost of designing and manufacturing PICs, and production lead times can take months. IDTechEx's new PIC report thoroughly investigates the PIC market and has identified Photonic Transceivers for AI as an emerging segment that is soon to be the largest source of demand for PICs.
 
What are the PIC materials of the future?
There is a wide variety of future PIC materials. Most of the current market uses Silicon and Silica-based PICs for light propagation, however, as an indirect semiconductor, Silicon is not an efficient light source or photodetector. Therefore, Silicon is usually combined with III-V materials for light sources and photodetection. Silicon's market dominance is set to continue, however, Thin Film Lithium Niobate (TFLN), with its moderate Pockels effect and low material loss, is emerging as a strong contender for applications that require high-performance modulation such as quantum systems or potentially high-performance transceivers in the future. Monolithic Indium Phosphide (InP) continues to be a major player due to its ability to detect and emit light. Additionally, innovative materials like Barium Titanite (BTO) and rare-earth metals are being explored for their potential in quantum computing and other cutting-edge applications.
 
How AI is changing the demand for Silicon Photonics and PICs
The rise of Artificial Intelligence (AI) has spurred an unprecedented demand for high-performance transceivers capable of supporting the massive data rates required by AI accelerators and data centers. Silicon Photonics and PICs are at the forefront of this revolution, with their ability to transmit data at speeds of 1.6Tbps and beyond. As shown by Nvidia's latest Blackwell CPUs, which according to IDTechEx's research, require approximately two 800G transceivers per GPU, the need for efficient, high-bandwidth communication is becoming more critical for AI, positioning Silicon Photonics and PICs as essential components in the AI-driven future. The biggest driver of the development of PIC transceivers is AI, as higher-performance AI accelerators will require higher-performance transceivers, with 3.2Tbps transceivers expected to arrive by 2026.
 
What are the future applications?
Other applications for Silicon Photonics and PICs vary - from high-bandwidth chip-to-chip interconnects to advanced packaging and co-packaged optics, these technologies are paving the way for next-generation computing.
 
Photonic Engines and Accelerators: Using certain photonic components such as Mach-Zehnder Interferometers, and controlling these components through electro-optical interconnects, high-performance processors and programmable PIC devices can be designed and manufactured, unlocking higher performance than what is possible with electronic accelerators alone.
 
PIC-based Sensors: Certain PIC materials, such as Silicon Nitride, can used for a range of different sensors, from gas sensors to 'artificial noses'. The healthcare sensor industry may be able to take advantage of the miniaturization of optical components into PIC devices, which could see applications in Point-of-Care diagnostics or Wearables.
 
PIC-based FMCW LiDAR has the potential to transform the automotive and agricultural industries with applications in drones and autonomous vehicles.
 
Quantum Systems: Companies investing in Trapped Ion and Photon-based Quantum Computing are looking to PICs for more stable and scalable quantum systems. The challenge lies in achieving the precise control of photons necessary for quantum computation.
 
IDTechEx is forecasting a 2.4x growth of the PIC market by 2034, primarily derived through growth in the transceivers for AI and 5G markets. Source: IDTechEx
 
The market for Silicon Photonics and PICs is experiencing robust growth, driven by the surge in AI and datacom transceiver demand. Key players in the industry such as Intel/Jabil, Coherent, and Infinera are actively using PICs within their transceivers. Innolight, a China-based transceiver company, hit 1.6Tbps of transfer speed in their latest transceivers in late 2023, which are due to start shipping for data-center applications in 2024. Coherent, which has its own InP wafer fab facilities, is also developing higher-performance transceivers for 1.6T+ applications. Intel Silicon Photonics, which is potentially going to be acquired by manufacturing firm, Jabil, sold ~1.7 million PICs in 2023 according to IDTechEx's analysis, and is continuing to develop datacom and telecom transceivers. IDTechEx forecasts that PIC technology is to continue to dominate the high-performance transceiver market, further solidifying its position as a critical component in the modern technological landscape.
 
What is in this report?
This report "Silicon Photonics and Photonic Integrated Circuits" includes a detailed examination of the latest innovations in Silicon Photonics and Photonic Integrated Circuits, key technical trends, analysis across the value chain, major player analysis, and granular market forecasts.
 
The main contents covered in this report:
  • Executive Summary
  • Introduction and Key Concept-Technology Background - What is Silicon Photonics?
  • Photonic Integrated Circuit Key Concepts
  • Manufacturing and Material-SOI, SiN, InP, TFLN, BTO, Polymer, and Rare-Earth Metals Discussion, Benchmarks, Key Players, and Startups.
  • Application-The Semiconductor Energy Crisis
  • Photonic Integrated Circuits for High-Performance Transceivers for Data Centers
  • Photonic Integrated Circuits for On-Device Interconnects
  • Advanced Packaging and Co-Packaged Optics
  • Hybrid integration: Co-Packaged Optics
  • Photonic Engines and Accelerators for AI and Neuromorphic Compute
  • Photonic Integrated Circuits for Quantum Computing
  • Photonic Integrated Circuit-based Sensors
  • Photonic Integrated Circuit-based LiDAR
  • Forecasts
 
This report includes several 10-year market forecasts based on conversations with industry insiders, analysis of key players (such as Nvidia, Coherent, Infinera, and more), as well as IDTechEx's expertise in data centers, 5G, autonomous vehicles, and LiDAR.
 
10-year granular Market Forecasts:
  • 10-year Total Photonic Integrated Circuit Market Forecast
  • 10-year PIC Transceivers for AI Unit Shipments Forecast
  • 10-year PIC Transceivers for AI Cost per Gbps Forecast
  • 10-year PIC Transceivers for AI Market Forecast
  • 10-year Data Center Population Cumulative Forecast
  • 10-year AI Accelerator Unit Shipments Forecast
  • 10-year PIC Transceivers for Datacom Market Forecast
  • 10-year PIC Transceivers for 5G Market Forecast
  • 10-year PIC Transceivers for 5G Unit Shipments Forecast
  • 10-year PIC Transceiver for Telecoms Market Forecast
  • 10-year Quantum PIC Market Forecast
  • 10-year PIC-based LiDAR Market Forecast
  • 10-year PIC-based Sensor Market Forecast

 



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Table of Contents

1. EXECUTIVE SUMMARY
1.1. Key Current & Future Photonic Integrated Circuits Applications
1.2. What are Photonic Integrated Circuits (PICs)?
1.3. Electronic and Photonic Integrated Circuits Compared
1.4. Advantages and Challenges of Photonic Integrated Circuits
1.5. Integration schemes of PICs
1.6. Integrated Photonic Transceivers
1.7. Datacom PIC-based Transceiver Market Key Players
1.8. Roadmap for PIC-based Transceivers (chart)
1.9. Operational Frequency Windows of Optical Materials
1.10. Silicon and Silicon-on-insulator (SOI)
1.11. Silicon Nitride (SiN)
1.12. Indium Phosphide
1.13. Organic Polymer on Silicon
1.14. Thin Film Lithium Niobate
1.15. Barium Titanite and Rare Earth metals
1.16. IDTechEx Platform Score (Materials Benchmarked)
1.17. PIC Material Platforms Benchmarked (Visualized)
1.18. Photonic Integrated Circuit Market (Materials)
1.19. Total PIC-based Datacom Transceiver Market
1.20. PIC Transceivers for AI Units Forecast
1.21. PIC Transceiver for AI Cost per Gbps and Revenue
1.22. PIC-based Transceivers for 5G Forecasts (Revenue & Shipments)
1.23. PIC-based Transceivers for Telecoms (Revenue)
1.24. Quantum PIC Annual Revenue Forecast
1.25. Total PIC Market Data Table
2. INTRODUCTION AND KEY CONCEPTS
2.1. Technology Background
2.1.1. What is an Integrated Circuit (IC)?
2.1.2. What are Photonic Integrated Circuits (PICs)?
2.1.3. Photonics versus Electronics
2.1.4. Electronic and Photonic Integrated Circuits Compared
2.1.5. Advantages and Challenges of Photonic Integrated Circuits
2.1.6. Silicon and Photonic Integrated Circuits
2.1.7. Key benefits of PICs
2.2. Photonic Integrated Circuit Key Concepts
2.2.1. Optical IO, Coupling and Couplers
2.2.2. Emission and Photon Sources/Lasers
2.2.3. Detection and Photodetectors
2.2.4. Compound Semiconductor Lasers and Photodetectors (III-V)
2.2.5. Modulation, Modulators, and Mach-Zehnder Interferometers
2.2.6. Light Propagation and Waveguides
2.2.7. Optical Component Density
2.2.8. Basic Optical Data Transmission
2.2.9. PIC Architecture
3. MATERIALS AND MANUFACTURING
3.1. Wafers
3.2. Wafer sizes by platform
3.3. Integration schemes
3.4. Heterogenous Integration Techniques Compared
3.5. Micro-Transfer Printing for Heterogenous Integration of InP and Silicon Photonics
3.6. Operational Frequency Windows of Optical Materials
3.7. Important Wavelengths/Frequencies Summarized
3.8. Changing the Way Materials Behave in PICs
3.9. Research Institutions and PIC-only Foundries developing PICs (1)
3.10. Research Institutions and PIC-only Foundries developing PICs (2)
3.11. Research Institutions and PIC-only Foundries developing PICs (3)
3.12. Silicon and Silicon-on-insulator (SOI)
3.13. SOI and Silicon PIC Players
3.14. Silicon Semiconductor foundry in-house technologies
3.15. CEA-Leti's and imec's Latest SOI PIC developments
3.16. SOI Benchmarked
3.17. Silicon Nitride (SiN)
3.18. SiN PIC Players
3.19. SiN Key Foundries
3.20. Case Study: AEPONYX SiN PICs
3.21. SiN Benchmarked
3.22. Silicon (SOI and SiN) device heterogenous integration
3.23. Indium Phosphide
3.24. InP PIC Players
3.25. InP Manufacturing
3.26. Indium Phosphide Incumbent Integration Technologies (1)
3.27. Indium Phosphide Incumbent Integration Technologies (2)
3.28. InP Benchmarked
3.29. Organic Polymer on Silicon
3.30. Case Study: How is Organic Polymer PICs are Manufactured (Lightwave Logic)
3.31. Polymer on Insulator Benchmarked
3.32. Thin Film Lithium Niobate
3.33. How is TFLN Manufactured
3.34. TFLN Integration and Modulator Geometry
3.35. TFLN Benchmarked
3.36. Barium Titanite and Rare Earth metals
3.37. Case Study: Lumiphase BTO-enhanced PICs
3.38. Case Study: How BTO PICs are Manufactured (Lumiphase)
3.39. BTO Benchmarked
3.40. Materials Benchmarked
3.41. IDTechEx Platform Score (Materials Benchmarked)
3.42. PIC Material Platforms Benchmarked (Visualized)
3.43. The PIC Design Cycle: Multi-Project Wafers
4. APPLICATIONS
4.1. The Semiconductor Energy Crisis
4.1.1. Semiconductor related-energy consumption growing rapidly
4.1.2. Imec: CO2 emissions per logic technology node are doubling every 10 years
4.1.3. PICs to improve compute efficiency beyond Moore's law
4.2. Photonic Integrated Circuits for High-Performance Transceivers for Data Centers
4.2.1. How an Optical Transceiver Works
4.2.2. PICs for data communication
4.2.3. Integrated Photonic Transceivers
4.2.4. Which Transceivers are using PICs?
4.2.5. Current Trend: The AI Data Traffic explosion
4.2.6. PICs for 400G+
4.2.7. Pluggable optics
4.2.8. 400G+ Pluggable Optic Form Factors
4.2.9. Datacom PIC-based Transceiver Market Key Players
4.2.10. Key Player Latest Datacom Transceivers Benchmarked
4.2.11. Linear Drive and Linear Pluggable Optics (LPO)
4.2.12. Roadmap for PIC-based Transceivers (chart)
4.3. Photonic Integrated Circuits for On-Device Interconnects
4.3.1. Interconnects
4.3.2. Overcoming the von Neumann bottleneck
4.3.3. Electrical Interconnects Case Study: Nvidia Grace Hopper for AI
4.3.4. Why improve on-device interconnects?
4.3.5. Improved Interconnects for Switches
4.3.6. Case Study: Ayer Labs TeraPHY
4.3.7. Case Study: Lightmatter's 'Passage' PIC-based Interconnect
4.4. Advanced Packaging and Co-Packaged Optics
4.4.1. Evolution roadmap of semiconductor packaging
4.4.2. Semiconductor packaging - an overview of technology
4.4.3. Key metrics for advanced semiconductor packaging performance
4.4.4. Four key factors of advanced semiconductor packaging
4.4.5. Overview of interconnection technique in semiconductor packaging
4.4.6. Roles of glass in semiconductor packaging
4.5. Hybrid integration: Co-Packaged Optics
4.5.1. The emergence of co-packaged optics (CPO)
4.5.2. Co-packaged optics for network switch
4.5.3. Pluggable optics vs CPO - 1
4.5.4. Pluggable optics vs CPO - 2
4.5.5. Optical dies integration for compute silicon
4.5.6. Future challenges in CPO
4.5.7. Co-packaging vs Co-packaged optics (CPO)
4.5.8. Co-packaged optics - package structure
4.5.9. Value proposition of CPO
4.5.10. Co-Packaged Optics (CPO), key for advancing switching and AI networks
4.5.11. Key technology building blocks for CPO
4.5.12. Key packaging components for CPO
4.5.13. Broadcom's CPO development timeline
4.5.14. Broadcom's CPO portfolio
4.5.15. Fan-Out Embedded Bridge (FOEB) Structure for Co-Packaged Optics
4.5.16. Glass-based Co-packaged optics - vision
4.5.17. Glass-based Co-packaged optics - Packaging structure
4.5.18. Glass-based Co-packaged optics - process development
4.5.19. Corning's 102.4 Tb/s test vehicle
4.5.20. Turn-Key solution required for CPO
4.6. Photonic Engines and Accelerators for AI and Neuromorphic Compute
4.6.1. Photonic Processors - Overview
4.6.2. Photonic Processing for AI
4.6.3. Programmable Photonics, Software-Defined Photonics, & Photonic FPGAs
4.6.4. Case Study: iPronics' Programmable PIC
4.7. Photonic Integrated Circuits for Quantum Computing
4.7.1. Introduction to Quantum Computing
4.7.2. Quantum computing - photonics
4.7.3. Overview of photonic platform quantum computing
4.7.4. Comparing key players in photonic quantum computing
4.7.5. PICs for Quantum
4.7.6. Trends for Quantum PICs at SPIE Photonics West 2024
4.7.7. Photonic Integrated Circuits versus Optical Tables and Fixed Optics
4.7.8. Advantages of Photonic Integrated Circuits versus Optical Tables and Fixed Optics
4.7.9. CEA Leti's Goals for Quantum PICS
4.7.10. Quantum Photonic Building Blocks (imec)
4.7.11. Initialization, manipulation, and readout of photonic platform quantum computers
4.7.12. Which platform for quantum PICs?
4.7.13. Future PIC Requirements of the Quantum Industry
4.7.14. Roadmap for photonic quantum hardware (chart)
4.7.15. SWOT Analysis: Photonic Quantum Computers
4.8. Photonic Integrated Circuit-based Sensors
4.8.1. Opportunities for PIC Sensors: Biomedical
4.8.2. Market players developing PIC Biosensors
4.8.3. Opportunities for PIC Sensors: Gas Sensors
4.8.4. Market players developing PIC-based Gas Sensors
4.8.5. Opportunities for PIC Sensors: Structural Health Sensors
4.8.6. Market players developing Spectroscopy PICs
4.9. Photonic Integrated Circuit-based LiDAR
4.9.1. LiDAR in automotive applications
4.9.2. Opportunities for PIC Sensors: LiDAR Sensors
4.9.3. Core Aspects of LiDAR
4.9.4. Market players developing PIC-based LiDAR (1)
4.9.5. Market players developing PIC-based LiDAR (2)
4.9.6. LiDAR Wavelength and Material Trends
4.9.7. Major challenges of PIC-based FMCW lidars
4.9.8. E-Noses for Automotive
5. FORECASTS
5.1. Data Center Forecast Methodology
5.2. Global Data Center Population and AI Accelerator Unit Forecasts
5.3. Global Data Center Population and AI Accelerator Unit Forecast Data Tables
5.4. Optical Transceivers per AI Accelerator (Methodology)
5.5. PIC Transceivers for AI Units Forecast
5.6. PIC Transceiver for AI Cost per Gbps and Market
5.7. PIC Transceivers for AI Cost Forecasts (Units and Market) with Data Tables
5.8. Total PIC-based Datacom Transceiver Market
5.9. PIC-based Transceivers for 5G Forecast (Units and Market)
5.10. PIC-based Transceivers for Telecoms Market
5.11. Quantum PIC Market Forecast
5.12. PIC-based Sensor Market Forecast
5.13. PIC-based LiDAR Market Forecast
5.14. Photonic Integrated Circuit Market (Materials)
5.15. PIC Technology Market (Disaggregated by Material) Data Table
5.16. Total PIC Market Data Table
6. COMPANY PROFILES
6.1. Company Profiles and Articles included with this report

 

 

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