Mit Glas im Chip zur Lichtgeschwindigkeit im Rechenzentrum

KI-Workloads treiben Chips an physikalische Grenzen. Glas-Substrate und Silizium-Photonik sollen höhere Interconnect-Dichte bringen und Verluste sowie Latenz reduzieren. Was bedeutet das für die Rechenzentrumsarchitektur?

Die Anforderungen moderner Anwendungen für künstliche Intelligenz (KI), insbesondere das Training und die Inferenz von Large Language Models (LLMs), bringen die klassische Halbleiterarchitektur an ihre physikalischen Grenzen. Während in den vergangenen Jahren vor allem die Rechenleistung der Chips (FLOPS) im Fokus stand, rücken zunehmend Bandbreite, Signalverlust und Energie pro Bit in den Vordergrund – insbesondere an Chip-, Board- und Rack-Grenzen. Der Übergang von rein elektrischen Kupferschnittstellen zu optischen Verbindungen (Silizium-Photonik) auf Basis von Glas-Substraten markiert den Beginn eines Paradigmenwechsels in der Server- und Rechenzentrumsarchitektur.

Bisher werden Halbleiter-Rechenkerne (Dies) auf organischen Trägermaterialien – Substraten – wie kunststoffbasiertem ABF (Ajinomoto Build-up Film) montiert. Diese Technologie stößt bei modernen Multi-Chiplet-Designs, die aus mehreren eng miteinander verbundenen Funktionseinheiten bestehen, an drei fundamentale physikalische Grenzen:

• Mechanische Instabilität: Unter starker thermischer Belastung können organische Materialien schrumpfen oder sich verziehen – was zu Kontaktverlusten in den feinen Verbindungen führen kann.
• Leitungsdichte: Die Oberflächenbeschaffenheit schränkt die Designvorgaben und Interconnect-Dichte (Density) ein.
• Wärmeleitfähigkeit: Organische Substrate erschweren Heat-Spreading, was die Entstehung kritischer Hotspots begünstigt.

Glas als neuer technologischer Standard

Der Einsatz von Glas als Substratmaterial überwindet diese mechanischen und thermischen Engpässe. Glas ist bei Prozess- und Betriebstemperaturen dimensionsstabiler als organische Substrate. Diese Stabilität ermöglicht den Bau wesentlich größerer Gehäuse, in denen mehr Rechenkerne und Speichermodule (HBM) integriert werden können.

Der Vorteil von Glas liegt weniger in hoher Wärmeleitfähigkeit – Wärmemanagement bleibt eine zentrale Herausforderung – als in Dimensionsstabilität/Flatness und in elektrischen/optischen Eigenschaften. Glas ermöglicht eine Größenordnung feinere Designregeln und damit deutlich höhere Interconnect-Dichte; TGV-Technologien zielen auf deutlich kleinere Via-Durchmesser und Pitch als klassische PTH. Das entscheidende Merkmal ist jedoch die Fähigkeit von Glas, als Träger für integrierte Lichtleiter zu fungieren, womit die Brücke zur optischen Datenübertragung geschlagen wird.

Silizium-Photonik und Co-Packaged Optics (CPO)

In der aktuellen Serverarchitektur begrenzen Kupferleitungen auf der Hauptplatine die Geschwindigkeit und Reichweite der Datenströme zwischen CPU, Beschleunigern und Netzwerkkarten. Das Konzept der Co-Packaged Optics (CPO) zielt darauf ab, elektrische Link-Längen drastisch zu verkürzen und damit den Energieverbrauch pro Bit deutlich zu senken.

Optische Transceiver und Laserquellen werden direkt auf das Glas-Substrat neben die Rechenkerne integriert. Daten werden nicht mehr als elektrischer Strom über Kupferbahnen transportiert, sondern als Lichtsignale über integrierte Lichtleiter im Glas und anschließende Glasfaserkabel. Dies führt zu einer Reduktion der Latenz und senkt den Energieverbrauch der internen Datenübertragung, da u. a. der ohmsche Widerstand des Kupfers entfällt. Je nach Implementierung werden in der Praxis signifikante Einsparungen (häufig im zweistelligen Prozentbereich) gegenüber klassischen pluggable Ansätzen berichtet.

Disaggregation durch CXL und RDMA

Die Kombination aus optischer Hardware und modernen Protokollen ermöglicht eine fundamentale Umgestaltung der Rechenzentrumsstruktur: die Disaggregation (Ressourcentrennung).

Bisher bildete ein Server eine starre Einheit aus CPU, Speicher und Peripherie. Über optische Verbindungen auf Glas-Substrat-Basis erreichen Datenströme größere Reichweiten bei hoher Bandbreite innerhalb des Rechenzentrums ohne signifikanten Signalverlust.

Optische I/O-Ansätze werden als möglicher Enabler für disaggregierte Architekturen diskutiert. Auf Protokollebene sorgen zwei Technologien für die logische Umsetzung:

• Compute Express Link (CXL) ermöglicht u. a. Memory-Expansion und -Pooling. Eine CPU kann auf den Arbeitsspeicher eines physisch entfernten Server-Racks so zugreifen, als wäre es der eigene lokale Speicher. In der Praxis hängt die Umsetzung stark vom Latenzbudget, dem Switch- bzw. Fabric-Design und der Implementierung ab.
• RDMA over Converged Ethernet (RoCE) ermöglicht den direkten Speicherzugriff zwischen verteilten Systemen unter Umgehung des Betriebssystem-Kernels und der Host-CPU. Dies minimiert die Gesamtlatenz und senkt die Prozessorlast drastisch. Hochleistungs-Speichernetzwerke wie NVMe-oF (NVMe over Fabrics) sowie das moderne Skalierungsprotokoll MRC (Multipath Reliable Connection) setzen auf RoCE auf und beschleunigen so Datenübertragungen in Rechenzentren und KI-Clustern.

Glas ermöglicht die notwendige physische Infrastruktur, um diese Protokolle auf Rack-Ebene (Rack-Scale-Architecture) effizient zu betreiben. Ein Rechenzentrum ist dann weniger ein Verbund einzelner Server als vielmehr ein einheitlicher, skalierbarer Ressourcenpool.

Konsequenzen für die Rechenzentrumsinfrastruktur

Die Einführung hochverdichteter Glas-Chips verändert die Anforderungen an die physische Infrastruktur von Rechenzentren:

• Kühlung: Obwohl Glas thermisch stabiler ist, erfordert die extreme Konzentration von Rechenleistung auf minimalem Raum neue Kühlkonzepte. Da herkömmliche Luftkühlung die entstehende Wärmestromdichte pro Rack nicht mehr abführen kann, etabliert sich Direct-to-Chip-Flüssigkeitskühlung (DLC). Mit der Steifigkeit von Glas werden allerdings auch mechanische Toleranzen, Warpage-Kontrolle und damit die Integrationsgüte von Cold Plates wichtiger.
• Leistungsdichte und Statik: Moderne Server-Racks müssen für Leistungsaufnahmen von über 100 kW ausgelegt werden. Hochleistungssysteme wie die Rubin-Ultra-Racks von NVIDIA haben voraussichtlich einen Energiebedarf von bis zu 600 kW pro Rack. Die Integration von Flüssigkeitskühlsystemen (Tanks, Pumpen, Rohrleitungen) erhöht das Gesamtgewicht und kann Anpassungen der statischen Traglast von Rechenzentrumsböden erfordern.

Verschiebungen in der Zuliefererkette

Der technologische Wandel verschiebt die Wertschöpfung innerhalb der Halbleiterindustrie. Während Unternehmen wie ASML durch ihre EUV-Lithografiesysteme weiterhin das Fundament für die Strukturierung der Silizium-Dies liefern, gewinnen Spezialisten für das fortgeschrittene Packaging an Bedeutung. Ein Beispiel ist das LIDE-Verfahren (Laser Induced Deep Etching) von LPKF, was das rissfreie Bohren von Millionen Mikrolöchern in Glas-Substrate im industriellen Maßstab ermöglicht.

Die strategische Bedeutung dieser Technologie spiegelt sich auch in der Patentlandschaft wider. Intel fokussiert sich mit Patenten im Bereich der Optical Compute Interconnects (OCI) intensiv auf die Integration optischer Chiplets, um Datenraten von mehreren Terabit pro Sekunde direkt vom Prozessor ins optische Netzwerk zu realisieren.

AMD wiederum sichert sich über Patente wie das Glass Core Patent (US12080632B2) chemisch-mechanische Verfahren zum direkten Bonden von Halbleitern auf Glasstrukturen. Das Gehäuse und seine optischen Schnittstellen entwickeln sich damit zu einem ebenso kritischen Differenzierungsmerkmal wie die Rechenkerne selbst.

Celestial AI Inc (seit Februar 2026 Teil von Marvell Technology, Inc.) setzt in seinem Patent (US11835777B2) auf eine optische Multi-Die-Interconnect-Bridge für die Kommunikation zwischen Chiplets per Licht innerhalb des Packages.

Fazit

Die Halbleiterindustrie steht an einem Wendepunkt: Nicht mehr allein die Rechenleistung entscheidet über die Leistungsfähigkeit moderner Systeme, sondern zunehmend die Fähigkeit, Daten effizient zu bewegen. Glas-Substrate und Silizium-Photonik markieren dabei keinen inkrementellen Fortschritt, sondern einen tiefgreifenden architektonischen Umbruch.

Glas löst zentrale physikalische Limitierungen organischer Substrate – insbesondere bei Stabilität, Präzision und Interconnect-Dichte – und schafft die Grundlage für deutlich größere, komplexere Chiplet-Designs. Gleichzeitig verschiebt die Integration optischer Verbindungen im Package die Grenzen der Datenübertragung: Co-Packaged Optics und Technologien wie Optical Compute Interconnect bringen Bandbreiten im Terabit-Bereich direkt an den Prozessor und reduzieren die Energie pro übertragenem Bit signifikant.

In Kombination mit neuen Interconnect- und Speicheransätzen entsteht eine Architektur, in der Rechenressourcen nicht mehr starr an einzelne Server gebunden sind, sondern flexibel als Pool genutzt werden können. Dieser Trend zur Disaggregation wird durch optische Kommunikation erst technisch praktikabel und skaliert perspektivisch von der Chip- auf die Rack- und Rechenzentrumsebene.

Gleichzeitig verschiebt sich der Engpass weiter nach oben in den Stack: Kühlung, Stromversorgung und mechanische Integration werden zur entscheidenden Infrastrukturfrage. Leistungsdichten jenseits von 100 kW pro Rack machen deutlich, dass Innovationen im Packaging untrennbar mit Veränderungen im Rechenzentrumsdesign verbunden sind.

Strategisch betrachtet verlagert sich damit auch die Wertschöpfung: Advanced Packaging, Glasbearbeitung, photonische Integration und entsprechende Patente entwickeln sich zu Schlüsseltechnologien. Wer hier technologische Führerschaft erreicht, definiert künftig die Spielregeln für KI-Infrastruktur.

Unterm Strich: „Lichtgeschwindigkeit im Rechenzentrum“ ist keine Metapher mehr, sondern der Beginn einer neuen Systemarchitektur. Der eigentliche Paradigmenwechsel besteht darin, dass sich Compute von einer isolierten Einheit zu einem hochvernetzten, optisch gekoppelten Gesamtsystem entwickelt – mit dem Package als neuem Innovationszentrum.