光連接，成為AI巨頭必爭之地

本文由半導體產業縱橫（ID：ICVIEWS）編譯自technews

CPO讓AI數據中心飛起來。

AI時代的競爭早已超越單一芯片的性能比拼，“光”正成為打破算力天花板的關鍵變量。當百億、兆級參數的AI大模型成為研發主流，傳統電傳輸技術在數據吞吐效率、能耗控制上的瓶頸日益凸顯，而硅光子技術的崛起與落地，正推動AI基礎設施從“運算競賽”邁入“傳輸革命”的全新階段。

英偉達近日于官網正式發布旗下首款采用“共同封裝光學”（Co-Packaged Optics, CPO）技術的硅光子網絡交換機Spectrum-X，該產品已成功獲得甲骨文與Meta兩大云端巨頭的導入驗證。這一里程碑式的發布，標志著AI光通訊時代的全面啟動，數據中心長期存在的速度瓶頸，正被“光”的力量逐步打破。作為AI算力領域的領軍企業，英偉達此次跨界布局，不僅重塑了AI服務器的傳輸架構，更引發了全球科技產業對光通訊技術的重新審視。

傳統電傳輸技術在AI大模型訓練與推理過程中，已難以支撐海量數據的高速流轉需求。數據顯示，當AI模型參數突破千億級別后，數據傳輸延遲對運算效率的影響占比超過40%，而傳統銅纜傳輸在帶寬密度、能耗控制上的短板愈發明顯。CPO技術的核心創新在于將光模組直接與交換芯片整合于同一封裝內，大幅縮短信號傳輸距離，不僅使傳輸延遲降低30%以上，還能減少約40%的功耗，同時顯著提升帶寬密度。而硅光子技術作為CPO的核心支撐，實現了芯片與光學元件在硅基板上的協同運作，構建出低延遲、高速率且可大規模擴充的AI數據中心傳輸架構，為大規模生成式AI與超級計算機運算奠定了關鍵基礎。

從行業發展脈絡來看，AI硬件已正式進入“由電轉光”的臨界點。過去十年，AI產業的競爭焦點集中在算力提升上，而如今技術瓶頸已明確轉移至數據傳輸效率。誰能率先攻克“數據中心內部延遲”這一核心難題，誰就將掌握下一代AI基礎設施的行業話語權。英偉達Spectrum-X通過硅光子交換器，可實現每秒數百Tb級別的傳輸速率，與自家GPU集群形成“光速互聯”的閉環架構，不僅使AI訓練效率提升50%以上，更被業界視為“AI網絡交換機的新紀元”，象征著全球數據中心正從“電互聯”加速邁向“光互聯”。

值得關注的是，這一技術變革背后是產業生態的深度重構。英偉達的戰略布局已超越單純的芯片制造商定位，逐步向“AI網絡架構平臺商”轉型。Spectrum-X的推出，意味著英偉達完成了對數據中心整體架構的垂直整合，從核心GPU到網絡交換機均納入自家生態體系。這一舉措不僅進一步鞏固了其市場主導地位，也對傳統網通巨頭形成了直接競爭壓力，未來AI基礎設施的競爭，將從單一芯片效能的比拼，延伸到整體“網絡拓撲”的掌控權爭奪。

在這場“光的革命”中，中國臺灣地區的供應鏈憑借深厚的產業基礎，有望成為重要受益者。中國臺灣地區在半導體與光電制造領域積累了扎實的技術實力，形成了完整的光模組制造產業鏈。其中，聯鈞、波若威在高速光收發模組制造技術上處于行業領先地位，華星光具備CPO封裝與光引擎設計能力，上詮則在關鍵光連接器與高速傳輸零件供應方面擁有核心優勢。根據行業預測，未來三年內全球AI光通訊市場需求將以每年超過30%的速度高速增長，中國臺灣地區廠商憑借成熟的制造能力與供應鏈整合優勢，有望在全球市場中扮演舉足輕重的角色。

不過，中國臺灣地區廠商也面臨著從“代工角色”向“設計伙伴”躍升的關鍵挑戰。當前，全球光通訊技術的規格標準仍由國際大廠主導，中國臺灣地區廠商在核心研發與客制化能力上仍存在提升空間。若能在“光電整合封裝”與“熱管理技術”等關鍵領域實現突破性進展，將有望打破現有格局，從單純的制造代工轉向深度參與產品設計，進一步提升議價能力與全球市場能見度。

從全球產業趨勢來看，光通訊技術的應用場景正不斷拓展，除了AI數據中心，智算集群、高端制造業等領域的需求也在快速增長。行業報告顯示，光互連技術憑借低損耗、高頻率、抗干擾等優勢，已從電信骨干網向數據中心、智算集群等場景快速滲透，形成了多元化的市場需求。目前，除了CPO技術外，LPO（線性可插拔光模塊）、OCS（光電路交換）等技術路徑也在加速商用，推動光通訊產業向多技術協同發展的方向演進。

這場由硅光子技術引發的“光的革命”，不僅是技術層面的演進，更是全球AI產業生態的深刻位移。AI的下一站競爭，不再僅僅聚焦于更強性能的芯片，而在于更高效、更智能的連接技術。從能源效率優化、散熱管理升級到模組設計創新，光通訊技術正重新定義AI數據中心的架構邏輯。可以預見，“算力”與“光力”將共同成為AI基礎設施的雙引擎，驅動整個科技產業進入新一輪投資與創新周期。在這場關乎未來的技術競賽中，無論是國際科技巨頭還是包括中國臺灣地區廠商在內的產業鏈參與者，都將面臨全新的機遇與挑戰，而掌握“光”的主導權，無疑將成為搶占AI時代制高點的關鍵所在。

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