AI資料中心過去拚GPU與算力,但隨AI訓練、推論規模擴大,伺服器之間需要交換的資料量暴增,資料傳輸效率正成為新瓶頸。研調機構集邦指出,若傳輸架構跟不上,即使晶片算力再強,也可能被資料搬運速度拖慢。

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集邦預估,共封裝光學CPO與近封裝光學NPO市場,將從2025年約1億美元,成長至2030年逾390億美元,5年放大近390倍。

CSP尋找新傳輸架構

隨AI資料中心朝更大叢集發展,雲端服務業者必須同時處理功耗、速度與系統密度問題。傳統銅線在高速傳輸下,逐漸面臨耗電增加、訊號衰減與成本上升等限制,因此大型CSP開始把光學元件拉近交換器晶片,降低電訊號傳輸距離。

目前產業並非押注單一路線,而是LPO、NPO、CPO同步發展。其中,NPO因具備低功耗、可維修與供應商彈性,較適合近中期導入,Meta、亞馬遜等業者都已布局。

CPO等待後期放量

CPO則被視為更高密度AI系統的中長期方案。集邦指出,部分雲端業者傾向採用輝達生態系系統,維持平台一致性。

集邦預期,隨Scale-up架構導入光互連,CPO與NPO市場有望在2028至2029年間明顯加速。

上游材料成新焦點

光互連升溫,也讓雷射、光接收器、磷化銦基板與光纖等零組件提前被科技巨頭卡位。AMD近期積極洽談高功率連續波雷射晶片,康寧也取得Meta、輝達與亞馬遜投資、擴產支持或長約合作。

集邦認為,即使CPO仍有良率、維修性與雷射供應等挑戰,可插拔光模組到2030年仍可維持近260億美元市場規模。

林奇編輯記者

畢業於國立中正大學,曾為財經新聞節目編輯與製作群,深耕台股早盤、即時財經新聞報導。熟悉台灣半導體產業、人工智慧(AI)等市場動態,擅長公司財報、股市走勢解讀。欲將財經數據與市場資訊轉化為易於理解的內容,...