AI 算力爆發下的光通訊革命：矽光子與 CPO 如何重塑產業版圖？

自從 ChatGPT 問世以來，全球科技巨頭全面投入 AI 算力軍備競賽。從大型語言模型到多模態人工智慧，所有突破都仰賴背後成千上萬顆 GPU 協同運作。然而，當 AI 模型規模持續膨脹，隱藏已久的瓶頸正加速浮現—— 光通訊速度已成為影響算力成長的關鍵限制。

在過去十年，GPU 的運算性能年年刷新，但連接 GPU 與 GPU 之間的 光傳輸速率卻難以跟上算力需求的倍速成長。隨著資料中心從 400G 演進到 800G，並邁向 1.6T 時代，傳統架構逐漸面臨物理極限、功耗壓力與成本負擔。

要跨越這個瓶頸，產業必須啟動新一輪技術升級。
其中，「矽光子（Silicon Photonics）」與「共同封裝光學（CPO）」正是推動下一代 AI 資料中心的核心技術，也成為全球光通訊供應鏈重組的關鍵驅動力。

AI 算力推動的直接衝擊：光通訊技術面臨瓶頸

AI 訓練需要大量 GPU 並行工作，但要讓數萬顆 GPU 同步，通訊速度必須與算力保持一致。
然而，從現況來看，AI 的爆發正在快速拉大兩者的差距：

• 2020 年後，模型參數量呈現「指數增長」
• 400G → 800G 的產業過渡期不到 3 年
• 下一階段將在 2026 年前後進入 1.6T 世代

AI 模型變得更複雜，但 AI 伺服器之間的通訊效率沒有跟上，造成三大問題浮現：

1. 銅線物理極限限制傳輸速度
2. 高速光模組功耗攀升，資料中心電力吃緊
3. 長距離電訊號衰減，導致延遲與雜訊增加

這些問題與其說是工程挑戰，不如說是全產業都必須面對的「通訊摩爾定律危機」。

深層挑戰：為何傳統光模組已無法支撐 AI 時代？

挑戰一｜分立式光模組製程複雜，良率瓶頸明顯

傳統光模組由多種元件組裝而成，體積大、耗能高且組裝流程繁複，當市場走向 800G 以上時，製程良率與熱管理成為瓶頸。

挑戰二｜電訊號走線過長，造成極高的功耗與延遲

現行可插拔光模組需透過主機板走線傳輸訊號
→ 在 1.6T 時代，走線損耗與雜訊呈倍數增加
→ 價格與功耗將迅速不具經濟效益

挑戰三｜資料中心能耗已逼近極限

根據國際能源署數據，資料中心電力需求將在 2030 年翻倍。AI 每提升一代算力，資料中心的散熱與用電壓力也同步上升。傳統架構顯然無法支持這樣的規模化。

產業應對之道：矽光子 + CPO 成為下一代資料中心的標準解

技術解方一：矽光子讓光通訊走向「半導體化」

矽光子（SiPh）最大的革命在於——
光學元件能用 CMOS 製程製造，量產穩定且成本可控。

特性	傳統光模組	矽光子 SiPh
體積	大、分散	可極度小型化
製程	手工組裝、良率低	半導體製程、良率高
功耗	昂貴且耗能高	顯著更低
適用速率	400G~800G	800G~1.6T 以上

矽光子讓光模組從繁複組裝變成「高度整合晶片」，大幅提升性能並降低功耗，是 AI 伺服器高頻寬傳輸必不可少的技術。

技術解方二：CPO（共同封裝光學）是 AI 伺服器的終極架構

CPO 是將「光引擎」直接封裝在交換晶片旁，讓訊號走線由數十公分縮短到數毫米。

優勢包括：

• 延遲大幅降低
• 傳輸損耗幾乎被消除
• 能耗降低約 50%~75%
• 成本結構更具規模化效益

NVIDIA、Meta、Microsoft 等雲端巨頭已將 CPO 視為下一代 AI 資料中心的標配架構。
CPO 不是「可選項目」，而是迎戰 1.6T 世代的必要進化。

台灣供應鏈的轉型與機遇：從傳統光通訊走向 AI 核心設備

AI 與地緣政治雙重因素，正在加速光通訊供應鏈的全球重組。
禁令與市場集中度，使得美系客戶急需擴大非中系供應商比重，台灣成為首選。

以下三類台廠將直接受惠：

一、具備高速光模組能力的台廠（受惠於 800G/1.6T）

華星光（4979）

• 主攻高速光收發模組
• 已切入 400G/800G
• 積極開發矽光子光引擎、CPO 元件
  → 有望進一步打入美系 AI 客戶供應鏈

二、掌握光電封裝與矽光子代工能力的關鍵廠商

聯鈞（3450）

• 全球光電封裝與測試的重要供應商
• 擅長 LD/PD 與矽光子封裝
• 是 CPO 所需高階精密封裝的台灣少數能量
  → 被視為觀察矽光子商轉進度的重要指標

三、AI 資料中心基礎建設受惠族群

光聖（6442）

• 提供光纖跳接線、高速連接器
• 為 AI 機櫃與資料中心的基礎佈建核心供應商
  → 代表 AI 實際落地後「剛性需求」成長

結論：台灣光通訊產業正站在新一輪黃金循環前端

AI 算力競賽的下半場已經從「比 GPU」轉為「比光通訊骨幹」，
矽光子與 CPO 的崛起，標誌著資料中心正進入一場深度革命。

對台灣而言，這波趨勢帶來：

• 結構性的轉單效應
• 台廠從傳統光通訊升級到 AI 光電技術
• 美日客戶積極增加非中供應鏈配置
• 800G → 1.6T 需求將持續 3~5 年以上

但同時也需留意：

• 技術演進速度快，競爭激烈
• 矽光子良率、CPO 商轉時間仍有變數
• 個股營收與客戶集中度需謹慎評估

在這個快速變動的市場中，能掌握「技術進程、供應鏈位置、客戶結構」的投資人，將比市場更早一步看到機會！

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