現在，AI 模型越來越大、更複雜，資料中心內部的數據傳輸量已成為限制系統效能和總成本的主要問題。目前主要靠銅線或可插拔光模組的連接方式，在高速傳輸時會遇到訊號衰減和功耗增加的問題，這就造成了頻寬、功耗和延遲的三大限制。
因此，共同封裝光學(CPO)技術成為了解決問題的關鍵。簡單來說，就是將傳統的光學收發元件和電子 IC(像是交換器 ASIC、GPU)整合在同一個基板上。這樣一來，光電轉換的路徑從幾十公分縮短到幾毫米，從根本上解決了訊號損耗的問題。
需要特別說明的是，CPO 並不是要取代矽光子技術，而是矽光子技術走向大規模商業應用的必然趨勢。導入 CPO 是為了應對 AI 高速運算帶來的「通訊瓶頸」。它的價值主要體現在以下三個主要應用場景中。在這些場景中，傳統技術已經難以滿足需求，而CPO提供了實現的可能性。
一、AI 超級電腦 — 大規模 GPU 集群
這是 CPO 目前最主要且迫切的應用領域。訓練大型語言模型(LLM)需要用到數萬個 GPU 進行高頻率的參數交換，對節點之間的連接速度和延遲要求非常高。傳統的架構中，過長的電氣路徑不僅會造成明顯的訊號延遲，導致 GPU 的算力無法充分發揮，而且驅動訊號所需的高功耗也會讓資料中心的能源效率越來越差。
CPO 通過將光學 I/O 直接整合到交換器 ASIC 封裝中，徹底改變了這個狀況。它可以有效地降低互連功耗達 30-50%，並在有限的晶片邊緣提供數倍的頻寬密度。這使得構建更大規模、通訊效率更高的 AI 算力集群成為可能。NVIDIA 計劃在 2026 年將 CPO 架構導入其下一代 Rubin 平台，就是因為這項技術非常重要。
二、超大規模資料中心 — 東西向流量
對於像是 Google、Meta、Amazon 等雲端服務供應商來說，他們資料中心內部伺服器之間的「東西向流量」遠遠超過對外流量。隨著內部網路速度從 400G 升級到 800G、1.6T，數以萬計的可插拔光模組所帶來的功耗和成本，已經對資料中心的總持有成本構成明顯的壓力。
CPO 在這裡的主要優勢是能提升能源效率和算力密度。它能顯著節省功耗，直接降低電費和散熱的營運費用。更重要的是，在單一機櫃的功率預算限制下，CPO 節省的能源可以用來配置更多、更強的運算晶片，從而提高資料中心的資本回報率。Broadcom 積極推出並已投入生產的 51.2T CPO 交換機，正是為了滿足這個巨大的市場需求。
三、未來運算架構 — 資源池化與高效能運算(HPC)
這是 CPO 最具前瞻性的應用場景。未來資料中心的架構趨勢是「資源池化(Disaggregation)」，也就是將 CPU、記憶體、GPU 等硬體資源分散成獨立的資源池，再通過超高速網路按需調用、靈活組合。這個願景的實現，高度依賴於一個能夠提供極低延遲和極高頻寬的光學互連架構。
CPO 正是實現這個構想的關鍵技術。它所提供的性能，使得放置在不同機櫃的硬體資源能夠實現接近主機板等級的通訊效率。同樣地，在氣候模擬、基因定序等高效能運算(HPC)領域，CPO 也能幫助科學家構建規模空前的模擬集群，解決過去受限於通訊瓶頸的複雜問題。
市場分析與發展契機
CPO 市場正處於商業化爆發的前期。市場研究機構 Yole Group 預測，它的市場規模將從 2024 年的 4,600 萬美元，以高達 137%的年均複合成長率(CAGR)，在 2030 年達到 81 億美元。另一家機構 LightCounting 也預測，到 2027 年，CPO 將佔據 800G 和 1.6T 高速埠總出貨量的近 30%。
2025 年至 2026 年，業界普遍認為是 CPO 大規模商業部署的重要轉折點。 NVIDIA 的明確發展方向為供應鏈提供了清晰的研發方向和需求預期。此外，OIF2023 發布的 3.2T CPO 模組標準，為產業的互通性奠定了基礎。在 OFC 2025 等重要產業會議上，從 Broadcom 展示的量產級產品到 Lumentum 等元件廠的積極投入，都證明 CPO 已經從實驗室概念走向商業落地。
2025及2026可說是CPO技術蛻變的關鍵時期，威客們不妨持續關注相關廠商的後續發展，以及營收成長表現。
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