光连接，成为AI巨头必争之地

CPO让AI数据中心飞起来。

AI时代的竞争早已超越单一芯片的性能比拼，“光”正成为打破算力天花板的关键变量。当百亿、兆级参数的AI大模型成为研发主流，传统电传输技术在数据吞吐效率、能耗控制上的瓶颈日益凸显，而硅光子技术的崛起与落地，正推动AI基础设施从“运算竞赛”迈入“传输革命”的全新阶段。

英伟达近日于官网正式发布旗下首款采用“共同封装光学”（Co-Packaged Optics, CPO）技术的硅光子网络交换机Spectrum-X，该产品已成功获得甲骨文与Meta两大云端巨头的导入验证。这一里程碑式的发布，标志着AI光通讯时代的全面启动，数据中心长期存在的速度瓶颈，正被“光”的力量逐步打破。作为AI算力领域的领军企业，英伟达此次跨界布局，不仅重塑了AI服务器的传输架构，更引发了全球科技产业对光通讯技术的重新审视。

传统电传输技术在AI大模型训练与推理过程中，已难以支撑海量数据的高速流转需求。数据显示，当AI模型参数突破千亿级别后，数据传输延迟对运算效率的影响占比超过40%，而传统铜缆传输在带宽密度、能耗控制上的短板愈发明显。CPO技术的核心创新在于将光模组直接与交换芯片整合于同一封装内，大幅缩短信号传输距离，不仅使传输延迟降低30%以上，还能减少约40%的功耗，同时显著提升带宽密度。而硅光子技术作为CPO的核心支撑，实现了芯片与光学元件在硅基板上的协同运作，构建出低延迟、高速率且可大规模扩充的AI数据中心传输架构，为大规模生成式AI与超级计算机运算奠定了关键基础。

从行业发展脉络来看，AI硬件已正式进入“由电转光”的临界点。过去十年，AI产业的竞争焦点集中在算力提升上，而如今技术瓶颈已明确转移至数据传输效率。谁能率先攻克“数据中心内部延迟”这一核心难题，谁就将掌握下一代AI基础设施的行业话语权。英伟达Spectrum-X通过硅光子交换器，可实现每秒数百Tb级别的传输速率，与自家GPU集群形成“光速互联”的闭环架构，不仅使AI训练效率提升50%以上，更被业界视为“AI网络交换机的新纪元”，象征着全球数据中心正从“电互联”加速迈向“光互联”。

值得关注的是，这一技术变革背后是产业生态的深度重构。英伟达的战略布局已超越单纯的芯片制造商定位，逐步向“AI网络架构平台商”转型。Spectrum-X的推出，意味着英伟达完成了对数据中心整体架构的垂直整合，从核心GPU到网络交换机均纳入自家生态体系。这一举措不仅进一步巩固了其市场主导地位，也对传统网通巨头形成了直接竞争压力，未来AI基础设施的竞争，将从单一芯片效能的比拼，延伸到整体“网络拓扑”的掌控权争夺。

在这场“光的革命”中，中国台湾地区的供应链凭借深厚的产业基础，有望成为重要受益者。中国台湾地区在半导体与光电制造领域积累了扎实的技术实力，形成了完整的光模组制造产业链。其中，联钧、波若威在高速光收发模组制造技术上处于行业领先地位，华星光具备CPO封装与光引擎设计能力，上诠则在关键光连接器与高速传输零件供应方面拥有核心优势。根据行业预测，未来三年内全球AI光通讯市场需求将以每年超过30%的速度高速增长，中国台湾地区厂商凭借成熟的制造能力与供应链整合优势，有望在全球市场中扮演举足轻重的角色。

不过，中国台湾地区厂商也面临着从“代工角色”向“设计伙伴”跃升的关键挑战。当前，全球光通讯技术的规格标准仍由国际大厂主导，中国台湾地区厂商在核心研发与客制化能力上仍存在提升空间。若能在“光电整合封装”与“热管理技术”等关键领域实现突破性进展，将有望打破现有格局，从单纯的制造代工转向深度参与产品设计，进一步提升议价能力与全球市场能见度。

从全球产业趋势来看，光通讯技术的应用场景正不断拓展，除了AI数据中心，智算集群、高端制造业等领域的需求也在快速增长。行业报告显示，光互连技术凭借低损耗、高频率、抗干扰等优势，已从电信骨干网向数据中心、智算集群等场景快速渗透，形成了多元化的市场需求。目前，除了CPO技术外，LPO（线性可插拔光模块）、OCS（光电路交换）等技术路径也在加速商用，推动光通讯产业向多技术协同发展的方向演进。

这场由硅光子技术引发的“光的革命”，不仅是技术层面的演进，更是全球AI产业生态的深刻位移。AI的下一站竞争，不再仅仅聚焦于更强性能的芯片，而在于更高效、更智能的连接技术。从能源效率优化、散热管理升级到模组设计创新，光通讯技术正重新定义AI数据中心的架构逻辑。可以预见，“算力”与“光力”将共同成为AI基础设施的双引擎，驱动整个科技产业进入新一轮投资与创新周期。在这场关乎未来的技术竞赛中，无论是国际科技巨头还是包括中国台湾地区厂商在内的产业链参与者，都将面临全新的机遇与挑战，而掌握“光”的主导权，无疑将成为抢占AI时代制高点的关键所在。

【 来源| 半导体产业纵横】

责任编辑丨汪鹏