調研：矽光子助攻 AI 資料中心突破功耗、熱管理瓶頸

調研機構 Counterpoint Research 指出，根據今年 Semicon Taiwan 矽光子國際論壇，隨著 AI 伺服器與資料中心規模的急速擴張，傳統電性互連已面臨頻寬、功耗與散熱等瓶頸，矽光子技術正成為次世代運算基礎設施的支柱。

矽光子整合雷射、調變器、波導與探測器於矽基晶片上，採用與 CMOS 相容的製程，具備規模化與低成本量產優勢。與受限於頻寬與能效的銅線互連相比，矽光子能在單纖中實現 200–400 Gb/s 傳輸，未來更可望突破 1 Tb/s，並將能耗降低至 <5 pJ/bit，對資料中心整體功耗有大幅改善。

Counterpoint Research 指出，若缺乏矽光子技術，AI 資料中心將在未來十年內遭遇無法突破的功耗與熱管理瓶頸。

根據 Counterpoint Research，AI 伺服器已成為市場成長的主要驅動力，預計在 2028 年將占整體出貨量的逾 75%。隨著大型語言模型（LLMs）、多模態 AI 與雲端服務商（CSP）高額投資的推動，矽光子技術將被廣泛應用於 AI 集群與超大規模資料中心。整體市場規模預計於 2030 年逼近 60 億美元，並以共同封裝光學（CPO）為核心，滿足下一代 AI 伺服器對頻寬與效能的需求。

近期產業動態部分，Google 透過矽光子與 CPO 技術驅動 TPU v7 IronFord 超級電腦，實現 5 倍運算效能與 6 倍能效，並部署超過 9,000 顆 TPU，以光學互連支撐跨機櫃與跨資料中心的高速連線。

NVIDIA 在 GTC 2025 宣布 Spectrum-X「Photonics」版本將導入 CPO，預計 2026 下半年開始小量量產。公司將矽光子視為「定義資料中心的網路」核心，透過外部雷射與先進封裝提升頻寬密度與能效，預期能在相同功耗下支援三倍 GPU 規模。

台積電推出 COUPE 3D 光學引擎，以銅對銅混合鍵合與光電整合製程，支援 224 Gbps 光互連，並具備規模化的波分多工（WDM）解決方案，且可提供標準化 PDK，加速光子晶片設計與量產。

AMD 在最新 MI350/355 AI 處理器中積極導入 CPO，透過端到端光學流程突破頻寬與散熱限制，並強調與供應鏈合作以確保規模化量產。

博通於 2025 年 6 月推出 Tomahawk 6 交換晶片，為全球首款 102.4 Tbps 乙太網路交換晶片，並原生支援 CPO 技術，同時以 VCSEL NPO 與 CPO 雙線並進，鎖定大規模 AI 網路的高頻寬與低功耗需求。

Ayar Labs 則專注於光學 I/O 晶粒，推出全球首款 UCIe 光學 I/O 晶粒，單晶粒傳輸達 8 Tbps，並以光學晶片實現跨機櫃 AI 集群。

Counterpoint Research 研究副總監 Brady Wang 表示，隨著 AI 需求不斷攀升，傳統運算正逼近極限，矽光子技術正引領產業突破頻寬、功耗與散熱瓶頸。從 Google 的 AI 超級電腦、NVIDIA 的 CPO 交換器，到 TSMC 的量產平台，矽光子已不再只是未來願景，而是 AI 時代的核心基礎。各大廠商正藉由設計、封裝、材料與生態系的創新，加速矽光子在全球資料中心的應用落地，推動新一波運算革命。

（首圖來源：shutterstock）