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AI帶動光通訊產業大爆發，但仔細觀察，會發現一個現象：即使從800G升級到1.6T，從LPO、矽光子到光收發模組，各種光通訊技術百花齊放，但讓台積電、英特爾、博通、邁威爾（Marvell）甚至輝達等半導體大廠集體投入的，就是共同封裝光學（CPO，Co-Packaged Optics）。因此技術不僅是光通訊規格升級，而是光通訊與半導體產業的融合。

AI資料中心已成為超大型運算工廠，整體就像一座超級電腦。過去十年，半導體業不斷提升晶片算力，讓人類進入AI時代，但業界發現一個新問題：晶片運算速度提升產生海量資料，而傳輸技術卻有瓶頸。限制AI效能的，可能不再是GPU，而是資料能否及時送達。

降低功耗 顛覆傳統架構

近年資料中心光通訊規格快速升級，800G開始大量部署，網通業者認為1.6T在未來兩年進入量產，甚至有企業跳過800G，直接「擴建」為1.6T規格，讓更多資料同時通行，滿足AI叢集愈來愈龐大的運算和傳送數據的需求。

光通訊需求大增，也帶動光收發模組市場快速成長。Google、Meta、微軟與AWS等雲端服務供應商（CSP）近年積極建置AI資料中心，使光模組成為最受矚目的零組件之一。

目前主流架構仍以可插拔式光模組（Pluggable Optics）為主。資料先從交換器晶片輸出電訊號，經過PCB電路板傳輸至機箱邊緣的光模組，再轉換成光訊號進入光纖，這也是目前台灣光通訊廠商最集中領域，包括波若威、華星光、眾達、光聖、光環等業者，都因AI帶動800G及1.6T升級潮而受惠。

但全球科技巨頭關注的不僅是光模組數量增加，而是傳統架構逐漸碰到物理極限。

在高速傳輸環境下，最耗電的往往不是光纖，而是電訊號在交換器與光模組之間傳輸的距離。傳輸速率愈高，電訊號損耗愈嚴重。為了維持訊號品質，系統必須投入更多電力進行補償，進一步帶來散熱與能源成本壓力。這也是近年業界發展LPO（Linear Pluggable Optics，線性可插拔光學）的原因。透過簡化DSP（數位訊號處理器）架構，降低功耗與成本，成為800G世代重要過渡方案。

另一條技術路線則是矽光子（Silicon Photonics），也就是利用半導體製程製造光學元件，讓光通訊元件能夠以更接近晶片的方式生產。業界普遍認為，矽光子是未來光通訊發展的重要基礎技術之一，但不論是LPO還是矽光子，都是改善既有架構。相對於以上的技術，CPO是破壞式創新，把原本位於交換器外部的光模組，直接與交換器晶片整合，資料從晶片運算後直接轉換成光訊號。

傳統架構是把貨物從工廠搬到貨運中心再配送，CPO則像是在工廠連接物流中心，省去中間所有搬運流程，降低功耗，也能提升傳輸頻寬與系統密度。

光電整合 台積建生態系

CPO近年吸引半導體巨頭全面投入。以護國神山台積電來說，優勢來自先進封裝，CPO需要把交換器晶片、光引擎與高速互連元件整合在同一封裝內，先進封裝能力成為核心競爭力。台積電近年積極發展矽光子與COUPE技術平台，目標便是打造未來光電整合生態系。

英特爾是矽光子技術最早的推動者之一。早在AI熱潮出現之前，有超過20年的矽光子研發技術，在光調變器、光檢測器與光學封裝領域累積深厚技術基礎。

博通是目前全球資料中心交換器晶片霸主，CPO最先導入的場景就是交換器，因此博通被視為CPO商業化最重要的推手之一。

最近被輝達執行長黃仁勳點名的邁威爾長期深耕DSP與高速光互連技術，近年持續強化資料中心光學解決方案布局，希望在AI基礎建設升級潮中占據有利位置。