博通 光學系統部門行銷與營運副總裁Manish Mehta在此次SEMICON Taiwan 2025指出,共同封裝光學技術 (CPO,Co-Packaged Optics)成為AI 運算突破瓶頸的關鍵,更在今年上半年提出第三代矽光子共同封裝平台之後,更透露第四代技術已經著手加速開發,藉此滿足持續成長的雲端應用與AI運算叢集對於高頻寬、低功耗、高可靠性連接的急迫需求。
共同封裝光學平台加入AI運算發展
Manish Mehta表示,隨著AI模型規模不斷擴大,當前數百組GPU到數千組,甚至更多的XPU高速互連需求,已經超出傳統銅纜連結技術的傳輸頻寬極限,而傳統可插拔光模組在功耗、佈線及成本上的限制,未來也將難以支撐更大規模化的佈署需求。
而藉由矽光子共同封裝技術,將光學處理引擎、交換器特定應用積體電路 (ASIC),甚至將處理晶片共同封裝於單一基板,將能大幅縮減過往連接佈線必須佔用偌大面積,並且進一步縮減數位訊號傳遞路徑、降低傳輸訊號損耗,更可同時兼具能源效率提升、減少系統耗電等優勢,對於讓資料中心運算能力進行垂直提升能發揮關鍵效益。
依照Manish Mehta說明,博通自1998年從HP收購的1G VCSEL雷射技術,並且在後續持續精進此項技術規格,更在近期推進至100G與200G傳輸規格,更計畫在後續藉由第四代矽光子共同封裝技術研發,目標實現單通道可對應400G的數據傳輸量。
在2022年推出採用25.6T Tomahawk 4的TH4-Humboldt共同封裝光學平台之後,博通接續於2023年再推出採用51.2T Tomahawk 5的TH5-Bailly平台,並且與騰訊、開放運算平台等完成大規模實地驗證,目前已經進入量產及全球出貨階段。
另外,在2025年推出支援單通道200G的第三代矽光子共同封裝平台之後,Manish Mehta表示博通目前已經加快腳步開發400G規格的的第四代矽光子共同封裝平台,藉此鞏固技術領先地位。
持續關注不同技術,認為傳統插拔光學模組與傳輸光學模組可同時並存
在技術細節部分,博通目前以可靠度較為成熟的馬赫-曾德爾調變器 (MZM,Mach-Zehnder interferometer)作為核心光學技術,並且採用異質整合與3D堆疊設計,同時將65nm製程光子積體電路 (PIC)與7nm製程電子積體電路 (EIC)整合,藉此實現業界最高密度的光學引擎,另外也透過邊緣耦合與液冷相容的散熱架構,確保系統在不同AI訓練等高負載運作情境下維持穩定運作。
除了透過VCSEL雷射技術作為光源,對於鴻海研究院提出以micro LED光源與矽光子晶片整合,藉此打造成本相對較低,同時也能降低電力損耗問題的矽光子傳輸解決方案,Manish Mehta也表示目前對於各類技術均持續觀望,但目前仍會以既有設計持續發展。
至於對於傳統插拔光學模組與傳輸光學模組的比較,Manish Mehta表示兩者基本上還是可以並存,主要還是要運算架構如何佈署,以及運算規模、建置成本等考量,可以選擇不同連接方式。
矽光子共同封裝平台已經不再只是技術概念
Manish Mehta認為,目前矽光子共同封裝平台已經不再只是技術概念,並且將近一步改變傳統資料中心連結架構,並且進一步推動運算規模更大的AI運算需求。
另一方面,Manish Mehta也表示台灣供應鏈在封測、模組製造、光纖、連接器,耐至於散熱及系統整合均扮演重要角色,因此也成為矽光子共同封裝平台得以順利成為商用產品的背後關鍵推手,更意味台灣產業鏈在全球AI基礎建設中扮演重要角色。
傳統可插拔光模組與博通CPO技術比較:
| 面向 | 傳統可插拔光模組 | 博通CPO技術 | 影響與產業意義 |
| 架構設計 | 光收發模組獨立插拔,透過電氣連接傳輸 | 光學引擎與交換器ASIC共同封裝,縮短訊號路徑 | 降低訊號損耗,提升系統整合度與穩定性 |
| 頻寬與性能 | 頻寬提升受限,易成資料中心 I/O 瓶頸 | 支援 25.6T、51.2T,並向單通道 400G 挑戰 | 滿足 AI 訓練與推理對大規模頻寬的需求 |
| 功耗與能效 | 功耗偏高,散熱壓力大 | 能源效率大幅提升,搭配邊緣耦合增強散熱 | 有助資料中心降低PUE,符合永續ESG目標 |
| 成本結構 | 模組數量多、布線複雜,長期成本高 | 整合度高、減少元件數量,長期可降低成本 | 降低資料中心大規模擴產的總擁有成本 (TCO) |
| 製程與技術 | 光學與電子分離,設計較簡單 | 異質整合與3D堆疊,PIC與EIC同封裝 | 展現先進封裝與矽光子量產能力 |
| 供應鏈生態 | 模組供應商分散,標準化較成熟 | 需整合光纖、連接器、雷射光源、封裝、系統廠 | 台灣在封測、模組製造扮演關鍵角色,加速量產 |
| 部署進度 | 已廣泛應用,標準化高 | TH4、TH5平台已量產,第三代發表、出貨中,第四代已投入研發 | 引領下一代AI資料中心網路升級 |
《原文刊登於合作媒體mashdigi,聯合新聞網獲授權轉載。》
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