別再搞混！ AI光通訊「CPO vs.可插拔」差在哪？ 一文看懂

AI資料中心隨著GPU算力暴增，傳統資料傳輸面臨瓶頸，光通訊升級成為控制頻寬與耗電的關鍵戰場，可插拔光模組與CPO共同封裝光學的技術之爭正重新繪製供應鏈版圖。

算力飆升帶動光通訊升級

口袋證券表示，AI資料中心持續擴大，GPU運算能力不斷提升，但龐大的模型訓練與推論工作需要大量資料在晶片、伺服器與交換器之間快速流動。當資料傳輸跟不上運算速度，即使配置更多GPU，也會因為等待資料而無法充分發揮效能。因此AI基礎建設的升級除了增加算力，也必須提高網路頻寬、控制傳輸耗電，並維持大規模連線的穩定性。可插拔光模組與共同封裝光學CPO，正是這波光通訊升級的重要議題。理解兩者差異的重點在於兩者都使用光傳送資料，核心差別在於「光電轉換發生的位置」，以及資料轉成光之前需要經過多長的電訊號路徑。

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可插拔光模組具配置彈性

口袋證券說明，可插拔光模組是安裝在交換器、網路卡等設備連接埠上的獨立收發模組。模組一端連接設備內部的電訊號介面，另一端連接光纖，負責在電訊號與光訊號之間轉換。以交換器發送資料為例，資料先由交換晶片輸出，經過電路板上的高速走線與連接器抵達設備面板上的光模組，最後轉換成光訊號傳送到另一台設備。這種架構讓交換器與光模組可以分開採購、配置及維護，故障時也能針對個別模組更換。不過模組選擇仍受設備支援能力限制，交換器的電氣介面、連接埠規格、韌體與散熱條件都必須相容，不能只靠換上更高速的模組就讓原有設備直接升級。

高速傳輸面臨電訊號瓶頸

可插拔架構面臨的挑戰來自交換晶片與面板光模組之間的高速電訊號傳輸。口袋證券指出，當傳輸速率提高，電路板走線、連接器與材料特性對訊號品質的影響更加明顯，訊號在傳輸過程中會出現衰減、失真與干擾，需要更精密的電路設計與訊號處理。傳統含DSP的高速光模組會利用數位訊號處理功能協助補償與恢復訊號，但這些功能本身會消耗電力並增加散熱需求。當資料中心需要部署大量高速光連線，功耗就會逐步累積，這也促使產業開始思考透過縮短高速電訊號行經距離來降低傳輸損耗與補償負擔。

CPO縮短路徑大幅降低功耗

口袋證券提到，CPO是將光引擎與交換晶片等核心晶片整合在同一封裝中。光引擎移到核心晶片旁邊後，資料經過較短的電氣連接就能轉換成光訊號傳送出去。相較於將光電轉換放在設備面板，CPO把高速電訊號傳輸範圍縮小到封裝附近，有助於降低訊號損耗並減少功耗。同時光引擎可沿晶片周圍配置，提高封裝周邊可提供的傳輸頻寬。以NVIDIA的Spectrum-X Ethernet Photonics為例，官方列出系統最高總頻寬達409.6Tb/s，代表整台系統的總頻寬已跨入高容量網路設備設計。

整合架構面臨製造維修挑戰

CPO提高了整合程度，也讓光學、電子與封裝問題需要在同一套系統中協調。高效能交換晶片產生的熱量會影響緊鄰光學元件的穩定性；光纖精準連接光引擎與控制光耦合損耗也會影響製造良率與成本；維修方式也因光引擎位於封裝內而需要依實際產品設計判斷。因此評估CPO經濟效益必須同時考量耗電、散熱、良率、可靠度、備品配置與停機成本，架構更整合並不代表每個應用場景都能獲得相同成本優勢。

釐清外部光源與矽光子迷思

口袋證券強調，「可插拔」與「共同封裝」描述的面向不同，部分CPO設計會將雷射光源放在封裝外，透過光纖向封裝內的光引擎供光。例如NVIDIA的CPO設計採用位於前面板的可插拔外部雷射光源方便診斷與更換，而負責資料轉換的光引擎仍與交換晶片共同封裝，因此外部光源可拆換並不代表它是傳統可插拔模組。此外，矽光子是一種利用矽基製程製作光學元件的技術，CPO則是一種封裝與系統整合架構，可插拔光模組同樣能採用矽光子技術，兩者不能直接畫上等號。

兩大架構依需求並存演進

口袋證券近一步說明，可插拔光模組具備獨立配置與更換的彈性，CPO則著重縮短電訊號路徑、提高傳輸密度與改善能源效率。同一條光連線的兩端在規格相容前提下，一端採用CPO，另一端仍可能使用可插拔光模組，因此CPO導入並不代表可插拔光模組需求全面消失。隨著光電轉換位置改變，供應鏈分工也跟著調整。以NVIDIA公開的合作分工為例，台積電參與矽光子整合製程，矽品參與封裝與測試，波若威參與光連接器及光纖組件，鴻海則參與系統層級組裝與整合，企業競爭力將更取決於能否配合整套系統完成精密製造與穩定量產。

（封面示意圖/AI生成）