三大扩展架构 驱动光通讯模组需求
辉达（NVIDIA）指出，随著 AI 计算需求急速膨胀，单一资料中心在电力与容量上已逐渐逼近极限。过去业界主要透过垂直扩展与水平扩展来提升效能，但当 AI 规模扩张至跨越城市、国家甚至洲际时，现有乙太网路架构的延迟与抖动，已成为进一步扩展的瓶颈。
根据 NVIDIA 公布的未来三年蓝图，提出三大扩展架构以应对：
垂直扩展（scale-up）：同一机柜内的高速互连，延迟要求极低，以铜线传输为主，避免光电转换耗损。
水平扩展（scale-out）：跨多机柜平行运算，需仰赖光通讯模组解决大规模数据吞吐。
跨区域扩展（scale-across）：跨资料中心甚至跨国连接，传输距离动辄数公里以上。未来借由 NVLink Fusion 平台与 Spectrum-XGS 矽光子交换器，将资料中心串联成兆级 AI 超级工厂。
刘景民补充，产业在推进矽光子与 CPO 的策略上虽然各有不同，但这并不会阻碍整体发展。差异主要来自于系统架构选择：有的著重于 scale-up，有的偏向 scale-out，甚至还有 hybrid 模式。由于各家公司先天架构与核心能力不同，因此策略有所差异，但一致的共识是「光」将成为未来发展的必然路径。
嵌入式光学互连 推进高效能架构
嵌入式光学互连（I/O）近年逐渐成为市场焦点，根据 Counterpoint Research 的《矽光子与 CPO 报告》， OBO（On-Board Optics）、NPO（Near Package Optics）与CPO（Co-Packaged Optics）等整合式光学模组正快速成长，预计至 2033 年出货量将以 50% 的年复合成长率持续攀升。自 2027 年起，随著 NPO 与 CPO 的广泛导入，整合式光学模组营收可望实现三位数的年增幅，出货占比也将达双位数。进一步到 2033 年，超过一半的营收与出货量将来自嵌入式半导体光学 I/O 解决方案，象征主流化时代即将到来。
相较于 2016 年以来广泛使用的插拔式光模组，OBO、NPO、CPO 等整合式方案能显著提升频宽并降低功耗，尤其适合 AI 运算场景，支援高密度与高频宽的丛集连接架构。CPO 作为嵌入式光传输的进阶应用，将光学与电子元件整合同封装，具备三大优势：第一，提供极高速、低延迟的光传输；第二，大幅降低功耗，协助资料中心节能；第三，支援高密度丛集架构，推动 AI 超级运算规模化。
Counterpoint Research 进一步指出，随著技术从 OBO、NPO 演进到 CPO，整体效能可望实现 高达 80 倍的跨世代跃升。目前 NVIDIA、Intel、Marvell 与 Broadcom 均积极投入此领域，虽然导入过程仍是渐进式，但其潜力已备受瞩目。
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三阶段演进：从OBO到CPO
刘景民补充说明，光通讯正逐步取代铜线，并希望光学模组能尽可能靠近处理器（XPU）。在伺服器应用中，OBO 适合放在进入机房的初始位置；NPO 则进一步推进到机板层级；CPO 则直接与 XPU 整合同封装。OBO 与 NPO 已有产品商用，但业界更倾向以 CPO 作为终极目标。随著 800G 迈向 1.6T 的需求逼近极限，矽光子被视为降低功耗与延迟的必然解方。他预期，CPO 的真正商用要到 2027 年才会成熟。
技术瓶颈与台湾厂商机会
随著矽光子与 CPO 进入先进封装层级，整合难度急遽上升。刘景民指出，当元件进入半导体封装时，精度需达次微米，一点偏差就可能导致能效损失；同时，若光子积体电路（PIC）带缺陷进入封装，报废成本极高，因此检测流程必须前移，涵盖晶圆、晶粒及 IC 整合的多阶段测试。
他将矽光子产业链划分为四个环节：传送（雷射）、接收（PD 光二极体）、光学（波导、FAU 等）与讯号处理。台湾在磷化铟（InP）晶圆代工、光模组与 ASIC 发展上具备能量，如联亚、波若威、华星光、台积电等公司可望受惠。虽然全球模组龙头仍在中国，但随著平台转向半导体封装，台湾的制程与整合优势有望成为突破口。
应用驱动：AI伺服器与节能需求
AI 伺服器是矽光子与 CPO 最核心的应用场景。刘景民指出，资料中心最大的挑战就是功耗与散热，即便 CPO 成本高昂，只要能解决能效问题，市场仍会采用。未来应用不仅限于伺服器，凡是需要降低功耗、提升频宽的环境皆可能导入。能源效率也将成为技术演进的主轴：一方面以光取代电，减少传输损耗与散热压力；另一方面透过高压供电降低能耗。从算力到高速传输，再到能源管理，矽光子正逐渐成为支撑 AI 基础建设的核心技术。
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