AI 資料中心為何由銅線走向光學：矽光子與 CPO 的供應鏈考驗

圖片：TechLab 自製資訊圖

TechLab 編輯部（譯）·2026-08-31

AI 資料中心的競爭焦點，正由單顆晶片的運算能力，延伸至大量硬件之間能否高效率交換資料。TechNews 科技新報報道，台積電先進封裝技術發展副總經理徐國晉在矽光子國際論壇表示，隨着 AI 模型以指數級擴張，網絡連接正被推向物理極限；今天的運算單位已不再只是一部 server，而是整座資料中心，光學連接因而被形容為其「神經系統」。

不過，這只是論壇講者對產業走向的判斷，並非獨立市場統計。報道提到有產業領導業者宣布 CPO 將於下半年進入量產，但沒有交代參與公司、產品型號或部署規模。因此，較準確的解讀是，光學互連已成為 AI 基建擴容的重點方向，惟由試點走向大規模採用，仍要看整條供應鏈能否交付。

由運算瓶頸延伸至連接瓶頸

當 AI 訓練和推論需要更多硬件協作，系統不只要「算得快」，也要在不同運算節點之間及時傳遞資料。若資料傳輸跟不上，新增的運算資源便未必能充分發揮。徐國晉所說的「資料中心是運算單位」，反映的是架構視角的轉變：採購者和營運者要評估的，不再只是某款晶片的表現，還包括整個資料中心的連接能力、整合難度，以及擴展後能否維持穩定運作。

在這個脈絡下，銅與電子並不會一夜之間消失；報道所指的是產業正由以銅與電子為核心的連接方式，逐步走向以矽與光為重點的架構。這對 AI 擴展的意義，在於光學被視為處理高密度互連需求的重要路徑。對使用雲端 AI 的企業而言，影響未必會直接呈現在一項新功能上，卻可能經由資料中心的建置成本、服務容量及擴充速度，間接影響可取得的算力資源。

矽光子為何成為核心平台

矽光子可理解為把光學相關功能帶入矽平台的技術方向，而光收發器則是資料中心光學連接中的關鍵組件。TechNews 科技新報指出，徐國晉預期矽光子將成為光收發器的主流核心平台，到 2027 年市佔可超過 50%，而矽光子晶片本身的價值亦會提升。這是一項預測，不能當作既成市場結果；不過它清楚點出，產業關注已由單純增加光收發器數量，轉至當中的核心技術平台會否轉換。

報道又指，2025 年光收發器銷售額創新高，較 2024 年增加 25%，並預期今年再增長 50%；徐國晉認為，到 2028 年 AI Scale-Out 的下一個重大發展階段，將帶來新一輪需求。這些數字屬其在論壇提出的市場展望，適合作為需求升溫的訊號，而非保證未來表現。若 AI 基建投資持續，光學部件的需求確有機會由配套角色上升至整體系統擴容的關鍵約束，市場自然會更重視供應是否足夠和產品能否順利驗證。

CPO 同樣應放在這條演進路線中看待。它嘗試把光學互連更緊密地整合到運算系統，以應付高密度資料傳輸需求。不過，報道同時提醒外界，CPO 的可靠度過去一直受質疑，現時相關疑慮正隨實際應用數據及市場驗證逐步減退。換言之，CPO 的下一步不只是「有沒有量產」：更重要是量產後的可靠度、測試流程與供應能力，能否支撐資料中心長時間、大規模使用。

台灣位置在製造，也在整合

台積電所在的台灣生態系，在這波轉向中的角色不只關乎晶圓代工。徐國晉表示，台灣的矽晶圓代工生態具備擴大光引擎高品質、高精度生產的能力；但他亦明言，真正限制大規模部署的瓶頸在其他環節，包括雷射、光纖、光纖連接器，以及完整的全堆疊測試。這令討論由「哪一家廠掌握技術」擴大至「能否把零件、封裝及測試整合為可穩定量產的系統」。

這亦解釋了台灣矽光子產業聯盟成立的背景。按 TechNews 科技新報報道，聯盟希望連接設計與製造、本土業者與全球企業，以及電子運算與光子技術。從產業分析角度看，這不代表供應鏈難題已獲解決，反而反映關鍵工作跨越多個專業範圍，任何一環未能擴產或驗證，均可能拖慢整體部署。晶圓代工能力固然重要，但不足以單獨保證 CPO 或矽光子系統能快速普及。

下一步仍要看量產與供應鏈配套

對香港的雲端 AI 使用者、科技從業者及關注半導體供應鏈的投資者而言，這波變化較值得留意的，未必是短期內能否買到某一件光學產品，而是 AI 服務背後的基建成本和擴展節奏會否受到互連供應所左右。當資料中心把連接視作整體運算能力的一部分，光收發器、光引擎及測試環節的重要性便會上升，相關投資和產能安排也可能更直接影響 AI 基建的建設速度。

接下來應觀察兩件事：其一，報道所述下半年 CPO 量產，會否有更清楚的產品、客戶與部署資料；其二，雷射、光纖、連接器和全堆疊測試能否同步擴展。若這些配套跟上，矽光子由高階光學系統核心平台走向更廣泛採用的機會將增加；若未能配合，即使晶圓製造能力成熟，AI 資料中心的光學升級仍可能受制於整合與供應節點。