生成式 AI 與大型模型推升資料中心內部及跨機櫃的資料傳輸量,傳統電互連在頻寬、功耗與傳輸距離上逐漸面臨瓶頸。光互連可用更低能耗承載高速流量,因而成為擴建 AI 運算叢集、改善系統效率與控制電力成本的關鍵基礎設施。
最新研究報告預估,全球 AI 資料中心光互連市場到 2030 年將擴大近十倍,規模達約 1,444 億美元。矽光子與共同封裝光學(CPO)預料將成為主流技術,帶動晶片、光通訊及雲端業者加速投資,並透過併購布局供應鏈與核心技術。
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這個事件的歷史脈絡AI資料中心推升光收發模組與矽光子需求
Google、Microsoft等雲端巨頭積極擴張AI資料中心,使負責算力互連的光收發模組成為技術焦點。為了解決傳輸功耗與散熱瓶頸,產業正加速導入低功耗線性可插拔光學及矽光子技術,具備晶圓製造與先進封裝優勢的台灣半導體供應鏈也因此迎來關鍵成長機會。
根據研調機構TrendForce最新報告指出,全球AI專用光收發模組市場正迎來爆發,預估其市場規模將從2025年的165億美元,快速擴大至2026年的260億美元,年成長率突破57%。因應此需求,大廠紛紛加速部署800G以上高規格模組,台廠也正積極卡位關鍵供應鏈。
光互連技術成 AI Factory 擴張關鍵
AI 訓練與推論模型規模持續攀升,資料中心正轉向高功耗、大規模 GPU 叢集;其中,資料搬運造成的耗電與延遲已成 AI Factory 擴張瓶頸。CPO(共同封裝光學)與 NPO(近封裝光學)藉由縮短電訊號傳輸距離,成為雲端服務供應商提升頻寬與能源效率的關鍵技術。
最新產業預估指出,CPO/NPO 市場規模可望在 2030 年突破 390 億美元,反映光互連正由資料中心網路元件升級為 AI 基礎設施的戰略資產。隨 AI 叢集持續擴大,交換器、光模組與先進封裝需求將同步成長,供應鏈競爭焦點也將轉向量產能力、功耗控制及系統整合。
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