C114讯 6月17日消息（水易）市场研究机构YOLE Group在最新报告中表示，人工智能的迅猛发展，尤其是大语言模型和生成式AI的兴起，正在推动共封装光学器件（CPO）的广泛应用。AI工作负载对高带宽、低延迟和能效提出了更高要求，以连接超大规模数据中心或“AI工厂”中的百万个GPU。关键驱动力包括数据传输需求、能源效率、可扩展性以及行业投资。

在横向扩展（scale-out）网络中，CPO能够实现长距离、高带宽的连接（例如机架之间），具备更低的延迟和功耗，非常适合用于AI驱动的云网络架构以及以太网/InfiniBand网络。可插拔光模块将在计算节点上继续使用，直到CPO技术更加成熟。

在纵向扩展（scale-up）网络中，CPO 取代了铜缆，提供更佳的连接性能、更远的传输距离和更低的功耗，对于GPU间或节点与交换机之间的互连至关重要，尤其是在AI训练和高性能计算（HPC）场景中。

初期的CPO部署将首先聚焦于scale-up网络，随后再向scale-out网络扩展。

2025年GTC大会上，英伟达发布了Spectrum-X和Quantum-X硅光子交换芯片，标志着CPO在AI基础设施中的应用迈出了重要一步。这些交换机使用 CPO 连接具有 1.6Tbps 端口的 GPU。英伟达在其Rubin架构中采用CPO技术，突破了NVLink的限制，实现了更快、更具扩展性的低功耗互连。

YOLE表示，CPO市场价值在2024年为4600万美元，预计到2030年将达到81亿美元，复合年增长率高达137%。这一增长主要由从可插拔光模块向CPO、以及从铜缆向光通信的转变所驱动，旨在应对功率、密度、可扩展性、带宽和传输距离等方面的挑战。

CPO将光模块与交换机ASIC或处理器集成在一起，从而在scale-out（云网络架构）和scale-up（AI/GPU集群）网络中实现高带宽、低功耗的互连。CPO供应链涵盖半导体晶圆厂、光电子制造商、封装服务商和光纤厂商等多个环节（如下图）。

CPO利用光子集成电路（PIC）结合激光器、调制器和波导，实现高效的光电信号转换。scale-out网络使用标准化的PIC以支持低成本的以太网交换机，而scale-up网络则依赖定制化的PIC来实现如NVLink这样的高容量AI互连接口，并通过PAM-4或NRZ调制技术实现每秒数万亿比特的吞吐量。基于台积电5nm和3nm工艺的交换机ASIC则确保了高效的数据路由。

光子封装方面，主要采用2.5D（在同一基板上并排放置）或3D（通过通孔或EMIB堆叠）技术。2.5D方案具有高密度互连和结构简单的优势，但面临可扩展性和散热方面的挑战；3D方案则减少了占用空间并降低了功耗，但制造复杂度更高。ASIC/光子小芯片边缘的带宽密度是关键，光子中介层支持堆叠小芯片的2D光学I/O，从而提高密度，减少延迟，并简化 HPC和数据中心的集成。

YOLE认为，CPO不断发展以满足AI需求，scale-out侧重于成本和规模，而scale-up则专注于性能和定制化，正在变革数据中心的连接方式。与此同时，由AI驱动的CPO正在重塑数据中心架构，英伟达、博通和台积电等企业引领这一趋势。