報告指出，嵌入式光學的最大優勢，在於能有效提高資料頻寬並降低能源消耗，特別適用於高密度、強互連的AI運算環境，可支援大規模叢集架構，使AI演算能力更具擴展性。相較於自2016年以來廣泛應用的插拔式光學模組，新一代的OBO、NPO、CPO整合式架構已成為AI資料傳輸的新主流，並逐步取代傳統設計。
其中，CPO（共同封裝光學）被視為嵌入式光學模組的進階應用，其核心技術為將光學元件與電子元件封裝於同一模組，能實現極高速、低延遲的資料傳輸，在GPU與AI加速器之間建立高速互連，大幅降低資料中心功耗，並具備支持超大規模AI叢集的能力。這項技術預期將在未來十年改變AI運算的基礎架構。
目前包括NVIDIA、Intel、Marvell與Broadcom等全球半導體與通訊大廠均已積極投入CPO技術開發。雖然整體導入仍屬漸進式，但CPO的潛力已備受關注。根據Counterpoint Research預測，至2027年NPO與CPO的大規模導入將推動整合式光學模組年營收實現三位數增長，整體出貨容量占比也將突破雙位數。
到2033年，整合式半導體光學I/O解決方案將占據整體出貨量與營收的一半以上，且隨著技術自OBO、NPO邁向CPO，整體效能將實現高達80倍的跨世代飛躍。
Counterpoint Research副研究總監Leo Liu表示，「這就像從ADSL升級到FTTH光纖上網，但這次是發生在晶片層級。這樣的速度與效率躍升，將推動AI計算進入全新階段。」研究專員David Wu也指出，「隨著光取代銅的比例上升，從OBO到CPO，整體效能以非線性速度提升，CPO具備帶來80倍效能飛躍的潛力，是推進AI超級運算的關鍵基礎。」
矽光子與整合式光學技術的發展，不僅重新定義晶片間的資料傳輸方式，更為AI運算架構注入新動能，象徵全球AI基礎設施正邁入一個更高速、節能與可擴展的未來。
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