AI算力竞赛引爆光通讯革命 蔡司、康宁解析AI数据中心技术

蔡司与康宁专家于COMPUTEX分享AI数据中心光通讯发展趋势。台湾蔡司

生成式AI快速发展带动全球对算力需求呈现指数型成长，AI数据中心正面临前所未有的带宽、功耗与散热挑战，尤其负责数据传输的光通讯技术，如矽光子（Silicon Photonics）与共封装光学（Co-Packaged Optics；CPO）等，已成为提升传输效率与能源使用效益的最佳解方。

为此，蔡司在COMPUTEX 2026期间携手康宁，以「AI服务器与光通讯」为主题进行对谈，从光通讯技术演进、AI数据中心建设趋势，到精密量测与制造挑战，深入探讨未来AI基础建设发展方向。

康宁光子连接方案亚洲业务拓展经理萧依帆表示，随着AI数据中心建置规模持续扩张，光纤的重要性也同步提升。过去许多数据中心内部连结主要依赖铜缆，但未来几乎所有高速传输路径都将转换为光纤。对AI基础建设而言，GPU与ASIC如同运算心脏，而光纤则负责将庞大算力输送至整个系统。目前全球主要云端服务业者均积极投入新时代AI数据中心建设，自然也带动光纤需求大幅成长。

蔡司台湾工业量测资深应用服务经理朱绍宇指出，AI服务器发展不仅带来更高算力需求，同时也衍生散热、尺寸微缩与高精度对位等全新挑战。尤其在光纤应用快速成长下，制造端所面临的精度要求远高于过去铜线传输时代。毕竟光纤不像电路可以透过接触式方式直接量测，只要光纤端面受到污染或留下指纹，就可能影响光信号传输品质。

矽光子与CPO崛起  光通讯架构迎来重大变革

近年在AI模型规模快速成长，驱动数据中心对带宽的需求持续攀升。过去产业主要透过可插拔式光模块（Pluggable Optics）满足传输需求，但随着规格从800G迈向1.6T、3.2T甚至更高等级后，既有架构已逐渐面临瓶颈。在超高带宽环境下，不仅容易产生信号损耗，也会带来更严重的功耗与散热问题。以及时程

萧依帆说，为解决上述问题，产界推动CPO或NPO架构，将光电转换元件直接整合至交换器芯片、GPU或ASIC附近，甚至与芯片一起封装，缩短铜线的传输距离并降低能耗。随着矽光子与CPO架构逐渐成熟，光学元件尺寸持续微缩，高密度光纤阵列单元（FAU）与光子芯片（Photonic IC）连接的挑战也大幅增加。因此，光学连接元件的制造精度与良率，正逐渐成为影响AI基础建设成本的重要因素。

朱绍宇指出，由于AI硬件迭代速度极快，几乎每半年就会出现新时代产品。只是当进入矽光子与CPO时代后，同样大小空间内需要容纳更多光通道，也让量测重要性日增。量测目标不只是找出问题，而是要更快找到问题发生原因，并建立可大量复制的品质控制流程。

因此，量测系统除必须具备足够精度外，高精度非接触式光学量测、X光电脑断层扫描、电子显微镜等技术的重要性正快速提升。蔡司在前述领域均居领先地位，可协助客户缩短从研发验证到量产部署的时间。

建立量测闭环机制  提升良率与上市速度

在AI产业竞争下，「Time to Market」已成为供应链最重要的关键字之一。目前CPO仍处于产业导入初期阶段，但预期未来两至三年将进入快速成长期。因此，若企业能在产品开发初期即同步导入量测规划，并且尽早建立量测标准与品质验证机制，不仅有助于提升产品良率，也能达成缩短产品上市时间。

朱绍宇说，蔡司核心概念在协助夥伴建立完整的量测闭环，让研发端、生产端与品质管理端能够使用一致的标准进行验证，避免不同部门各自采用不同量测方式而产生认知落差。我们通常会从失效分析开始，透过高精度实验室设备找出影响产品性能的关键尺寸与制程参数，接着逐步导入生产线、进出货检验，以及在线品管等不同阶段。

萧依帆指出，目前各家大型AI基础建设业者对于CPO架构、光连接设计及制造规格的要求皆不尽相同。供应链大规模部署的成本及难度，也会因为产业标准无法一致而大幅增加。康宁期望透过与客户及合作夥伴共同开发，逐步找出可通用的最佳方案，并乐见生态系统推动产业的标准化。

随着AI数据中心迈向超大规模部署，光通讯已成为支撑AI运算的重要基础设施。蔡司与康宁认为，当光纤对位精度进入微米甚至次微米等级后，量测技术也将成为影响产品良率、上市速度与产业标准建立的关键能力。