講 AI 硬體，大家都盯著 GPU、HBM、CoWoS。但有一個關卡越來越常被點名：當一座 AI 資料中心塞進成千上萬顆 GPU，這些晶片之間要怎麼用夠快、又夠省電的方式交換資料？答案越來越指向同一個詞：矽光子。

這篇就把矽光子和光互連一次講白。先看它是什麼、為什麼 AI 非它不可，再談最熱的 CPO 共封裝光學怎麼省電、現在走到哪一步，以及台灣在這條鏈上的位置。這是 AI 硬體供應鏈一條龍 第 5 關的深入版。

矽光子是什麼？一句話講清楚

矽光子（silicon photonics）的核心，是把「傳光的元件」做進矽晶片或封裝裡。

資料在晶片裡是電訊號，矽光子做的事，是把電訊號轉成光訊號，用光纖或晶片內的光路送出去，到了另一端再轉回電訊號處理。一句話記住它：矽光子是用光來「搬資料」的技術。 GPU 還是用電在運算，矽光子負責把運算結果在晶片與晶片之間高速搬運。

為什麼要大費周章把光帶進晶片？因為傳統上「光」只發生在外接的光模組裡，電訊號得先在電路板上跑一段才轉光。AI 的資料量大到這段路都變成負擔，於是業界想把光的轉換點，盡量往晶片旁邊搬。

為什麼 AI 叢集越來越需要光互連

把一座 AI 資料中心想成一支超大球隊。GPU 是球員，光互連是球員之間的傳球路線。球員越多、站得越散，傳球的距離和速度要求就越高。

訓練大模型時，上萬顆 GPU 要不停交換資料，而且 switch（交換器）不一定就在同一個機架，距離一拉長，傳統銅線就吃力了：訊號會衰減、失真，耗電與發熱也跟著爆增。改用光纖傳輸，能在更長的距離維持高速、又更省電。速率也一路往上推，從 400G、800G，到 1.6T。

這就是為什麼「光互連」在 AI 基礎建設裡越來越吃重。要補一句：極短距離的連接仍會用銅纜，光主要先解決更高頻寬、更長距離、跨機架的瓶頸。算力越集中，傳資料的管線就越決定整座資料中心跑不跑得動。

核心數據快照

下面幾個數字幫你抓住光互連的現況。產業滲透與占比多是研調機構的估計值，看趨勢比看小數點實際。

主題數值時點／性質
800G 以上光模組出貨占比從 2024 年約 19.5% 升到 2026 年逾 60%2024-2026，TrendForce 估計
1.6T 光模組2026 年逐步進入量產爬坡，尚未全面取代 800G2026
CPO 每介面功耗傳統外接光模組常見約 30 瓦，CPO 低至約 9 瓦Nvidia 數據
CPO 電氣損失傳統約 22 分貝，CPO 約 4 分貝Nvidia 數據
CPO 在 AI 資料中心光通訊模組的滲透率2026 年約 0.5%，2030 年估上看約 35%2026-2030E，TrendForce 估計

CPO 共封裝光學：把光引擎搬到晶片旁邊

光互連這一關，2026 年最熱的關鍵字是 CPO。

CPO 的全名是 co-packaged optics，共封裝光學。它做的事，是把「光引擎」直接放到交換器晶片或加速器的同一個封裝旁邊，讓電訊號不必在電路板上跑老遠才轉成光。光的轉換點離晶片越近，要對抗的電氣損失就越小、越省電。

省多少？以 Nvidia 公布的數字，傳統外接光模組每個介面常見約 30 瓦、電氣損失可達約 22 分貝（分貝在這裡看訊號損失，數字越低代表越省下補償用的電路與功耗）；換成 CPO，可降到約 9 瓦、約 4 分貝。Nvidia 在這篇技術文裡，把對應的 Spectrum-X Photonics 能效提升標成約 3.5 倍（產品頁另以 5 倍當行銷口徑）。在動輒上萬個連接埠的 AI 叢集裡，這種省電會被放得非常大，等於把原本要拿去發熱的電，省下來給更多 GPU 用。

產品也開始落地。Nvidia 把 Quantum-X 與 Spectrum-X Photonics 兩款矽光子交換器放進產品線（單機交換容量上看每秒上百 Tb 等級），博通也宣布採用台積電平台的 Tomahawk 6-Davisson CPO 交換器，向早期客戶送樣。這些都把 CPO 從實驗室推到了商用門口。

現在走到哪一步：導入元年，不是全面爆發

要給一個務實的判斷：2026 年是 CPO 與矽光子的「導入元年」，還不是全面取代。

高速光模組目前以 800G 為主力，1.6T 在 2026 年量產爬坡。CPO 雖然話題很熱，但研調機構估計 2026 年它在 AI 資料中心光通訊模組裡的滲透率僅約 0.5%，要到 2030 年才可能爬到三成多。換句話說，CPO 是確定的方向，但普及需要時間，技術門檻和良率都還在過關。

另一個值得記的訊號是標準化。2026 年初，超微（AMD）、博通、Nvidia 和微軟、Meta、OpenAI 等大廠合組了一個光互連標準聯盟（OCI MSA），替 AI 機櫃內的短距光連線定規格：從每方向 200Gb/s 起步，下一代每條光纖 800Gb/s，roadmap 上看 3.2Tb/s 以上。這麼多巨頭願意一起訂標準，代表光互連已被當成 AI 基礎建設的長期主軸。

台灣在這關的角色

光互連這一關，台灣的參與比很多人以為的深。

最受矚目的是台積電的矽光子整合平台 COUPE，把矽光子晶片和電控晶片整合成單一光引擎，能和高效能運算晶片共封裝，2025 年已和客戶做到每秒 200Gb，相關方案目標 2026 年量產。除了晶圓代工與平台，台灣廠商也分布在光模組的組裝與測試、被動光學元件（連接器、透鏡這類不主動發光的零件）、光電元件等環節，並出現在 Nvidia 矽光子生態系的合作名單裡。

所以台灣在光互連這關，既站在最上游的矽光子平台，也卡在中下游的模組與元件。要更完整地看哪些環節、哪些公司，之後小企鵝會在光通訊的單篇裡再拆開談。這裡只做產業地圖，不對個股做任何投資判斷。

這一關的重點

看完光互連，有幾件事值得記住。

矽光子是用光來搬資料的技術，當 AI 叢集越來越大、銅線越來越吃力，它就從配角變成關鍵基礎建設。最熱的 CPO 把光引擎貼到晶片旁邊，用大幅省電換來更高的頻寬密度。

但要務實看時間軸：2026 年 800G 仍是主流、1.6T 爬坡，CPO 滲透率還很低，屬於早期導入。Nvidia、台積電、博通已經把產品與平台推到商用門口，加上大廠合組標準聯盟，方向很明確，剩下的是普及速度。

想看同樣靠先進封裝把元件貼在一起的故事，可以讀 CoWoS 是什麼 與 HBM 是什麼；想看整條鏈八個關卡怎麼串，回到 供應鏈總覽。