AI算力競賽引爆光通訊革命 蔡司、康寧解析AI資料中心技術

蔡司與康寧專家於COMPUTEX分享AI資料中心光通訊發展趨勢。台灣蔡司

生成式AI快速發展帶動全球對算力需求呈現指數型成長，AI資料中心正面臨前所未有的頻寬、功耗與散熱挑戰，尤其負責資料傳輸的光通訊技術，如矽光子（Silicon Photonics）與共封裝光學（Co-Packaged Optics；CPO）等，已成為提升傳輸效率與能源使用效益的最佳解方。

為此，蔡司在COMPUTEX 2026期間攜手康寧，以「AI伺服器與光通訊」為主題進行對談，從光通訊技術演進、AI資料中心建設趨勢，到精密量測與製造挑戰，深入探討未來AI基礎建設發展方向。

康寧光子連接方案亞洲業務拓展經理蕭依帆表示，隨著AI資料中心建置規模持續擴張，光纖的重要性也同步提升。過去許多資料中心內部連結主要依賴銅纜，但未來幾乎所有高速傳輸路徑都將轉換為光纖。對AI基礎建設而言，GPU與ASIC如同運算心臟，而光纖則負責將龐大算力輸送至整個系統。目前全球主要雲端服務業者均積極投入新世代AI資料中心建設，自然也帶動光纖需求大幅成長。

蔡司台灣工業量測資深應用服務經理朱紹宇指出，AI伺服器發展不僅帶來更高算力需求，同時也衍生散熱、尺寸微縮與高精度對位等全新挑戰。尤其在光纖應用快速成長下，製造端所面臨的精度要求遠高於過去銅線傳輸時代。畢竟光纖不像電路可以透過接觸式方式直接量測，只要光纖端面受到污染或留下指紋，就可能影響光訊號傳輸品質。

矽光子與CPO崛起  光通訊架構迎來重大變革

近年在AI模型規模快速成長，驅動資料中心對頻寬的需求持續攀升。過去產業主要透過可插拔式光模組（Pluggable Optics）滿足傳輸需求，但隨著規格從800G邁向1.6T、3.2T甚至更高等級後，既有架構已逐漸面臨瓶頸。在超高頻寬環境下，不僅容易產生訊號損耗，也會帶來更嚴重的功耗與散熱問題。以及時程

蕭依帆說，為解決上述問題，產界推動CPO或NPO架構，將光電轉換元件直接整合至交換器晶片、GPU或ASIC附近，甚至與晶片一起封裝，縮短銅線的傳輸距離並降低能耗。隨著矽光子與CPO架構逐漸成熟，光學元件尺寸持續微縮，高密度光纖陣列單元（FAU）與光子晶片（Photonic IC）連接的挑戰也大幅增加。因此，光學連接元件的製造精度與良率，正逐漸成為影響AI基礎建設成本的重要因素。

朱紹宇指出，由於AI硬體迭代速度極快，幾乎每半年就會出現新世代產品。只是當進入矽光子與CPO時代後，同樣大小空間內需要容納更多光通道，也讓量測重要性日增。量測目標不只是找出問題，而是要更快找到問題發生原因，並建立可大量複製的品質控制流程。

因此，量測系統除必須具備足夠精度外，高精度非接觸式光學量測、X光電腦斷層掃描、電子顯微鏡等技術的重要性正快速提升。蔡司在前述領域均居領先地位，可協助客戶縮短從研發驗證到量產部署的時間。

建立量測閉環機制  提升良率與上市速度

在AI產業競爭下，「Time to Market」已成為供應鏈最重要的關鍵字之一。目前CPO仍處於產業導入初期階段，但預期未來兩至三年將進入快速成長期。因此，若企業能在產品開發初期即同步導入量測規劃，並且儘早建立量測標準與品質驗證機制，不僅有助於提升產品良率，也能達成縮短產品上市時間。

朱紹宇說，蔡司核心概念在協助夥伴建立完整的量測閉環，讓研發端、生產端與品質管理端能夠使用一致的標準進行驗證，避免不同部門各自採用不同量測方式而產生認知落差。我們通常會從失效分析開始，透過高精度實驗室設備找出影響產品性能的關鍵尺寸與製程參數，接著逐步導入生產線、進出貨檢驗，以及線上品管等不同階段。

蕭依帆指出，目前各家大型AI基礎建設業者對於CPO架構、光連接設計及製造規格的要求皆不盡相同。供應鏈大規模部署的成本及難度，也會因為產業標準無法一致而大幅增加。康寧期望透過與客戶及合作夥伴共同開發，逐步找出可通用的最佳方案，並樂見生態系統推動產業的標準化。

隨著AI資料中心邁向超大規模部署，光通訊已成為支撐AI運算的重要基礎設施。蔡司與康寧認為，當光纖對位精度進入微米甚至次微米等級後，量測技術也將成為影響產品良率、上市速度與產業標準建立的關鍵能力。