一、為什麼 CPO 成為 AI 伺服器關鍵技術
- AI 伺服器與超大規模資料中心大量採用 光纖通訊，因應高速、遠距、低延遲傳輸需求
- 傳統可插拔光模組在 功耗、散熱、頻寬密度 上逐漸成為瓶頸
二、AI 帶動光模組規格快速升級
- 400G 為 2025 年主流，800G 於 2026 年放量，並邁向 1.6T / 3.2T
- 高階光模組（400G–1.6T）2021–2030 年 CAGR 23.6%
三、CPO 與矽光子在架構中的角色
- 800G 開始導入 矽光子（Silicon Photonics）
- CPO 架構需同時整合
- PIC（光子積體電路）
- EIC（電子晶片）
- 本質是 封裝技術 + 光電整合能力的競賽，非單純模組升級
四、AI 架構升級推升光傳輸需求
- AI 叢集擴展三大模式：
- Scale-Up（機櫃內，高頻寬、低延遲）
- Scale-Out（跨機櫃，光互連）
- Scale-Across（跨資料中心，NVIDIA 新提出）
關鍵零組件：
- 高速光傳輸關鍵元件：
- LD（雷射二極體）
- PD（光偵測器）
- 主要材料為 InP（磷化銦）與 GaAs（砷化鎵）
- 400G / 800G 下元件用量倍增，1.6T 對技術要求再升級
產業鏈受惠順序
上游｜磊晶（MOCVD / MBE）
中游｜晶圓製造
- 穩懋 (3105-TW)
下游｜封裝 / 模組
資料來源: 元大投顧
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