AI 算力規模爆發，資料中心傳輸頻寬需求急遽升級，傳統銅互連面臨物理瓶頸，隨著共同封裝光學（CPO）技術逐步落地，矽光子與光引擎等新一代光互連方案，正成為突破傳輸瓶頸、支撐未來 AI 高效運算架構的核心關鍵。
〈AI 資料中心全面升級，光通訊正式從配角變主角〉
AI 模型規模持續擴張，代表資料中心升級不只是增加伺服器數量，而是整個高速傳輸架構都必須同步進化，超大規模資料中心帶動高速傳輸需求由 400G 快速轉向 800G、1.6T 甚至 3.2T，在這樣的背景下，銅互連在高頻下的距離限制、損耗與功耗問題愈來愈明顯，讓光互連不再只用在跨機櫃與跨資料中心，而是開始往機櫃內的 scale-up 場景延伸，CPO 也因此從技術選項，逐步變成 AI 基礎建設的核心解法。
〈Nvidia 路線圖逐步拍板，聚焦連接、光源與 FAU 三大核心環節〉
市場看的早已不只是 800G 模組出貨，而是 CPO 何時正式跨入大規模採用，Nvidia 將在 2026 年 VeraRubin 世代先於交換器端導入 CPO，優先處理 scale-out 的高速傳輸需求，到了 2028 年 Feynman 平台，NVLink-8 將進一步引入 CPO，代表光通訊將從機櫃外圍連接，正式走入 GPU 高速互連核心。
光聖 (6442-TW) 已切入 1.6TOSFP-XD、CPO、FAU、fibershuffle 等高階傳輸與連接應用，受惠邏輯在於 AI 資料中心升級後，後段光纖配線、系統連接與高頻寬整合需求將同步放大；華星光 (4979-TW) 則布局 800G、1.6T、100mWCWLD、CPO 與 SiPh 技術，在未來 CPO 滲透率提升下，有望受惠於外部光源與高速光元件需求同步成長；至於上詮(3363-TW)，核心優勢則在高密度、高精度 FAU，以及 FAU 與 PIC 封裝、FAUtoFrontPanelFiberJumpinSystem 等能力，直接對應 CPO 架構中最關鍵的光纖陣列與微光學耦光需求。若把 CPO 供應鏈拆開來看，光聖偏向後段連接與系統整合，華星光偏向高速光源與 CWLaser，上詮則偏向 FAU 與微光學封裝，三家公司切入位置雖不同，但都站在這波 AI 傳輸升級最核心的受惠軸線上。
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〈去瓶頸與區域紅利爆發，台廠供應鏈全線受惠〉
未來 CPO 會先由交換器端的 scale-out 場景開始放量，再逐步走向 GPU 與加速器之間的 scale-up 機櫃內互連，讓光互連從外圍連接正式走入 AI 核心平台本體，市場價值重心將由傳統光模組持續轉向光引擎、外部光源、FAU 與封裝測試整合能力，評價邏輯也會從出貨量轉向技術滲透率與量產能力，雖然目前量產仍面臨良率、熱管理、精密對準、維修性與標準化等挑戰，因此未來真正能被市場長線重估的，不一定是最早喊題材的公司，而是最先通過客戶驗證、把技術優勢轉化成穩定訂單的供應鏈廠商。邀請投資人下載智霖老師的 APP 並鎖定直播，一起掌握產業最前線的產業脈動！
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文章來源：陳智霖分析師 / 凱旭投顧
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