AI/ML高效运算推波 数据通讯光学市场高速成长

预估2033年全球包括针对AI/ML高效能运算的光学I/O，与联网CPO在内的整体数据通讯光学市场规模将会成长至26亿美元。日月光

尽管目前具有使用简单与灵活性的可插拔（pluggable）光学模块在连结光纤缆线与联网设备上，已可满足数据通讯联网（networking）低成本与低功耗需求，但随着人工智能／机器学习（AI/ML）模型数据集愈来愈大，预计该模块在支持6.4T与12.8T传输需求时，会面临电和光密度、热管理，与能源效率方面的限制。

而采用矽光子技术平台的共同封装（CPO）正是要克服上述挑战。预估2033年全球包括针对AI/ML高效运算（HPC）的光学I/O，与联网CPO在内的整体数据通讯光学市场规模将会成长至26亿美元，合计2022~2033年市场规模年复合成长率（CAGR）为46%，其中，2022~2028年CAGR为24%，2028~2033年CAGR为80%。

调研机构Yole Intelligence表示，使用光纤将数据尽可能近的传送到数据集中处理地点是架构设计师主要目标之一。随着AI模型规模以前所未见速度成长，传统铜基互连架构已成为ML扩展主要瓶颈。因此，针对HPC，以及将服务器运算、存储器和储存组件拆分开来的解构式（disaggregation）架构，以基于光学的互连，并透过先进封装光学I/O来连接各式处理单元（xPUs），会有助于满足运算所需要的数据传输速度和带宽。

这种发展趋势始于十年前，当时先是针对安装在PCB上的光学元件进行特殊设计，以形成嵌入式光学互连（EOI）。

至于CPO则是将光学元件与交换应用特用IC（ASIC）紧密结合在一起，并且封装在同一基板上的创新性技术，具有更低通道传输损耗、更低功耗和体积更小等优点。

然而，相较于目前可插拔光学模块所具有的完善供应链，以及不同可插拔模块间的可互用性（interoperability），基于矽光子学、高度整合光学和矽芯片的CPO，非常需要依赖新的制程技术与芯片代工业者。传统中型业者难以承受这样的成本压力，只有少数资本雄厚的光学元件供应业者才负担得起，由可插拔到CPO所需要的转换成本。

因此，尽管高端CPO解决方案已成为大型云端服务营运业者主流部署，仍会有许多规模较小企业数据中心并未采用该最新互连技术。这意味，即使CPO成为主流技术，但在远途应用和边缘数据中心等部分应用中，因着CPO在技术或经济层面上不具有可行性，使得可插拔光学模块仍然具有很高的需求。

预计未来十年，可插拔技术仍然不会从市场中淘汰，不过该产业可能会发生整合，而CPO市场则是会朝向多供应业者商业模式发展。

责任编辑：陈至娴