隨著生成式AI與大型推論模型持續擴大運算規模，資料中心的競爭焦點正由單顆加速器效能，延伸至高速互連、能源效率及機架級系統整合。美國光子技術業者Lightmatter攜手Flex等合作夥伴，推出符合開放運算計畫（OCP）架構的共封裝光學（CPO）交換器及XPU運算托盤，展現光互連技術由元件開發走向AI伺服器系統驗證的新進展。
此次展示的CPO交換器採1RU設計，交換容量達204.8Tbps；XPU運算托盤整合4顆加速器與2顆CPU，提供102.4Tbps互連頻寬。相較傳統高速銅纜，CPO透過縮短交換晶片與光學引擎間的電訊號路徑，降低高頻傳輸損耗，並以光訊號承擔部分高速資料交換需求。
AI資料中心加速光電整合，而隨著AI機櫃功率密度提高，光電互連與電力、散熱系統必須同步設計，才能兼顧效能、能源使用效率及長期可靠度。
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然而CPO能否進入大規模部署，關鍵不只在傳輸頻寬，還包括外部雷射、光纖連接器、光學耦合、液冷散熱及設備維護。隨著AI機櫃功率密度提高，光電互連與電力、散熱系統必須同步設計，才能兼顧效能、能源使用效率及長期可靠度。
另一方面，日本業者發展模組化資料中心，反映算力部署正由集中式大型機房延伸至區域與邊緣場域。不同部署規模雖然對光互連技術的需求有所差異，但都提高了標準化設備、電力配置及系統整合的重要性。
從供應鏈觀察，CPO將帶動矽光子晶片、光引擎、雷射模組、精密連接器、先進封裝及測試設備需求。對台灣AI伺服器ODM、光通訊及封測業者而言，未來競爭重點將由單一零組件性能，轉向機架級光電整合、散熱協同設計及量產可靠度驗證。
