AI算力擴充逼近銅線極限 光通訊與Scale-Out架構迎關鍵轉折點

全球AI模型參數規模呈指數級成長，驅動資料中心加速推進 Scale-Out（橫向擴充）網路架構。然而，隨著傳輸速率跨入 1.6T 與 3.2T 門檻，傳統銅線傳輸因訊號衰減嚴重與功耗過高，正遭遇前所未有的物理瓶頸，促使整體產業加速轉向「以光替代電」的光通訊世代。

圖一

市場過去高度關注共同封裝光學（CPO）技術，但由於封裝難度高且熱管理複雜，產業鏈正在尋找更靈活的過渡與並行方案。目前，近封裝光學（NPO）與高頻可插拔光收發模組正在資料中心端加速導入，提供更高彈性與靈活性，成為當前解決高效能運算網路延遲與功耗瓶頸的核心路徑。

面對光電轉換的技術轉折，台灣 IC 設計陣容展現強大研發能量。包括聯發科、瑞昱、奇景光電及義隆電等業者，已針對不同層級的光電轉換晶片、高速傳輸介面與控制 IC 進行全方位布局，預計將於 2027 年迎來光通訊晶片大量出貨與營收發酵期。

下游終端需求方面，伺服器代工龍頭鴻海公布 7 月合併營收突破新台幣 9,000 億元大關，其中雲端網路產品中的 AI 伺服器營收佔比已正式過半。此一強勁數據不僅顯示全球 AI 算力基礎設施需求持續供不應求，更確立了光通訊產業鏈在未來數年內的爆發性成長力道。