AI 互連技術展望：NVIDIA 領航 CPO 與矽光子架構轉型

發佈日期

2026-04-16

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NVIDIA 正將 AI 競爭從單點算力推向「系統級互連工程」，透過整合 Fabric 架構與矽光子技術，將高階互連瓶頸由電轉光。其佈局涵蓋 Scale‑Up/Scale‑Out 機櫃架構與共同封裝光學(CPO)，旨在解決傳輸功耗與頻寬受限問題，帶動光通訊供應鏈價值重構，確立未來算力基建的核心優勢。

重點摘要

算力瓶頸轉移：隨著模型規模擴張，傳輸效能受限於電學走線的功耗與延遲，瓶頸已從晶片算力轉向互連頻寬，推動互連技術從「長銅線」邁向「短電線、輕光學」的轉型。
CPO 技術必然性：共同封裝光學將光引擎與晶片緊鄰配置，顯著降低能源消耗並提升傳輸效能，成為未來維持超高頻寬密度與熱管理平衡的關鍵路徑。
系統級架構重構：透過矽光子平台與新型交換器，實現從晶片封裝到機房骨幹的一體化整合，將多顆處理器視為一個共享超大頻寬的整體運算單元。
市場滲透與展望：預期技術將於新世代機櫃中率先導入，隨封裝工藝成熟，光互連滲透率將在未來數年內大幅提升，帶動相關光學元件與高密度連接器的需求激增。

TrendForce’s View
- CPO Penetration Rate in Optical Modules
NVIDIA Fabric Architecture
- NVIDIA Scale-Out Fabric
- Differences between Pluggable Optical Modules and CPO
- Overview of NVIDIA’s GPU Generations and Rack Interconnect Architectures
- DWDM Photonics For Interconnects
- Example – 200Gbps vs. 32Gbps circuitry
- Optics on Interposer w/ DWDM
- Optics on Interposer
- Spectrum-X Photonics delivers 64x better signal integrity
- Overview of NVIDIA’s Three-Layer Interconnect Architecture