cpo-optical-interconnect是這篇文章討論的核心

CPO 革命來了！Ayar Labs × 緯穎的 100Tbps 光學互連如何顛覆 AI 資料中心？

極致光學互連：CPO 技術讓 AI 加速器之間的資料傳輸突破 copper 限制，直衝 100Tbps 頻寬。
Photo by Brett Sayles on Pexels

自動導航目錄

CPO 是什麼？為什麼 AI 訓練越來越吃頻寬？
TeraPHY + SuperNova：光學引擎的黃金組合
機櫃級革命：1,024+ 顆 GPU 的極限擴展性
2026 OFC 首秀：緯穎 × Ayar Labs 的實戰場
未來衝擊：2027 年 AI 基礎架構市場格局將被改寫？

快速精華

💡 核心結論：CPO 不是升級版 copper，而是徹底重寫 AI 集群的物理層规则。光學 I/O 直接整合到 AI 加速器，把延遲砍到 copper 的 1/10，能耗同步直降。
📊 關鍵數據 (2027 預測)：AI 資料中心光學互連市場將突破 820 億美元，年複合成長率 (CAGR) 達 38%。CPO 方案預計ciplinarian 150 億美元市场规模，單一機櫃可配置 1,024+ GPU，總光學頻寬超過 100 Pbps。
🛠️ 行動指南：如果你的 AI 訓練集群超過 256 顆 GPU，現在就該啟動 POC 測試；若使用 NVIDIA NVLink 或 AMD Infinity Fabric，應密切關注 2026 Q3 的規格相容性公告。
⚠️ 風險預警：供應鏈集中度高 (Ayar Labs 目前唯一量產商)，單點故障風險；液冷整合複雜度提升 40%；HVDC 供电標準尚未普及，可能需額外轉換設備。

CPO 革命來了！Ayar Labs × 緯穎的 100Tbps 光學互連如何顛覆 AI 資料中心？

CPO 是什麼？為什麼 AI 訓練越來越吃頻寬？

先說結果：你現在用的 copper 互連 (NVLink、PCIe、InfiniBand) 在 1,024+ GPU 集群中根本撐不住。資料顯示，超過 256 顆 GPU 時，copper 線纜的訊號衰減、功耗與延遲會指數上升，直接把整體訓練效率往下拽。

CPO (Co-Packaged Optics) 簡單講就是把雷射收發器和處理器芯片封裝在同一個基板上，不用再透過外掛光模組转换。這就像把 USB-C 直接焊在 CPU 旁边，data travel distance 從公分級跳到毫米級，頻宽天花板瞬間打開。

實測數據令人咋舌：CPO 方案在同等功耗下，可提供 ~100 Tbps 的 scale-up 頻寬 per GPU，是 NVIDIA GB200 NVL72 (1,800 GB/s) 的 55 倍以上。換句話說，按單卡峰值算，CPO 集群裡 GPU 之間可以同時跑 100 Gbps 的全雙工流量，而 copper 在 30cm 距離就開始吃不消。

這不是理論 —— Ayar Labs 的 TeraPHY 光學引擎已經量產，並與 Alchip、緯穎等 ASIC 廠商整合到共同封裝裡。每個 TeraPHY 引擎支援 1024 個光纖通道，單通道 100 Gbps，整盒算出 102.4 Tbps 双向頻寬，直接把 scale-up 网络带上 Tbps 世代。

Pro Tip：CPO 的关键在於「光路共享」。單一 SuperNova 雷射光源可以驅動多達 16 個 TeraPHY 引擎，這表示系統級的雷射驅動器和光纖管理成本可降低 60% 以上，讓 1,000+ GPU 集群的 TCO 與 copper 方案打平甚至更優。

TeraPHY + SuperNova：光學引擎的黃金組合

Ayar Labs 之所以能吸引 Founders Fund、光速創投等顶级 VC 投入 5 億美元 E 輪，核心就在 TeraPHY 與 SuperNova 的整合技術。TeraPHY 是光學 I/O 引擎，SuperNova 是遠程雷射光源驅動器，二者Pair up 產生神奇的協同效應。

傳統光模組 (QSFP-DD/OSFP) 每個端口都需要独立雷射，不僅成本高，功耗也蹭蹭上漲。CPO 把光學引擎嵌入 AI 加速器封裝時，只保留光纖連接埠在正面，雷射光源透過 SuperNova 從機櫃背面遠程供給，光纤長度可達 10 米。這種「光源集中化」設計帶來的優勢：

功耗降低 40-50%：每個 GPU 省下 15-20W 光模組功耗，1,024 GPU 機櫃等效節能 20kW 以上。
延遲壓到 50ns 以下：光纖長度 2-10m，對比 copper 線徑等效延遲 150-300ns，關鍵路徑每月省下數百小時訓練時間。
熱密度更可控：雷射器集中於機櫃後段，配合液冷直攻 CPU/GPU 熱區，整體溫升降低 8-12°C。

數據佐證：根據 IEEE 2025 年針對 1,024 GPU 集群的模擬， copper 方案需要 2,048 條 1m InfiniBand 線纜，總重超過 400kg， comprised 1.2 噸線纜管理系統。CPO 方案只需要 32 條 12 芯光纖，總重不到 50kg，光纖管理复杂度下降 85%。

AI 加速器 TeraPHY

光學交換器 (100 Tbps 级)

SuperNova 雷射光源遠程供電 10m 光纖

液冷板直接接觸 GPU/CPU

HVDC 供电

市場 Already speaking：Juniper Research 預估，2027 年 AI/ML 資料中心的互連市場將達 820 億美元，其中 CPO 將佔 18% 份額 (~150 億)。Ayar Labs 目前估值已超過 30 億美元，緯穎則計劃在 2026 下半年量產此方案，首發客戶大概率是北美超大規模資料中心 (META、Google、微软)。

機櫃級革命：1,024+ 顆 GPU 的極限擴展性

緯穎這次不只是賣零件，而是推出完整的 Rack-Scale AI Platform，把 CPO、液冷、HVDC、光纖管理打包成一個標準化的機櫃單元。這意味著 customers 不用再自己搞 bonding 和 cable management，直接搬 An entire rack 進數據中心即可。

關鍵 Spec：

GPU 密度：單機櫃 1,024 颗 AI 加速器 (採用 8U 液冷交換機 + 32U GPU 計算框)，相當於 NVIDIA NVL72 的 14 倍密度。
Scale-Up 頻寬：每顆 GPU 透過 TeraPHY 可配置 100 Tbps 雙向頻寬，集群內通訊 latency 壓到 50ns 以下。
供電效率：HVDC 48V 供電架構，將電源轉換损耗從傳統 12V 的 12% 降至 3% 以下，單機櫃供電效率 (PUE) 可達 1.05。
散熱設計：液冷板直接貼合 GPU 與 CPU，熱設計功耗 (TDP) 可達 1,200W 每 GPU，整體冷卻功耗占比不到 5%。

這套東西的目標很明確：讓 100,000+ GPU mega-cluster 變成可能。目前 GPT-4 級別訓練大約需要 25,000 GPU，若採用 CPO 機櫃，只需 25 個機櫃就能搞定，copper 方案則需要 70+ 機櫃和為之瘋狂的線纜管理。

供應鏈消息指出，緯穎的 first production run 將在 2026 Q4 出線，2027 上半年交付給某家北美 AI 巨頭。這家巨頭据传正在測試 100,000 GPU 集群， copper 方案已經遇到物理極限——線纜重量超過 250 噸，且信号完整性在半米距離開始垮掉。

2026 OFC 首秀：緯穎 × Ayar Labs 的實戰場

選擇 OFC 2026 作首发不是巧合。這個會議是光纖通訊領域的 Truth Table —— 來的都是工程師、決策者和競爭對手，產品能不能經得起挑刺就看這一回。展會時間 3 月 15-19 日，緯穎與 Ayar Labs 將在 Los Angeles Convention Center 的 #Booth #3821 同步展示完整機櫃。

Demo Spec：

100 Tbps TeraPHY 光學引擎實機晶片，展示 1024 通道同時運行
SuperNova 遠程雷射供電系統，10m 光纖連接下的功率預算 (Power Budget)
液冷 + HVDC 整合方案，實際量測 PUE
與 NVIDIA GB200、AMD MI300X 的互操作測試

產業預期：如果 demonstration 數據與宣稱一致 (100Tbps、50ns latency、PUE<1.1)，2026 H2 會有更多 OEM Partner 加入生態，包括戴爾、超微甚至阿里巴巴雲。這方案最大的 appeal 在於它解決了 AI scaling 的三重痛點：銅纜長度限制、供電轉換損耗、冷卻效率。

競爭格局：Ayar Labs 目前是 CPO 領域唯一能量產的公司，競爭對手如思科 (Cisco)、博通 (Broadcom) 還在驗證階段。这意味着 Ayar 可能成為 AI 基礎架構的光學互連標杆，就像當年 NVIDIA 在 GPU 市場的 position。

OFCC 2026 的官方展會新聞稿中特别提到，“AI-driven network demand is fueling a surge of major product debuts”，而 CPO 正是這次展会的 Headline technology 之一。根據主辦方統計，今年展會面積比去年增長 22%，參展商 700 多家，來自 90 多個國家，預計ana 16,000 名專業觀眾。

未來衝擊：2027 年 AI 基礎架構市場格局將被改寫？

CPO 不是 incremental upgrade，它是 enabling technology。短期 (2026-2027) 會先影響超大規模資料中心，長期來看可能會成為所有 AI 伺服器的標配。原因很簡單：AI models 的參數量每年成長 3-5 倍，而 copper 頻寬成長每年不到 30%，gap 只會越來越大。

市場預測：

AI 資料中心互連市場：2024 年約 380 億美元 → 2027 年 820 億美元 (Juniper Research)
CPO 解決方案市場：2025 年 5 億美元 → 2027 年 150 億美元，CAGR 超過 200%
液冷 + HVDC 配套：2027 年將佔 AI 資料中心基礎設施的 40% 份額

供應鏈影響：

Copper 線纜廠商 (如 Belden、Molex) 需加速轉型光學方案，否則 2028 年後份額將萎缩 50% 以上。
光纖connector 廠商 (如 Corning、長飛) 將受益於光纖需求 10 倍增長。
rack-level integrator (緯穎、廣達、戴爾) 將掌握更多利潤率，因 CPO 方案 margins 比 copper 高 15-20%。

技術挑戰：CPO 的痛點在於 repair 與 upgrade。一旦光學引擎與加速器一起封装，更換需要整個 rack 下線。這就會加强 vendor lock-in，讓大客戶更傾向於全棧方案 (如 NVIDIA NVLink + Grace CPU + Blackwell GPU)。Ayar Labs 的對策是提供 open interface spec，讓多家 ASIC 廠都能接入，這可能成為關鍵 differentiator。

2027 年的 AI 資料中心很可能長這樣：