AI催動 光通訊超級循環成形

AI訓練與推論需求快速擴張，引爆光通訊產業新一輪「超級循環」。根據SemiAnalysis最新研究，隨著AI GPU叢集規模放大、網路速度由400G快速升級至800G、1.6T，加上跨建築、跨園區互連需求浮現，預估2025至2027年整體光通訊頻寬需求將成長約四倍。

該研究指出，AI時代正大幅壓縮資料中心網路升級週期，頻寬翻倍速度已由過去約3至4年一次，加快至約2年一次，形成結構性升級動能。

由於每一代高速光模組都需要更多雷射、lane數與更複雜的電光整合，即便單位頻寬成本下降，單顆模組產品平均單價（ASP）仍持續上升，使光模組美元市場規模成長速度，明顯快於GPU或XPU出貨量。

　從應用架構來看，AI光通訊需求可分為三大方向。首先是Scale-Out，GPU伺服器、機櫃與Pod數量快速增加，帶動Server-to-Switch與Switch-to-Switch連結數量，呈現機械式成長，短距高速光模組的需求上升。

隨Nvidia Hopper、GB300及未來Vera Rubin世代GPU逐一問世，單一XPU所需的網路頻寬持續拉高，也同步推升光模組用量。

其次是Scale-Across，當AI叢集由單一建築擴展至跨建築、跨園區甚至跨城市部署，傳統IMDD光模組在距離與訊號品質上逐漸受限，促使ZR、ZR+相干式（Coherent）光模組成為資料中心互連（DCI）的新主流。

　相干光技術透過高階調變與DWDM架構，可在有限光纖資源下大幅提升傳輸效率，已成大型雲端業者擴建AI叢集的關鍵技術。

第三是Scale-Up，聚焦於系統內與機櫃內的超低延遲互連，目前仍以銅線為主，但隨著頻寬密度持續提升，未來可望逐步導入光學共同封裝（CPO）。