CPO與 LPO 誰能主導 AI 資料中心？
【作者： 王岫晨】
隨著AI運算需求持續飆升，從大型語言模型（LLM）、生成式AI到高效能運算（HPC），資料中心面臨的最大瓶頸已不再是單純的晶片效能，而是頻寬、功耗與散熱。傳統電連接逐漸無法滿足AI GPU/TPU所需的龐大資料傳輸，促使 光電整合（Opto-Electronic Integration）成為必然趨勢。其中，CPO（Co-Packaged Optics，光電共封裝）與LPO（Linear Drive Pluggable Optics，線性可插拔光模組）兩種不同架構的方案，正成為全球大廠與台灣光通訊供應鏈的競逐焦點。
AI伺服器的頻寬與功耗挑戰
在生成式AI與超大規模訓練模型驅動下，單一AI伺服器可能搭載多達數十顆GPU，並透過高速互連進行大規模運算。以NVIDIA H100、B100系列為例，每顆GPU之間需要數百GB/s的資料傳輸能力，而未來HBM4/PCIe 7.0世代甚至將突破至數TB/s級別。
然而，傳統電氣傳輸的限制日益嚴峻：
‧ 能耗高：每bit傳輸功耗隨速率增加而線性上升。
‧ 距離瓶頸：銅線在超過2公尺後訊號嚴重衰減。
‧ 散熱壓力：高速SerDes晶片需要巨大的電力，進一步造成伺服器散熱挑戰。
因此，光模組取代電傳輸已成為趨勢。但問題在於：光學元件該如何與伺服器內部的ASIC、GPU、Switch晶片最佳化整合？這就是CPO與LPO之爭的核心。
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