CPO封裝下的矽光測試革命與技術屏障

作者：王岫晨

AI 算力大爆發，「電退光進」成為必然

隨著人工智慧（AI）與大型語言模型（LLM）的訓練需求呈指數級成長，高效能運算（HPC）平台的算力已不再是唯一的發展門檻。真正的瓶頸正轉向「數據傳輸」。在NVIDIA Blackwell甚至是下一代Rubin架構中，晶片與晶片之間、伺服器與伺服器之間的資料吞吐量已邁向800G甚至1.6T的超高頻寬。

然而，傳統的銅導線傳輸在面對如此高頻的訊號時，正遭遇到嚴重的物理極限：訊號損耗過大、散熱壓力遽增以及能耗無法負荷。為了突破這道「電牆」（Electrical Wall），矽光子（Silicon Photonics, SiPh）技術應運而生，透過將光電轉換邏輯整合進半導體封裝中，實現更長距離、更高頻寬且低能耗的互連。但在這場光速革命中，最關鍵卻也最艱難的一環，莫過於確保這些細微光路能精準運作的「互連測試」。

核心技術架構：當電訊號遇上光路

SiPh晶片不同於傳統電路晶片，它是一個高度整合的「光電混合體」。其內部不僅包含傳統的電晶體邏輯，更集成了調製器（Modulator）、光波導（Waveguide）、探測器（Photodetector）以及複雜的光柵耦合器（Grating Coupler）。

在測試這些元件時，工程師必須關注的不再只是電壓與電流，更包括了光學特性的品質指標。例如，插入損耗（Insertion Loss）決定了訊號在光路中能量的衰減程度；消光比（Extinction Ratio）決定了數位訊號0與1的判讀清晰度；而回波損耗（Return Loss）則關係到反射光是否會回流並損毀脆弱的雷射光源。這些參數的微小偏差，在1.6T的超高速傳輸環境下，都會被無限放大。

重中之重：矽光子面臨的關鍵問題與測試挑戰

矽光子技術雖然前景燦爛，但在進入大規模量產（HVM）的過程中，測試端正遭遇前所未有的技術挑戰。以下我們從對準、溫度、多通道以及封裝四個維度深入探討

1.奈米級自動對準的精度魔咒

在傳統電測中，探針只要接觸到墊片（Pad）即可獲取訊號。但在矽光測試中，光學訊號的耦合效率對物理位置極端敏感。光纖探針與晶片上的光柵耦合器必須在X、Y、Z三個軸向 上達到奈米級的對準精度。

目前的技術挑戰在於，對準過程通常需要「尋優」。測試設備必須先進行粗略掃描，獲取微弱的光訊號後，再透過自動化演算法進行精細對準，找到耦合效率最高的最高點（Peak）。

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