AI資料移動成新瓶頸 Coherent前執行長：光學加速逼近運算核心

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光電大廠Coherent前董事長暨執行長Chuck Mattera指出，在光學持續深入AI運算架構下，產業下一階段仍有待業者共同推進。（記者方韋傑攝）

〔記者方韋傑／台北報導〕人工智慧（AI）基礎建設持續擴大，光電大廠Coherent前董事長暨執行長Chuck Mattera指出，AI不只是軟體轉型，更是一場基礎設施革命，隨著運算規模從晶片、伺服器、機櫃一路擴大至整棟建築甚至園區，資料移動已成為新的限制因素，推動光學技術持續向運算核心靠近，1.6T光學產品正進入放量階段，3.2T收發器也已完成展示，共同封裝光學（CPO）則已走出實驗室。

Mattera曾任Coherent董事長暨執行長，日前以「光子的世紀」為題發表演講。他表示，AI背後其實是一部龐大的實體機器，運算單位已不再只是晶片、伺服器或機櫃，而逐漸擴大至建築，甚至整個園區，並需要十萬級加速器、液冷系統及數以百萬計的光學連結；在此規模下，運算、記憶體、電力、散熱與連接已成為5個同等重要的系統，當運算達到建築規模時，互連本身也成為架構的一部分。

Mattera指出，每個運算時代都有不同的限制因素，1990年代產業追求時脈速度，直到散熱形成限制；2000年代持續提高電晶體密度，2010年代則面臨記憶體頻寬壓力，之後封裝與資料移動逐漸承壓，如今瓶頸再次轉移至互連，功耗、頻寬、延遲與傳輸距離必須同時解決，「移動資料現在已成為新的限制因素」。

不過，Mattera強調，這並非電子與光子的競爭，「電子負責運算，光子負責傳輸」，未來將是兩者的工程化融合。過去50年，光纖解決跨越海洋、大陸、城市及資料中心的長距離傳輸問題，如今光學傳輸距離一路縮短至1公里、10公尺、1公尺、1公分，甚至毫米尺度；隨著頻寬提高，銅線面臨功耗、散熱與延遲壓力，促使光學持續向運算端靠近。

在技術路線方面，Mattera表示，可插拔光模組（Pluggable）、近封裝光學（Near-Package Optics）、共同封裝光學及光學輸入輸出（Optical I/O）正朝相同方向演進，但不同架構並非單純互相取代；可插拔方案仍將持續升級，近封裝光學扮演銜接角色，共同封裝光學進一步整合，而光學輸入輸出則讓光更接近運算核心，各自回應更高頻寬、更低功耗、更低熱量與更短延遲的需求。

Mattera並提出產業轉型正在加速的4項訊號，包括1.6T光學產品正進入放量階段，採用400G光通道的3.2T收發器已完成展示；可插拔光學持續擴張；共同封裝光學已離開實驗室，相關平台開始出貨；此外，將光學元件移至特殊應用積體電路（ASIC）旁，相較傳統可插拔方案，光互連功耗可降低約70%。他直言，「這場轉型已經不再只是預測，而是正在發生。」

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