避開雜音，掌握核心：光電子技術引爆 AI 基礎設施變革
The Tech Download: How chip companies are looking to use light to solve this major AI bottleneck
作者: Kai Nicol-Schwarz | 時間: Fri, 29 May 2026 13:49:41 GMT | 來源: CNBC
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AI 熱潮在許多方面都如同前所未有的炒作週期。雖然可以將 90 年代末的網熱浪潮與 2000 年代初的行動通訊革命進行比較，但在投資資本規模及其被預期引發的巨大社會變革方面，AI 熱潮超越其他領域。
這種快速進步伴隨著巨大挑戰。AI 開發者必須應對限制，例如獲取能為大型數據中心供電的能源、記憶體晶片短缺，以及日漸增加的 AI 晶片與系統之間資料傳輸效率問題。
一種新興技術，稱為光電子學，提供了解決後者問題的途徑。
光電子技術可用於 AI 基礎設施，利用光線在圖形處理單元（GPU）、記憶體、網路晶片、伺服器及數據中心之間傳輸資料，而非依賴沿銅線運行的電氣訊號。部分光電子技術已投入使用，包括在光纖連接中。
但目前在 AI 伺服器及機架內的大部分連接仍是透過銅線傳輸，這限制了速度並增加了能源成本。
「AI 模型效能的主要瓶頸之一在於晶片之間及晶片伺服器之間的通訊速度，」達文森（D.A. Davidson）科技研究主管 Gil Luria 表示。
「通訊越快，使用者獲得答案或執行任務的速度就越快，」他補充道。「若將晶片之間及伺服器之間的連接改為光學傳輸，模型效能可顯著提升。」
光電子技術的潛力促使英偉達（Nvidia）向開發該技術的公司投入數十億美元。
自今年 3 月初以來，英偉達宣佈向 Lumentum、Coherent 和 Marvell 投資 20 億美元，這些公司皆在開發光電子技術。該晶片巨頭還表示將向康寧（Corning）投資 5 億美元以開發進階光學連接解決方案，並參與了光學初創公司 Ayar Labs 的 5 億美元 E 輪融資。
英偉達執行長黃仁勳於 3 月 GTC 大會上對聽眾表示，該晶片巨頭正在擴大其矽光技術規模。「我們所需的矽光技術產能遠超過當今世界的水平，」他表示。黃仁勳補充說，英偉達開始在其網路平台和 GPU 對 GPU 互連平台上部署光電子技術。
但大規模部署新技術絕非一帆風順。
製造是一個挑戰，市場研究機構 650 Group 首席分析師 Alan Weckel 告訴 CNBC。「業界從未見過這種需求的增長，因此要在受限的情況下提升供應鏈以滿足需求，十分具挑戰性，」他說道。
另一個挑戰是將現有 AI 系統改為適用於光電子技術，Luria 表示。「將更多光學元件整合進來的主要挑戰在於，需要大幅重新設計現有的產品路線圖，將配置改為以光纖取代銅線，」他補充道。
這可能需要像英偉達這樣的廠商推出額外一至兩代產品，使其更加普及。
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