高速傳輸大戰！Google、輝達重押矽光子 短期仍光銅並進
孫家彬指出，近年包括Google、NVIDIA、AMD、Intel、Cisco、Marvell等大型CSP與晶片業者，持續透過投資與併購布局矽光子與光通訊技術，累計投入金額已超過百億美元，反映光通訊已逐漸成為下一世代AI基礎建設的重要核心。
他表示，目前CPO產業仍面臨許多技術挑戰，包括奈米級光學對準（Nano-scale Optical Alignment）、已知良品裸晶（KGD）測試效率，以及SerDes訊號完整性驗證等問題，相關測試方案多需高度客製化。由於CPO涉及封裝、光學、PIC（光子積體電路）、EIC（電子積體電路）與連接器等多項技術整合，也讓測試介面在未來CPO生態系的重要性持續提升。
孫家彬指出，隨著資料傳輸速率進入224Gbps世代，傳統銅線在高速傳輸下將面臨嚴重發熱與訊號衰減問題，因此市場開始推動以光取代電的高速傳輸架構。不過，他認為，短時間內不會完全進入「銅退光進」，而是維持「銅光並進」模式。
銅線傳輸逼近極限 CPO拚高速、低功耗與高密度整合
他分析，電子訊號透過銅線傳輸時，容易受到導體損耗（Conduction Loss）、表面粗糙度（Roughness）與電磁干擾（EMI）影響，傳輸距離通常僅能以公分計算；相較之下，光子透過光纖傳輸，可大幅降低損耗與EMI干擾，傳輸距離甚至可達公里等級，因此未來高速AI系統勢必朝向光通訊演進。
在CPO架構方面，孫家彬指出，真正的CPO定義，是將Optical Engine直接整合於Interposer（中介層）之上，並與ASIC、HBM共同封裝，再透過基板（Substrate）整合。目前產業仍以外部雷射光源（ELS）架構為主，後續才會逐步將Laser整合至封裝體內。
他表示，CPO主要目標包括高速傳輸、高能效與空間優化。隨著AI系統規模持續放大，封裝尺寸也越來越大，若能透過光學傳輸降低佈線與功耗壓力，將有助改善資料中心空間利用率與能源效率。
此外，根據台積電此次技術論壇資料，與傳統銅線相比，基板上搭載COUPE的CPO架構，可提供4倍功耗效率、延遲降低90%；若在中介層導入COUPE，效能更可提升至10倍功耗效率，延遲降低95%，也凸顯CPO未來在AI高速運算中的重要性。
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