輝達CPO進入量產！攜台灣夥伴開發200G SerDes　台積電助攻先進封裝

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2026/08/12 01:04 記者呂承哲綜合報導

【記者呂承哲／台北報導】AI資料中心持續朝高密度運算發展，輝達（NVIDIA）網路資深副總裁Gilad Shainer於2026 OCP APAC Summit表示，NVIDIA正將完整AI工廠（AI Factory）架構貢獻給OCP，涵蓋運算板、網卡、交換器、機架、電力分配及軟體等，其中最新布局包括第三代MGX機架及800V機架電力分配架構。此外，共同封裝光學（CPO）基礎設施已投入量產，功耗最高降低5倍、AI工廠韌性提升10倍，相關封裝技術並與台積電等生態系夥伴合作。

輝達（NVIDIA）網路資深副總裁Gilad Shainer。呂承哲攝

Shainer表示，NVIDIA AI工廠從運算、網路、機架、電力到管理、調度及安全軟體，都以開放介面為基礎，讓客戶及OCP使用者可在此架構上進一步創新。NVIDIA近期兩項OCP貢獻之一為MGX機架，可支援高密度GPU、CPU、NVLink及整合式NVLink交換器，同時導入高溫液冷，提高能源效率及運算密度。

另一項則是800V機架電力分配。Shainer指出，產業正朝提高電力及機架功率密度發展，目的就是增加算力密度，在有限資料中心空間與電力條件下提供更多運算能力，最終轉化為「每單位電力產生更多Token」。

在AI工廠架構方面，Shainer形容「AI工廠就是一台超級電腦」，網路基礎設施直接決定整體運算效率，且不能只靠單一網路。NVIDIA從Scale-up、Scale-out、Context Memory一路延伸至Scale-across，針對不同需求打造網路架構。

其中，Scale-up透過NVLink串聯大量運算ASIC，打造機架級GPU；Scale-out則透過Spectrum-X乙太網路將規模擴展至數千顆GPU，並結合網卡、交換器及軟體降低網路抖動（Jitter）。Shainer表示，Spectrum-X可提供更穩定、可預測的效能，在AI訓練工作負載下可帶來超過20%的效能提升。

輝達展示多年來參與OCP開放運算生態系成果，從GPU、網路介面卡一路延伸至MGX機架及800V架構。呂承哲攝

NVIDIA也透過BlueField-4儲存控制器，將Context Memory延伸至GPU伺服器之外；若單一資料中心仍不足，則可藉由Spectrum-X GS進行Scale-across，串聯遠端資料中心，讓單一AI工作負載橫跨多個設施運行，網路效能最高可提升2倍。

隨著AI叢集持續擴大，網路本身的耗電也成為瓶頸。Shainer指出，Scale-out網路功耗已接近整體算力容量的10%，因此NVIDIA正轉向共同封裝光學（CPO），將光學引擎與網路設備整合，降低網路功耗，把更多電力留給運算。

Shainer表示，NVIDIA與大型生態系夥伴合作開發首款200G SerDes CPO，其中許多合作夥伴位於台灣，封裝技術也與台積電合作，並整合調變器、高功率雷射光源及光纖陣列等技術。

值得注意的是，Shainer透露，NVIDIA CPO基礎設施目前已投入量產，透過減少元件數量，功耗最高可降低5倍，同時讓AI工廠韌性提升10倍，藉此減少系統干擾並提高運算效率。

從輝達展示Spectrum-X來看，採用台積電COUPE製程打造3D堆疊矽光子引擎，可降低5倍功耗、提升10倍可靠性。

輝達Spectrum-X採用台積電COUPE製程打造3D堆疊矽光子引擎，可降低5倍功耗、提升10倍可靠性。呂承哲攝

NVIDIA也持續推進NVLink Fusion生態系，讓自行開發XPU或運算引擎的客戶，可透過NVLink Chiplet、NVLink C2C等介面接入NVIDIA AI工廠，包括CPU、運算板、NVLink交換器、MGX機架、儲存，以及Scale-out與Scale-across網路。

從簡報來看，NVLink Fusion生態系涵蓋光互連、客製化晶片、CPU及EDA等領域，台廠世芯、創意與聯發科均名列其中。

Shainer強調，NVIDIA希望透過開放架構，讓合作夥伴自行開發的XPU也能串接完整AI工廠。隨著CPO、800V電力架構及高密度液冷持續導入，AI資料中心將進一步提高運算與能源效率，以因應下一階段AI算力需求。

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作者簡介

呂承哲

壹蘋新聞網財經科技記者，專注半導體、AI與新能源產業，追蹤台積電、輝達及台廠電子供應鏈動態，並解析市場投資趨勢。

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