從傳統模組到 NPO，算力爆炸如何決定了硬體的進化方向

近期在產業間已有討論到美系客戶有向中國的光通訊龍頭廠商下單NPO相關產品，儘管目前尚未看到相關公司有發布正式的公告，但是透過這些領先廠商在2026年3月份的OFC中展示的NPO解決方案來看，這也許能幫市場對CPO能否實際落地的疑慮打了強心針。

隨著人工智慧（AI）浪潮席卷全球，算力已成為數位經濟時代的新生產力 ，但是空有強大的運算能力如果不能互連是無法解放所有運算潛力的。

為了支撐日益龐大的大語言模型訓練需求，全球科技巨頭如微軟、Google、Meta 與亞馬遜等，在 2025 年的資本支出皆呈現顯著增長 。

(資料來源：優分析產業數據中心)

當單一晶片的性能提升已難以追趕 AI 需求的爆發，如何將成千上萬顆晶片串聯成一個高效運作的巨型大腦，成為當前科技界面臨的最嚴峻挑戰。

這不僅帶動了跨機櫃間的「橫向擴展」（Scale-Out）需求，更推升了機櫃內部、晶片與晶片之間「縱向擴展」（Scale-Up）的高速光互連轉型 。

當資料中心持續擴張，算力需求永無止盡地攀升，光通訊技術的革新已成為 AI 時代能否持續推進的關鍵。

數據互連架構從機櫃外轉向晶片核心

在傳統的數據中心架構中，數據傳輸主要依賴「可插拔光收發器」（Pluggable Transceiver），其安裝在交換機的交換器的面板上(如下圖所示) 。

圖片來源：REUTERS

然而，隨著單通道傳輸速度邁向200G甚至400G，電訊號在印刷電路板（PCB）上傳輸的損耗變得極為嚴重，嚴重限制了訊號的完整性 ，隨之而來還有因為功耗增加產生廢熱、不易維護等等問題。

為了突破物理限制，產業開始推動技術演進，光通訊傳輸介面從傳統插拔模組使用矽光方案簡化架構，再進一步向 NPO 與 CPO（共封裝光學）發展 。

NPO 方案將光引擎從交換器面板移至晶片旁，大幅縮短了電訊號在印刷電路板上的運行距離，使功耗能較傳統方案降低約50%，並有效解決了高速傳輸下的雜訊問題 。

(資料來源:日月光，優分析產業資料中心整理)

商業成本考量驅動封裝光學技術的成本替代

除了性能的提升，雲端服務供應商（CSP）轉向封裝光學技術更具備深層的經濟誘因。

以法人統計 NVIDIA 的 GB300 NVL72 集群為例，雖然改用 CPO 技術後，組件的額外成本會使單台交換機的成本增加約 81%，但能省下原本需要大量外購的高階可插拔光收發模組費用 。

這種從整體成本出發的考量，讓 Google 等大廠在面臨 AI 算力基建擴張時，更有動力將光通訊架構轉換至更進階的技術路徑，使得 NPO 技術在追求性能突破的同時，也具備了商業落地的大規模可行性。

NPO 作為性能與量產可行性的轉折點

雖然 CPO 技術能將光學元件與運算晶片直接封裝在一起，達成將能量消耗降低近七八成的極限效能，但其目前面臨較高的工程挑戰與維修難度 。

CPO 的高度整合特性容易導致生產瓶頸，且若其中一個元件故障，可能導致整顆昂貴的晶片報廢 。

相較之下，NPO其關鍵優勢在於採用了外接式雷射光源的設計 。

這種設計將最怕熱且易故障的雷射光源置於外部模組，使其如同耗材般可隨時更換，同時保留了模組化的彈性與高效率的能量分配 。

新技術推動供應鏈門檻與集中度

NPO 與 CPO 技術的普及極度仰賴矽光子技術的成熟。

透過半導體製程將離散的光學元件整合在矽晶圓上，能使光模組內的元件數量減少約 30%，並顯著提升產品的信賴度與自動化生產程度 。

這種技術轉向大幅提升了行業的進入門檻，因為它要求廠商必須具備光電異質整合與先進封裝的研發能力 。

中際旭創旗下的 TeraHop 已宣布佈局 6.4T NPO 方案及OCS全光交換器。

而新易盛則透過加入技術協議組織切入高階供應鏈，並發布自主研發MEMS方案的OCS交換機，且具有與傳統交換機互連的能力，可用於Scale Out&Up網路。

這種技術密集化趨勢使供應鏈從過往的零組件代工，升級為與雲端巨頭共同設計 AI 算力架構的關鍵合作夥伴 ，並且資源將進一步往少數供應商靠攏。

光通訊產業的景氣度已不再僅是傳統電信業務的週期循環，而是深度掛鉤於全球算力革命的進程。

隨著NPO方案落地，領先廠商有望在 2027 年前持續受益於這波技術迭代所帶來的價值升級 。