英伟达首席执行官黄仁勋在公司GTC柏林大会上表示,AI数据中心的光网络建设可能使光学元件的需求增长15倍。这一预测凸显了当前互连技术在现代AI工作负载的重压下所面临的严峻瓶颈。

这一数字背后的逻辑十分清晰。随着AI模型规模不断扩大,数据中心集成的加速器越来越多,连接这些芯片的线缆和连接器已成为真正的瓶颈。几十年来一直承担这一任务的铜互连,正面临功耗、信号衰减和带宽密度方面的物理极限。而使用光信号代替电信号的光互连,则可以规避其中许多限制。

计划:2027年年中前提升15倍,2028年底前提升30倍

黄仁勋的这番表态伴随着一份具体的制造路线图。英伟达正与封装合作伙伴硅品精密工业股份有限公司(SPIL)——一家总部位于台湾的半导体封装与测试服务专业厂商——合作,计划在2027年年中前将光电共封装光引擎产能提升15倍。随后该扩张预计将再翻一番,到2028年底实现总计30倍的增长。

光电共封装(通常简称CPO)是这一计划的核心技术。CPO并非将光收发模块外接到交换芯片上,而是将光引擎直接集成在硅片旁,缩短了信号传输距离,同时提升了能效和信号完整性。光引擎本身是完成电信号与光信号相互转换的模块——SPIL的产能扩张正是为了扩大这类元件的产量。

英伟达正推出围绕这一架构打造的旗舰产品Spectrum-6 CPO交换机。这些交换机专门为公司所谓的Vera Rubin AI工厂而设计——这是英伟达正在构建的下一代大规模AI基础设施。与现有网络设备相比,Spectrum-6系列产品承诺提供更高的带宽密度和更低的能耗。由于CPO交换机依赖于光引擎的规模化生产,产能路线图与产品计划是直接绑定而非各自独立的。

黄仁勋将这一努力描述为史上最大规模基础设施建设浪潮的开端,其驱动力即使按照一个习惯于指数级增长的行业的标准来看,也属于异常惊人。

交换机背后更大规模的制造投资

光学产能扩张只是黄仁勋在GTC柏林大会上展示的更大投资蓝图的一部分。英伟达已承诺投入11亿美元,通过与KYEC的合作推进美国半导体测试产能,目标于2027年4月开始投产。SPIL、KYEC和Amkor均处于芯片供应链的后端环节,即负责将成品晶圆转化为可供芯片设计商出货的元件的封装与测试专业厂商。

此外,另一家关键封装合作伙伴Amkor计划在2028年底前将其中介层晶圆产能提升超过300%。中介层是使多个芯粒或裸片能够在单个封装内高速互连的基板。产能提升两倍以上表明,英伟达的合作伙伴正在对需求的持续增长进行重注。

为什么是光学,为什么是现在

数据中心从铜互连向光互连的转变在网络行业已讨论多年,但直到最近,经济性和工程技术才真正成熟到使大规模部署切实可行的程度。将数千个加速器连接在高度协同网络中的AI训练集群,显著加快了这一进程。

向CPO的转变是这一逻辑的进一步深化。通过将光引擎直接集成到交换机封装中而非作为外部模块处理,CPO缩短了芯片与光纤之间的电气路径,降低了延迟,并提高了功耗效率。历史上,CPO部署的瓶颈一直在于光引擎的规模化生产能力,而非需求。这也正是此次新闻的亮点所在——带有明确时间表的产能路线图,而不仅仅是产品发布。

从这个角度看,黄仁勋关于产量可能增长15倍的预测,与其说是对遥远未来的展望,不如说是对英伟达认为自身基础设施路线图所需规模的一种陈述。该公司并非在预测某个抽象市场的增长,而是在描述其打算构建的规模,并宣布为实现这一目标而准备的制造合作伙伴关系。这一时间线也为观察者提供了可以跟踪的具体节点:KYEC美国测试产线于2027年4月启动、2027年年中实现光引擎产能15倍目标,以及2028年底实现30倍目标并同步完成Amkor的中介层产能扩张。