之光半導體（Latitude Design Systems）創辦人暨技術長陳昇祐博士，受邀TOSIA光通訊與矽光子 SIG 研討會演講。 隨著人工智慧（AI）全面邁入大算力時代，全球資料中心在頻寬、功耗與互連能力上正面臨快速累積的挑戰。之光半導體（Latitude Design Systems）創辦人暨技術長陳昇祐博士，昨日受邀於台灣光電暨化合物半導體產業協會（TOSIA）主辦之「光通訊與矽光子 SIG 12 月實體會議」發表演講，以「AI 浪潮下矽光子技術突破與產業生態重構分析」為題，解析矽光子如何成為支撐下一代 AI 基礎設施的關鍵技術，並指出產業鏈即將面臨的轉型與重構。 算力浪潮下的技術突破：從光模組走向 CPO 陳博士指出，資料中心單一機架的功耗已從 70～90 kW 躍升至 120～140 kW，甚至未來 NVL576 機架更達 600 kW 等級。在如此高密度、高功耗的架構下，傳統以銅線與 SerDes 為主的電氣互連已難以負荷，訊號在 PCB 上的損耗呈指數級惡化，成為整體系統擴展的最大瓶頸。 他提到，隨著系統規模持續擴大，限制效能

隨著人工智慧（AI）模型規模呈指數級成長，高效能運算（HPC）系統的瓶頸已從「算力」轉向「傳輸」。之光半導體（Latitude Design Systems）創辦人暨技術長陳昇祐博士，日前應邀至國立清華大學電機工程學系發表專題演講，主題為「算力再強，卡在傳輸？矽光子：打通 AI 叢集任督二脈的光速鑰匙」，指出矽光子技術是因應 AI 算力增長，克服傳統電性互連極限的關鍵路徑。 矽光子：跨越摩爾定律後的關鍵技術 陳博士在演講中表示，當前 AI 模型規模快速成長，GPU 叢集的算力雖顯著提升，但系統瓶頸逐漸轉移到節點之間的資料傳輸。傳統電性互連在距離、頻寬與功耗上已接近極限，矽光子技術則提供了更高頻寬與更低功耗的替代方案。 他以實際系統架構為例，說明矽光子如何透過光電共封裝（Co-Packaged Optics, CPO）技術整合至晶片層級，將電氣路徑縮短並降低信號損耗，成為大型 AI 叢集實現高效能與低延遲的關鍵路徑。 從封裝到設計：AI 傳輸瓶頸的全系統觀點 陳博士進一步從異質整合封裝、光電模組設計到 EDA 工具支援等層面，深入分析了矽光子產業鏈

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