矽光子是什麼?真正的矽光子概念股有哪些?圖解矽光子原理
矽光子是什麼?真正的矽光子概念股有哪些?圖解矽光子原理

AI時代下,矽光子因為有著高效能、低功耗及小尺寸等特點,正迅速成為產業界焦點。近期矽光子(CPO)概念股表現亮眼,包括光焱科技(7728)、台積電(2330)等,但究竟矽光子是什麼?真正的矽光子概念股有哪些?

生成式人工智慧需求看漲,帶動資料傳輸需求,再加上台積電在半導體展上分享矽光子(SiPh:Silicon Photonics)技術進度,讓矽光子成為一躍成市場當紅炸子雞,矽光子概念股也獲得高度關注,即便AI概念股近期熄火,矽光子概念股仍逆勢發光。台積電總裁魏哲家也提到,當前成長中的需求都需要大量數據傳輸,台積電也著手研發矽光子技術多年,未來有望藉由矽光子技術,推出能源效率更好的晶片產品。

但究竟矽光子背後原理是什麼?怎樣的概念股,才算是「真正的」矽光子概念股呢?

矽光子(SiPh:Silicon photonics)是什麼?

晶片.jpg
矽光子技術泛指將許多分立的電子元件與光學元件,利用成熟的矽晶圓與半導體製程,做成微型化的晶片,主要應用在資料中心做短距離傳輸資料。
圖/ shutterstock

目前的電腦都是使用電訊號進行資料運算,可以使用電訊號或光訊號進行資料傳輸,由於光訊號的頻寬比電訊號高出許多,因此資料中心的伺服器之間目前大多使用光訊號傳輸,伺服器會先經由「光發射模組」將電訊號的「開與關」轉換成光訊號的「亮與暗」再送入光纖,傳送到接收端再經由「光接收模組」將光訊號的「亮與暗」轉換成電訊號的「開與關」,如下圖所示。

矽光子原理_傳送端使用光發射模組,接收端使用光接收模組。.jpg
圖/ 曲建仲

可以傳遞電磁波訊號的介質稱為「波導(Waveguide)」,因為光是一種電磁波,因此可以傳導光的介質稱為「光波導(Optical waveguide)」,光纖(Fiber)是用來傳遞光訊號最基本的光學元件,因此光纖就是一種光波導,但是光通訊系統必須處理光訊號的分光、合光、切換、調變等,因此除了光纖以外,仍然需要其它可以處理光訊號的元件,我們稱為「光波導元件」或「積體光學(OIC:Optical Integrated Circuit)」。

製作積體光學元件的主要材料有「氧化矽(Silica)」與「矽(Silicon)」兩種:

** 氧化矽(Silica)** :折射率大約1.5,是石英或玻璃的主要成分,其中二氧化矽的單晶又稱為「石英(Quartz)」,二氧化矽的非晶又稱為「石英玻璃」,外觀呈透明無色,另外一種光學性質與氧化矽很像的材料是「玻璃(Glass)」,玻璃是氧化鉀、氧化鈉、氧化矽的混合物,外觀呈透明無色,由於是混合物,光穿透時損耗比較大,這些材料的光學性質都不錯,可以直接在上面製作折射率較大的光波導。

** 矽(Silicon)** :折射率大約3.5,就是晶圓廠使用的矽晶圓,雖然矽晶圓在外觀上不透明,看起來光波好像無法穿透,但是光通訊產業所使用的光源都是「紅外光」,紅外光可以穿透矽晶圓,只是損耗比較大而已,由於矽晶圓的製程比較成熟,所以許多公司都試著發展這種技術,使用矽晶圓做為光波導元件再整合其他主動與被動光學元件通稱為「矽光子(Silicon photonics)」。

簡單地說,目前產業上都是使用矽晶片來製作運算元件, 未來如果能夠把處理光訊號的「光波導元件」整合到矽晶片上,讓矽晶片同時處理電訊號的運算與光訊號的傳輸,就稱為「矽光子(Silicon photonics)」 ,可以縮小元件尺寸,減少耗電量,降低成本,但是目前這種矽光子元件門檻較高,技術還不成熟。

延伸閱讀:台積電:矽光子、消費性AI是新機會!魏哲家為何看好?

傳統光收發模組,是低階的封裝技術

目前商業上已經成熟量產的「光收發模組(Optical transceiver)」是結合「傳送光學子系統(TOSA)」與「接收光學子系統(ROSA)」。

傳送光學子系統(TOSA:Transmitter Optical Sub-Assembly) :將左側金手指輸入的電訊號,經由雷射驅動器來驅動雷射二極體(LD)轉換成光訊號,傳送到右側的光纖輸出。

接收光學子系統(ROSA:Receiver Optical Sub-Assembly) :將右側光纖輸入的光訊號,經由光偵測器(PD)與轉阻放大器(TIA)轉換成電訊號,傳送到左側的金手指輸出。

矽光子原理_傳統光收發模組的內部組成與外觀構造.jpg
傳統光收發模組的內部組成與外觀構造。
圖/ lumenci.com
矽光子原理2_傳統光收發模組的內部組成與外觀構造.jpg
傳統光收發模組的內部組成與外觀構造。
圖/ lumenci.com

由上圖可以看出,目前商業上已經成熟量產的光收發模組都是低階的封裝技術,用圖中綠色的印刷電路板(PCB)結合雷射二極體(LD)與光偵測器(PD)等元件,金屬走線距離長,元件尺寸大,耗電量高。而矽光子元件門檻較高,技術還不成熟,該怎麼辦呢?因此科學家想到,可以使用「先進封裝」的方式,把運算用的矽晶片與光收發模組包裝在一起,我們稱為「共同封裝光學(CPO:Co-Packaged Optics)」。

共同封裝光學(CPO),是矽光子的前哨站

傳統光交換機是將矽晶圓製作的數位交換晶片與光收發模組(Transceiver)使用印刷電路板(PCB)連接起來,交換晶片(黑色)與光收發模組(紅色)距離較遠,元件尺寸大耗電量高,如圖a所示;而共同封裝光學(CPO)是將矽晶圓製作的數位交換晶片(黑色)與光收發模組(紅色)直接利用先進封裝包裝在一起,元件尺寸小耗電量低,如圖b所示。

矽光子原理_傳統插拔式光收發模組(Transceiver)與共同封裝光學(CPO)示意圖.jpg
傳統插拔式光收發模組(Transceiver)與共同封裝光學(CPO)示意圖。
圖/ 工研院

而台積電很早就投入這個領域,針對數據中心市場推出了新型的先進封裝技術「緊湊通用光子引擎(COUPE:Compact Universal Photonic Engine)」。

下圖是思科(CISCO)與智邦(Accton)合作開發的光交換器,圖中的數位交換晶片就是使用共同封裝光學(CPO)技術將數位交換晶片與光收發模組包裝在一起,取代傳統的插拔式光收發模組,並以外接雷射的方式提供矽光子晶片光源,但是其中最關鍵的共同封裝光學技術大部分是掌握在國外廠商手中,例如英特爾(Intel)、博通(Broadcom)、Cisco/Luxtera/Lightwire/Acacia、Juniper/Aurrion等。

矽光子原理_使用共同封裝光學(CPO)製作的光交換機。.jpg
使用共同封裝光學CPO製作的光交換機。
圖/ 思科(CISCO)

矽光子可以應用在什麼領域?

矽光子(SiPh)技術泛指將許多原本是分立的電子元件與光學元件,利用成熟的矽晶圓與半導體製程,製作成微型化的晶片,用來取代傳統「光收發模組(Optical transceiver)」,目前主要應用在資料中心做為短距離傳輸資料,或是應用在長矩離光纖網路。

未來如果矽光子技術成熟,甚至可以取代現在的印刷電路板或導線載板上的銅導線,用光訊號取代電訊號,應用在晶片到晶片之間的資料傳輸,可以有效提高元件密度、縮小元件體積,增加傳輸速率,提高可靠性與良率,同時由於使用矽晶圓製作,可以兼具量產與成本優勢。

到底誰才是「矽光子概念股」?

由於矽光子元件門檻較高,技術還不成熟,所以會先以「共同封裝光學(CPO)」的方式實現,慢慢才會達成完全「矽光子」的終極目標。目前真正在設計或製作矽光子或CPO的,主要就是晶圓廠或封裝廠,例如台積電或日月光,由於CPO的產品才剛開始,要到2024或2025年才會放量。

而大家現在看到媒體上報導的「矽光子概念股」大部分是在做傳統光收發模組或元件的廠商。由於目前大部分資料中心仍然是使用傳統光收發模組,因此這些廠商最近業績成長主要是因為資料中心需求增加,和矽光子關係不大。

等到CPO開始放量,甚至矽光子技術成熟,將會取代傳統光收發模組,使傳統光收發模組用量大減,這些廠商如果技術沒有跟上,未來可能會慢慢被邊緣化,所以是利多還是利空必須個別判斷?千萬別再弄錯方向了唷!

延伸閱讀:矽光子是什麼?圖解矽光子:原理是什麼?概念股有哪些?

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責任編輯:林美欣

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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