白話科技|輝達也攻AI光通訊戰場!CPO是什麼?CPO概念股有哪些?圖解共同封裝光學技術
白話科技|輝達也攻AI光通訊戰場!CPO是什麼?CPO概念股有哪些?圖解共同封裝光學技術

AI時代下,對於算力與高速傳輸有更大需求,隨著晶片製程微縮接近物理極限,「由電子轉為光子傳輸」的矽光子技術成為突破點,其中 「CPO共同封裝光學」 近年格外受到關注。

究竟CPO是什麼,重要在哪?CPO的供應鏈又分成哪些環節,主要有哪些概念股?《數位時代》帶你一次搞懂。

CPO定義|共同封裝光學是什麼?

電路板上一般佈滿許多銅線電路,電子穿梭於其中傳遞訊號,而為因應AI資料中心的高速傳輸需求,矽光子(Silicon Photonics)技術以光子取代電子在矽晶片上傳遞訊號,由於光子速度更勝電子,並較不易產生熱能,具有更佳的傳輸效果。

然而,矽光子因為涉及多種光電訊號轉換,研發門檻非常高,難以一蹴可幾,針對「光電訊號轉換模組」擺放的架構,主要可分成4個技術迭代進程:

  • 可插拔光收發器 (Pluggable Transceiver):業界長年採用的方式、價格低廉,透過在伺服器邊緣如「USB」般裝上光電訊號轉換器,電子在其中轉換為光子,隨後沿著光纖傳遞出去,但目前不足以滿足AI傳輸需求;

  • 載板光學封裝 (On-Board Optics, OBO):將光電轉換模組移到伺服器內的PCB載板上,縮短電子的傳輸路徑,減少訊號耗損及延遲,現階段已可量產;

  • 共同封裝光學 (Co-Packaged Optics, CPO):本文探討的主角,經由把光電轉換模組放在IC載板上,讓光電轉換模組更接近CPU、GPU等晶片,將光子積體電路(PIC)和電子積體電路(EIC)整合在同一封裝中 ,為業界近年努力發展的方向;

  • 光學輸出/輸入 (Optical I/O):採3D封裝,把光電轉換模組疉到晶片上方,使傳輸電子的銅線縮到最短,有待未來技術突破時實現。

上述不同的光電整合架構,依序對應到不同的資料傳輸能力,根據日月光官網資料,可插拔光收發器可支援100/400/800G的資料傳輸,載板光學封裝高為800G及1.6T(1,600G),CPO為3.2T(3,200G)至12.8T(12,800G),光學輸出/輸入則是6.4T(6,400G)、12.8T及以上。

CPO領域持續成長中,摩根史坦利(Morgan Stanley)1月中發布的AI供應鏈報告指出,全球CPO市場規模預估將由2023年的800萬美元,成長至2030年的93億美元,年複合成長率(CAGR)達172%,其中IC設計大廠輝達、博通(Broadcom)、邁威爾(Marvell)是CPO晶片設計的主要領導者。

摩根史坦利並預期,輝達Blackwell下一代的Rubin平台、以及NVL伺服器機架系統,在導入CPO擁有更高的能見度,且每個系統內有更高的CPO使用比例,預計至2027年將占全球CPO需求的75%。

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?

台積電CPO技術「COUPE」今明年將有所進展

在矽光子領域,台積電正在研發「緊湊型通用光子引擎」(Compact Universal Photonic Engine, COUPE)技術,合作夥伴包括工程模擬軟體廠安矽思(Ansys)、EDA軟體與工程服務廠新思(Synopsys)及益華(Cadence)等。

根據台積電於2024年北美技術論壇的介紹,COUPE使用SoIC-X晶片堆疊技術,將電子裸晶堆疊在光子裸晶之上,相較於傳統的堆疊方式,能夠達到最低的電阻及更高的能源效率。

台積電預期在2025年完成小型插拔式連接器的COUPE驗證,接著於2026年將其作為CPO元件整合到CoWoS封裝中,將光連結直接導入封裝中。

8/11更新
根據《鉅亨網》報導,台積電為因應兩大AI晶片客戶要求,將推進CPO進程,在明年進入量產,以光學引擎置於基板(OE on Substrat)方案為主。

台積電強調,CPO技術推進需要供應鏈創新與合作,並點出三大關鍵環節,包括晶圓測試 (CP) 與最終測試 (FT)、光纖陣列單元 (FAU)、高速光學封裝與組裝,預計在這三段創新將推動新技術發展。

台積新一代CPO技術量產,可望為供應鏈帶來新成長契機。業界看好,掌握光纖陣列單元(FAU)等關鍵技術的上詮(3363)、測試介面廠旺矽(6223)皆可受惠。

COUPE的能見度排至2028年

天風國際證券分析師郭明錤1月於網路平台表示,COUPE是台積電目前新興技術中最受重視者,該趨勢的能見度足以看到數年後。

他並分析COUPE的開發時程,2024年第4季已確定第一代產品規格並開始送樣,2025年至2026下半年將進行量產驗證,並於2026下半年量產;第二代產品規格則預期於2026年上半年確定並開始送樣,2026上半年至2027下半年量產驗證,並於2027年第4季至2028年第1季量產,兩代產品的關鍵差異在於性能升級、提升光耦合效率與改善量產性。

在客戶方面,郭明錤預期台積電第一個採用COUPE的主要客戶,可能是近年來積極採用SoIC、2奈米等新技術的超微(AMD),至於輝達,2027年底量產的Rubin Ultra較有可能是首個採用COUPE的輝達產品。

CPO概念股|磊晶、光收發模組、設備及封測廠等供應鏈

在CPO中,光收發模組是實現光電轉換的核心元件,國內最大的光纖被動元件代工廠波若威(3163)在3月18日法說會指出,該公司布局CPO,預計2025年下半年完成驗證、小量出貨,明年開始量產;消息也帶動「CPO概念股」波若威、上詮近期股價上揚。業界也傳出「隱藏版輝達CPO概念股」,包括訊芯-KY(6451)、富鼎富(8261)、穩懋(3105)等。

總觀CPO產業鏈,在以台積電為首的晶圓代工之外,主要涵蓋磊晶製造、光收發模組、交換器以及封裝測試等業者,以下分別介紹:

磊晶製造

磊晶製造是CPO的上游,通常採磷化銦(InP)生產晶圓基板,製成雷射元件發射出光訊號,具一定的技術難度,聯亞(3081)、全新(2455)、英特磊IET-KY(4971)為相關供應商。

光收發模組

光收發模組是實現光電轉換的核心元件,此領域有許多業者競逐,包括身為台積電合作夥伴、掌握光纖陣列單元(FAU)等關鍵技術的上詮(3363);國內最大的光纖被動元件代工廠波若威(3163),近年也投入FAU開發。

眾達-KY(4977)專攻高速光收發模組設計與製造,為博通多項光通訊產品的獨家供應商;華星光(4979)專注於光通訊主動元件的生產,則是邁威爾協力廠。

交換器

在AI伺服器中,交換器(Switch)在資料的高速傳輸扮演重要角色,相關台廠包括網通廠智邦(2345)、明泰(3380)等。

封裝測試

封裝測試是CPO的中下游,以確保產品的性能與可靠性,封測相關廠商包括日月光投控(3711)、台星科(3265)、矽格(6257)、聯鈞(3450)、鴻海旗下訊芯-KY(6451),以及測試介面廠旺矽(6223)與穎崴(6515)等。

延伸閱讀:白話科技|EDLC超級電容是什麼?輝達GB300為何需要它?概念股一次盤點
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

參考資料:《工商時報》Ansys官網日月光官網

責任編輯:李先泰

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
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金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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