矽光子商機近了!一文解密台廠優勢:台積電、日月光、上詮⋯進度到哪了?
矽光子商機近了!一文解密台廠優勢:台積電、日月光、上詮⋯進度到哪了?

「矽光子」被視為晶片製程微縮走向盡頭後的突破口,具有高速傳輸、高頻寬、低能耗等優勢,也是台積電、輝達(NVIDIA)近年押注的關鍵技術。

國際矽光子異質整合聯盟(HiSPA)聯盟會長、台科大講座教授李三良於矽光子與光電元件領域深耕數十年,研究專長涵蓋光電元件、光纖網路、積體光學等。

李三良近期接受《數位時代》專訪,分享矽光子技術難點、國內外發展與人才培育趨勢。

矽光子晶片封裝難!佔成本逾7成,待發展出共同標準

業界普遍認為,「矽光子元年」預期最快落在2026年,目前積極發展的CPO(共同封裝光學元件)正在小量試產與出貨階段。

台積電董事長魏哲家於今年1月中的台積電法說會上,表示CPO已有不錯的初步成果,但貢獻營收仍需1年~1年半以上;輝達執行長黃仁勳1月訪台時,亦談及和台積電一同研發矽光子技術,預期還要幾年時間發展成熟。

李三良觀察,在矽光子技術上,晶片設計與製造可說是相對好解決,其中在後段的封裝則有較多困難,並且佔的成本更高,「一個模組最後出來,PIC(光子積體電路)的晶片成本可能只有2、3成,反而6、7成是封裝的成本。」

英特爾矽光子元件光纖收發產品
英特爾具光收發器的伺服器產品,圖中下方的藍色插頭即為光收發器,後端連接著光纖,將電訊號轉換成光訊號後傳送出
圖/ 英特爾官網

李三良舉例,像是將光纖接上矽光子晶片,牽涉到精密的對準、材料及機械等各種問題,而業界在封裝也還未有共同標準,預期生產規模放大後會更加明朗。

而在應用方面,李三良指出,矽光子晶片目前市場需求最大的是AI伺服器的資料傳輸,另外還包括運用於無人機、無人駕駛等領域的光感測、生醫檢測的光學電腦斷層掃描(OCT)、量子運算,以及AR/VR亦有望發展出更輕便的智慧眼鏡。

歐美中積極發展矽光子,台灣擁IC製造封裝優勢但不可輕忽

綜觀國內業者在矽光子進展, 李三良指出,發展腳步較快的,主要可看到晶圓代工及封測龍頭的台積電、日月光,其他還有光纖組裝廠商如上詮、波若威,以及一些量測設備業者等。 在IC設計,則涵蓋PIC與EIC(電子積體電路)設計及整合,目前各公司的團隊規模都還不大。

對於國際間矽光子發展趨勢,李三良分析,AI高效能運算系統由美國主導,歐洲在生醫、量子方面應用有較多著墨;受到美國晶片禁令影響的中國,則因矽光子不需太高端的製程,部分運用成熟製程約45奈米便足夠,因此將其當作力拚彎道超車的技術,「投入的資源相對比歐美都還多。」

面對國外群雄並起,台灣政府也日漸看重矽光子發展,例如產業政策「晶創計畫」亦將其作為重點之一。 李三良指出,發展矽光子不只PIC要好,EIC也要非常好,兩者要共同封裝在一起,對此擅長IC製造及封裝的台灣仍有一些優勢,「雖然我們比較慢才開始,主要的製造還是會到台灣來。」

但李三良也提到,目前台積電的矽光子晶片相關產能,多由其大型客戶所包辦,因此其他小公司或研究單位多是下線至國外公司製造,不像一般IC晶片,有更多國內晶圓代工廠可供選擇。

學研助攻加速研發!年產逾百名矽光子人才

儘管矽光子的廣泛普及還不會這麼快,不過許多業者已積極投身研發,並透過結盟方式,力求強化產業鏈合作、加快技術突破、制定出發展標準。

2024年4月,國立台灣科技大學異質整合矽光電晶片研發中心、財團法人光電科技工業協進會(PIDA)宣布成立「國際矽光子異質整合聯盟」(Heterogeneously Integrated Silicon Photonics Alliance,簡稱「HiSPA」),成員包括日月光、環球晶、上詮、日商駿河精機等近40多家廠商。

談到由學界及產業公會創立聯盟的起心動念,李三良表示,是因為發現許多企業有興趣發展矽光子,但不知從何開始。而學界起步較早,具有較多學理知識及設備等資源,因此盼以聯盟形式整合國內的矽光子產業,串連起學研界與上下游廠商,提供量測服務、產學合作機會,並舉辦論壇及技術講座等。

國際矽光子異質整合聯盟
2024年4月,國立台灣科技大學異質整合矽光電晶片研發中心、財團法人光電科技工業協進會宣布成立「國際矽光子異質整合聯盟(HiSPA)」,目標更好地整合產學研資源。
圖/ 邱品蓉攝影

以李三良任教的台科大為例,台科大自2011年左右便開始投入矽光子研發,橫跨IC設計、下線製造(tape-out)、封測等環節,除了開設「光電積體電路」等課程,台科大產學創新學院去年底新設「先進半導體科技研究所」,以矽光子與異質整合為發展重點。

李三良進一步說道,台科大擅長的包括PIC設計及下線等部分,10多年來設計了數10片的光電晶片。而隨著發展到CPO,封裝的重要性日趨提升,因此有化工系、材料系、機械系的老師也一同參與研發,一些業界合作案也和CPO相關。

在國內矽光子的人才培育方面,李三良提到,國家實驗研究院台灣半導體研究中心(TSRI)扮演關鍵角色,建立相關基礎設施之外,並提供軟體授權、教育訓練、量測教學、協助下線等資源。

此外,許多大學近年亦投入矽光子研究,也發現新生選擇此研究領域的興趣顯著提升,包括台大、清大、交大、成大、中山、中正的光電等系所,皆積極培育矽光子人才,每年約有逾百位相關領域畢業生。

可觀察到的是,學研及業界對矽光子的關注正持續升溫。例如去年9月,國際半導體產業協會(SEMI)及工研院亦號召成立「SEMI矽光子產業聯盟」,至今約有80多家業者加入,包括台積電、日月光、鴻海等。如何讓國內矽光子生態系更完整,拓展產業能量,將是產官學界需長期努力的目標。

延伸閱讀:
白話科技|CPO是什麼?概念股有哪些?圖解CPO共同封裝光學技術
矽光子台灣隊誓師大會,大立光、鴻海、穩懋都來了!矽光子台灣隊要做什麼?為何超受關注?

責任編輯:李先泰

關鍵字: #半導體 #矽光子
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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