AI 運算有三本柱：算力、電力與傳輸。當算力與電力因大舉投資而擴張，傳輸也得跟上，就像超跑不斷升級，需要更好的路面才能發揮性能。用光取代銅線、把矽光子晶片與光傳輸元件共同封裝的 CPO（共同封裝光學），正是近 2 年市場熱議的解方。
陽明交大國際半導體產業學院講座教授何志浩專長光傳輸，曾任教於台大電機、沙烏地阿拉伯阿卜杜拉國王科技大學與香港城市大學，2 年前回台，與曾參與蘋果 Vision Pro 研發的弟弟何志祥共同創辦瑞利光智能（RVi）。
何志浩形容 CPO 就像「把高鐵站蓋到每一棟建築門口」，概念好懂，實際上卻得讓電子與光學兩個領域學會講同一種語言。
以下 Q 為《數位時代》總編輯王志仁提問，A 為何志浩回答。
Q1：為什麼從 Micro LED 顯示器轉向 CPO？瑞利光扮演什麼角色？
A： 我們運用 Micro LED 製程的底子，再導入自己的 AI 演算法，用 AI 為元件特性分級（bin selection），再做巨量轉移。和 Micro LED 產業不同的是，我們可以做到單顆辨識。
為什麼要做這些？回到 AI 資料中心的需求，大家要把一台 Toyota（無意冒犯 Toyota）升級成法拉利，GPU、CPU 都能做得很好，但它們一離站，就像開在顛簸的產業道路上，產生很多熱，法拉利只能開很慢。我們要克服的，就是 GPU 與 GPU、GPU 與交換器之間的通道，方法是用光。具體做法也是同樣的邏輯：把原本 Micro LED 平台上跑的元件，換成一種叫 VCSEL（垂直共振腔面射型雷射）、跑得更快的雷射。
關鍵在於這是平行傳輸。用高鐵來比喻，大樓住了很多人，要增加載客量就要有很多月台，也就是更多通道；每班車還要精準地一起發車，所以每台車的效能都要先挑過。我們用 AI 檢測、挑出同型號的車，再用巨量轉移放到該放的軌道上，由 AI 當列車長，一次掌控 36 個或 72 個月台。
產業有兩種路線：「快而窄」（Fast and Narrow）是一個超大型月台、一台巨型快車載很多人；「慢而寬」（Slow and Wide）是車速正常就好，但月台很多。AI 資料中心的頻寬需求只會越來越大，我們專攻後者。
再往晶片裡看，I/O（輸入輸出）也有走向光的趨勢。GPU 旁的 HBM（高頻寬記憶體）之所以要玩「疊疊樂」、往下挖通道，就是因為它的賽道很短，運算晶片和「圖書館」記憶體之間的往返太慢。如果能變成光 I/O，晶片效能至少可以改善 50% 以上。
Q2：CPO 把晶片的電訊號轉成光訊號傳輸，資料傳輸為何成為 AI 的隱形天花板？
A： 天花板已經不是算力了。現在不是單顆 GPU 獨立運算，而是把 72 顆或 144 顆 GPU 合成一台超級電腦，它們之間怎麼運輸、產生的熱怎麼處理，變得最重要。
想救這條「道路」，大致分兩派。用電的人一直想延續銅纜的生命，因為銅最便宜，又是不耗能的被動元件。但輝達（NVIDIA）現在一個 72 顆 GPU 的機櫃，後面就有 5,000 多條銅纜；下一代 144 顆 GPU 的 Kyber 要用正交背板把上下 GPU 連起來，線路多達 2 萬多條，散熱和重量都很可怕，讓電線轉彎也很難，所以延到 2028 年。銅纜只是權宜之計，黃仁勳說能用就繼續用，那就是用到它不能用為止。
長遠來看是光通訊。機櫃內部的縱向擴展（Scale-up）傳輸，現在光的市占是零，這個市場會非常大，所以有各種技術的人都磨刀霍霍。
CPO 用高鐵形容最好。過去搭高鐵去高雄，要先轉公車、捷運到台北站；電訊號也一樣，要經過很多板子才到光模組。CPO 則是把高鐵站蓋在你家樓下，搭電梯下來就能發車，不用經過風風雨雨，不會發熱、變慢。
我們 2013 年就開始發表相關論文，這個概念大家一聽都覺得合理，問題是要把高鐵站蓋在每個人家樓下並不容易。就像建築師要設計讓 600 萬戶樓下都有高鐵站，還要用量產方式造出一模一樣的車站，非常難，連台積電的 COUPE 平台也一直在發展中。
Q3：CPO 量產的瓶頸卡在哪裡？
A： 第一是可靠度。光元件已經直接黏在晶片上，幾乎不能修，一壞整顆晶片可能就報廢。CPO 一直延後生產，主要就是可靠度要求太高。
第二是人工。FAU（光纖陣列單元）的光路對準很難自動化，如果用 DFB 雷射（分布式回饋雷射），每個都要做六軸對準，一個就要好幾分鐘；光學輸入／輸出的密度又非常高，這也是外界出現「CPO 產線需要數萬名人工」說法的背景。（編按：大立光董事長林恩平曾否認 CPO 產線需要 4 萬人，強調將以自製自動化設備切入。）
第三是光電整合。大家希望把雷射波長切得更細，PIC（光子積體電路）就得分辨幾奈米的差異，但溫度一升高，折射率就改變，可通過的波長誤差就很大，所以台積電放了微型溫控器即時調整。只做一顆都可以，一談量產就不容易。台積電過去擅長矽製程，現在放進很多光電半導體材料與元件，簡單講，電跟光要混在一起，難度就提高了。
Q4：台積電 COUPE 平台是什麼？成本要降到多少才可行？
A： COUPE（緊湊型通用光子引擎）的目的就是讓你家社區有高鐵月台，把交換晶片、GPU 和原本離得很遠的光模組放到同一個中介層上。這衍生出很多製程困難，台積電提供工具與設計能力，協助輝達、AMD 等客戶。
現在推出 CPO 交換器產品的只有輝達和博通（Broadcom）。據我所知，台積電供應的光引擎一組約 5,000 到 1 萬美元。一個機櫃後面有 5,000 多條線，若每條都換成一組 CPO，5,000 乘以 5,000，等於多出 2,500 萬美元，但一個機櫃也才 300 萬到 500 萬美元，還沒算耗電，這不太可能。
去年合計大概只賣了幾千套，主要還是送樣，裝在 Spectrum-X Photonics（共同封裝光學交換器）上測試。比 GPU 還貴很多，大家不能接受，所以台積電得持續讓效率更好、價格更低。
Q5：矽光子概念股熱潮下，台灣的真實機會在哪裡？
A： 難度越高越好，一旦做成，訂單就不容易跑掉，而且機會不只屬於台積電。我這 2 年回來看到，很多像鐵工廠的中小企業練了 20、30 年，發現資料中心需要它們，散熱、插槽等各個環節都出現好幾千元的千金股。台灣中小企業資本額不大、技術門檻卻很高，以前什麼難題都能客製化做出來，剛好碰上 AI，整體經濟就雞犬升天。
另一個是地緣政治。美國巨頭和美國政府希望採用非紅供應鏈，因為資料中心有資料安全考量，這建立在信任之上。全球光模組前 10 大中，中國業者就占了 7 家。
但因為地緣政治，美國的 Lumentum、美商應用光電（AAOI）這 2 年股價都漲了 10 倍以上。台灣是美國比較信賴的夥伴，又什麼都做得出來，光纖、FAU 等上下游都受惠，有機會跟美國巨頭、跟台積電一起練兵。
Q6：從學界走向創業，為什麼選擇台灣、選擇新竹？
A： 從 2013 年做到現在，光的技術已經到了拐點，要產業化、商業化，可能得換個角色、換個位置才推得動。我比較不追求安穩，變化大才是我想玩的，所以職涯一直在變動，雖然要付出更多心力，但很值得，因為至少我們可以選擇。
在台灣創業跟美國差很多。台灣投資人會先問你代工哪個部分、能不能做得比較便宜，但我們做的是一整套光電引擎解決方案，大家拚的是能不能實現、能不能量產，比較是概念先行；美國投資人則是想玩大。
人才是我決定回台的關鍵。大灣區環境很好，人才都是好學校畢業，卻缺乏良好的產業訓練。新竹不一樣，要找 IC、先進封裝、光學、光電半導體的人，全部找得到，人才流通也快。史欽泰教授說過，他一生做什麼事，在新竹大概就夠了。清大、交大的學生在學時就透過指導教授的產學合作接觸業界實務，就像灣區的柏克萊、史丹佛形成的良性循環。比較難的是年輕人，台積電、聯發科吸引了很多人，台灣年輕人還是希望有大靠山，怎麼吸引他們一起搞創新是我們的難題。
Q7：CPO 何時量產？對投資人與創業者有什麼建議？
A： 我們預估 CPO 大概 2 年，也就是 2028 年，也可能更晚。所以我們選擇 NPO（近封裝光學）先行，光元件不必和晶片共同封裝，在同一個基板（substrate）上就可以，比較容易做。
NPO 在 2028 年達到大量生產，大家比較有信心。量產裝置也同步開發中，轉移、先進封裝等核心設備會跟設備商一起開發，我們負責加入 AI 這個「大腦」。
如果要給投資人或創業者一個建議，我們是創業新兵，不敢說有什麼心得。但現在是很好的時代，因為我們被直接需要。俗話說站在風口的豬都能起飛，台灣人很勤奮，就像那些數十年磨一劍的中小企業，憑著很多小小的技術，讓資料中心卡關的地方得以通過。找對風口、打好基礎工，大家都很有機會，每天都很好玩、很刺激。
收聽完整 Podcast｜EP300. 等於把高鐵站蓋到每一棟建築門口，專家看矽光子量產瓶頸和時間？ ft. 陽明交大講座教授、瑞利光智能創辦人何志浩
（本文初稿為 AI 編撰）
