目前，大多數資料中心會同時使用電子與光學通訊協定，分別執行不同任務。規模擴展（Scale-out）網路跨越資料中心連接數千台 AI 電腦，長距離傳輸顯然選擇光學方案。規模提升（Scale-up）網路則在單一超級電腦或機架內連接多個GPU，此時延遲至關重要，密集的銅製互連（如 NVIDIA 的 NVLink）長期以來一直是工程首選方案。

這種區分正逐漸模糊，而NVIDIA可能正悄悄嘗試將光學技術引入規模提升領域。2025 年，該公司推出NVLink Fusion計畫，讓超大規模資料中心業者與雲端服務供應商能夠圍繞 NVIDIA 的規模提升架構打造客製化 AI 系統。今年夏季，合作夥伴名單已擴大，納入多家光子公司，例如Ayar Labs、Marvell Technologies 以及Lightmatter。

隨著 AI 需求成長，GPU 數量與彼此之間的連線頻寬持續增加。電氣連結正被推向每秒太位元（terabit-per-second）的傳輸速率，但更高的頻率會增加衰減、功耗與熱量。為此，銅纜必須變得更短、更粗，這使得在擁擠的伺服器機架中佈線變得更加困難。與此同時，NVIDIA 等公司正計畫在單一機架中加入更多處理器，從目前的 72 顆 GPU 增加到 2027 年的 576 顆。

NVIDIA 高級經理Jesse Clayton 表示：「當訊號頻率提高時，銅的物理特性就會改變。你可以透過限制纜線長度來緩解問題，而目前我們所有的銅纜都限制在單一 NVL72 機架內，距離並不算長，但我們已接近極限。」

工程師將此現象稱為「銅牆」。許多人認為，要跟上 AI 發展，最終必須將光學互連移到更靠近處理器的地方。

將光學技術帶入 GPU

要以光的形式傳輸資料，工程師必須解決如何將電訊號轉換為光訊號，並將雷射、光子元件與電子晶片整合在單一封裝中，同時不大幅增加成本、功耗或製造複雜度。

這些障礙已不再無法克服。

哥倫比亞大學電機工程教授Keren Bergman 表示：「我認為，這是近年來最明確的一次，業界已認定共封裝光學（co-packaged optics）將成為現實。」

參與 NVLink Fusion 生態系的光子公司 Ayar Labs 已開發出光學晶片組，可與 GPU 及其他處理器並排放置，在距離運算矽晶片僅數英寸處將電訊號轉換為光訊號。產品管理總監Vishal Chandrasekar 表示：「最理想的方式是將光子晶片組與電子晶片組混合鍵合在一起。」

他認為，光學規模提升已具備實用性，因為半導體製造生態系已圍繞共封裝光學成熟發展。混合鍵合技術的進步，使得電子與光子晶片組可分別製造，再整合成單一光學引擎，置於 GPU 或交換器旁邊。

Chandrasekar 說：「過去幾年真正發生的事，是晶圓廠的製程成熟度大幅提升。」他相信，產業正朝著在未來幾年內實現高量產光學規模提升系統的方向前進。

Rendering of a 3D photonic interposer with interconnects across the entire die area instead of the side of the package. Lightmatter 設計了一款 3D 光子連接器，輸入輸出埠遍布整個晶片區域，而非僅位於邊緣。Lightmatter

Lightmatter 採取不同方案。該公司並非將光學晶片組放置在處理器旁邊，而是打造光子中介層（photonic interposer），使其成為封裝基板。未來處理器可直接堆疊在矽光子引擎之上。產品副總裁Roy Kim 將這些中介層與光學晶片組描述為「光子技術藍圖中的互補步驟」。

Kim 表示，封裝已不再是主要障礙。透過標準晶圓廠與組裝合作夥伴，光學互連如今的製造、測試與整合方式已與傳統晶片生產非常相似。

剩餘挑戰在於雷射整合。目前的可插拔雷射模組會佔用寶貴的機架空間，且難以擴展。Lightmatter 選擇將大量雷射直接置於矽晶片上，Kim 相信這將能支撐更密集的光學規模提升架構。

光學規模提升的未來

NVIDIA 方面則採取漸進式方法來採用這些技術。Clayton 表示，該公司預期光學技術最終會進入規模提升網路，但前提是技術成熟度足以支撐轉型。

他說：「我們採取的策略是，在對平台最有意義時才進行光學遷移。如果你一次遷移整個平台，就會對新設計承擔極大風險。因此，從規模擴展領域開始，未來再逐步移向規模提升，對我們來說是一種合理且謹慎的做法。」

這種穩健漸進的態度，也是部分研究人員認為 NVLink Fusion 不只是互通性計畫的原因。Bergman 表示：「Fusion 就像一把保護傘——你可以放入銅線，也可以放入光子技術。它對光子技術非常友善。」她說，Fusion 並非讓 NVIDIA 鎖定特定互連技術，而是建立一個電氣與光學方案可並行演進的生態系。

並非所有人都認為光子技術會成為唯一解答。研究人員持續透過訊號傳輸、封裝與收發器設計的進步來改善電氣互連。其他團隊則在追求替代技術。

在所有這些進展之下，存在一個更大的問題：光學規模提升能否成為產業普遍可行的方案，而非僅是 NVIDIA 生態系的專屬功能？

Chandrasekar 說：「絕對可以。在 2028 年左右，將會有非常高量產的多種實作方案。」

若此情境成真，未來的 AI 系統可跨越多個機架，卻仍表現為單一運算領域，透過電氣、光學以及其他新興技術混合連接。