當全球科技巨頭瘋狂堆GPU、比誰的算力大時,一個更實際的問題浮上檯面:電費帳單已經成為AI產業最可怕的敵人。這不是開玩笑,是真的會讓CFO半夜驚醒那種。

根據目前公開資訊,COMPUTEX 2026還在規劃中,產業預期會延續2025年的主軸,繼續聚焦AI與資料中心基礎設施,實際參展規模還要等主辦單位正式公布。不過,真正值得關注的重點已經不是最新款GPU有多強,而是一項過去很少人在意的底層技術:光互連(Optical Interconnect)。

台達電等電源與資料中心供應鏈業者多次公開指出,AI競爭不再只是GPU算力,而是能源、電力與資料中心基礎設施的整體競爭。當AI叢集規模飆到機櫃級(Rack-scale)甚至超大規模(Hyperscale)時,傳統銅纜傳輸已經撞牆——訊號損耗大、功耗高、擴展困難,成為整個產業的致命瓶頸。用工程思維來說,就是系統已經到極限了,再怎麼優化也只是延緩崩潰而已。

CPO技術:從晶片到機櫃的架構重組

共同封裝光學(CPO)技術正從實驗室走向商用,產業預估2025至2026年將陸續進入樣品出貨與商轉階段。緯穎總經理林威遠透露,他們正把CPO從晶片延伸到系統與機櫃架構,協助hyperscaler建構「高頻寬、低功耗、高度擴展」的下一代AI資料中心。

相關1.6T級光收發模組、100T級交換器等規格已成為次世代AI資料中心的重點研發方向。這些技術規格都在宣告同一件事:光學取代電訊號的時代正加速到來。

Marvell執行長Matt Murphy多次表示,AI的下一階段成長將高度仰賴資料中心網路與資料傳輸能力的提升,而不僅是GPU效能本身。當業界開始理解AI產業的「五層蛋糕」架構(由下至上:能源、晶片、基礎設施、模型、應用),才發現市場焦點正從上層的模型與應用,快速下沉到底層的能源與基礎設施。說白了,再強的GPU也要有穩定的電力和傳輸能力撐著,不然就是空談。

量產前的最後關卡:標準、成本與可靠度

技術突破不等於商業成功,這是老生常談但永遠有效的提醒。目前CPO與矽光子產品在可靠度驗證上,仍大量參考Telcordia GR-468這類既有規範,但CPO牽涉更複雜的光、電、熱與機構整合,產業界普遍認為有必要建立更符合實際應用的新一代專屬標準。這與良率、成本、散熱等問題,同屬CPO量產導入的重要風險因子。

此外,CPO交換器良率偏低、光收發模組成本高昂等現實挑戰,也讓這場「光學革命」的推進速度充滿變數。和碩董事長童子賢形容得很貼切:「AI產業正處於大西部開拓時代。」潛力巨大,但路途仍充滿未知。用半導體的話來說,就是技術方向對了,但投片下去會不會亮、良率能不能撐起成本,還要再觀察。

目前CPO與矽光子仍處於量產導入初期,實際部署與成本結構仍在驗證中,但技術方向已經相當明確:光互連利用光纖等光傳輸介質,可提供高頻寬、長距離與較低損耗,相較銅線在傳輸距離與頻寬上具有明顯優勢,被普遍視為解決高頻、高功耗瓶頸的重要候選方案。

從PC展到AI基礎設施樞紐

COMPUTEX的這次轉型,象徵著台灣角色的深刻變化。過去依賴PC與消費電子的成品展示時代已經過去,在AI伺服器、GPU供應鏈與資料中心關鍵零組件上,台灣的角色日益重要,逐漸從單純的硬體製造基地,向全球AI基礎設施的重要樞紐之一轉型。

當展場中的浸沒式冷卻技術被網友戲稱為「辦公室水族箱」,當社群流行起「銅牆終將倒下」的雙關語,這些看似玩笑的迷因背後,其實反映了一個嚴肅的事實:AI算力軍備競賽的下半場,已經進入「誰能更省電、更高效傳輸數據」的基礎設施戰爭。

而光互連技術,正是這場戰爭的關鍵武器。能不能打贏,就看誰能先把技術穩定量產、成本壓下來,並且讓整個系統穩定運作。這不是願景,是執行力的較量。