當AI運算需求從800G向3.2T邁進，傳統銅線傳輸已觸及物理極限。矽光子與共同封裝光學技術，正從實驗選項轉為產業必然。
工研院電光系統所副所長駱韋仲指出，目前AI伺服器設計遇到一個極為現實的阻礙：機櫃面板的空間主權。
當單一系統需要拉出64個傳輸通道時，傳統可插拔模組因為體積限制，根本塞不進機櫃面板。如果通訊架構不改變，AI的算力擴張將會在物理空間上直接窒息。這正是矽光子與共同封裝光學（CPO）技術從實驗室走向產線的關鍵驅動力。
過去產業界談論光電融合，多半聚焦在傳輸距離與頻寬，但現在的焦點在於「位置」。銅線在高速訊號傳輸時會產生巨大的電阻與熱耗損，這在資料中心內部已形成無法忽視的功耗牆。
為了確保運算效率，產業必須將光電轉換的節點從過去的電路板邊緣（PCB Edge）一路向內推進，先是移到PCB板上，最終必須進入封裝體內部。這場「銅退光進」的革命，本質上是為了在有限的空間與功耗預算內，解決記憶體搬運數據的頻寬瓶頸。
面板空間告急 銅退光進成必然
關於矽光子爆發的時間點，市場存在多種版本，但駱韋仲給出了務實的觀察。他認為2027到2028年將是初步產品驗證與少量應用的合理節點。這並非技術研發進度落後，而是產業轉換成本的理性評估。廠商在決定是否導入新技術時，首要考量是該技術能否具備「世代延續性」。
如果現有的板載或封裝方案（如2.5D/CoWoS）在200Gbps世代還能透過加大功率來克服衰減，廠商就不會輕易更換生產線。
關鍵轉折點會出現在訊號頻率跨越400Gbps或走向Tbps等級的時刻。當銅線傳輸的代價高到無法負荷，矽光子的經濟效益才會真正顯現。目前業界在2026年已經進入初步驗證階段，預計明年開始會有更多實驗性的產品問世。
這種轉換並非一夕之間的取代，而是一種「混成架構」的共存。核心運算節點因為對密度與頻寬有極致需求，將率先採用CPO；而外部連接或長距離傳輸，則會保留產業鏈成熟且易於維修的可插拔模組。
商用節點漸近 混成架構率先鋪路
然而，從技術研發到大規模量產，矽光子還卡在一個最基礎卻也最難攻克的關口：量測。駱韋仲精確地指出，目前業界最大的瓶頸在於「測不準也量不快」。矽光子晶片在進行高速訊號測試時，探針下針的細微差異會導致接觸阻抗產生劇烈波動，使得量測結果無法重現。這個問題在傳統電晶片上或許可以透過統計修正來容忍，但矽光子元件因為同時涉及光訊號與電訊號的耦合，任何接觸點的微小偏移都會被放大為顯著的量測誤差。如果一片晶圓在第一次測試與第二次測試的數據不一致，晶圓級的篩選與分級就失去了可信度，量產自然無從談起。
此外，矽光子晶片需要「光進電出」或「電進光出」的雙面量測，這與傳統純電晶片僅需從單一面進行電性探測的量測邏輯完全不同。傳統半導體測試設備的設計架構是圍繞電訊號的單向量測所建立，要在同一套自動化產線上同時處理光學與電學兩個維度的訊號擷取，不僅需要重新設計探針卡與光學耦合機構，還必須確保兩面訊號在時間軸上的精確同步。這對測試設備的機械精度、光路對準穩定性以及軟體演算法都提出了全新的要求，是台灣設備廠商與研究單位必須合力解決的硬傷。
目前工研院正與旺矽、致茂等本土廠商密切互動，針對高速訊號量測的穩定度與重複性進行系統性攻關。這項合作不僅聚焦於單一測試環節的改善，更試圖從探針材料選型、接觸力道控制到量測演算法校正，建立一套完整的標準化流程。畢竟，在半導體世界裡，做得出來只是第一步，能夠快速、便宜且精確地篩選出良品，讓每一片晶圓的測試數據都具備產線級的可重現性，才是技術商用化的真本事。
測不準也量不快 量產路遇最大阻礙
在矽光子的全球版圖中，台積電憑藉製程優勢與CoWoS封裝鎖定了頂級客戶，但對於台灣廣大的中小型晶片設計商（Fabless）、材料商與設備商來說，如何打入這條被巨頭壟斷的供應鏈才是痛點。駱韋仲解釋，工研院的角色就是建立一個受經濟部支持的「第三方驗證平台」。
這個平台的核心價值在於提供12吋半導體後段製程試產線，讓無法對接台積電規格的小廠，能在此進行3.2T以上等級的效能驗證。其戰略精髓在於「標準化」。雖然每一家大廠內部的封裝堆疊結構各異，但對外的傳輸介面標準是通用的。
工研院推動的Per Channel效能驗證標準，就像是給中小型廠商一張進入國際賽場的門票。只要元件能通過這個平台的「黑盒子測試」，證明其損耗與訊號品質符合系統廠要求，廠商就能繞過複雜的專屬規格限制，直接參與全球供應鏈的競爭。
第三方平台撐腰 小廠直通國際供應鏈
針對矽光子最核心的零件——雷射光源，工研院選擇了先求穩再求進的務實路徑。由於矽本身不發光，必須引入三五族材料，但雷射對溫度極其敏感且容易失效。目前的策略是採用外置光源（ELS），將雷射放在核心晶片外部，透過光纖導入訊號。
這種做法解決了散熱問題，也讓後續維修更具本錢。長期而言，工研院仍在研發異質整合技術，目標是透過混合鍵合將光源直接整合在矽片上，實現真正的全整合系統。
展望2030年，全光網路切換（All-Optical Switching）將會是下一個技術高地。雖然這涉及更複雜的光相位同步與極致的環境控制，目前看來仍有挑戰，但這已是全球科技巨頭公認的方向。
台灣在這場算力革命中，不能只做大廠的代工夥伴。透過工研院的試產線與驗證體系，台灣正在整合從材料、量測設備到封裝測試的完整生態系，確保在AI算力撞上物理牆的那一刻，台灣廠商已經準備好全方位的解方。
