近封装光学（NPO）技术正成为数据中心升级的热门选择。与共封装光学（CPO）相比，NPO采用更贴近产业现实的设计路径，其核心并非完全整合光引擎与交换器ASIC，而是将光模块尽量靠近芯片，通常位于主机板或中介层附近。这种设计将电信号传输距离从数十厘米缩短至数厘米，显著降低了信号损耗与功耗，同时避免了对既有封装架构的大幅改动。
对AI芯片和大型数据中心而言，NPO的价值在于“够接近、但不绑死”。缩短电传输距离提升了整体能效，这对高带宽、低延迟的AI训练与推论环境尤为重要。此外，光引擎仍保持独立模块形式，一旦发生故障可单独更换，维持了数据中心的运维弹性，避免了高度整合架构需整板替换的风险。这对动辄数万颗GPU的AI集群尤为重要。
NPO还允许芯片与光模块“解耦”，有助于不同供应商分工合作，降低导入门槛，更符合当前AI数据中心快速扩张的需求。据业内人士透露，CPO虽可将电传输距离缩短至毫米级别，大幅降低功耗并提升带宽密度，但高度整合也带来了散热、良率与维修等挑战，且需依赖先进制程与封装平台，短期内难以全面普及。
相比之下，NPO技术门槛较低，能沿用既有光模块与封装技术，因此被视为数据中心极具可行性的升级路径。目前，NPO已率先进入规模化导入阶段，并随AI服务器需求快速扩张。其定位并非取代CPO，而是作为过渡方案，让数据中心在效能与成本之间取得平衡，逐步迈向更高整合度的光电架构。
