英伟达新蓝图出炉，硅光子和CPO成AI算力关键

在当前的AI基础设施建设中，共封装光学（CPO）与硅光子技术正逐渐占据核心地位。据英伟达最新产品路线图显示，从Blackwell、Rubin、Rubin Ultra直至Feynman时代，单个AI机柜的带宽将从130 TB/s一路跃升至突破1 PB/s级别。这意味着全球AI领域的竞争焦点，已从单纯的GPU算力比拼，全面转向光互连、硅光子以及共封装光学技术的较量。

据英伟达CEO黄仁勋此前表示，未来的AI数据中心在短期内将维持“光铜并行”的状态，短距离传输依然以铜缆为主。然而，当AI集群规模扩展至数十万乃至上百万颗GPU时，机柜之间以及数据中心之间的超高速数据传输，将必须高度依赖硅光子与CPO技术。根据英伟达公布的Scale-Up CPO交换机路线图，Blackwell平台的NVL72机柜总带宽约为130 TB/s；2026年进入Rubin时代后，该带宽将翻倍至260 TB/s；2027年的Rubin Ultra架构会将其提升至520 TB/s；而到了2028年的Feynman时代，单机柜总带宽将正式跨越1 PB/s（1040 TB/s）的门槛。据供应链人士指出，在短短四五年内，单机柜带宽需求暴增超8倍，传统铜缆在信号衰减、功耗及散热等方面已逼近物理极限，光学互连与CPO成为AI工厂持续扩张的关键解决方案。

据供应链业者表示，AI系统正从单一GPU产品向AI工厂架构演进。2026年的Rubin平台涵盖了多种系统配置，如采用Oberon机柜架构的Vera Rubin NVL72系统。2027年，Rubin Ultra将进一步扩张，引入Kyber机柜架构，并推出由多座机柜组成的NVL288和NVL576系统。2028年，Feynman时代将带来最大规模的NVL1152系统，由8座Kyber机柜组成，配备1152颗GPU。在机柜互连技术的演进上，英伟达也明确了CPO的导入时间表。前期的系统多采用铜背板或PCB中板加跨接电缆设计，而关键的转折点将出现在Rubin Ultra NVL576，该机型将首次在机柜间引入CPO，宣告Scale-Up架构迈入光学互连时代。最大规模的Feynman NVL1152则将直接采用包含密集波分复用（DWDM）的CPO架构，标志着AI工厂内部传输正式从电子转向光子。

在传统的交换机架构中，信号主要通过铜线传输至前面板，再由光模块进行光电转换。而在CPO架构下，光引擎直接输出光信号，需先经过光纤阵列单元（FAU）完成光束转向与耦合，随后导入机内光纤。由于单个CPO交换机内部可能包含成百上千条光纤，管理复杂度急剧上升，因此业界开始引入光纤配线盒进行整理。机内光纤的另一端通过高密度连接器连接至前面板，并配置外部激光光源模块以支持外部光纤连接。相比传统铜缆交换机，CPO系统新增了FAU、机内光纤、高密度配线模块及外部激光光源等大量新元件，这将全面重塑全球光通信供应链。

尽管目前出现了LPO、NPO等过渡性方案，但CPO已成为确定的未来趋势，现阶段的核心任务是克服成本与良率问题。以台积电的COUPE技术为例，其电子集成电路与硅光子集成电路的制造、切割及混合键合等每道工艺均面临良率挑战。由于单个CPO交换机通常整合多组光引擎模块，任何元件的失效都可能影响整体系统的可靠性，因此各阶段都需要大量测试，推高了后段成本。此外，光引擎与FAU的光纤对准精度要求极高，进一步增加了成本。目前CPO后段工艺成本依然偏高，封装测试与组装流程仍有较大的优化空间，其量产进度与成本下降速度仍有待市场观察。