AI資料中心怕的不是GPU不夠快，而是資料塞車！鴻海攜陽明交大開發矽光子技術，單根光纖每秒傳輸上看34兆位元

當AI伺服器塞進愈來愈多GPU，資料中心面臨的新難題，已不只是運算晶片夠不夠快，而是龐大資料能否及時在晶片、伺服器與機櫃之間移動。鴻海科技集團（2317）旗下鴻海研究院攜手國立陽明交通大學，開發高容量矽光子發射器，透過單一量子點梳狀雷射產生23個波長通道，再結合每通道212 Gbit/s的PAM4訊號及7核心光纖，單根光纖總傳輸容量上看34.132 Tbit/s（每秒 34.132 兆位元），為AI資料中心高速互連及共同封裝光學（CPO）提供新的技術路徑。

鴻海研究院表示，這項研究成果已刊登於國際光學期刊《Optics Express》。相較於傳統架構必須配置多個獨立雷射光源，研究團隊以單一超寬頻量子點梳狀雷射，同時提供多道波長規律、彼此分離的光通道，有助於降低光學系統複雜度，並在有限的晶片及封裝空間內提高頻寬密度。

生成式AI及大型語言模型快速發展，帶動GPU與AI加速器叢集規模持續擴大，但運算晶片增加後，晶片彼此之間必須交換的資料量也同步攀升。若資料無法及時送達運算單元，再快的GPU也可能因等待資料而無法充分發揮效能。

傳統電氣互連主要透過銅線傳遞訊號，隨著傳輸速度及距離提高，訊號損耗、功耗與散熱壓力也隨之增加。產業因此加速導入矽光子技術，利用光訊號承載資料，希望在提高頻寬的同時，降低高速資料傳輸帶來的能源與散熱負擔。

此次鴻海研究院與陽明交大的研究，便將焦點放在如何以更少的光源及光纖，承載更多資料。研究團隊整合矽光子調變器、量子點梳狀雷射及多核心光纖，同時利用波長與空間兩個維度擴充傳輸容量。

這項技術的第一項關鍵，在於採用O波段超寬頻量子點梳狀雷射。梳狀雷射可由單一元件產生多個間距規律的波長通道，不必再為每一個傳輸波長配置一顆獨立雷射。

對高速光學引擎而言，減少雷射光源數量，不僅有機會縮小系統占用空間，也能降低多顆雷射所帶來的封裝、控制及熱管理複雜度。研究團隊此次選用其中23個具備足夠訊噪比的梳狀光源通道，作為提高總體傳輸容量的基礎。

每個波長通道則採用PAM4四階脈衝振幅調變，單通道資料傳輸率達212 Gbit/s。相較於只使用兩種訊號狀態的傳輸方式，PAM4可透過四種不同振幅，在每個符號中承載2位元資料，進一步提高單一通道的資料傳輸效率。

波長多工再加空間多工　單根光纖容量上看34.132 Tbit/s

除了增加單一光源可提供的波長數量，研究團隊也使用具有7個獨立核心的多核心光纖，讓一根光纖可以同時形成多條空間傳輸路徑。

換言之，這套系統並非只增加單一通道的速度，而是把23個波長通道與7個空間核心結合，形成「波長多工加上空間多工」的雙重架構。依據每通道212 Gbit/s、23個梳狀雷射波長及7個光纖核心計算，系統總傳輸容量可達34.132 Tbit/s。

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研究論文並指出，系統經過2公里光纖傳輸後，平均四階發射器色散眼圖閉合度（TDECQ）仍控制在2.02 dB以內，顯示訊號經過傳輸後仍可維持一定品質。不過，論文將這項成果定位為概念驗證，34.132 Tbit/s代表整合23個波長與7個空間核心後可達到的總體容量，並非已部署於商用資料中心的實際傳輸速率。

在矽光子晶片部分，研究團隊整合4組以矽光子技術製作的馬赫—曾德爾調變器（MZM），負責將高速電訊號轉換並載入不同光通道。

隨著操作頻率提升，鄰近通道可能受到電磁串擾影響，導致訊號品質下降。為此，團隊導入高頻GSSG電極配置，強化不同訊號通道間的隔離能力，降低高速操作時的相互干擾。

這項設計的重要性，在於AI資料中心所需要的不只是更高的瞬間傳輸速度，還必須確保大量通道同時運作時，訊號品質與系統穩定度仍可維持。

鴻海研究院表示，這項成果可望「為未來的共同封裝光學（CPO）奠定基礎」。CPO是將光學元件移近交換器ASIC或運算晶片的技術，藉此縮短高速電訊號傳輸距離，降低傳統可插拔光模組架構面臨的功耗與訊號損耗問題。

隨著AI叢集規模擴大，伺服器內部、機櫃之間及資料中心網路的資料交換需求快速增加，矽光子與CPO已成為提高傳輸頻寬密度的重要方向。若能以單一雷射供應多個波長通道，並結合多核心光纖，未來有機會減少光源及外部光纖數量，降低光學互連系統的空間與能源負擔。

不過，從實驗室概念驗證走向商用產品，仍須解決雷射與矽光子晶片整合、光纖耦合、封裝良率、溫度控制、長期可靠度及量產成本等問題。因此，這項研究現階段的意義，主要在於驗證多波長光源、矽光子調變器與多核心光纖整合後的容量擴充潛力，而非代表相關產品已進入量產。

此次研究由鴻海研究院半導體所所長郭浩中、小組長洪瑜亨、研究員張雲翰，以及陽明交大特聘教授鄒志偉等人共同完成，研究過程並獲國家科學及技術委員會、工業技術研究院，以及中興大學講座教授鄭木海與其團隊支持。

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鴻海研究院成立於2020年，研究方向鎖定未來3至7年的前瞻技術。此次成果也顯示，鴻海在AI伺服器及資料中心硬體製造之外，正進一步向矽光子、高速互連與半導體底層技術延伸。