--- title: "海力士在权威期刊发表 CPO 路线图：不仅 “算力之间用光”，还要把光延伸到内存接口" type: "News" locale: "zh-CN" url: "https://longbridge.com/zh-CN/news/296425974.md" description: "SK 海力士联合弗吉尼亚大学等机构在《自然·电子学》发表 CPO 技术路线图论文。文章提出，算力每两年增长 3 倍，互联带宽却仅增 1.4 倍，“带宽墙” 成为 AI 扩展的核心瓶颈。CPO 技术被列为突围关键，而更远的愿景是将 CPO 延伸至内存接口，让多块 AI 加速器共享同一内存池，提升内存利用效率。" datetime: "2026-08-20T02:36:12.000Z" locales: - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/news/296425974.md) - [en](https://longbridge.com/en/news/296425974.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/news/296425974.md) generator: "portal-rs" --- # 海力士在权威期刊发表 CPO 路线图：不仅 “算力之间用光”，还要把光延伸到内存接口 8 月 20 日，SK 海力士与弗吉尼亚大学等机构的研究人员在顶级科学期刊《自然·电子学》（*Nature Electronics*）联合发表论文，系统阐述了共封装光学（CPO）技术在高性能计算与 AI 领域的发展路线图。这是 SK 海力士首次在该级别期刊公开其 AI 互联架构的技术蓝图。 该论文认为，HBM 解决了芯片内部的内存瓶颈，但随着 AI 集群规模扩展至数千块 GPU，机架与机架之间的数据传输已成为新的制约——即 “带宽墙”。CPO 被定位为突破这一瓶颈的关键路径。 论文提出的长期愿景，是将光互联进一步延伸至内存接口。现有方案中，**光互联主要解决处理器之间、机架之间的数据传输问题。而论文提出的 “以光为中心”（optics-centric）架构，则通过光子中介层（photonic interposer）将处理器资源池（XPU pool）与内存资源池（memory pool）直接相连。使多个 AI 加速器共享大容量内存，突破现有封装物理限制。** 该论文通讯作者为 SK 海力士 AI 基础设施团队负责人 Seunghoon Hong，以及弗吉尼亚大学电气与计算机工程系教授 Kyusang Lee，参与机构还包括伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（UIUC）、南洋理工大学（NTU）、麻省理工学院（MIT）和延世大学。 今日早盘，SK 海力士在 CPO 论文及回购计划消息的刺激下大涨超 11%。国内 CPO 概念股震荡拉升，太辰光涨超 12%，中京电子此前涨停，天准科技、仕佳光子、德科立、联特科技涨超 6%。 ## 带宽墙：算力越强，瓶颈越明显 AI 模型的训练早已不局限于单块芯片或单台服务器，而是跨越由机架（Rack）和机群（Pod）组成的大规模网络运行。在这种架构下，系统整体性能不仅取决于处理器与内存之间的连接效率，还高度依赖机架之间的数据传输速度。 数据显示，算力每两年增长约 3 倍，而互联带宽同期仅增长约 1.4 倍。 这一剪刀差正是 “带宽墙” 的来源。传统铜线电气互联在短距离内仍具成本优势，但随着传输速度提升和距离增加，信号损耗和功耗急剧上升，需要越来越复杂的补偿电路，延迟也随之增大。 Kyusang Lee 在论文中直接指出：“即使计算芯片变得更强大，如果芯片之间的数据传输跟不上，整体系统性能也无法提升。用光互联替代存在固有物理限制的铜互联，是实现未来可扩展性最有前景的路径。” ## CPO：把光学引擎装进处理器封装 CPO 的核心思路是将光学收发器（TRx）集成进与处理器相同的封装内，让芯片之间用光信号而非长距离电信号交换数据。 Seunghoon Hong 对此的描述是：“CPO 从根本上改变了数据在 AI 系统中的流动方式，消除了扩展算力的最大障碍之一。” 具体而言，CPO 将高速电信号需要传输的距离压缩至最短，剩余路径改用光链路完成。这样既保留了封装内部电互联的效率，又借助光的低损耗特性实现跨芯片、跨机架、跨机群的高速传输，同时具备更强的抗电磁干扰能力。 论文为下一代 AI 基础设施设定了明确的技术指标：每节点带宽超过 100 Tb/s、能耗低于 1 pJ/bit、芯片间延迟低于 10 纳秒。 论文还梳理了 CPO 从 2D、2.5D 中介层配置到 3D 异构堆叠的演进路线，并逐一列出商业化部署需要攻克的关键技术挑战。 ## 更长远的目标：把光延伸到内存接口 论文提出的长期愿景，是将光互联进一步延伸至内存接口——这是比当前 CPO 讨论更进一步的架构设想。 现有方案中，光互联主要解决处理器之间、机架之间的数据传输问题。而**论文提出的 “以光为中心”（optics-centric）架构，则通过光子中介层（photonic interposer）将处理器资源池（XPU pool）与内存资源池（memory pool）直接相连。** 这一架构的实际意义在于：**多个 AI 加速器可以共享一个大容量内存池，而非每个加速器各自配备独立内存。这不仅提升了内存利用效率，也使 AI 基础设施在模型规模持续增长时具备更灵活的扩展能力。** Kyusang Lee 表示：“将光互联延伸至内存接口，将突破计算芯片周围的物理限制，解除对内存容量和电气连接数量的约束。” Hong 则补充道：“最大的优势在于，通过提升数据移动效率，AI 系统可以更灵活地扩展。这最终为客户提供了更高效运营 AI 基础设施的基础。” ## 从 HBM 供应商到系统架构参与者 HBM 解决了 AI 加速器封装内部的内存带宽问题，是 SK 海力士过去几年的核心竞争力所在。而 CPO 路线图的发布，意味着该公司正将技术布局从单一组件延伸至系统级架构。 Hong 在采访中明确表达了这一转变：**“内存公司正在从提供单一组件的角色，演变为通过 CPO 等技术帮助提升客户整个系统竞争力的合作伙伴。”** Kyusang Lee 也指出，学术界与产业界的合作在这一过程中不可或缺：“学术界擅长突破性能边界，产业界则理解大规模部署的实际要求——包括制造良率、成本、散热和供应链。将这两种视角结合，才能制定出切实可行的路线图。” 他同时坦承，商业化之路仍面临重大挑战：“从集成低功耗光子器件，到开发一致性协议、提升系统可靠性，挑战依然显著。关键在于将内存器件与控制器、光子组件和封装作为一个集成系统进行协同设计。” ### 相关股票 - [SKHY.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/SKHY.US.md) - [SKHU.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/SKHU.US.md) - [SKHX.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/SKHX.US.md) - [07709.HK](https://longbridge.com/zh-CN/quote/07709.HK.md) - [03121.HK](https://longbridge.com/zh-CN/quote/03121.HK.md) - [300570.CN](https://longbridge.com/zh-CN/quote/300570.CN.md) - [002579.CN](https://longbridge.com/zh-CN/quote/002579.CN.md) - [688003.CN](https://longbridge.com/zh-CN/quote/688003.CN.md) - [688313.CN](https://longbridge.com/zh-CN/quote/688313.CN.md) - [688205.CN](https://longbridge.com/zh-CN/quote/688205.CN.md) - [301205.CN](https://longbridge.com/zh-CN/quote/301205.CN.md) ## 相关资讯与研究 - [Voya的Thomas表示，赴美上市可能让日本铠侠重回全球AI投资视野](https://longbridge.com/zh-CN/news/298696734.md) - [MAUM.AI 赢得了 Hanwha Ocean 关于自主船舶焊接 AI 的重大合同](https://longbridge.com/zh-CN/news/298671014.md) - [一周回顾 | MAGS.US 本周表现，AI 变现与算力扩容成主线](https://longbridge.com/zh-CN/news/298785345.md) - [Duzon Bizon 在 2026 年釜山 K-ICT 周展示了 ONE AI](https://longbridge.com/zh-CN/news/298669813.md) - [快速聚焦：AI 芯片热潮引发新的 ETF 专注于半导体代工厂](https://longbridge.com/zh-CN/news/298742940.md) --- > **免责声明: 本文仅供参考，不构成任何投资建议。**