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title: "海力士在權威期刊發表 CPO 路線圖：不僅 “算力之間用光”，還要把光延伸到內存接口"
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description: "SK 海力士聯合弗吉尼亞大學等機構在《自然·電子學》發表 CPO 技術路線圖論文。文章提出，算力每兩年增長 3 倍，互聯帶寬卻僅增 1.4 倍，“帶寬牆” 成為 AI 擴展的核心瓶頸。CPO 技術被列為突圍關鍵，而更遠的願景是將 CPO 延伸至內存接口，讓多塊 AI 加速器共享同一內存池，提升內存利用效率。"
datetime: "2026-08-20T02:36:12.000Z"
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# 海力士在權威期刊發表 CPO 路線圖：不僅 “算力之間用光”，還要把光延伸到內存接口

8 月 20 日，SK 海力士與弗吉尼亞大學等機構的研究人員在頂級科學期刊《自然·電子學》（*Nature Electronics*）聯合發表論文，系統闡述了共封裝光學（CPO）技術在高性能計算與 AI 領域的發展路線圖。這是 SK 海力士首次在該級別期刊公開其 AI 互聯架構的技術藍圖。

該論文認為，HBM 解決了芯片內部的內存瓶頸，但隨着 AI 集羣規模擴展至數千塊 GPU，機架與機架之間的數據傳輸已成為新的制約——即 “帶寬牆”。CPO 被定位為突破這一瓶頸的關鍵路徑。

論文提出的長期願景，是將光互聯進一步延伸至內存接口。現有方案中，**光互聯主要解決處理器之間、機架之間的數據傳輸問題。而論文提出的 “以光為中心”（optics-centric）架構，則通過光子中介層（photonic interposer）將處理器資源池（XPU pool）與內存資源池（memory pool）直接相連。使多個 AI 加速器共享大容量內存，突破現有封裝物理限制。**

該論文通訊作者為 SK 海力士 AI 基礎設施團隊負責人 Seunghoon Hong，以及弗吉尼亞大學電氣與計算機工程系教授 Kyusang Lee，參與機構還包括伊利諾伊大學厄巴納 - 香檳分校（UIUC）、南洋理工大學（NTU）、麻省理工學院（MIT）和延世大學。

今日早盤，SK 海力士在 CPO 論文及回購計劃消息的刺激下大漲超 11%。國內 CPO 概念股震盪拉昇，太辰光漲超 12%，中京電子此前漲停，天準科技、仕佳光子、德科立、聯特科技漲超 6%。

## 帶寬牆：算力越強，瓶頸越明顯

AI 模型的訓練早已不侷限於單塊芯片或單台服務器，而是跨越由機架（Rack）和機羣（Pod）組成的大規模網絡運行。在這種架構下，系統整體性能不僅取決於處理器與內存之間的連接效率，還高度依賴機架之間的數據傳輸速度。

數據顯示，算力每兩年增長約 3 倍，而互聯帶寬同期僅增長約 1.4 倍。

這一剪刀差正是 “帶寬牆” 的來源。傳統銅線電氣互聯在短距離內仍具成本優勢，但隨着傳輸速度提升和距離增加，信號損耗和功耗急劇上升，需要越來越複雜的補償電路，延遲也隨之增大。

Kyusang Lee 在論文中直接指出：“即使計算芯片變得更強大，如果芯片之間的數據傳輸跟不上，整體系統性能也無法提升。用光互聯替代存在固有物理限制的銅互聯，是實現未來可擴展性最有前景的路徑。”

## CPO：把光學引擎裝進處理器封裝

CPO 的核心思路是將光學收發器（TRx）集成進與處理器相同的封裝內，讓芯片之間用光信號而非長距離電信號交換數據。

Seunghoon Hong 對此的描述是：“CPO 從根本上改變了數據在 AI 系統中的流動方式，消除了擴展算力的最大障礙之一。”

具體而言，CPO 將高速電信號需要傳輸的距離壓縮至最短，剩餘路徑改用光鏈路完成。這樣既保留了封裝內部電互聯的效率，又藉助光的低損耗特性實現跨芯片、跨機架、跨機羣的高速傳輸，同時具備更強的抗電磁干擾能力。

論文為下一代 AI 基礎設施設定了明確的技術指標：每節點帶寬超過 100 Tb/s、能耗低於 1 pJ/bit、芯片間延遲低於 10 納秒。

論文還梳理了 CPO 從 2D、2.5D 中介層配置到 3D 異構堆疊的演進路線，並逐一列出商業化部署需要攻克的關鍵技術挑戰。

## 更長遠的目標：把光延伸到內存接口

論文提出的長期願景，是將光互聯進一步延伸至內存接口——這是比當前 CPO 討論更進一步的架構設想。

現有方案中，光互聯主要解決處理器之間、機架之間的數據傳輸問題。而**論文提出的 “以光為中心”（optics-centric）架構，則通過光子中介層（photonic interposer）將處理器資源池（XPU pool）與內存資源池（memory pool）直接相連。**

這一架構的實際意義在於：**多個 AI 加速器可以共享一個大容量內存池，而非每個加速器各自配備獨立內存。這不僅提升了內存利用效率，也使 AI 基礎設施在模型規模持續增長時具備更靈活的擴展能力。**

Kyusang Lee 表示：“將光互聯延伸至內存接口，將突破計算芯片周圍的物理限制，解除對內存容量和電氣連接數量的約束。”

Hong 則補充道：“最大的優勢在於，通過提升數據移動效率，AI 系統可以更靈活地擴展。這最終為客户提供了更高效運營 AI 基礎設施的基礎。”

## 從 HBM 供應商到系統架構參與者

HBM 解決了 AI 加速器封裝內部的內存帶寬問題，是 SK 海力士過去幾年的核心競爭力所在。而 CPO 路線圖的發佈，意味着該公司正將技術佈局從單一組件延伸至系統級架構。

Hong 在採訪中明確表達了這一轉變：**“內存公司正在從提供單一組件的角色，演變為通過 CPO 等技術幫助提升客户整個系統競爭力的合作伙伴。”**

Kyusang Lee 也指出，學術界與產業界的合作在這一過程中不可或缺：“學術界擅長突破性能邊界，產業界則理解大規模部署的實際要求——包括製造良率、成本、散熱和供應鏈。將這兩種視角結合，才能制定出切實可行的路線圖。”

他同時坦承，商業化之路仍面臨重大挑戰：“從集成低功耗光子器件，到開發一致性協議、提升系統可靠性，挑戰依然顯著。關鍵在於將內存器件與控制器、光子組件和封裝作為一個集成系統進行協同設計。”

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