AI推動光通訊新戰場　Scale Out成資料中心核心模式

根據《TechNews》轉引市調機構 TrendForce 的最新報告，人工智慧應用的快速崛起，正大幅推升高速度光通訊的需求。隨著 AI 伺服器與資料中心架構持續演進，產業逐步形成三種擴展模式：Scale Up、Scale Out 與 Scale Across。其中，由 Scale Out 帶動的光通訊模組市場，已被視為未來資料傳輸的主要戰場。

三種擴展模式與光通訊角色

AI 伺服器高度依賴 GPU、TPU 等處理器進行平行運算，並需透過高速互連交換結果，這使得「可擴展性」（Scalability）成為關鍵。從單一伺服器到數十甚至上百台伺服器集群，必須仰賴不同層級的資料傳輸技術支撐。

在三大模式中，Scale Up 著重於伺服器機架內的高速連結，主要使用銅傳輸；Scale Across 則是 NVIDIA 提出的新概念，專注於跨資料中心的長距離連線，完全依賴光纖而不涉及 CPU 矽光技術。相較之下，Scale Out 強調跨伺服器的平行運算，能支持大規模數據吞吐與近乎無限的擴展能力，必須仰賴不同距離與速率的光通訊模組。值得注意的是，即便在 Scale Up 架構下，光通訊的需求也在顯著增加。

TrendForce 指出，台灣憑藉完整的半導體生態系，結合 矽光子（Silicon Photonics）、IC 設計與晶圓代工 優勢，在 AI 帶動的光通訊轉型中，有望扮演全球關鍵角色。這不僅是技術的演進，更是產業結構的重塑：誰能在 Scale Out 的光模組市場搶得先機，就可能掌握 AI 時代的資料傳輸主導權。（原文出處）