《CPO时代来临，光芯片封装正在寻找下一代精密定位方案》

——AI高速计算背后的纳米级光学制造挑战

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AI算力的下一场竞争，正在从芯片内部转向“芯片之间”

过去几年，人工智能的发展围绕一个核心展开：

计算能力。

更强的GPU。

更大的算力集群。

更复杂的大模型。

但是，当AI模型规模不断扩大，一个新的瓶颈正在出现：

GPU计算速度越来越快，但是数据传输速度正在成为新的限制。

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一台AI服务器内部，并不是只有一颗GPU工作。

大型训练集群可能包含：

• 数千颗GPU
• 高速交换网络
• 海量数据传输链路

这些GPU之间需要不断交换数据。

如果通信速度跟不上：

GPU计算能力无法完全释放。

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因此，未来AI基础设施竞争，不只是：

“谁拥有更强的计算芯片。”

还包括：

“谁能够让计算芯片之间的数据流动更快。”

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这也是为什么：

800G光模块。

1.6T光模块。

硅光技术。

CPO（Co-Packaged Optics，共封装光学）。

正在成为下一代数据中心的重要方向。

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一、为什么传统光模块正在面临新的挑战？

目前数据中心主要采用：

GPU

↓

电连接

↓

光模块

↓

光纤

这种方式已经支撑了多年高速通信。

但是随着AI算力提升，问题逐渐出现。

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1. 电互连损耗增加

高速数据传输依赖高速SerDes（串行器/解串器）。

随着速率提高：

信号损耗。

功耗。

散热压力。

都会增加。

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2. 芯片之间距离成为限制

过去：

GPU和光模块之间还有一定距离。

电信号需要经过：

封装。

PCB。

连接器。

距离越长：

损耗越明显。

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3. 数据中心功耗压力增加

AI服务器本身已经消耗大量电力。

如果通信部分功耗持续增加：

整体效率会下降。

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因此产业开始寻找新的方案：

让光离芯片更近。

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二、CPO到底改变了什么？

CPO：

Co-Packaged Optics。

中文：

共封装光学。

简单理解：

传统方案：

芯片负责计算，光模块负责通信，两者分开。

CPO方案：

光通信芯片直接靠近计算芯片，减少电信号传输距离。

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传统结构：

GPU芯片

↓

PCB电连接

↓

光模块

↓

光纤

CPO结构：

GPU

↓

光引擎

↓

光芯片

↓

光纤

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核心变化：

不是简单把光模块缩小。

而是：

把光通信能力进一步集成到计算系统内部。

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三、CPO最大的制造难点：如何让光精准连接？

很多人认为：

CPO最大的难点是：

芯片设计。

其实制造过程中，还有一个非常关键的问题：

光如何准确进入光波导和光纤？

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原因是：

光不像电信号。

它对位置误差非常敏感。

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例如：

单模光纤纤芯直径约：

9μm。

光真正传播的区域非常小。

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如果：

光芯片。

光波导。

光纤。

之间存在微小偏移。

结果可能导致：

• 光耦合效率下降
• 插入损耗增加
• 信号质量降低

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因此CPO制造需要：

光学主动对准技术（Active Alignment）

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四、光芯片封装为什么需要纳米级定位？

主动对准过程通常包括：

光源发射信号。

调整光纤或者光芯片位置。

实时检测光功率。

寻找最佳耦合位置。

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这个过程类似：

调整两个望远镜，让光轴完全重合。

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但是工业设备要求更高。

需要同时控制：

X方向。

Y方向。

Z方向。

角度。

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这意味着：

运动范围可能只有：

几个微米。

但是控制精度需要：

纳米级。

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这正是精密定位技术的核心场景。

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五、为什么压电驱动器成为光学精密定位的重要方案？

在光芯片封装设备中，通常不是一种执行器解决全部问题。

更常见的是：

粗定位 + 精定位。

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粗定位：

使用：

电机。

丝杆。

机械平台。

负责：

毫米级移动。

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精定位：

使用：

压电驱动器。

负责：

微米到纳米级调整。

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这种组合类似：

开车停车。

汽车负责快速到达停车位。

最后几厘米：

需要精准控制。

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六、PZT压电驱动器在CPO中的技术优势

1. 高分辨率定位

压电陶瓷通过逆压电效应产生微小形变。

没有复杂机械传动结构。

因此可以实现：

高分辨率位移控制。

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2. 高刚度保持能力

光芯片封装完成后：

位置稳定非常重要。

如果长期发生微小漂移：

会影响光学性能。

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压电执行器具有较高刚度。

适合精密定位后的保持。

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3. 快速响应能力

主动对准过程需要不断寻找最佳位置。

响应速度越快：

设备调试效率越高。

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4. 小型化能力

CPO本身的发展方向：

就是更高集成度。

更小空间。

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压电驱动器体积小。

适合集成到精密光机设备中。

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七、CPO产业发展，会给压电带来什么机会？

根据LightCounting、Omdia等机构对于高速光通信市场的研究，AI数据中心正在推动800G、1.6T以及未来更高速率光互连的发展。

同时，Yole Intelligence长期跟踪硅光、光子集成和先进封装技术的发展趋势，指出光子集成对于高精度封装和测试设备提出了更高要求。

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但是需要注意：

CPO并不意味着所有光模块都会马上采用压电。

压电真正有机会进入的环节，是：

对定位精度要求极高的制造和测试设备。

例如：

• 光芯片耦合设备
• 光纤阵列对准设备
• 精密光学测试平台
• 高端封装设备

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我的判断：

未来高速光通信竞争，不只是比：

光芯片性能。

通信速率。

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还会比：

谁能够更精准、更稳定地制造这些光学器件。

而精密运动能力，将成为其中的重要基础。

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八、未来光通信制造中的“小器件竞争”

过去：

大家关注：

GPU。

交换芯片。

光模块。

未来：

随着系统集成程度提高，

越来越多竞争会转移到：

制造精度。

封装能力。

微运动控制。

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一颗高速光芯片能够发挥多少性能，

不仅取决于芯片本身。

也取决于：

它能否被精准连接。

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这也是压电驱动器的价值所在：

它并不是直接传输数据。

但它决定了：

数据传输链路能否达到极限性能。

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目前我也持续关注压电驱动器在：

高速光通信、

硅光封装、

半导体设备、

精密定位系统

等方向的应用变化。

如果你也关注CPO、光芯片封装、主动对准设备或者精密执行器选型，欢迎交流。

很多时候，一个产业真正的突破，并不只来自最显眼的核心芯片，也来自那些隐藏在制造过程中的关键器件。

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参考资料

1. LightCounting
   Optical Transceiver Market Forecast

2. Yole Intelligence
   Silicon Photonics and Photonic Integrated Circuit Market Reports

3. IEEE Photonics Technology Letters
   相关光耦合、光子封装研究论文

4. Optical Fiber Communication Conference (OFC)
   高速光互连技术报告

5. PI (Physik Instrumente)
   Piezo Nanopositioning Technology