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定錨 EP006 - EP6-算力不缺,缺的是互聯:雷射晶片為何大缺貨?ft.Jing(2026-03-02)

📌 一句話摘要

AI發展瓶頸從算力轉移至互聯,光通訊產業因此解鎖升級,雷射晶片供不應求成為主要問題,而交換晶片、光模組的技術升級也隨之加快。

📈 提及的公司與股票

公司/股票代號相關數據展望/評論
LumintenN/AN/A法說會顯示雷射晶片持續大幅供不應求
CoherentN/AN/A法說會顯示雷射晶片持續大幅供不應求
FibonetN/AN/A法說會顯示雷射晶片持續大幅供不應求
AXTN/AN/A法說會顯示雷射晶片持續大幅供不應求
FabrinetN/AN/A有相關電話會議摘要,可於網站參考
LumentumN/AN/A有相關電話會議摘要,可於網站參考
GoogleN/AN/A推出全光交換器,相關報告可於網站參考

🎯 重點整理

  1. 光通訊產業演變: 早期服務於電信與網際網路基礎建設,現在因AI發展,重點轉向解決資料中心內晶片間高速資料交換問題。
  2. AI資料中心需求轉變: 過去資料中心壓力在於對外服務,現在AI訓練強調內部晶片間的同步交換,資料中心內部流量暴增。
  3. 互聯是新瓶頸: 單一晶片算力強,但資料傳輸成為限制,光互聯因低耗損、低延遲成為主流。
  4. 元件關鍵: 光模組核心元件為LD雷射二極體與PD光電二極體,負責電訊號與光訊號的轉換。
  5. 雷射晶片供應瓶頸: EML與CW Laser兩種技術路線,EML製程複雜、良率難控制;光炸站點、雷射功率要求提升、供應商集中都導致擴產困難。

📝 詳細內容

話題一:光通訊產業的演變與AI帶來的需求轉變

  • 光通訊早期服務於電信與網際網路基礎建設,近年因AI發展,焦點轉向資料中心內晶片間高速資料交換。
  • AI初期著重單一晶片算力,但現今效率提升受限於延遲與頻寬,互聯成為關鍵。
  • AI資料中心內部流量暴增,晶片間需同步交換參數、資料,傳統銅線連接接近物理極限。

話題二:雷射晶片與光模組的技術與挑戰

  • 光模組核心元件為LD雷射二極體與PD光電二極體,負責電訊號與光訊號的轉換。
  • EML與CW Laser為兩種雷射技術路線,EML整合發光與調變,成本較高但訊號品質好;CW Laser則無調變器,成本較低。
  • 雷射晶片供應緊張原因:EML製程複雜、良率難控制、E-beam機台交期長、AI資料中心對雷射功率要求提升、供應商集中。

💡 金句

“現在的AI資料中心,比的是整體系統的合作效率,晶片像是引擎,但是如果沒有足夠寬敞且順暢的道路,引擎再強,我也跑得不夠快。因此光通訊正是為了AI時代鋪設的高速公路。”

🔮 展望與預測

  • 隨著AI算力平台升級,高速光連接部數量與總需求頻寬持續增加。
  • 交換器晶片將從25.6T、51.2T升級至102.4T,光模組將從400G升級至800G、1.6T。
  • 資料中心部署將呈現分散式,將進一步帶動光模組與光線部署數量的快速成長。
  • AI資料中心對互聯效率的需求將持續提升,光通訊產業將迎來長期成長機會。

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