Quick Look
AI產業競爭轉向系統效率，高效率機櫃部署需GPU高速交換資料，光傳輸技術成焦點。AI資料中心迎「光銅並進」新架構，銅纜用於機櫃內短距離，光通訊用於跨機櫃長距離傳輸。貿聯-KY與佳必琪等廠商積極布局相關技術與產品。
AI-generated summary
Why It Matters
AI產業競爭從算力規模轉向系統效率，高效率機櫃部署需GPU高速交換資料，光傳輸技術成為關鍵。傳統銅纜架構面臨頻寬與距離限制，推動產業走向「光銅並進」新架構。
記者方韋傑／專題報導
隨著AI產業競爭正從單純追求算力規模，逐步轉向整體系統效率與架構優化。當AI工廠朝向高效率機櫃級分工部署發展，如何讓大量GPU高速交換資料，成為影響運算效能的關鍵因素，也讓光傳輸技術躍居下一波產業升級焦點。
輝達Vera Rubin傳輸機櫃助攻資料高速傳輸。（記者方韋傑攝）
AI資料中心 迎「光銅並進」新架構
事實上，自GB200平台推出後，市場便開始關注高速傳輸需求帶來的商機。隨著AI模型規模持續擴大，資料中心內部傳輸量呈倍數成長，傳統銅纜架構逐漸面臨頻寬與距離限制，推動產業走向「光銅並進」的新架構，也就是機櫃內短距離傳輸仍以高速銅纜為主，而跨機櫃、跨叢集的長距離傳輸則逐步導入光通訊技術。
線束大廠貿聯-KY（3665）董事長梁華哲說，AI基礎設施正快速朝向更高密度、更高功率及更大規模部署發展，公司持續強化高功率、高速資料傳輸及光互連整合能力，以支援下一代AI基礎設施與AI工廠建設需求。產品涵蓋高功率電力傳輸方案之外，也包括支援448Gbps、PCIe Gen6與Gen7，以及共同封裝光學架構等高速互連技術，瞄準未來1.6T以上傳輸需求。
另一方面，佳必琪（6197）則持續深化AI機櫃內部高電流傳輸布局，公司指出，Vera Rubin平台採用更高功率密度設計，對供電穩定性與空間配置提出更高要求，因此從設計階段即投入高電流線材與匯流排（Busbar）開發，協助客戶加速量產導入。
一手掌握經濟脈動 點我訂閱自由財經Youtube頻道
Open Questions
- 光通訊技術的具體導入時程為何？
- 銅纜與光通訊的成本效益比較為何？
