市场研究公司在最新报告中说，人工智能的快速发展，尤其是大型语言模型和AI开发
市场研究市场Yole Group在最新报告中说，人工智能的快速发展，尤其是大型语言模型和AI开发的增长，促进了广泛的共包装（CPO）应用程序。人工智能工作负载对高带宽，低潜伏期和能源效率的需求更高，以将数百万GPU连接到超尺度数据中心或“ AI工厂”。基本驱动因素包括数据传输要求，能源效率，可扩展性和行业投资。在扩展网络中，CPO可以实现多年生，高宽带连接（例如在机架之间），并且消耗量降低和电力消耗，从而使其非常适合AI云网络架构以及以太网/Infiniband网络。在CPO技术较旧之前，可以在计算节点中使用可插入的光学模块。在扩大网络中，CPO替换了铜电缆，以提供更好的连接性能，更长的交付距离和较低的电气城市消费对于GPU之间或节点和开关之间的连贯性至关重要，尤其是在AI培训和高性能场景（HPC）中。最初的CPO部署将首先关注扩展网络，然后扩展到扩展网络。在2025年GTC会议中，NVIDIA发布了Spectrum-X和Quantum-X硅光子开关芯片，这标志着AI基础架构的CPO应用中的重要一步。这些开关使用CPO将GPU与1.6TBPS端口连接。 NVIDIA在鲁宾的建筑中采用了CPO技术，破坏了NVLINK限制，并更快，更具衡量的低强度互连来实现ANG。 Yole表示，CPO的市场价值在2024年为4600万美元，预计到2030年将达到81亿美元，年增长率高达137％。这种增长主要是通过从可插入的光学模块到CPO的转变为CPO，以及从铜电缆到光学通信，旨在应对权力的挑战，DENSITY，可伸缩性，带宽和交付距离。 CPO包含带有开关ASIC或处理器的光学模块，以实现较高的带宽，比例范围（云网络体系结构）和扩展 - UPS（AI/GPU群集）网络的高力相干性。 CPO供应链涵盖了许多链接，例如半导体晶圆厂，光电制造商，包装的服务提供者和光纤制造商（如下所示）。 CPO使用光子积分电路（PIC）与激光，调节器和波导相结合，以实现极好的转换光电信号。扩展网络使用标准照片来支持以太网的廉价开关，而扩展网络取决于定制的照片，以实现高容量的AI互连，例如NVLink，并通过PAM-4或NRZ调制技术实现每秒万亿件零件。 ASIC已根据TSMC的5NM和3NM过程进行移动，可确保良好的数据。在光子包装方面，2.5D（PLAC在同一基板上的 - 组装旁边）或3D（通过孔或EMIB堆叠）技术主要使用。 2.5D溶液具有高密度和简单结构的互联剂优势，但是在热的可伸缩性和耗散方面面临挑战。 3D解决方案减少了空间并降低了电力消耗，但制造业的复杂性更高。 ASIC/Photon chiplet边缘上的带宽密度是关键，并且光子间插孔器支持具有2D光学I/O的芯片，从而增加了密度，减少了延迟并简化了HPCS和数据中心的整合。 Yole认为，CPO不断出现以满足AI的需求，扩大规模集中在成本和规模上，而扩大规模侧重于性能和自定义，改变了连接数据中心的方式。同时。
