近日，日本科技獨角獸公司Spiber發佈的一份公告顯示，軟銀集團董事長孫正義的女兒亮相其中。

根據Spiber發佈的公告，其已與川名麻耶（Maya Kawana）簽署業務支援相關協議。待協議生效前提條件滿足後，川名麻耶將於2026年上半年開展相關支援工作。相關支援實施後，Spiber將繼續借助與川名女士業務的協同效應，追求進一步的發展與價值創造。

在公告中，川名麻耶簡介赫然寫著：1981年4月，作為孫正義長女出生。其他經歷包括：2004年加入高盛日本，2008年加入青羽BBT，2017年加入Afiniti日本分公司，2019年12月創立BOLD株式會社（BOLD Inc.），擔任首席執行長；2025年先後擔任Design Future Japan和Ai ROBOTICS的外部董事。

川名麻耶強調，她選擇公開個人背景，旨在明確表明她與Spiber的合作基於長期視角，而非受首次公開募股（IPO）或企業併購（M&A）等短期資本收益驅動。這使她能夠全身心投入，助力Spiber成長為全球生物創業領域的領軍企業，並為實現這一目標做出深思熟慮、及時有效的決策。

在孫正義本人年近7旬的背景下，這份公告也罕見提供了軟銀潛在繼承人的資訊。

公開資料顯示，孫正義生於1957年，1978年就讀加州伯克利大學期間與同學大野由美結婚。1980年3月畢業後，拿著通過發明“多語種翻譯機”賣給夏普公司的1億日元回到日本，並於次年9月創立軟銀。

過去幾十年裡，孫正義幾乎從不公開談論家庭，所以外界只知道他有兩個女兒，長女曾在高盛工作，除此以外一無所知。

雖然川名麻耶履歷光鮮，但她目前在軟銀集團內部並未擔任任何職位，能否成為軟銀集團的接班人仍不得而知。孫正義目前擔任軟銀集團董事長和CEO，但2022年孫正義就宣佈退出該公司的日常經營，聚焦人工智慧業務。  (每日經濟新聞)

每年秋季，全球知名研究機構 Gartner 都會發佈下一年的十大戰略技術趨勢報告，這份報告已成為企業 CIO 和技術領袖規劃未來的重要參考。近日，Gartner正式發佈了《2026年十大戰略技術趨勢》，指出 2026 年將是技術變革的關鍵轉折點——顛覆、創新與風險以前所未有的速度平行，AI 不再是可選，而是核心驅動力。

這份報告強調，在一個AI驅動的高度互聯世界中，單一技術能力已不足以應對複雜挑戰。趨勢之間緊密交織，企業需要同時關注基礎設施建構、智能系統編排以及安全信任治理。Gartner將十大趨勢歸為三大主題：架構者（建構強大AI基礎）、整合者（智能應用與協作）、守衛者（價值保護與風險管理）。這些趨勢不僅技術性強，更關乎業務轉型與負責任創新。

下面，我們用通俗語言一一解讀這十大趨勢，幫助大家理解它們是什麼、為什麼重要，以及對企業和普通人的影響。

傳統軟體開發依賴大團隊和專業編碼人員，未來將徹底改變。AI 原生開發平台 利用生成式 AI，讓小團隊甚至非技術領域的專家快速建構應用，只需AI輔助和安全護欄。到 2030 年，80% 的企業將把大型開發團隊轉變為 AI 賦能的敏捷小隊。這大大降低開發門檻，加速創新落地，讓更多業務想法變成現實，但也需要注重治理以避免風險。

AI 超級計算平台像是一個超級大腦，能整合 CPU、GPU、AI 專用晶片甚至神經形態計算，處理海量資料和複雜任務。它能在醫療領域幾周內模擬新藥、金融領域最佳化風險模型，或公用事業預測天氣最佳化電網。到 2028 年，超過 40% 的領先企業將在關鍵業務中使用這種混合計算架構。它推動效率和創新，但企業需管理成本和複雜性。

資料隱私越來越重要，尤其在雲端或跨境合作中。機密計算通過硬體級隔離，確保資料處理過程不被窺視，即使在不可信環境中也安全。特別適合監管嚴格的行業，如金融或醫療。到 2029 年，75% 以上的非可信基礎設施操作將採用它。這讓企業更放心共享資料，促進協作，同時提升合規性。

就像一個AI團隊，多個代理互相協作完成複雜任務。多智能體系統讓每個代理專注特定角色，通過互動實現整體目標，比如在供應鏈中預測需求並最佳化物流。這種模組化設計可復用、降低風險、加快交付。它將自動化業務流程，提升團隊效率，讓人與 AI 更好合作，雖無具體預測，但將成為 2026 年主流。

通用大模型強大，但專業場景常不夠精準。特定領域語言模型，DSLM基於特定行業資料訓練，如醫療或製造，提供更高精準性、合規性和更低成本。到 2028 年，企業一半以上的生成式 AI 模型將轉向領域特定。這意味著AI會更“專業”，決策更可靠，適用於需要深層上下文的代理系統。

AI不再侷限於數字世界，而是融入現實。物理 AI為機器人、無人機和智能裝置注入感知、決策和行動能力，比如工廠機器人自主適應環境，或農業裝置精準操作。它將革新製造業和物流，但要求跨IT、營運和工程的新技能。雖無具體預測，但這會推動自動化，提升安全和效率，同時需管理就業影響。

過去的安全是事後補救，未來是提前防範。前置式主動網路安全用 AI 預測威脅，在攻擊前阻斷或誤導敵人。到 2030 年，這類主動防禦將佔企業安全支出的一半。它從被動轉向主動，大幅減少損失，尤其在 AI 時代威脅激增的環境中，幫助企業保護網路、資料和系統。

AI 內容氾濫，如何證明真實性？數字溯源通過軟體物料清單、數字水印等追蹤來源和完整性，驗證軟體、資料和媒體。到 2029 年，未投資此領域的企業可能面臨數十億美元的合規罰款。它建構數字信任，特別在供應鏈和媒體領域，確保第三方程式碼和AI輸出可靠。

隨著 AI 應用增多，風險如提示注入或資料洩露也隨之而來。AI安全平台提供統一監控和防護，覆蓋第三方和自訂 AI，強制執行策略。到 2028 年，超過 50% 的企業將採用它。這幫助 CIO 建立安全邊界，保護 AI 投資，避免潛在漏洞。

地緣政治不確定性上升，企業開始將資料和應用從全球公有雲遷回本地或主權雲。地緣回遷增強資料主權、合規和控制，贏得客戶信任。到 2030 年，歐洲和中東 75% 以上的企業將完成回遷，從 2025 年的不到 5% 大幅增長。反映出企業在動盪世界中尋求穩定。

Gartner2026 年十大趨勢清晰傳遞一個訊號——AI 正重塑一切，從計算基礎到物理世界，從開發效率到安全治理。企業如果現在行動，就能抓住創新浪潮。建議企業領袖盡快評估自身準備度，投資關鍵領域，推動負責任的 AI 轉型。未來已來，你準備好了嗎？ (AI資訊風向)

據韓聯社報導，SOCAMM2 競爭升溫，三星已經向輝達交付了 SOCAMM2 的樣品，2026 年初會擴大該產品的產能。

SOCAMM2（小型輪廓壓縮附加記憶體模組）每個模組包含四個LPDDR模組，大幅提升頻寬、降低功耗。其模組化設計便於更換和升級，無需直接銲接LPDDR到主機板上。

這種技術和HBM都是為高性能場景（比如 AI 晶片）設計的記憶體方案，只是技術路徑不同 ——HBM 走 “堆疊提頻寬”，SOCAMM2 走 “整合 LPDDR 提能效 + 靈活性”，而輝達是當前這兩種技術的核心需求方。

韓聯社報導，除了輝達以外的其他主要客戶也對SOCAMM2表現出強烈興趣，美光等儲存廠也在跟進這一技術。SOCAMM2預計將為NVIDIA的下一代AI晶片Vera Rubin提供動力。與此同時，ZDNet表示三星SOCAMM2預計將在2026年初全面進入量產，並補充說該模組基於1b（第五代10nm級）DRAM 開發，目前正在進行質量測試。 (銳芯聞)

在AI基礎設施被資本與產業合力推向發展高潮的當下，凡是與“光”“互聯”“頻寬”“功耗”掛鉤的技術方向，都極易被貼上“下一代核心技術”的標籤，迅速成為市場追逐的焦點，其中共封裝光學（CPO），正是這股熱潮中最具代表性的存在。

然而，就在行業對 CPO 的討論熱度節節攀升之際，博通首席執行長陳福陽（Hock Tan）卻在2025 財年第四季度財報電話會議上，為這股狂熱情緒澆下一盆冷水。

“矽光子學在短期內不會在資料中心發揮實質性作用。”

陳福陽並未簡單粗暴地否定這項先進技術地未來，他在後續問答中解釋，矽光子、CPO 絕非對現有技術的“跳躍式”替代方案，而是需要在既有互聯技術路徑的潛力被徹底榨乾後，才會被產業被動啟用的終極選擇。他將整個互聯技術的演進邏輯清晰梳理：首先是機架級銅互聯的規模化落地，隨後是可插拔光模組（Pluggable Optics）的持續迭代升級，唯有當這兩條技術路徑均觸及物理性能與經濟成本的雙重極限，矽光子 / CPO 才會真正成為行業剛需。

“這一天一定會到來，但不是現在。”

當然，給CPO降溫的並非只有博通一家。在最新的巴克萊第 23 屆全球技術大會上，包括Arista、Credo、Marvell、Astera、Lumentum在內的一眾行業頭部企業，均傳遞出了相似的聲音。

從“算力不足”到“互聯焦慮”

事實上，過去幾年裡，AI行業已經逐漸走出了早“單純堆算力的階段。即便是輝達這樣的算力王者，也在有意淡化對單點計算性能的強調，轉而反覆突出互聯、網路以及系統級架構的重要性——因為在大模型時代，真正決定上限的，早已不只是晶片本身。

隨著模型參數規模與叢集規模同步呈指數級擴張，AI叢集的核心瓶頸也開始悄然從計算能力轉向互聯能力。此時考驗行業巨頭的，已不再只是能否豪擲重金採購更多GPU，而是如何在超大規模系統中實現高效互聯：通訊效率是否足夠高、延遲是否可控、系統能否穩定協同運行，正逐步成為決定算力能否“用得起來”的關鍵因素。

行業顯然早已預見到這一變化。博通首席執行長陳福陽在財報電話會議中透露，其客戶正在規劃和部署規模超過10萬顆GPU的超大型AI叢集；而Arista在技術大會上進一步指出，行業內部討論的目標，已經指向百萬GPU等級的叢集架構。多位產業領袖的判斷趨於一致：當AI叢集規模從數千顆GPU擴展到數十萬、乃至百萬等級時，網路不再只是“頻寬夠不夠”的問題，而是演變為一整套系統性挑戰——包括互聯可靠性、功耗上限、可維護性以及整體部署節奏。

正因如此，過去一年中，巨頭們反覆強調的關鍵詞也發生了明顯變化：

Scale-Out（橫向擴展）、Scale-Up（縱向擴展）、Scale-Across（跨域擴展），以及功耗牆、鏈路可靠性、系統級協同設計……這些看似偏“工程化”的概念，實則標誌著行業對AI基礎設施瓶頸認知的一次深刻轉向——AI的競爭重心，正在從算力本身，全面邁向互聯與系統能力。

首先來說橫向擴展（Scale-Out），這一概念往往稱為叢集系統，通過增加獨立的伺服器來分散工作負載，從而提高計算容量，類似於輝達InfiniBand。

對於巨頭而言，橫向擴展目前似乎還用不到CPO。

博通陳福陽的表態最具代表性：800G可插拔技術於2022年推出，增長周期將持續至2026年；1.6T產品已進入量產，預計增長至少持續到2029年；3.2T技術已完成展示。“未來5-7年，可插拔光模組仍將佔據主導地位，這也是橫向擴展領域的CPO技術尚未被廣泛採用的原因。”

Lumentum的袁武鵬進一步細化了2026年的市場結構預測：光連接埠總量將達到6000萬-7000萬個，同比增長接近翻倍。其中800G連接埠約佔55%-60%，1.6T連接埠約佔15%-20%。這一資料表明，即便1.6T技術已經就緒，800G仍將是2026年的絕對主流，行業並未出現“激進躍遷”。

Marvell首席營運官Chris Koopmans的觀點進一步強化了這一判斷：“橫向擴展領域的CPO技術最終會到來，但仍需數年時間。在傳輸距離較長、需要互操作的市場中，可插拔產品的採用速度較慢。”他特別指出，客戶已經完成400G產品的軟體認證，當800G產品推出後，從400G向800G的遷移“幾乎是即時完成的”，新部署項目迅速採用了800G解決方案——這正是軟體預認證帶來的生態優勢，也是可插拔架構的核心護城河。

Arista也強調，在1.6T速率下，“我們仍然有信心實現低功耗光模組（LPO）的穩定運行；同時，共封裝銅纜（CPO）等技術也在評估之中，這些都是潛在的差異化優勢。率先推出下一代速率產品並快速實現商業化，是我們的核心差異化策略之一。”

縱向擴展（Scale-up）專注於升級單台伺服器或基於機箱的系統，通過向現有系統增加晶片來提升算力，它曾被視為CPO技術的“第一戰場”，是CPO最有希望應用的場景。

但在這個最需要CPO的場景中，量產時間表也被大幅推遲。

CPO的急先鋒Marvell收購Celestial AI後給出了新的營收目標：2027年底年化營收達5億美元，2028年底翻倍至10億美元。其解釋道，這一時間表主要基於首款產品和首個客戶的落地情況。Celestial AI帶來的16太位元芯粒產品，其性能是橫向擴展領域最先進1.6T產品的10倍，具有完全不同的外形尺寸、密度、頻寬和技術特性——但即便如此，大規模商業部署仍被推遲至2027-2028年。

Astera Labs的Jitendra Mohan給出了更為詳細的時間預判：“隨著系統複雜度提升、資料速率增長，以及客戶希望將縱向擴展領域從1個機櫃擴展到2-4個機櫃，轉向光學技術將成為必然選擇。我們與客戶就這一交匯點展開了深入合作，預計將在2028-2029年實現大規模部署。但光學技術的部署不會一蹴而就，2027年將進行一些測試性部署，為2028年的大規模部署做準備。”

為什麼即便是最需要的場景，CPO應用時間表也被推遲？

Lumentum的袁武鵬給出了供應鏈視角的解釋：“CPO供應鏈仍相對較新，需要時間來提升產能以支援大規模需求。因此，當前的供應限制並非源於基礎產能不足，而是因為供應鏈尚不成熟，供應商需要時間來適應需求增長。”

Credo的CEO Bill Brennan則從產能角度分析：“縱向擴展場景的需求將是現有需求的數倍。我們目前已經在積極擴大產能，而縱向擴展場景將進一步大幅提升產能需求。這需要整個行業的共同努力，我們正在與多個客戶就此展開溝通，並已開始相關工作。”

更深層的原因，是各種過渡方案的生命力超出預期。

Astera Labs的Mohan坦言：“客戶之所以不願轉向光學，是因為光學技術需要更高的功耗和成本。”

而博通則強調：“我們認為CPO是正確的技術方向，但我們不確定這些產品是否會完全部署，因為我們的工程師和行業同行會儘可能通過機櫃內銅纜和可插拔光模組實現縱向擴展，只有當可插拔光模組和銅纜都無法滿足需求時，矽光子技術才會成為必然選擇。”

對於巨頭而言，功耗和可靠性正是他們遲遲不願意全面擁抱CPO的重要原因之一。

Credo的Bill Brennan用具體案例闡釋了這一挑戰的嚴重性：xAI原本使用基於雷射的光模組連接18個機櫃的叢集，後來計畫遷移到液冷設施，將機櫃數量從18個壓縮到6個。團隊向Credo提出：“如果你們能生產7米長的線纜，我們就能建構一個‘零中斷’叢集。”因為銅纜解決方案的可靠性眾所周知，是絕對穩定的。

“零中斷”這個概唸給了行業巨大啟發。Bill Brennan指出，從那時起，Credo的團隊開始重點攻克可靠性難題，“尤其是針對GPU與第一級交換機（T0）之間的鏈路。我們最近推出的所有產品，其差異化優勢核心都圍繞可靠性展開。”

在巨頭看來，互聯技術首先要可靠可控，而非一味追求極限性能；可預測、可診斷、可維護，往往比“理論最優”更重要。

Lumentum的袁武鵬在談到ZeroFlap光學解決方案時，詳細闡述了這一理念的技術實現。他指出，甲骨文與xAI一樣面臨鏈路中斷問題，但他們的鏈路長度遠超7米，只能採用基於雷射的光模組。Lumentum的方案核心是：在鏈路中斷髮生前識別潛在風險，並通過主動干預加以緩解。

具體而言，Lumentum重新設計了定製化光學DSP，使其能夠在帶內（in-band）通訊——即在傳輸高速資料的同時，實現DSP之間的雙向通訊，傳輸遙測資料。然後將試點軟體進行深度整合，將原始資料轉化為可用的遙測資料；再通過交換機SDK實現與客戶網路的整合。“如今，我們能夠為客戶提供即時、持續的遙測資料，包括訊號強度與接收靈敏度、前置誤位元率、後置技術直方圖等；還能識別靜電放電（ESD）損壞、檢測光纖上的灰塵。這一解決方案遠超傳統雷射光模組的系統級能力。”

就目前而言，短距互聯的可靠性上限，依然掌握在銅纜/ AEC手中，CPO並非替代者，其優勢更多來自距離、密度和系統可觀測性。

Arista在演講中還提到了功耗這一行業關注的核心問題。“我們產品的功耗通常比同類產品低約25%——當大規模部署產品時，這一優勢將尤為顯著。當前，功耗是行業關注的核心問題之一，低功耗交換機無疑具備很強的市場吸引力。”

值得關注的是，LPO、AEC、ALC等過渡方案也在持續蠶食、分流原本被寄望於CPO的應用空間。越來越多廠商在實踐中形成了一種微妙的共識：現有互聯生態遠未觸及邊界，CPO並非唯一答案，也不是當下的終局。

LPO（線性驅動可插拔光模組）被視為一種替代方案。Arista稱，LPO技術“可以說是Arista向行業輸出的前瞻性創新”，其聯合創始人Andy Bechtolsheim提出了這一概念，並推動行業廣泛採用。“目前，800G速率的LPO光模組已實現大規模部署，該技術為客戶帶來了顯著的成本優勢：由於無需數字訊號處理器（DSP），資本支出更低；同時功耗更低，營運支出也相應減少，客戶可以將節省的功耗預算用於部署更多計算裝置。我們有信心在1.6T速率下實現LPO技術的穩定運行。”

LPO的邏輯是“去DSP → 降功耗、降成本”，對交換機與光模組廠商來說，這是“架構最佳化”，而非“生態重構”，相對應的，AEC（有源電纜元件）與ALC（有源光纜）的邏輯則是在2–30米這個最密集、最關鍵的互聯區間，提供接近銅纜的可靠性 + 接近光學的頻寬。

Credo的Bill Brennan強調，AEC在資料中心的應用場景非常廣泛，“除了多種解決connectivity問題的方案外，無論是後端網路的橫向擴展/縱向擴展交換機機櫃、前端連接，都存在大量超越標準的創新機會。因此，AEC領域將持續湧現更多創新。”他特別指出，Credo的獨特之處在於開創了這個市場，且“必須深入產業鏈各個環節，對產品的每一個方面都承擔責任”——這種端到端掌控能力，構成了難以踰越的競爭壁壘。

Marvell推出的“黃金線纜計畫”，正是AEC這一邏輯的延伸。Marvell的Chris Koopmans指出，線纜產品與光模組本質上沒有區別，超大規模客戶希望實現多源供應。“我們的‘黃金線纜計畫’本質上是一個完整的參考設計，向相關企業展示如何打造符合要求的產品。之所以能實現這一點，是因為我們的DSP在PAM4技術方面性能強勁、功能強大，能夠適配各類線纜——我們無需端到端控制和定義整個產品，而這正是客戶想要的。”

ALC技術則是另一個重要方向。Credo的Bill Brennan指出，當行業最終需要CPO替代方案時，“我們在ALC中投入的微LED技術將直接應用於近封裝光學（near-package optics），其功耗僅為CPO的1/3，且無需像當前展會上展示的那樣採用複雜的交換機設計。因此，我們認為當行業最終需要CPO替代方案時，我們的技術路徑將更具優勢。”

綜合多家公司的表態，CPO面臨的挑戰高度一致，且集中在工程與商業層面而非技術可行性。

可維護性是最突出的痛點。Lumentum的袁武鵬直言，CPO技術“經過多代演進，其核心目標是降低成本和功耗。目前行業仍在解決可維護性等相關問題，我們相信隨著技術成熟，CPO將得到廣泛應用。”博通的陳福陽更明確指出CPO的三大根本缺陷：“從成本來看，CPO肯定更貴；從可靠性來看，基於雷射的CPO遠不如現有技術；從功耗來看，它也不是當前討論的所有技術中最低的。這些缺陷導致CPO遲遲未能量產。”

系統設計複雜度是另一重障礙。Marvell的Chris Koopmans指出，縱向擴展領域所需的光互聯技術是一種完全不同的技術類型，必須直接與千瓦級XPU和交換機共封裝，具有完全不同的外形尺寸、密度、頻寬和技術特性。Astera Labs的Jitendra Mohan補充道，光鏈路由三個元件構成：電積體電路（EIC）、光子積體電路（PIC）和連接器——“連接器是關鍵元件，負責將光子積體電路的光輸出耦合到光纖，目前限制了光學技術的規模化（量產數百萬EIC和PIC相對容易，但可靠地連接光纖等環節面臨挑戰）。”

成本結構不確定性困擾著所有參與者。博通的判斷最為直接：“從成本來看，CPO肯定更貴。”這不是便宜的光模組，而是昂貴的系統工程——散熱、供電、測試、維修全部需要重構。

除此之外，生態尚未形成，需要交換機、光學、封裝、軟體協同成熟。Lumentum的袁武鵬在談到橫向擴展CPO時指出，“客戶的機會成本非常高，所有項目都需要即時產能爬坡，他們沒有時間去認證新的供應商。”而對於新技術，這種生態成熟度的建立需要多年時間。

為什麼超大規模雲廠商不著急？

有趣的是，即便是技術最激進、資金最充裕的超大規模雲廠商，對CPO的態度也異常謹慎。

Lumentum的袁武鵬給出了一線觀察：“目前，客戶仍然更傾向於依賴現有的供應鏈，因為他們已經建立了高度的信任——知道這些供應商能夠實現產能爬坡，且產品可靠性、質量都有保障，而這種信任需要時間積累。尤其是現在，客戶的機會成本非常高，所有項目都需要即時產能爬坡，他們沒有時間去認證新的供應商。”

這透露出了一個行業關鍵矛盾：CPO技術的部署窗口，與超大規模客戶的部署節奏存在根本性錯配。

Arista的Hardev Singh在談到雲客戶需求時指出：“二級雲廠商和企業客戶的合作模式略有不同：這些客戶有明確的需求和上市時間要求，他們關心的是‘供應商是否能提供現成的網路解決方案，快速部署並投入使用’。而與超大規模雲廠商的合作則完全不同——他們始終追求前沿技術，傾向於採用尖端創新方案。”

但即便是“始終追求前沿技術”的超大規模雲廠商，在面對CPO時也表現出了審慎態度。原因何在？

第一，可靠性要求極高，容錯空間為零。Credo的Bill Brennan反覆強調：“在超大規模客戶使用的任何人工智慧系統中，除了XPUs等定製加速器，還包含大量其他元件，因此我們認為以系統形式銷售並對整個系統承擔全部責任是合理的。”而CPO技術一旦出現問題，是“整板級風險”，遠超可插拔光模組的故障隔離能力。

第二，維運體系的慣性巨大。Lumentum的袁武鵬指出，所有超大規模雲廠商“都擁有自己的網路團隊”，已經建立了完善的認證、測試、維運流程。Marvell的Chris Koopmans補充道：“客戶的認證周期通常在一年前就已啟動，即使後來推出性能合格的產品，要在多個模組生態系統、多種雷射類型以及所有超大規模客戶要求的特定外形尺寸中完成認證，也需要很長時間。而如今，客戶最關注的首要因素是上市時間。”

第三，供應鏈安全優先於技術領先。博通陳福陽在財報會議上強調：“隨著需求增長和創新封裝的需求提升，封裝已成為一項極具技術性的挑戰。建設新加坡工廠的核心目的是部分內部化先進封裝產能——我們認為，基於強勁的需求，內部化封裝不僅能最佳化成本，更能保障供應鏈安全和交付穩定性。”而CPO技術的供應鏈成熟度，遠低於可插拔光模組。

第四，架構靈活性需求強烈。Astera Labs的Jitendra Mohan指出：“目前，許多客戶仍在規劃整體架構。如果將所有功能都整合到單片晶片中，客戶現在就必須做出決策。但在行業標準尚未最終確定、另一端的交換機尚未推出的情況下，誰會冒險將所有賭注押在某一種協議上？”而可插拔架構恰恰提供了這種靈活性。

Marvell的Chris Koopmans總結道：“歸根結底，我們需要評估每個機會：我們的角色是什麼？客戶是否要求我們這樣做？我們能帶來什麼差異化價值？以及我們在該領域能否獲得可持續的競爭優勢？目前，客戶要求我們專注於PCI Express及其向UALink的轉型——這對我們來說是一個巨大的機會，因此我們的重點在此。”

對於行業而言，CPO更像是互聯體系的“最後一公里”技術，而非下一代架構的默認選項。它解決的是現有技術路徑徹底失效之後的問題，而不是當下迫在眉睫的瓶頸。

這一判斷，在博通首席執行長陳福陽的表態中得到了高度概括。他直言：“未來某個時刻，矽光子學將會成為實現高速傳輸的唯一途徑，屆時它的重要性便會凸顯，但我們目前還未到那個階段。只有當可插拔光模組技術也無法滿足需求時，矽光子學才會成為最終的解決方案。這一天終將到來，我們也已做好準備，只是不會很快實現。”

換言之，CPO是終極解法之一，但不是當前階段的最優解。

因此，在相當長的一段時間內，LPO、AEC、ALC 以及ZR光模組仍將承擔資料中心互聯的主力角色。相比之下，CPO的應用場景將更加收斂——主要集中在極高連接埠密度、極端功耗約束、以及現有架構已經“無解”的特定系統中，而非大規模鋪開。

多家廠商給出的技術路線與時間表，也印證了這一判斷。Arista的Hardev Singh明確表示，LPO的演進遠未結束：“我們有信心在1.6T速率下實現LPO技術的穩定運行，目前相關研發工作正在推進中。”

Credo首席執行長Bill Brennan則從另一條路徑給出了更具“反直覺”的判斷：“我們在ALC中投入的微LED技術將直接應用於近封裝光學，其功耗僅為CPO的三分之一，且無需複雜的交換機設計。因此，我們認為，當行業最終需要CPO替代方案時，我們的技術路徑將更具優勢。”

在時間節點上，行業的判斷也正在逐步收斂：

2026年：800G仍佔主導，1.6T開始放量，LPO / AEC持續增長

2027年：1.6T成為主流，CPO進入小規模測試與驗證階段

2028年及以後：CPO在特定場景（主要是縱向擴展的高密度系統）中開始規模化部署

Lumentum的袁武鵬對這一節奏給出了相對激進、但依然謹慎的預測：“到2027–2028年左右，首批採用CPO的客戶中，約有40%–50%的交換機將基於CPO技術。但這一判斷仍存在較大不確定性，客戶也在根據自身業務節奏進行評估。”

Astera Labs的Jitendra Mohan則給出了幾乎一致的判斷：“我們預計將在 2028–2029 年實現大規模部署。光學技術的演進不會一蹴而就，2027 年更多是測試性部署，為後續放量做準備。”

由此，真正的問題已經不再是“要不要 CPO？”，而是“在什麼條件下，現有方案真的不夠用了？”

Marvell光學與互聯業務負責人Chris Koopmans給出了最務實的回答：“歸根結底，客戶在光學技術選擇上存在很大分歧。我們的理念不是強迫客戶接受某一種路徑，而是支援他們的選擇——如果客戶希望將其指定的光子技術與我們的電晶片和封裝方案結合，我們會非常樂意配合。”

這或許正是理解當前CPO討論熱度與實際部署節奏錯位的關鍵所在：在PPT裡，CPO非常重要；在機房裡，它並不緊急。

行業真正需要的，不是技術可行性證明，而是系統必要性證明。只有當 LPO、AEC、ALC等路徑在功耗、密度、可靠性上同時觸頂，CPO才會從未來選項轉變為當下必需。

而從當前幾乎所有行業巨頭的共同表態來看，那個時刻，還沒有到來。 (半導體行業觀察)

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