海力士把光搬進封裝？
8月20日， $SK海力士 (SKHY.US)$ 與弗吉尼亞大學等機構的研究人員在頂級科學期刊《自然·電子學》（Nature Electronics）聯合發表論文，系統闡述了共封裝光學（CPO）技術在高性能計算與AI領域的發展路線圖。這是 $SK海力士 (000660.KR)$ 首次在該級別期刊公開其AI互聯架構的技術藍圖。
與一般的新品發布不同，這篇論文討論的不只是某一款光引擎，而是將內存、處理器、光互聯與先進封裝放進同一套系統架構：短期用CPO突破機架與機群之間的帶寬瓶頸，長期則把光互聯進一步延伸至內存介面，讓多個AI加速器共享一個大型內存池。
這也意味著，SK海力士的技術定位正在從HBM供應商，向下一代AI系統架構參與者延伸。
從晶片到系統，CPO是關鍵？
AI模型的訓練早已不侷限於單塊晶片或單台服務器，而是跨越由機架（Rack）和機群（Pod）組成的大規模網絡運行。在這種架構下，系統整體性能不僅取決於處理器與內存之間的連接效率，還高度依賴機架之間的數據傳輸速度。數據顯示，算力每兩年增長約3倍，而互聯帶寬同期僅增長約1.4倍。
這一剪刀差正是「帶寬墻」的來源。傳統銅線電氣互聯在短距離內仍具成本優勢，但隨著傳輸速度提升和距離增加，信號損耗和功耗急劇上升，需要越來越復雜的補償電路，延遲也隨之增大。
值得注意的是，這篇論文最值得關注的部分，不是現有CPO方案，而是其提出的「以光為中心」架構。現有方案中，光互聯主要解決處理器之間、機架之間的數據傳輸問題。而論文提出的「以光為中心」（optics-centric）架構，則通過光子中介層（photonic interposer）將處理器資源池（XPU pool）與內存資源池（memory pool）直接相連。
這一架構的實際意義在於：多個AI加速器可以共享一個大容量內存池，而非每個加速器各自配備獨立內存。這不僅提升了內存利用效率，也使AI基礎設施在模型規模持續增長時具備更靈活的擴展能力。
SK海力士為什麼要做CPO？
對SK海力士而言，這份路線圖的戰略意義可能比技術意義更大。HBM解決了AI加速器封裝內部的內存帶寬問題，是SK海力士過去幾年的核心競爭力所在。但隨著AI競爭從單顆GPU轉向整個叢集，客戶需要的已不只是更快的內存，而是更高效的系統級數據移動方案。
如果未來內存開始池化，內存廠商需要同時參與：內存器件與控製器設計；光互聯介面；一致性協議；光子中介層與先進封裝；散熱、良率及系統可靠性。
SK海力士的角色，也將從「向GPU廠商供應HBM」，逐步轉向「參與定義AI加速器如何連接和使用內存」。
這與公司近期佈局HBM、HBF及CPO的思路一脈相承：從提供單一記憶體產品，進一步延伸至AI數據移動與系統架構。
CPO產業鏈誰最受惠？
從產業鏈看，CPO涉及光引擎、外接光源、FAU光纖陣列、光路切換盒、連接器、先進封裝、測試及設備等多個環節，但不同公司的受益確定性並不相同。此前《輝達CPO交換機全面量產！AI網絡革命爆發，這條產業鏈誰將率先受益？》 曾梳理過相關產業鏈，具體如下：
第一層：掌握架構與平台話語權
最核心的是能夠定義CPO系統架構的AI晶片、交換晶片和先進封裝廠商，包括：$輝達 (NVDA.US)$ ：推動矽光交換機與AI網絡平台落地；$博通 (AVGO.US)$ ：具備交換晶片、DSP、矽光及CPO整合能力；$邁威爾科技 (MRVL.US)$ ：佈局高速互聯、DSP及矽光平台；$台積電 (TSM.US)$ ：提供矽光製造、光子中介層及先進封裝能力。
這些公司決定CPO採用甚麼架構、何時量產，以及供應鏈可以獲得多少市場空間。
第二層：雷射器與光學器件
CPO需要穩定、高功率及低功耗的外接光源，雷射器和光學器件價值量有望提升，代表企業包括 $Lumentum (LITE.US)$ 、 $Coherent (COHR.US)$ 、 $博通 (AVGO.US)$ 及 $古河電氣工業 (5801.JP)$ 等。其中，Lumentum與Coherent在雷射器、雷射模塊及微光學器件等環節具有較完整佈局。
第三層：FAU、光纖與連接器
光學引擎與外部光纖之間，需要大量高精度耦合器件，包括FAU、微透鏡、MPO/MMC連接器及光路切換盒，相關企業包括 $康寧 (GLW.US)$ 、 $天孚通訊 (300394.SZ)$ 、 $光迅科技 (002281.SZ)$ 、 $長飛光纖光纜 (06869.HK)$ 、 $太辰光 (300570.SZ)$ 等。
這一環節的核心壁壘並非單純產能，而是微米級耦合精度、插入損耗、可靠性及大規模製造良率。隨著CPO連接埠數量和光纖密度提升，高精度FAU及連接器的單機價值量有望同步增長。
第四層：封裝、測試與設備
CPO需要將電子晶片、矽光晶片、雷射器、光纖及散熱結構整合在同一系統內，對封裝精度、良率控制及測試能力提出更高要求。
這一方向可關注 $Fabrinet (FN.US)$ 、 $日月光半導體 (ASX.US)$ 、 $環旭電子 (601231.SH)$ ，以及佈局矽光封裝設備的羅博特科等公司。如果CPO從2.5D進一步走向3D異構整合，先進封裝的重要性還將繼續提升。
結語
HBM解決的是GPU「身邊」的內存帶寬問題，CPO解決的是GPU「彼此之間」的數據傳輸問題，而光內存架構試圖解決的，則是算力與內存如何突破單個封裝限制、實現系統級共享。
因此，海力士這份論文真正釋放的信號是：AI硬體競爭正在從算力、內存與光通訊三條獨立主線，轉向「算、存、光」融合的系統級競爭。
對SK海力士而言，這是從HBM龍頭走向AI基礎設施架構參與者的一步；對CPO產業鏈而言，這也意味著其長期市場空間可能不再侷限於交換機和光模塊，而將進一步延伸至處理器、內存池、光子中介層及先進封裝。
CPO的終點，或許不是把光學引擎裝進晶片，而是讓整個AI系統都開始「以光為中心」。 (牛牛課堂)