三月_光通訊專題｜插拔式光通訊模組市場與技術發展概況(上)

發佈於: 2025/02/27|分類: 科技(Technology)|

作者：智璞產業趨勢研究所執行副總林偉智

隨著OpenAI推出O系列模型、DEEPSEEK的R1以及xAI的Grok3 等新一代具有邏輯推理能力的生成式 AI 技術的推出，我們認為高效能運算 (HPC) 與人工智慧訓練的算力需求不但沒有因為Pre Training 提升速度放緩而減少，反而因為新的AI模型推出讓AGI [通用型人工智慧] 的推進露出曙光而對需求有所提升。我們也研判此趨勢同時還會進一步的推動光傳輸技術的發展。與傳統運算模式不同，AI 訓練與推理過程涉及

龐大數據集的即時交換與高速計算，因此對於內部伺服器互連、分散式運算架構以及資料中心之間的傳輸效率提出更高要求。相較於傳統銅纜線，光通訊因其高速傳輸、低延遲、大頻寬、低損耗與高穩定性等優勢，已成為 AI 設備與資料中心建置的關鍵技術。DEEPSEEK 模型推出後由於GPU to GPU(All to All)的計算/傳輸結構被改善，因此我們認為同樣也會刺激傳輸需。光通訊模組作為 AI 訓練與雲端運算的核心零組件，其發展與市場需求密切相關。目前 AI 大模型的訓練依賴高頻寬、低延遲的網路架構，尤其在 AI 伺服器集群內部的 GPU 互聯、跨機櫃通訊，以及跨資料中心的長距離高速傳輸等場景，均需要大量高階光通訊模組。特別是在xAI Grok3 等這類超大規模 AI 訓練系統的應用下，市場對於 200 Gbit/s、400 Gbit/s 以上的光模組需求迅速上升，以支撐 AI 叢集的高效能運算。此外，隨著 AI 訓練模型的持續增長，對於光纖基礎設施的需求也同步擴張，進一步驅動電信與資料中心的光通訊升級。在電信市場方面，AI 應用的推廣加速了行動網路與雲端基礎設施的演進，例如 5G 及即將到來的 6G 技術，均依賴更高帶寬與更低延遲的光通訊技術，以滿足即時資料交換的需求。因此，從光纖接入、行動通信的前傳(Fronthaul)、中傳(Middlehaul)與回傳(Backhaul)，到 AI 伺服器內部與資料中心之間的高速互聯，光通訊產業正迎來前所未有的發展契機。綜合來看，具有推理能力的大語言模型陸續推出，所引發的 AI 訓練與推論(應用)熱潮不僅加速資料中心建設，也進一步刺激了光通訊模組市場的成長，成為推動下一波光傳輸技術升級的重要動力。

根據市場研究機構 Yole Group 於 2024 年 5 月發布的最新報告，2023 年初，由於資料中心需求減少和資本支出放緩，光通訊模組市場前景黯淡。然而，從 2023 年 3 月開始，Google、Amazon 和 NVIDIA 等超大型客戶的推動下，800 Gbit/s 光通訊模組的需求激增，帶動訂單和出貨量大幅增長。2023 年晚些時候，Microsoft 和 Meta 也增加了對 400 Gbit/s 光通訊模組的需求，反映出人工智慧驅動的市場正在不斷擴大，2024年隨著新款 AI 伺服器開始採用 800 Gbit/s 光通訊模組，全球市場規模將同比增長將近30%，達到 138 億美元，供應商陸續透過提高產能和確保供應鏈供給無虞，來為 800 Gbit/s 和 400 Gbit/s 收入的大幅增長做好準備。時序進入2025年，到目前(2月)為止尚未明確聽到有CSP企業下調CAPEX的聲音，以此態勢預估接下來的光模塊進步將會從800G持續移動至1.6T移動。根據最新市場預測資料，目前矽光技術雖然已逐步成熟，但採用Si Interposer的CPO方案仍面臨成本、製程技術與良率等挑戰，普及化大規模導入可能還需要數年的時間，因此我們預估2025年還是以傳統光模塊為主軸。

依據調研機構顯示光通訊模組市場到2029 年將達到 224 億美元，這是由於雲端運算廠商和電信運營商對 400 Gbit/s以上(含)高速率光通訊模組的高需求所致。現階段，光通訊模組的應用市佔率如表 1 所列，前三大應用領域為乙太網路 (Ethernet) 與無限頻寬 (Infiniband) 網路的可插拔產品、波分複用 (xWDM) 與主動光纖 (AOCs)，其中主要用於資料中心的可插拔產品市佔率超過 50%。值得注意的是，NVIDIA 推出的 GB200 NVL72 伺服器機櫃中，內部訊號採用高速背板連接器的銅纜互連，其優勢在於價格低廉且因不涉及光電轉換而具有較小功耗。只有在超過 72 顆 GPU 的跨機櫃或伺服器叢集間訊號連接時，才會使用光通訊模組。由於其他 AI 處理器廠商開發的伺服器也可能採用相同作法，預期該趨勢會部分抑制光通訊模組需求的增長幅度，但應不至於改變光通訊在資料中心訊號傳輸中的主流技術地位。

表1、光通訊模組的應用領域之市場占比