【台灣新竹訊，2025 年 11 月 10 日】隨著人工智慧（AI）模型規模呈指數級成長，高效能運算（HPC）系統的瓶頸已從「算力」轉向「傳輸」。之光半導體（Latitude Design Systems）創辦人暨技術長陳昇祐博士，日前應邀至國立清華大學電機工程學系發表專題演講，主題為「算力再強，卡在傳輸？矽光子：打通 AI 叢集任督二脈的光速鑰匙」，指出矽光子技術是因應 AI 算力增長，克服傳統電性互連極限的關鍵路徑。
矽光子：跨越摩爾定律後的關鍵技術
陳博士在演講中表示，當前 AI 模型規模快速成長，GPU 叢集的算力雖顯著提升，但系統瓶頸逐漸轉移到節點之間的資料傳輸。傳統電性互連在距離、頻寬與功耗上已接近極限，矽光子技術則提供了更高頻寬與更低功耗的替代方案。
他以實際系統架構為例，說明矽光子如何透過光電共封裝（Co-Packaged Optics, CPO）技術整合至晶片層級，將電氣路徑縮短並降低信號損耗，成為大型 AI 叢集實現高效能與低延遲的關鍵路徑。
從封裝到設計：AI 傳輸瓶頸的全系統觀點
陳博士進一步從異質整合封裝、光電模組設計到 EDA 工具支援等層面，深入分析了矽光子產業鏈的演進方向。他強調，未來 CPO 的普及將要求晶片設計、封裝技術與測試驗證流程必須同步發展，這使得產業界與學界的跨領域協作變得更為重要。
在此趨勢下，陳昇祐博士介紹了之光半導體的 PIC Studio 光電整合設計平台，說明其在光電協同模擬與設計驗證流程中的應用。該平台可支援從元件、電路到系統級的模擬與自動化設計，協助研究人員與工程團隊提升開發效率，並降低整體設計驗證的複雜度和成本。
產學協同：系統思維與跨領域能力的養成
在與清華師生的交流中，陳博士指出，AI 算力與矽光子的深度結合需要同時理解系統工程、製程技術與演算法架構，這是未來高階設計工程師不可或缺的關鍵能力。學界的研究正持續影響產業技術決策，而產業的挑戰也反饋至基礎研究。這種以系統設計為核心的交流，將研究與實務緊密連結，為未來在光電互連、封裝與 EDA 領域的合作奠定堅實基礎。
從算力瓶頸到光速設計的新架構
陳博士於演講最後總結，當 AI 系統的運算能力持續發展時，資料傳輸效率將成為決定整體系統效能的核心要素。矽光子與 CPO 不僅是解決頻寬與能耗問題的技術途徑，更代表了運算架構從傳統電子訊號邏輯轉向光學互連邏輯的關鍵轉折。
未來的設計焦點將不再單純強調晶片算力，而是如何在運算、封裝與傳輸之間建立協同優化的系統架構。之光半導體將持續推動光電設計自動化與跨領域合作，協助產業在運算、封裝與互連之間建立系統化架構，助力下一階段 AI 基礎設施的發展。
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