Samil PwC 报告：AI 基础设施瓶颈转向连接效率

Samil PwC 于 5 月 13 日发布报告，分析了 AI 基础设施领域的竞争如何从确保获得 GPU 和 HBM，转向提升这些组件之间的连接效率。该报告题为《现在的瓶颈是连接：AI 时代的光通信与韩国企业的机遇》，指出随着 AI 数据中心扩展至数千乃至数万颗 GPU，连接这些单元时的网络性能和功耗效率将决定整体 AI 计算性能。这一转变的原因在于，大规模 AI 数据中心将大量 GPU 作为统一计算系统并行运行。随着 GPU 数量增加，芯片与服务器之间的数据量激增，现有铜基连接方式的局限性也日益显现。

铜缆局限性推动光通信应用

报告称，随着网络带宽提升，铜缆的功耗效率会下降，并面临传输距离限制。Samil PwC 指出，随着 AI 数据中心扩张，连接过程中的功耗和信号衰减问题将进一步加剧。光通信使用光信号而非电信号传输数据，因而成为替代方案。目前，光通信主要通过光纤连接机架，预计未来光技术将进一步靠近芯片。

预计到 2030 年共封装光学市场规模将达到 5.8 亿美元

共封装光学（CPO）将光引擎与交换芯片集成在同一封装中，从而缩短电信号传输距离并降低数据传输功耗。报告称，CPO 已进入早期商业化阶段。Samil PwC 预计，全球相关市场将以 38% 的复合年增长率增长，到 2030 年达到 5.8 亿美元。

光通信向芯片级接口扩展

报告分析称，光通信最终将扩展到直接连接包括 GPU 在内的计算芯片。如果芯片间接口转向光通信，将有望突破物理距离限制，并可能改变 AI 系统的整体架构。目前要求 GPU 和 HBM 尽可能靠近的限制将得到缓解，使 AI 系统从集中放置 GPU 和内存的“以集成为中心”设计，向计算和内存资源配置更加灵活的“分布式架构”演变。

英伟达分别向 Lumentum 和 Coherent 投资 20 亿美元

全球企业已开始进行市场布局。英伟达于 3 月分别向光技术公司 Lumentum 和 Coherent 各投资 20 亿美元。台积电（TSMC）正在建设包括硅光子芯片在内的 CPO 制造基础设施。

Samil PwC 建议韩国企业拓展至硅光子领域

报告建议韩国企业将技术能力从光缆和光收发器拓展至硅光子和高速互连芯片等高附加值领域。Samil PwC AX 节点负责人（合伙人）Lee Seung-hwan 表示，正如韩国在存储半导体领域建立了巨大优势，韩国在光通信领域也有望凭借自身优势培育出具有竞争力的专业领域。Lee 表示，韩国企业应利用积累的半导体能力和精密制造竞争力，将技术能力拓展至硅光子和高速互连芯片等相关领域。

常见问题

Samil PwC 认定 AI 基础设施竞争中的新瓶颈是什么？

Samil PwC 于 5 月 13 日发布的报告指出，GPU 与 HBM 之间的连接效率已成为新的瓶颈，取代了此前对确保获得这些组件的关注。报告称，随着数据中心扩张，连接数千至数万颗 GPU 时的网络性能和功耗效率将决定整体 AI 计算性能。

英伟达于 3 月向光技术公司投资了多少？

据报告，英伟达于 3 月分别向光技术公司 Lumentum 和 Coherent 各投资 20 亿美元。

Samil PwC 预计到 2030 年共封装光学市场规模将达到多少？

Samil PwC 预计，共封装光学全球市场到 2030 年将达到 5.8 亿美元，并以 38% 的复合年增长率增长。报告称，CPO 已进入早期商业化阶段。