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矽光晶片殘酷物理限制曝光：揭密光通訊產業兩大瓶頸

[重點整理] AI 算力的狂飆，目前已經撞上兩道難以跨越的物理高牆。首先是單一晶片面積逼近先進微影製程的 858 平方公釐極限，迫使產業界只能轉向小晶片架構與先進封裝。然而，將無數 GPU 縫合成統一算力大腦，帶來了天價的資料搬運成本。傳統銅線在高速傳輸下，面臨趨膚效應與介電損耗的物理極限，龐大廢熱會直接拖垮資料中心的能源預算。為解決能耗破產危機，無熱損、超大頻寬的「光通訊」，成為 AI 基建中無可迴避的「必砸錢」出路。 然而，光通訊要大規模落地，正被兩大殘酷的物理與工程瓶頸死死掐住咽喉： 第一大咽喉：上游 InP（磷化銦）雷射的產能真空 主流矽光晶片受限於物理天性「不會發光」，必須仰賴外部 InP 雷射作為發光引擎。進入 1.6T 時代，單一光模組雷射消耗量暴力翻倍，大型 AI 叢集宛如超級雷射農場。然而，InP 長晶工藝如熱力學黑盒子般極難控制，擴產交期動輒一到兩年。目前全球面臨高達 70% 的恐怖供給缺口，讓掌握 InP 原料與磊晶代工的廠商，直接握有極強大的定價權。 第二大咽喉：下游次微米級被動對準的封裝地獄 晶片內的波導被微縮至次微米等級，導致其對光極端「挑食」，後段封裝必須採用結構複雜的「保偏光纖」。要把這些微米級光纖，透過 V 型槽陣列精準盲插對準晶片，不僅位置容錯率極低，旋轉角度更要求近乎零誤差。就連固化膠水微小的熱漲冷縮，都可能摧毀訊號良率。這種次微米級的「被動對準」工藝，成為 CPO 量產的最兇險攔路虎。 總結來說，光通訊是 AI 突破物理牆的唯一解方。雖然潛在市場高達數百億美元，但真正能長線鎖定長單、吃下超額高毛利的，是那些卡在「InP 產能」與「被動對準極致封裝」這兩大咽喉的硬核供應商。他們解決的是「沒有我，AI 算力就跑不動」的生死劫，擁有極深的護城河。 [ 沒有買賣建議 僅做資訊分享 且AI資訊不一定正確 需自行查證]