SK海力士發布CPO路線圖 轉型AI基礎設施重要參與者
編譯林聰毅／綜合報導 2026-08-21 02:12 ET 聽新聞 test 0:00 /0:00 Your browser does not support HTML5 Audio! 😢 SK海力士公布共同封裝光學路線圖，顯示SK海力士正逐步轉型為AI基礎設施的重要參與者。（路透）SK海力士20日公布其共同封裝光學（CPO）路線圖，顯示這位南韓科技巨人正逐步從高頻寬記憶體（HBM）供應商進一步轉型為AI基礎設施的重要參與者。另據韓聯社報導，SK海力士勞資雙方達初步共識，將為員工調薪6.3%、績效獎金改四成現金加六成股票。
SK海力士與全球領先的研究人員合作，在自然電子學期刊上發表研究報告，提出以光互連為核心的AI基礎設施架構，不僅聚焦處理器與記憶體之間的高速資料傳輸，也將視野延伸至機櫃及運算Pod層級，試圖解決大規模AI叢集日益嚴重的資料流通瓶頸。
隨著超大規模AI叢集動輒部署數千顆圖形處理器（GPU）及大量HBM堆疊，傳統銅線傳輸正面臨速度與距離的物理極限。當傳輸速度持續提高、連線距離拉長，不僅耗電量上升，還會增加延遲與訊號設計複雜度，形成所謂「頻寬牆」，限制了AI系統的資料傳輸。
在此背景下，CPO被視為突破這項瓶頸的關鍵技術，其核心概念是將光收發器直接整合至處理器封裝內，縮短高速電氣訊號傳輸路徑，再利用光鏈路進行較長距離的資料傳輸。
SK海力士指出，長遠來看，CPO可將光互連直接延伸至記憶體介面，以突破傳統封裝的物理限制。該公司提出的光學中心架構是利用光子中介層直接連接記憶體與處理器，藉以提升整體系統資料傳輸效率。這個架構也可以讓多個AI加速器共享一個大型記憶體池，使資料能更彈性在不同運算單元間移動。面對AI模型朝更大、更複雜的方向發展，這種設計可望改善系統擴充能力，並提高整體運算效率。
SK海力士的研究也為下一代AI基礎設施設定了清晰的目標，包括單節點頻寬超過100Tb/s、能源效率低於每bit 1pJ，以及晶片間的延遲低於10奈秒。這張技術路線圖涵蓋2D封裝、2.5D中介層及3D異質整合，並且大略說明了在商業化過程中將面臨的各項技術挑戰。
與SK海力士共同主持研究的美國維吉尼亞大學教授李奎相（Kyusang Lee，音譯）指出，光互連可望成為下一代AI基礎設施的核心連接技術，而且相關技術已逐漸走出實驗室，進入初期商業化階段。
SK海力士AI基礎設施團隊主管洪承勳（Seunghoon Hong，音譯）表示，這也意味著記憶體廠商的角色正在改變，不再只是提供HBM等零組件，而是進一步參與客戶整體系統效能提升。
精華 FAQ
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Q1：SK海力士這次公布CPO路線圖，代表公司策略有何轉變？
這代表SK海力士不再只聚焦HBM等記憶體零組件供應，而是進一步參與AI系統架構設計與效能優化，朝AI基礎設施關鍵參與者轉型。
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Q2：為什麼大規模AI叢集需要CPO與光互連技術？
因為數千顆GPU與大量HBM堆疊會讓傳統銅線面臨速度、距離與耗電限制，造成頻寬牆；CPO可縮短電氣訊號路徑，再以光鏈路傳輸，提升效率。
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Q3：SK海力士提出哪些下一代AI基礎設施目標與技術方向？
其目標包括單節點頻寬超過100Tb/s、能源效率低於每bit 1pJ、晶片間延遲低於10奈秒，技術方向則涵蓋2D、2.5D與3D異質整合。
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