康寧 Glass Bridge 解決 CPO 痛點！為什麼 AI 算力需要「光傳輸」技術？
隨著生成式 AI 與大型語言模型的爆發，全球資料中心的算力需求正以驚人的速度成長。然而，當我們專注於 GPU 晶片的運算速度時，另一個嚴峻的瓶頸已悄然浮現：晶片與晶片之間、伺服器與伺服器之間的「資料傳輸速度」。
康寧（Corning）在 2026 年 6 月於韓國首爾舉辦的技術大會上，發表了針對共同封裝光學（CPO）的最新玻璃光學互連技術，核心產品包含 Glass Bridge（玻璃橋接連接器）與 GlassWorks AI 平台。這項發表為 AI 資料中心打通高速光傳輸的瓶頸，帶來了關鍵突破。
如果把 GPU 晶片比喻為每秒生產數百萬件貨物的「超級工廠」，那傳統銅線就像是「泥濘的單線道公路」，而康寧的 Glass Bridge 則是專門用來把貨物無縫接軌送上「高速光纖磁浮列車」的「高精度起重機」。
一句話重點
康寧發表的 Glass Bridge 解決了 CPO（共同封裝光學）中光纖與晶片尺寸不匹配的連接難題，為 AI 資料中心打通「光速傳輸」的最後一哩路。
它解決什麼問題？
在高速傳輸（如 800G、1.6T 甚至未來的 3.2T）場景下，傳統的「銅線傳輸（電訊號）」因阻抗產生的訊號衰減非常嚴重，傳輸距離極短，且會產生巨大的焦耳熱，導致散熱與功耗成本失控。
雖然改用「光纖傳輸（光訊號）」是必然趨勢，但在實作上卻遇到了一個物理瓶頸：晶片內部的光波導通常只有數百奈米（nm），而外部光纖纖芯則有數微米（µm），兩者尺寸相差近百倍。這使得晶片與光纖的對準連接極為困難，傳統製程需要依賴昂貴且耗時的「主動對準」設備，導致生產良率低且無法大規模量產。
核心特色
1. Glass Bridge 玻璃光學連接器：尺寸失配的救星
Glass Bridge 利用內部高精度的玻璃波導，精準銜接奈米級的晶片光子積體電路（PIC）與微米級的外部光纖，如同在兩者之間架起一座物理橋樑，大幅降低光訊號在轉換介面時的損耗。
2. 晶圓級離子交換技術與被動對準
康寧採用先進的「晶圓級離子交換（IOX）波導技術」，實現了高精度的「被動對準（Passive Alignment）」。這意味著組裝時不需要昂貴的雷射對焦設備與繁瑣的對準步驟，即可直接完成對接，顯著提升了生產效率與一致性，讓 CPO 技術大規模量產成為可能。
3. GlassWorks AI 平台：高密度佈線解決方案
除了連接組件，康寧也推出 GlassWorks AI 平台，包含高密度光纖與先進的配線硬體，幫助資料中心在有限的空間內，以最低能耗實現極高頻寬的互連。
它和傳統傳輸有什麼不同？
AI 資料中心的傳輸技術演進可以分為三個階段：
| 比較項目 | 傳統銅線傳輸 | 傳統可插拔光收發模組 (Pluggable) | 共同封裝光學 (CPO) + Glass Bridge |
|---|---|---|---|
| 傳輸媒介 | 電子（銅線） | 光子（光纖） | 光子（光纖） |
| 架構方式 | 銅纜直接連接設備 | 光收發模組插在交換器面板邊緣，透過較長 PCB 銅線連接晶片 | 光引擎與運算晶片（GPU/交換晶片）共同封裝在同一基板上 |
| 傳輸距離與速率 | 速度快時僅限幾公尺內；超過 800G 衰減嚴重 | 支援長距離傳輸；但晶片到模組的 PCB 電路損耗較大 | 極短電路路徑（微米級），直接由光纖引出 |
| 功耗與延遲 | 功耗極高、發熱嚴重、延遲高 | 功耗中等、延遲中等 | 功耗大幅降低 30% - 50%、延遲降至最低 |
| 維護與量產彈性 | 簡單、低成本 | 高（隨插即用，損壞易更換） | 封裝難度高，但透過 Glass Bridge 可實現被動對準量產 |
非工程背景的人需要知道什麼？
當我們討論 AI 算力時，常只關注輝達（NVIDIA）的 GPU 運算速度有多快。但實際上，AI 模型訓練需要數萬顆 GPU 協同工作，如果晶片之間的「聯外道路」塞車，整座資料中心的算力就會被打折。
「光進銅退」與「CPO」是解決這個問題的終極武器。而康寧的 Glass Bridge 就像是打通這條光速公路的關鍵扣件。隨著這項技術成熟，未來的 AI 資料中心不僅傳輸速度更快，能源消耗與溫室氣體排放也將顯著降低。
適合誰使用？
- AI 硬體工程師與系統整合商：需要高密度、易量產、低損耗的 CPO 封裝對準方案。
- 資料中心營運商：尋求降低散熱成本、節省空間並提升頻寬的下一代高速互連架構。
可能不適合誰？
- 中低速或傳統網路設備：在傳輸速率低於 400G 且對功耗空間不敏感的場景下，繼續使用成熟且成本低的傳統可插拔光收發模組是更經濟的選擇。
目前可以怎麼開始？
CPO 與玻璃光學互連目前屬於先進半導體封裝與光通訊的最前線技術。一般軟體開發者或消費者雖然無法直接購買這些硬體，但可以透過關注台積電的 COWAS 先進封裝生態系、矽光子產業聯盟以及康寧等關鍵材料廠的技術進展，來掌握未來 5 到 10 年 AI 基礎設施的演進趨勢。
我們的觀察
「光學互連」是 AI 算力持續突破的必經之路。隨著 1.6T 與 3.2T 傳輸時代的到來，傳統的銅線與可插拔光模組終將觸碰物理天花板。
康寧巧妙利用其在玻璃材料與光學領域的百年底蘊，推出 Glass Bridge 玻璃連接器切入半導體封裝領域。這不僅解決了 CPO 技術最棘手的對準痛點，也向市場證明了——在高度整合的 AI 晶片時代，玻璃不僅僅是光纖的原料，更是實現次世代晶片互連的關鍵材料。
來源
- 康寧官方網站：https://www.corning.com
- 查閱日期：2026-07-01