AI 科技資訊人工智慧的新知入口
首頁 / 康寧 Glass Bridge 解決 CPO 痛點!為什麼 AI 算力需要「光傳輸」技術?

康寧 Glass Bridge 解決 CPO 痛點!為什麼 AI 算力需要「光傳輸」技術?

康寧在 2026 年最新發表了 Glass Bridge 玻璃光學連接器技術,完美克服了晶片與光纖之間的尺寸對準難題。本文將帶你了解為什麼 AI 時代需要光傳輸,以及 CPO(共同封裝光學)與傳統傳輸的關鍵差異。

本文導覽
  1. 一句話重點
  2. 它解決什麼問題?
  3. 核心特色
  4. 它和傳統傳輸有什麼不同?
  5. 非工程背景的人需要知道什麼?
  6. 適合誰使用?
  7. 可能不適合誰?
  8. 目前可以怎麼開始?
  9. 我們的觀察
  10. 來源

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