近日 SK 海力士公布了共封装光学（CPO）技术路线图，这将是下一代 AI 基础设施的关键技术。SK 海力士提出 " 以光为中心（Optics-centric）" 的共设计架构，通过光子中介层连接存储器和处理器，能够提升大规模人工智能（AI）系统的可扩展性。

SK 海力士表示，超大规模 AI 模型不再是在单芯片或服务器上训练，而是通过庞大的网络组织成机架和 Pod 进行。这时候整体系统性能不仅取决于处理器、存储器和 AI 加速器之间的连接，还取决于数据在机架间的高效传输。现在算力每两年增长约 3 倍，而互联带宽同期仅增长约 1.4 倍，使得 " 带宽墙 " 成为日益严峻的挑战，造成大量算力硬件空转。传统基于铜的电气互连能够将数据传输到芯片封装之外并在机架之间传输，但是随着传输距离的增加，信号损失和功耗迅速增加，成为了下一代 AI 数据中心的限制因素。

从长远来看，CPO 的发展预计将光互连延伸至存储接口，超越传统封装的物理限制。SK 海力士 " 以光为中心 " 的架构设计理念可以让多个 AI 加速器可共享同一个大容量存储池，无需为每个加速器单独配备独立存储芯片，从而提升了存储的利用效率。这不仅实现了更灵活的系统级数据传输，也让 AI 基础设施随着模型不断增长而实现更高效地扩展。

在 SK 海力士看来，光互连很可能成为未来 AI 基础设施的基础连接技术。这项技术已经超越了实验室，进入了商业化的早期阶段。不过从集成低功耗光子器件到开发相干协议以及提升系统可靠性，仍面临重大挑战。更为关键的是，如何将存储设备和控制器、光子元件和封装作为一个整体系统共同设计，这正是 SK 海力士认为需要大家展开合作的地方。

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