近日SK海力士公布了共封裝光學（CPO）技術路線圖，這將是下一代AI基礎設施的關鍵技術。SK海力士提出「以光為中心（Optics-centric）」的共設計架構，通過光子中介層連接儲存器和處理器，能夠提升大規模人工智慧（AI）系統的可擴展性。
SK海力士表示，超大規模AI模型不再是在單晶片或伺服器上訓練，而是通過龐大的網路組織成機架和Pod進行。這時候整體系統性能不僅取決於處理器、儲存器和AI加速器之間的連接，還取決於數據在機架間的高效傳輸。現在算力每兩年增長約3倍，而互聯頻寬同期僅增長約1.4倍，使得「頻寬牆」成為日益嚴峻的挑戰，造成大量算力硬體空轉。傳統基於銅的電氣互連能夠將數據傳輸到晶片封裝之外並在機架之間傳輸，但是隨著傳輸距離的增加，信號損失和功耗迅速增加，成為了下一代AI數據中心的限制因素。
從長遠來看，CPO的發展預計將光互連延伸至儲存接口，超越傳統封裝的物理限制。SK海力士「以光為中心」的架構設計理念可以讓多個AI加速器可共享同一個大容量儲存池，無需為每個加速器單獨配備獨立儲存晶片，從而提升了儲存的利用效率。這不僅實現了更靈活的系統級數據傳輸，也讓AI基礎設施隨著模型不斷增長而實現更高效地擴展。
在SK海力士看來，光互連很可能成為未來AI基礎設施的基礎連接技術。這項技術已經超越了實驗室，進入了商業化的早期階段。不過從集成低功耗光子器件到開發相干協議以及提升系統可靠性，仍面臨重大挑戰。更為關鍵的是，如何將儲存設備和控制器、光子元件和封裝作為一個整體系統共同設計，這正是SK海力士認為需要大家展開合作的地方。
