照片人物: Lightmatter創辦人Nick Harris
當全球科技巨頭競相追逐更強算力時，Lightmatter創辦人Nick Harris在Computex 2026提出：AI擴展的核心瓶頸已從算力（Compute）轉移至互連（Interconnect）。這不僅重新定義了基礎設施競賽的賽道，更揭示了光子技術作為下一代AI基石的價值。
Nick Harris認為，產業正從以銅線為核心的架構，逐步轉向覆蓋晶片、封裝、機架和資料中心的光子基礎設施從當前前沿模型到最終實現人工超級智慧（ASI）的下一階段 AI 擴展，一方面，AI工作負載呈爆炸性增長，前沿模型功耗每年攀升2至3倍；另一方面，電力供給與算力需求之間的鴻溝持續擴大。因此，單純增加處理器數量已不可持續，無法僅通過 GPU 的進步來實現，每一瓦電力與每一條連接通道都必須被更有效率地利用，必須以光子互連技術作為連接處理器、記憶體、機架乃至整個資料中心的主要機制。因此，互連已成為提升 AI 系統性能和效率最關鍵的因素。
隨著模型規模擴張與MoE架構普及，訓練、推理預填及推理解碼三類工作負載的通訊成本已成為主要瓶頸。傳統銅基互連在機架內尚可應付，但跨越機架、資料中心乃至數十公里時，其功耗與傳輸難度急劇上升。 Nick Harris指出，未來AI集群必須突破物理邊界，實現"單一大腦"式的協同運算——1024個XPU跨16個機架無縫協作，這絕非銅線技術所能承載。Lightmatter的Passage光子仲介層架構正是針對這一問題設計的系統性解決方案。其核心突破在於以光子技術取代銅基規模擴展網路，實現三大性能飛躍：訓練時間縮短3倍、首Token生成時間降低3倍、推理解碼互動性提升11倍。
以萬億參數MoE模型為例，Passage可將傳統銅架構的四個144-GPU Pod整合為單一512-GPU Pod，規模擴展頻寬從14.4 Tbps躍升至32 Tbps。在推理場景下，光子技術通過減少網路跳數，顯著優化長上下文工作負載的回應速度與輸送量。這些量化成果證明，光子互連已從概念驗證進入可部署的硬體階段。
在歷史上，光學器件一直被視為電學 SerDes 技術的延伸，並遵循相同的擴展藍圖。 Nick Harris認為，基礎設施光學連接（OCI）生態系統的出現，改變了這一關係。他表示，光子技術不再跟隨 SerDes 的演進，而將成為制定互連架構發展方向的主要驅動力。雙向光學技術的經濟優勢印證了這一轉向的必然性：以512-XPU集群為例，BiDi技術可減少150英里光纖部署、消除2萬個連接器節點，降低16%網路支出。這證明光子技術不僅提升性能，更重塑資料中心的經濟模型。
此次，展示三個主要光子平臺: EVK50實現全球首款CPO用DWDM雙向傳輸，EVK100以1.6 Tbps刷新CPO連結速度紀錄，而M1000光子仲介層憑藉114 Tbps頻寬、1024組SerDes及內建光學電路交換，Lightmatter 表示，這證明瞭光子仲介層技術已從研究階段正式進入可部署硬體階段。預計將於 2027 年第一季度推出的Passage L20，適用於 NPO、CPX 和 XPO的通用光學引擎，具備12.8 Tbps聚合頻寬與30W功耗，成為從驗證平臺邁向量產的關鍵橋樑。
配套推出的eClick與vClick可拆卸光纖陣列單元，更破解了CPO現場可維護性的疑慮。光源系統方面，Guide DR高密度外部雷射平臺採用集中式架構與液冷設計，單模組可取代8個傳統可插拔雷射器，為AI級別共封裝光學提供支撐。Lightmatter以光子仲介層為核心，結合BiDi與DWDM光互連、Guide雷射平臺及VLSP藍圖，正在構建覆蓋晶片、封裝、機架與資料中心的完整光子基礎設施。這場從銅線到光子的範式轉移，不僅意味著3至11倍的性能提升，更代表著AI系統從離散集群向"單一分散式運算機"的質變。
展望未來，Lightmatter勾勒了超大規模光子整合 （VLSP，Very Large Scale Photonics）的願景，目標單晶片集成逾100個雷射器、自動自愈能力及10倍效能提升，意圖複製半導體產業的大型積體電路革命，建立超大規模光子整合平臺。
