GIS-KY的CPO業務，解決AI伺服器何種痛點？其技術原理為何？

Question

Accepted Answer

GIS-KY 的 CPO 業務主要解決 AI 伺服器的「塞車與發熱」問題，技術原理核心在「共同封裝光學」把訊號由電改成光並由外置雷射源提供高功率穩定光源

AI 伺服器的瓶頸被描述為「塞車與發熱」：當算力在短時間內高速運作，傳統以銅線傳輸訊號會形成傳輸瓶頸，同時帶來大量發熱並消耗電能，因此整體效能與能耗效率被限制。CPO 以「光進銅退」切入，把訊號傳輸從電改成光，等於把資料流的傳輸方式換掉，直接對應到傳輸受限與熱耗問題。這也是為何文章把 CPO 的關鍵難點鎖定在「共同封裝光學」的光源供給與穩定性上。

CPO（共同封裝光學）的結構邏輯，是在封裝層級把光學元件做成可整合的模組，讓資料在封裝內完成光互連所需的鏈路功能。文章明確指出其技術核心是外置雷射源（ELSFP），因為 CPO 要能穩定運作，光源必須在極高功率 200mW–400mW 下持續發光且「不能有差錯」。在這個機制下，ELSFP 的穩定性會直接影響整體鏈路能否維持一致的光輸出，進而決定訊號傳輸是否能在高算力下保持可靠性。

文章進一步把 CPO 的難度焦點放在「外置」：ELSFP 作為提供光源的關鍵零件，意味著光源供給與封裝內光學元件之間存在介面與整合要求。當功率落在 200mW–400mW 這種等級，任何輸出波動或不穩定都會讓鏈路在高負載下更容易出現傳輸品質問題，這就對應到先前提到的「塞車」現象本質上是傳輸鏈路在高吞吐條件下難以維持效率與一致性。也因此，文章把 ELSFP 定位為 CPO 的「心臟」，其角色不是替代封裝本身，而是讓光學封裝能在高功率運作下持續提供可用的光訊號來源。

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GIS-KY的CPO業務，解決AI伺服器何種痛點？其技術原理為何？

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