近期，英伟达首席执行官黄仁勋在GTC 2025大会上分享了对AI芯片技术未来的看法。他提到，尽管共封装光学（CPO）技术被视为提升AI芯片能效的关键途径，但遗憾的是，由于其可靠性尚未达到理想标准，英伟达短期内不会将其应用于旗舰GPU芯片。
CPO技术通过先进的2.5D或3D封装方式，将光模块（例如硅光芯片）与交换芯片或计算芯片紧密结合，显著缩短了光电信号的传输距离。然而，黄仁勋强调，目前光芯片技术的可靠性相较于传统的铜导线低得多，因此，在可靠性方面，铜缆仍占据明显优势。
黄仁勋进一步指出，直接使用光子连接GPU并不划算，因为铜缆在可靠性上远超现有光子连接。他明确表示：“尽管我们仍在寻找最佳的技术组合，但目前来看，铜缆无疑是最佳选择。”不过，这并不意味着英伟达忽视了CPO技术的潜力。事实上，英伟达已经通过投资光芯片初创公司Ayar Labs，为未来布局。
Ayar Labs的硅光子技术利用光来传输数据，能够实现带宽密度的大幅提升，同时降低功耗。英伟达计划在2025年底推出的下一代数据中心网络芯片中，将有限地整合这一光互联技术，目标是实现能效的三倍提升。然而，黄仁勋也坦诚地指出，当前的技术水平难以支撑全球AI基建投资所需的指数级算力增长。
据估计，未来两年内，全球AI基建投资可能达到数百亿美元。而Ayar Labs的CEO Mark Wade认为，光子技术是突破功耗瓶颈的唯一途径。然而，他也承认，要实现光子技术的量产可靠性和降低成本，还需要等到2028年以后。
与此同时，IBM正在加速推进光互联方案。他们最新推出的集成聚合物光学波导（PWG）的光模块，不仅带宽提升了80倍，能耗也降低了五分之一。IBM表示，这一技术使得GPU的闲置时间从3个月缩短至3周，单次训练节省的电力足以满足5000户美国家庭全年的用电需求。
IBM的共封装光学模块不仅在性能上取得了突破，还在实际应用中展现了显著的节能效果。这一创新不仅为AI领域的发展提供了新的动力，也为全球节能减排事业做出了贡献。
尽管英伟达和IBM在光互联技术的发展路径上有所不同，但他们都看到了这一技术的巨大潜力。未来，随着技术的不断进步和成本的降低，光互联技术有望在AI领域发挥更加重要的作用。
黄仁勋还透露，英伟达正在积极寻找其他技术组合，以期在未来实现更高效、更可靠的AI芯片。他相信，通过不断的创新和优化，英伟达将能够引领AI领域的技术发展。
