比利时微电子研究中心imec的研究人员近日就AI系统互连技术演进方向提出判断：随着AI产业重心从模型训练向大规模推理转移，当前被视为先进方案的共封装光学技术，在未来AI系统面前将力不从心。

这一观点直指AI基础设施的一个关键瓶颈。在训练阶段，算力需求集中在少数超大规模集群内部的高速数据交换；但进入推理时代，海量并发请求要求芯片与芯片之间、芯片与外部接口之间的数据传输在带宽、延迟和能效上实现数量级提升。imec团队认为，共封装光学虽然已将光学模块从可插拔形态推进到与芯片封装集成，但其物理距离和信号完整性仍构成天花板。

因此，他们主张行业必须向2.5D光学I/O迈进，并最终走向3D光学I/O。2.5D方案通过中介层将光学芯片与逻辑芯片并排连接，缩短电信号路径；3D方案则进一步实现垂直堆叠，让光学接口直接位于计算芯片上方或下方，最大程度压缩传输距离。这相当于将“光”从机柜之间、板卡之间一路推进到芯片封装内部，甚至芯片堆叠之中。

这一技术路线若落地，将对AI硬件产业链产生深远影响。光模块厂商需从传统可插拔形态转向更紧密的封装内集成方案；先进封装技术如硅中介层、混合键合的重要性将进一步凸显；芯片设计也需重新权衡I/O架构与散热布局。imec作为半导体前沿研发机构，其判断往往预示着行业标准与资本投入的潜在转向。

尽管imec未给出具体时间表，但“从共封装到2.5D再到3D”的演进路径已为AI互连技术描绘出清晰方向。对于关注AI基础设施的投资者而言，光学连接与先进封装的交汇地带，正成为算力扩张叙事中不可忽视的一环。