在SEMICON West 2026大会上，英伟达以“下一代AI的光学整合”为题，公布了一项面向未来芯片的封装技术成果：已成功研发出次世代共封装光学（CPO）与光纤技术的原型晶片，并将该方案命名为OOI（Optics-on-Interposer，硅中介层光学封装）。这项研究由英伟达首席研究科学家Nikola Nedovic主导发表，目标直指大规模AI计算中的传输带宽瓶颈。

OOI的核心思路，是把光学引擎从传统有机基板迁移到硅中介层上。传统2.5D光子整合方案通常将光学引擎放在有机基板或多晶片模组（MCM）上，而OOI则把电信号传输完全限制在硅中介层内部，利用更短、更细密的互连导线完成高速通讯，其运作逻辑类似于当前将GPU与高频宽记忆体（HBM）极度靠近配置的封装架构。根据英伟达展示的200T ASIC封装对比示意图，传统有机基板方案的光学组件配置范围长达100毫米，而OOI技术将关键组件集中到仅8毫米的硅中介层结构内。直接移除有机基板，有望显著提升芯片的频宽密度并大幅降低能耗。

除封装架构外，英伟达还展示了仍处于研究阶段的密集波长分复用技术（DWDM）。该技术用于进一步扩增单条光纤路径的承载能力。在实机示范中，DWDM运用8个光波长，每个波长传输速度达32 Gb/s，使单一光纤路径实现256 Gb/s的传输频宽。英伟达同时介绍了GPU与交换器之间的连接架构，重点展示微凸块（Microbump）技术与低电容介面的整合应用，以缓解AI系统扩展时面临的传输瓶颈。Nedovic表示，公司正在为未来产品提出并评估新技术，同时积极克服阻碍其商业化的各项挑战。

从技术脉络看，Nedovic早在2023年就发表过题为《超越CPO：将光学引入硅中介层的动机与方法》的学术论文，提出将光学元件融入硅中介层的构想。如今英伟达将这一理论落地为实体原型晶片，意味着光互连正从“基板级”向“中介层级”推进。对AI算力系统而言，GPU与交换器之间的数据搬运量随集群规模膨胀而激增，光互连的带宽密度与能效比成为关键约束；把光学引擎塞进硅中介层，本质上是缩短电信号路径、减少损耗，为更大规模的纵向扩展铺路。

英伟达目前在CPO技术开发领域处于业界领先地位，并持续升级其AI平台的芯片阵容，涵盖BlueField-5、NVLink 8 CPO、Spectrum 7 204T CPO以及CX10等产品。更长远的规划是于2028年推出Rosa Feynman解决方案，届时次世代Feynman架构GPU预计将在CPO光学技术整合上更进一步，超越当前的Rubin Ultra架构，为2028年后的巨型AI算力中心奠定超高速传输基础。

从产业角度看，OOI原型释放的信号是：英伟达正把光互连的战场从可插拔光模块、基板级CPO继续向先进封装内部延伸。若该路线按计划商业化，硅中介层、光引擎、微凸块与低电容介面等环节的技术门槛将被进一步抬高，先进封装与光通讯供应链的协同关系也可能随之调整。不过，原型晶片距离量产仍有工程与成本挑战，Nedovic的表态也表明商业化障碍尚待克服，2028年Feynman平台的实际整合进度将是观察这一技术路线的关键节点。