比利時微電子研究中心imec的研究人員近日就AI系統互連技術演進方向提出判斷：隨著AI產業重心從模型訓練向大規模推理轉移，當前被視為先進方案的共封裝光學技術，在未來AI系統面前將力不從心。

這一觀點直指AI基礎設施的一個關鍵瓶頸。在訓練階段，算力需求集中在少數超大規模叢集內部的高速資料交換；但進入推理時代，海量併發請求要求晶片與晶片之間、晶片與外部介面之間的資料傳輸在頻寬、延遲和能效上實現數量級提升。imec團隊認為，共封裝光學雖然已將光學模組從可插拔形態推進到與晶片封裝整合，但其物理距離和訊號完整性仍構成天花板。

因此，他們主張行業必須向2.5D光學I/O邁進，並最終走向3D光學I/O。2.5D方案通過中介層將光學晶片與邏輯晶片並排連線，縮短電訊號路徑；3D方案則進一步實現垂直堆疊，讓光學介面直接位於計算晶片上方或下方，最大程度壓縮傳輸距離。這相當於將“光”從機櫃之間、板卡之間一路推進到晶片封裝內部，甚至晶片堆疊之中。

這一技術路線若落地，將對AI硬體產業鏈產生深遠影響。光模組廠商需從傳統可插拔形態轉向更緊密的封裝內整合方案；先進封裝技術如矽中介層、混合鍵合的重要性將進一步凸顯；晶片設計也需重新權衡I/O架構與散熱佈局。imec作為半導體前沿研發機構，其判斷往往預示著行業標準與資本投入的潛在轉向。

儘管imec未給出具體時間表，但“從共封裝到2.5D再到3D”的演進路徑已為AI互連技術描繪出清晰方向。對於關注AI基礎設施的投資者而言，光學連線與先進封裝的交匯地帶，正成為算力擴張敘事中不可忽視的一環。