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如果要替AI時代的基礎設施寫一句注腳，大概會是：「算力不怕多，怕的是塞車。」當GPU叢集橫向擴張、節點數翻倍，資料中心的瓶頸不再只在 TOPS，而是節點之間能不能「不流汗地對話」。銅線在短距離內堪用，但一旦速率沖上800G、1.6T甚至更高，電連結的損耗、熱與功耗就像三座小山，攔在系統擴張的國道交流道囗。

於是，光上場了不是熟悉的可??拔模組那種「外掛型光」，而是把光直接搬進晶片周邊甚至封裝內部的「矽光子」與「近身光學」（CPO、Optical I/O）路線，準備重寫連結的物理學設定檔。

技術圖譜：從可??拔到「近身光學」
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