รายงานลึกขนาด 97 หน้าล่าสุดของ Bernstein ชี้ว่า การเชื่อมต่อแบบทองแดงและแสงในศูนย์ข้อมูลปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้เป็นทางเลือกแทนกัน แต่จะอยู่ร่วมกันอย่างยั่งยืนในสถานการณ์การขยายขนาดตามแนวตั้งและแนวนอน แม้ว่าเทคโนโลยี CPO จะมีข้อได้เปรียบด้านการใช้พลังงานและต้นทุน แต่การกระจายตัวอย่างกว้างขวางยังเผชิญอุปสรรคจากความท้าทายด้านการผลิตและการบำรุงรักษา การแพร่กระจายในระดับใหญ่ไม่น่าจะเกิดขึ้นก่อนปี 2028 ดังนั้น การเชื่อมต่อแบบแสง LPO/NPO อาจเป็นผู้นำในช่วงเปลี่ยนผ่าน อย่างไรก็ตาม CPO กำลังเปลี่ยนแปลง价值链อย่างพื้นฐาน โดยย้ายศูนย์กำไรจากผู้ผลิตโมดูลแสงแบบดั้งเดิมไปสู่การออกแบบชิป การแพ็คเกจขั้นสูง และผู้รวมระบบ
ต้องระบุเป็นพิเศษเกี่ยวกับองค์กร Bernstein: Bernstein (Bernstein โดยเต็มคือ Sanford C. Bernstein) เป็นบริษัทวิจัยการลงทุนและสถาบันจัดการสินทรัพย์ระดับโลกที่มีสำนักงานใหญ่อยู่ที่สหรัฐอเมริกา ก่อตั้งขึ้นในปี 1967 และปัจจุบันอยู่ภายใต้การควบคุมของ AllianceBernstein (ย่อว่า AB) ผู้นำระดับโลกด้านการจัดการสินทรัพย์ Bernstein ยังเป็นหนึ่งในสถาบันวิจัยฝั่งผู้ขายที่มีขนาดใหญ่ที่สุดและมีประวัติยาวนานที่สุด ด้านล่างนี้จะวิเคราะห์รายงานของ Bernstein อย่างละเอียด
ในเดือนกุมภาพันธ์ได้แยกแยะอย่างละเอียดถึงตรรกะการถ่ายทอดข้อจำกัดของ产业链พลังการคำนวณ AI และพูดถึงว่าการเชื่อมต่อด้วยแสงจะเป็นหนึ่งในแนวโน้ม AI หลักที่ตลาดกำลังเปลี่ยนไปในปี 25-26
เมื่อปลายปีที่แล้วจึงเริ่มให้ความสนใจและศึกษาด้านการเชื่อมต่อด้วยแสงอย่างจริงจัง https://x.com/qinbafrank/status/2015377625167089671?s=20
ในรายงานของเบิร์นสไตน์ แก่นหลักอยู่ที่สามด้าน:
ทำไมความเชื่อมต่อจึงกลายเป็นข้อจำกัดใหม่แทนกำลังการประมวลผล? จังหวะการดำเนินการของ CPO อยู่ที่ไหน? ทำไมแผ่นฐาน PCB/ABF จึงเป็นทิศทางการดำเนินการที่เป็นไปได้มากกว่าในปี 2026? วิเคราะห์อย่างละเอียด
รายงานฉบับนี้ต้องการสื่อไม่ใช่ "CPO จะพุ่งขึ้น" แต่คือ:
ข้อจำกัดของศูนย์ข้อมูล AI กำลังเคลื่อนตัวจาก GPU/HBM/CoWoS ไปสู่ “ระบบการเชื่อมต่อ” แนวการลงทุนในอนาคตไม่ใช่แค่ CPO ที่ชนะเพียงอย่างเดียว แต่คือการปรับปรุงร่วมกันของแสง อิเล็กทรอนิกส์ ทองแดง แผ่นวงจร การปิดผนึก และการทดสอบ
พูดให้ตรงไปตรงมาคือ:
ในอดีต ตลาดให้ความสนใจด้าน AI โดยเน้นที่พลังการคำนวณของ GPU
ตอนนี้ตลาดเริ่มมองว่า GPU จะเชื่อมต่อกันอย่างไร
สิ่งที่ต้องจับตาในอนาคตคือ能否将算力利用率通过连接系统释放出来。
นี่คือสิ่งที่เรียกว่า “การแข่งขันเพื่อการเชื่อมต่อศูนย์ข้อมูล AI” ในหัวข้อรายงาน
ทำไมการ "เชื่อมต่อ" จึงกลายเป็นข้อจำกัดใหม่ของศูนย์ข้อมูล AI?
การจัดกลุ่ม AI ไม่ได้หมายถึงการนำ GPU มาเรียงกันแค่นั้น ปัญหาที่แท้จริงคือ: GPU เหล่านี้ต้องสามารถซิงโครไนซ์ แลกเปลี่ยนพารามิเตอร์ ส่งค่าการกระตุ้น ดำเนินการ AllReduce และทำโมเดลพาราเลลลิซึมและดาต้าพาราเลลลิซึมด้วยความเร็วสูง หากการสื่อสารระหว่าง GPU ไม่ทันกับพลังการคำนวณเชิงทฤษฎี ประสิทธิภาพการใช้งานจริงจะลดลง
สามารถเข้าใจคลัสเตอร์ AI ว่าเป็นโรงงานขนาดใหญ่:
ทำไมความเชื่อมต่อจึงแทนที่กำลังการประมวลผลเป็นข้อจำกัดใหม่?
ที่มาของเรื่องนี้ต้องย้อนกลับไปที่วิธีการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ การฝึกโมเดลขนาดใหญ่มีวิธีการขนานสองแบบ:
วิธีหนึ่งเรียกว่า tensor parallelism อีกวิธีหนึ่งเรียกว่า expert parallelism จุดร่วมของวิธีทั้งสองคือต้องแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่าง GPU อย่างถี่ถ้วนและในปริมาณมาก
ปริมาณข้อมูลที่ต้องแลกเปลี่ยนระหว่าง GPU ในการฝึกอบรมหนึ่งครั้งนั้นเป็นตัวเลขที่มหาศาล หมายความว่าอย่างไร? ในอดีต คุณแค่เพิ่มจำนวน GPU ก็พอ แต่ตอนนี้ยิ่งคุณเพิ่มมากเท่าไหร่ ค่าใช้จ่ายในการสื่อสารระหว่าง GPU ก็ยิ่งเพิ่มขึ้น จนถึงจุดวิกฤติที่การเพิ่ม GPU จะไม่ทำให้การฝึกอบรมเร็วขึ้น แต่กลับทำให้การสื่อสารติดขัดมากขึ้น นี่คือข้อจำกัดด้านการเชื่อมต่อ
เบอร์นสไตน์ได้ให้การเปรียบเทียบชุดหนึ่งว่า ในตู้เครื่อง NVIDIA GB30 แบบมาตรฐาน ระหว่าง GPU กับ GPU จะใช้สายทองแดง เพราะระยะทางสั้น สายทองแดงจึงถูกและเสถียร แต่ระหว่างตู้กับตู้ต้องใช้สายไฟเบอร์ออปติก เนื่องจากสัญญาณของสายทองแดงจะเสื่อมลงอย่างรุนแรงเมื่อเกิน 2 เมตร ที่ปลายสายไฟเบอร์ออปติกจะต้องมีโมดูลแสง ซึ่งทำหน้าที่แปลงสัญญาณไฟฟ้าเป็นสัญญาณแสงและกลับมาเป็นสัญญาณไฟฟ้าอีกครั้ง
มีคำถามว่า โมดูลแสงขนาด 1.6T มีการใช้พลังงานประมาณสามสิบวัตต์ โดยครึ่งหนึ่งของพลังงานนี้ถูกใช้โดยชิปที่เรียกว่า DSP (Digital Signal Processor) ในตู้หนึ่งตู้มีโมดูลแสงหลายร้อยตัว ทำให้การใช้พลังงานด้านการสื่อสารด้วยแสงไม่สามารถลดลงได้
ปัญหาที่แท้จริงที่ศูนย์ข้อมูล AI กำลังเผชิญอยู่ในขณะนี้ ไม่ใช่การขาดพลังการประมวลผลจนทำให้การใช้พลังงานถึงขีดสูงสุด นิวเดียเองระบุว่าสวิตช์ CPU รุ่นใหม่สามารถลดการใช้พลังงานได้ถึง 70% เมื่อเทียบกับโมดูลแสงแบบดั้งเดิม โดยสวิตช์ขนาด 51.2T แค่เพียงส่วนนี้ก็สามารถประหยัดพลังงานได้ห้าร้อยวัตต์ ซึ่งพลังงานที่ประหยัดได้นี้สามารถใช้เพิ่ม GPU ได้อีก
NVIDIA ยังเสริมเรื่องราว này ด้วยตัวเอง ในเดือนมีนาคม 2025 NVIDIA เปิดตัว Spectrum-X Photonics และ Quantum-X silicon photonics switches โดยเน้นว่าถูกออกแบบมาเพื่อเชื่อมต่อ GPU หลายล้านตัวใน AI factories พร้อมลดการใช้พลังงานและค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน; NVIDIA ระบุว่า switches แบบ photonics ของพวกเขาสามารถบรรลุความเร็ว 1.6 Tb/s ต่อพอร์ต เพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน 3.5 เท่า เพิ่มความสมบูรณ์ของสัญญาณ 63 เท่า และเพิ่มความทนทานของเครือข่าย 10 เท่า
พื้นฐานของรายงานของ Bernstein คือ: ระยะถัดไปของการใช้จ่ายทุนด้าน AI ไม่ใช่แค่การซื้อ GPU เพิ่มเติม แต่คือการซื้อความสามารถในการเชื่อมต่อที่ทำให้ GPU ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
สอง: การวินิจฉัยที่สำคัญที่สุดของรายงาน: ไม่ใช่ "ทองแดงถอย แสงก้าวหน้า" แต่เป็น "การมีอยู่พร้อมกันของหลายเส้นทาง"
มักมีคำพูดง่ายๆ ในตลาดว่า: เข้าทอง ออกทองแดง
แต่ความเห็นในรายงานฉบับนี้ละเอียดกว่านั้น: ทองแดงและแสงไม่ใช่ความสัมพันธ์แบบทดแทนกันอย่างง่ายๆ แต่จะอยู่ร่วมกันในระยะยาวภายใต้ระยะทางที่ต่างกัน แบนด์วิดธ์ที่ต่างกัน ความต้องการการบำรุงรักษาที่ต่างกัน และโครงสร้างต้นทุนที่ต่างกัน Bernstein มองว่า copper และ optical interconnects ไม่ใช่สินค้าทดแทนกันอย่างง่ายๆ แต่จะพัฒนาแยกกันในบริบทของ Scale-up และ Scale-out การตัดสินใจนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง
1. การขยายขนาด: การเชื่อมต่อภายในตู้หรือใกล้เคียง ทองแดงยังคงแข็งแกร่ง
การขยายขนาดจะใกล้เคียงกับการเชื่อมต่อความเร็วสูงระหว่าง GPU กับ GPU, GPU กับ switch, ภายในตู้หรือใกล้ตู้ ซึ่งที่นี่ให้ความสำคัญมากที่สุด:
ความล่าช้าต่ำ ต้นทุนต่ำ ความน่าเชื่อถือสูง ความสามารถในการบำรุงรักษา และความสามารถในการส่งข้อมูลระยะสั้น
ในสถานการณ์นี้ ทองแดงไม่ได้เสียชีวิตทันที
ฮวงก็เคยแสดงจุดยืนอย่างชัดเจนว่า: NVIDIA ยังไม่ได้ใช้ CPO เป็นการเชื่อมต่อหลักระหว่าง GPU รุ่นแฟลกชิป เนื่องจากสายทองแดงแบบดั้งเดิมในขณะนี้เชื่อถือได้มากกว่าการเชื่อมต่อแบบแสง CPO; NVIDIA จะเริ่มใช้ CPO กับชิปเครือข่ายใหม่สองตัวในสวิตช์ด้านบนของเซิร์ฟเวอร์ก่อน
ข้อนี้สำคัญมาก มันชี้ให้เห็นว่า CPO เป็นทิศทาง แต่ไม่ได้แทนทองแดงทันทีในทุกด้าน
กล่าวคือ อย่างน้อยในขั้นตอนนี้ ตรรกะของ NVIDIA คือ:
ด้านสวิตช์สามารถเริ่มต้นด้วย CPO ได้ก่อน แต่ด้าน GPU/XPU ควรระมัดระวังมากกว่า
เหตุผลก็คือ GPU เป็นทรัพย์สินที่มีค่าที่สุดและสำคัญที่สุดในระบบ คุณไม่สามารถแลกความน่าเชื่อถือเพื่อประหยัดพลังงานจากการเชื่อมต่อแบบแสงได้ ในคลัสเตอร์การฝึก AI การเชื่อมต่อที่หลุดบ่อยครั้งไม่เพียงแต่ทำให้ต้นทุนฮาร์ดแวร์สูญเปล่า แต่ยังทำให้ภารกิจการฝึกต้องหยุดชะงัก ประสิทธิภาพการใช้งาน GPU ลดลง และความซับซ้อนในการจัดสรรเพิ่มขึ้น
2. การขยายออก: การเชื่อมต่อระหว่างตู้หรือระหว่างคลัสเตอร์ แสงมีข้อได้เปรียบมากกว่า
การขยายแบบ scale-out คือการขยายคลัสเตอร์ GPU ในขอบเขตที่กว้างขึ้น โดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับการรับส่งข้อมูลแนวนอนในระยะทางที่ไกลกว่าระหว่างตู้และภายในศูนย์ข้อมูล
ในสถานการณ์นี้ ข้อได้เปรียบของโซลูชันออปติคัลชัดเจนยิ่งขึ้น:
ระยะทางไกลขึ้น แบนด์วิดธ์สูงขึ้น สายไฟเบากว่า การใช้พลังงานต่ำกว่า และความหนาแน่นของการเดินสายดีขึ้น
ดังนั้นอนาคตจึงไม่ใช่ “ทองแดงถูกแสงแทนที่อย่างสมบูรณ์” แต่คือ:
จุดที่มีค่าที่สุดของรายงานฉบับนี้จาก Bernstein: มันไม่ได้หยุดอยู่แค่ระดับ “หุ้นแนวคิด CPO” แต่ได้แยกการเชื่อมต่อ AI ออกเป็นเส้นทางเทคโนโลยีหลายเส้น
สาม、CPO: ทิศทางสำคัญ แต่ปี 2026 ไม่ใช่ปีที่จะระเบิดอย่างเต็มที่
จุดที่ตลาดเข้าใจผิดง่ายที่สุดในรายงานนี้คือ CPO
หลายคนเห็น CPO แล้วสรุปทันทีว่า:
โมดูลแสงจะถูกแทนที่ ซีพีโอจึงพุ่งขึ้นทันที โรงงานผลิตโมดูลแสงแบบดั้งเดิมจบแล้ว
ความเข้าใจนี้หยาบเกินไป
เบอร์นสไตน์คาดการณ์ว่าการติดตั้ง CPO ในเครือข่ายแบบ Scale-out ขนาดเล็กอาจเริ่มต้นในช่วงครึ่งหลังของปี 2026 โดยมีจุดประสงค์หลักเพื่อยืนยันประสิทธิภาพจริงและความพร้อมของห่วงโซ่อุปทาน; อย่างไรก็ตาม การนำ CPO มาใช้ในสถานการณ์ Scale-up ที่สำคัญยิ่งกว่าอาจเลื่อนออกไปหลังจากครึ่งหลังของปี 2028 เนื่องจากอุตสาหกรรมจำเป็นต้องยืนยันความน่าเชื่อถือระยะยาวของ CPO ด้านสวิตช์ก่อนที่จะนำไปใช้ในระบบ XPU ที่มีมูลค่าสูงกว่าและไม่สามารถยอมรับข้อผิดพลาดได้
สอดคล้องกับคำแถลงก่อนหน้าของ Jensen Huang: CPO จะถูกใช้ก่อนในชิปสวิตช์เครือข่าย ไม่ใช่การเข้าสู่การเชื่อมต่อหลักของ GPU โดยตรงในปริมาณใหญ่
ดังนั้น จังหวะเวลาควรเข้าใจดังนี้:
มุมมองของ LightCounting ยังสนับสนุนการพัฒนาแบบค่อยเป็นค่อยไปมากกว่าการเปลี่ยนแปลงแบบทันทีทันใด มันคาดการณ์ว่า retimed pluggables แบบดั้งเดิมจะยังคงครองตลาดในอีก 5 ปีข้างหน้า แม้ว่า LPO/CPO จะครอบคลุมสัดส่วนสำคัญของพอร์ต 800G และ 1.6T ในช่วงปี 2026–2028 การสรุปมุมมองของอุตสาหกรรมจาก EDN ยังระบุว่า Yole เชื่อว่าการปรับใช้ CPO ในปริมาณมากอาจเกิดขึ้นระหว่างปี 2028–2030 ส่วน LightCounting มองว่าในทศวรรษนี้ โมดูลแสงยังคงครองส่วนใหญ่ของลิงก์แสงในศูนย์ข้อมูล แต่อุปกรณ์แสงจะค่อยๆ เคลื่อนตัวเข้าใกล้ ASIC มากขึ้น
ดังนั้นการตัดสินใจของฉันคือ:
CPO เป็นทิศทางในระยะกลางถึงยาว แต่รายได้ที่แน่นอนกว่าในปี 2026 อาจไม่ได้อยู่ในหุ้นที่เป็น CPO บริสุทธิ์ที่สุด แต่อยู่ในส่วนประกอบที่ต้องอัปเกรดก่อนหน้า CPO เช่น แหล่งกำเนิดแสง การทดสอบ การห่อหุ้ม PCB ABF CCL โมดูลแสง 1.6T และ LPO/NPO
สี่、LPO/NPO: これらคือ "เส้นทางการเปลี่ยนผ่าน" ก่อนที่ CPO จะระเบิด
จุดสำคัญของรายงานฉบับนี้คือไม่ได้แบ่งเส้นทางเทคโนโลยีอย่างง่ายเป็น “โมดูลแสงแบบดั้งเดิม vs CPO”
ยังมี LPO และ NPO อยู่ระหว่างนั้น
1. LPO คืออะไร?
LPO ย่อมาจาก Linear Pluggable Optics มันสามารถเข้าใจได้ว่าเป็นการรักษาโครงสร้างแบบถอดออกได้ แต่ตัดหรือลดการใช้งาน DSP ลง โดยใช้การขับเคลื่อนแบบเชิงเส้นและการปรับสมดุลที่ด้าน主机เพื่อลดการใช้พลังงาน
ข้อดีคือ: การใช้พลังงานต่ำกว่า ต้นทุนอาจต่ำกว่า และยังคงรักษาความสามารถในการบำรุงรักษาไว้บางส่วน
ข้อเสียคือ: การดีบักระบบยากขึ้น งบประมาณลิงก์แคบลง และต้องการความต้องการที่สูงขึ้นจาก SerDes ด้านโฮสต์และวิศวกรรมระบบ
สรุปสาธารณะระบุว่า LPO สามารถลดการใช้พลังงานได้อย่างมากเมื่อเทียบกับโมดูลแบบดั้งเดิม โดยการตัด DSP ออกและมอบการประมวลผลสัญญาณให้กับส่วนประกอบเชิงเส้น พร้อมทั้งรักษาความสะดวกในการบำรุงรักษาแบบโมดูลาร์; Bernstein ยังเชื่อว่าถึงปี 2030 ปริมาณการจัดส่ง LPO อาจเกิน CPO
2. NPO คืออะไร?
NPO สามารถเข้าใจได้ว่าเป็น Near-Packaged Optics ซึ่งหมายถึงการวางแสงเอ็นจิ้นให้ใกล้ ASIC มากขึ้น แต่ไม่ได้ผสานรวมเข้าด้วยกันอย่างสิ้นเชิงเหมือน CPO
คุณค่าของมันอยู่ที่การประนีประนอม:
นี่แสดงว่าในหลายปีข้างหน้า น่าจะไม่ใช่ “ก้าวไปสู่ CPO แบบทันที” แต่เป็น:
แบบดั้งเดิมที่ถอดออกได้ → LPO/NPO → CPO → การรับส่งข้อมูลด้วยแสง / optical fabric
นี่คือเหตุผลที่ในปี 2026 คุณไม่สามารถมองแค่ CPO ได้เท่านั้น บริษัทที่อาจสามารถดำเนินการตามเป้าหมายได้จริง คือบริษัทที่สามารถจัดหาสินค้าข้ามหลายระยะ
สรุปคือเรื่องของ CPO จะไม่เกิดขึ้นในปี 2026 โดย CPO ในครึ่งหลังของปี 2026 จะสามารถส่งมอบได้ในปริมาณน้อยเท่านั้น และใช้เฉพาะในสถานการณ์ scale out เท่านั้น ขณะที่การขยายการใช้งานอย่างจริงจังระหว่างตู้เซิร์ฟเวอร์จะรอไปถึงปี 2028
ทำไมช้าจัง? แบรนสไตน์ให้เหตุผลสามข้อ:
เหตุผลประการแรกคือผู้ให้บริการคลาวด์ไม่ต้องการเปลี่ยนโมดูลแสงแบบดั้งเดิม เพราะเมื่อเกิดปัญหา ทีมปฏิบัติการสามารถถอดออกและเปลี่ยนใหม่ได้ภายในไม่กี่นาที แต่ซีพียูถูกเชื่อมติดแน่นไว้กับสวิตช์ ดังนั้นหากอีนจิ้นแสงตัวใดตัวหนึ่งเสีย ต้องส่งสวิตช์ทั้งเครื่องกลับไปซ่อมที่โรงงาน ซึ่งทำให้เกิดเวลาหยุดทำงานและค่าใช้จ่ายในการดูแลรักษาที่สูงมากสำหรับผู้ให้บริการคลาวด์อย่างอเมซอน โกลกเกิล และไมโครซอฟท์ นอกจากนี้ อัตราการล้มเหลวของโมดูลแสงยังค่อนข้างสูง โดยมาตรฐานอุตสาหกรรมอยู่ที่หนึ่งครั้งต่อการใช้งาน 100,000 ชั่วโมง คำนวณแล้วในหนึ่งปี โมดูลแสง 10,000 ตัวจะต้องเปลี่ยนใหม่ประมาณเก้าตัว นี่คือความล้มเหลวแบบรุนแรง ยังไม่รวมความล้มเหลวแบบอ่อน
CPO ได้รวมแสงอีนจิ้นเข้าไปในชิป ความน่าเชื่อถือต้องเพิ่มขึ้นหลายระดับจึงจะทำให้ผู้ให้บริการคลาวด์รู้สึกมั่นใจ แบรนสไตน์กล่าวโดยตรงว่า พวกเขาได้ติดต่อสื่อสารกับบริษัทจีนผู้ผลิตโมดูลแสง Zhongji Xuchuang ซึ่ง Zhongji Xuchuang แจ้งว่า ไม่มีผู้ให้บริการคลาวด์รายใดมีแผนที่จะติดตั้ง CPO ในปริมาณมากระหว่างปี 2026 ถึง 2027 คำพูดนี้มีน้ำหนักมาก และตลาดอาจยังไม่ได้รับฟัง
เหตุผลที่สองคือมีแนวทางการเปลี่ยนผ่านออกมาแล้ว โดย CPU ไม่ใช่ตัวเลือกเดียว มีเทคโนโลยีสองตัวระหว่างทาง ได้แก่ LPO และ NPO LPO คือการตัดชิป DSP ที่กินไฟมากที่สุดในโมดูลแสงออก และแทนที่ด้วยส่วนประกอบที่เรียบง่ายกว่า การตัดนี้ช่วยลดการใช้พลังงานเหลือเพียงหนึ่งในสามของโมดูลแสงแบบดั้งเดิม แต่ยังคงรักษาความสามารถในการถอดเปลี่ยนได้ของ 800G LPO ปัจจุบันอยู่ในขั้นตอนการผลิตจำนวนมาก
NPO คือการวางแสงอีนจิ้นไว้บน PCB ใกล้กับชิปสวิตช์ แต่ยังคงถอดออกได้ ผลิตภัณฑ์ที่ NVIDIA เรียกว่า CPU ในปัจจุบัน โดยแท้จริงแล้วเป็นเพียงแนวทางชั่วคราวสองแบบนี้ที่สามารถรองรับได้ 2 ถึง 3 ปี ดังนั้น ผู้ให้บริการคลาวด์จึงมีเหตุผลอย่างสมบูรณ์ที่จะบอกว่า ฉันจะใช้ LPU ไปก่อน และรอจนกว่า CPO จะสุกงอมจริงๆ
เหตุผลที่สามคือในสถานการณ์การขยายขนาด (scale up) สายทองแดงยังไม่ล้าสมัย การเชื่อมต่อระหว่าง GPU เรียกว่า scale up ขณะนี้ ข้อได้เปรียบด้านต้นทุนและความน่าเชื่อถือของสายทองแดงยังไม่มีทางเลือกอื่นใดที่สามารถเอาชนะได้
เบอร์นสไตน์ชี้ชัดว่าระหว่างปี 2026 ถึง 2028 การขยายขนาดยังคงถูกนำโดยสายทองแดง โดยลี่ซูจิงเป็นผู้ได้รับประโยชน์ เนื่องจากแข่งขันโดยตรงกับอัมเฟโนลในเรื่องตัวเชื่อมต่อสายทองแดงของ NVIDIA GP300 นอกจากนี้ยังมีเทคโนโลยีการเปลี่ยนผ่านที่เรียกว่า CPC (Co-Packaged Copper Cable) ซึ่งช่วยยืดอายุการใช้งานของสายทองแดงต่อไป
สถาบันให้คำปรึกษาด้านอุตสาหกรรม Lightcounting คาดการณ์ว่า ภายในปี 2029 ตลาดการเชื่อมต่อ 1.6T จะยังคงมีส่วนแบ่งของสายทองแดงใกล้เคียงกับครึ่งหนึ่ง
ห้า: ผลกระทบสูงสุดของ CPO: ไม่ใช่แค่ลดต้นทุน แต่เป็นการจัดสรรใหม่ของบ่อน้ำกำไร
ความหมายทางอุตสาหกรรมของ CPO ไม่ได้จำกัดอยู่ที่การประหยัดพลังงาน หรือการแทนที่โมดูลแสงเพียงอย่างเดียว
สิ่งที่มันเปลี่ยนแปลงอย่างแท้จริงคือ: กำไรเกิดขึ้นจากที่ใด
ยุคของโมดูลแสงแบบถอดเปลี่ยนได้แบบดั้งเดิม 价值链โดยทั่วไปคือ:
DSP / ชิปแสง / TOSA/ROSA / การบรรจุโมดูล / โรงงานโมดูลแสง / โรงงานสวิตช์ / ผู้ให้บริการคลาวด์
ยุคของ CPO จะกลายเป็น:
สลับ ASIC / แสงขับเคลื่อน / แหล่งเลเซอร์ภายนอก / FAU / การบรรจุขั้นสูง / การผลิตวุ้น / การทดสอบ / การรวมระบบ
Bernstein ได้ทำการวิเคราะห์ต้นทุนของสวิตช์ NVIDIA Quantum-X800 CPO: สวิตช์นี้มี ASIC จำนวนสี่ตัว โดยแต่ละตัวรวม optical engines 18 ตัว และมีโมดูลแหล่งกำเนิดแสงภายนอก 18 ตัว; ต้นทุนโดยประมาณของสวิตช์ Quantum-X800 CPO หนึ่งเครื่องอยู่ที่ประมาณ 570,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ สรุปยังชี้ให้เห็นว่าภายใต้สถาปัตยกรรม CPO DSP จะถูกยกเลิก ซึ่ง optical engines และชิปสวิตช์จะถูกบรรจุร่วมกัน ศูนย์กลางของมูลค่าจึงเปลี่ยนไปสู่การออกแบบชิป การบรรจุขั้นสูง และการผลิตวุ้น
นี่คือเหตุผลที่รายงานจะเป็นบวกต่อทิศทางเหล่านี้:
ในทางตรงกันข้าม โรงงานผลิตโมดูลแสงแบบดั้งเดิมจะเผชิญกับปัญหาหนึ่ง:
หากมูลค่าเคลื่อนย้ายจากโมดูลไปยัง ASIC, การแพ็คเกจ, แสงอีนจิเนียร์ และการบูรณาการระบบ แหล่งกำไรของพวกเขาอาจถูกปรับโครงสร้างใหม่
แต่นี่ไม่ได้หมายความว่าโรงงานผลิตโมดูลแสงแบบดั้งเดิมจะสูญเสียคุณค่าทันที เพราะระหว่างปี 2026–2028 ยังคงมีความต้องการสูงสำหรับ 800G, 1.6T, LPO/NPO Cignal AI ยังชี้ให้เห็นว่า โมดูล datacom ความเร็วสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งการออกแบบ 800GbE และ 1.6TbE ที่กำลังเกิดขึ้น จะยังคงเป็นเครื่องขับเคลื่อนการเติบโตหลักในปี 2026
ดังนั้นความเข้าใจที่ถูกต้องคือ:
CPO จะเปลี่ยนการกระจายกำไรในห่วงโซ่อุตสาหกรรมโมดูลแสง แต่จะไม่ทำให้โมดูลแสงแบบถอดประกอบได้หายไปทันทีในปี 2026
หก ทำไมรายงานจึงเน้นว่า PCB, ABF, CCL เป็นทิศทางที่เป็นไปได้มากกว่าในปี 2026?
นี่คือสิ่งที่ฉันคิดว่าคุณควรให้ความสนใจมากที่สุด
CPO มีพื้นที่ในการจินตนาการมาก แต่ระยะเวลาในการดำเนินการเป็นจริงค่อนข้างช้า เมื่อเทียบกันแล้ว การอัปเกรดของ PCB, ABF และ CCL ใกล้เคียงกับคำสั่งซื้อในปัจจุบันมากกว่า
เหตุผลคือ: แม้ว่า CPO จะยังไม่ได้รับการใช้งานเชิงพาณิชย์ในระดับใหญ่ เซิร์ฟเวอร์และสวิตช์ AI ก็กำลังอยู่ในขั้นตอนการอัปเกรด
Rubin, Rubin Ultra, GB300, ASIC ของผู้ให้บริการคลาวด์, ASIC สวิตช์รุ่นถัดไป ต่างกำลังเพิ่มขึ้น:
อัตราบอร์ดเดียว พื้นที่แพ็คเกจ ความหนาแน่นของพลังงาน ข้อกำหนดด้านความสมบูรณ์ของสัญญาณ ข้อกำหนดด้านการระบายความร้อน และข้อกำหนดด้านวัสดุที่มีการสูญเสียต่ำ
นี่คือข้อความที่ขัดกับความเชื่อทั่วไปที่สุดในรายงานการวิจัยนี้ แต่กลับถูกมองข้ามมากที่สุด ผู้ที่ทำกำไรได้จริงในปี 2026 คือสายงานเก่าๆ ที่เกี่ยวข้องกับ PCB, HDI, ABF และซับสเตรต
ทำไมถึงเรียกว่า “ต่อต้านความเห็นที่เป็นที่นิยม”? เพราะอุตสาหกรรมนี้ล้าสมัยมากเกินไป PCB เป็นอุตสาหกรรมที่มีอายุหลายสิบปี ตลาดโลกปี 2025 มีมูลค่า 85,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ฟังดูไม่น่าตื่นเต้นเลย ทุกคนจับตาดู CPO โมดูลแสง และ NVIDIA ไม่มีใครอยากใช้เวลาศึกษาแผ่นวงจรพิมพ์ แต่ข้อมูลจาก Bernstein บอกเราว่า อุตสาหกรรมนี้ได้เริ่มเติบโตอย่างเงียบๆ แล้วในปี 2025
เบอร์นสไตน์ให้ตัวเลขว่า Shenghong Technology ซึ่งผลิต HDI (High-Density Interconnect) PCB คาดว่ารายได้ในปี 2025 จะเติบโตขึ้น 63% เมื่อเทียบกับปีก่อนหน้า WUS (Huayuan Electronics) มีรายได้จากการขาย PCB สำหรับ NVIDIA GB300 เพิ่มขึ้น 45% Gold Circuit (Jinxiang Electric) มีการจัดส่งให้ AWS Trinium เพิ่มขึ้น 40% และ Shengyi Electronic อีกหนึ่งผู้ผลิตในซัพพลายเชนของ AWS ก็มีการเติบโต 40% เช่นกัน นี่คือผลประกอบการจริงที่เกิดขึ้นแล้ว ไม่ใช่การคาดการณ์ แต่เป็นการบรรลุผลแล้ว ทำไมเส้นทางนี้ถึงกำลังเติบโต? มีสามมิติที่สามารถพิจารณาได้:
ระดับแรกคือปริมาณ PCB บนเซิร์ฟเวอร์ AI เพิ่มเป็นสองเท่า ในอดีต เซิร์ฟเวอร์ NVIDIA H10 แต่ละตัวมี 80 GPU และมูลค่ารวมของ GPU และ PCB อยู่ที่ประมาณ 100 ถึง 150 ดอลลาร์ต่อ GPU เมื่อเปลี่ยนไปใช้ตู้ GB200VL72 ตัวเลขนี้เพิ่มขึ้นตรงไปตรงมาเป็น 300 ดอลลาร์ต่อ GPU หมายความว่าอย่างไร? เมื่อขาย GPU เดียวกัน ผู้ผลิต PCB จะได้กำไรเพิ่มเป็นสองเท่า
และยังไม่จบเพียงเท่านี้ แพลตฟอร์ม Vera Robin ที่กำลังจะมาจะใช้โครงสร้างใหม่ที่เรียกว่า midplane ซึ่งจะแทนที่ส่วนที่ใช้สายทองแดงด้วย PCB หลายชั้น แผ่น midplane นี้เป็นแผ่น 44 ชั้น ใช้แผ่นทองแดงระดับสูงสุด M8 และในรุ่น Rubin Ultra รุ่นถัดไปอาจใช้แผ่น 78 ชั้นระดับ M9 จำนวนชั้นเพิ่มเป็นสองเท่า วัสดุได้รับการปรับปรุง ทำให้มูลค่าเพิ่มขึ้นอีกสองเท่า
ระดับที่สองคือการถูกจำกัดวัตถุดิบด้านบนสุด วัสดุสำคัญชนิดหนึ่งสำหรับซับเบส ABF คือเส้นใยแก้ว T-glass ที่มีสัมประสิทธิ์การขยายตัวเนื่องจากความร้อนต่ำ ซึ่งมีหน้าที่ป้องกันไม่ให้ซับเบสของชิป AI บิดตัวภายใต้อุณหภูมิสูงจนทำให้จุดเชื่อมล้มเหลว
ในปัจจุบัน มีเพียงบริษัทเดียวทั่วโลกที่สามารถผลิต T glass ที่มีมาตรฐานชั้นสูงได้ ชื่อว่า Nitto Bosei โดยมีค่า CTE อยู่ที่ 2.8% ผู้ผลิตรายอื่นไม่สามารถบรรลุระดับนี้ได้ กำลังการผลิตใหม่ของ Nitto Bosei จะเริ่มดำเนินการได้ในปลายปี 2026 และจะเริ่มจัดส่งอย่างเป็นทางการในปี 2027 ซึ่งหมายความว่า T glass จะยังคงขาดแคลนตลอดปี 2026
การขาดแคลน t glass คืออะไร? คือผู้ผลิตแผ่นฐาน ABF สามารถขึ้นราคาได้อย่างถูกต้องตามกฎหมาย Unimicron Emerging Electronics ได้เจรจาราคาใหม่กับลูกค้าแล้ว แบบจำลองของ Bernstein คาดการณ์ว่า ASP ของแผ่นฐาน ABF จะเพิ่มขึ้นทุกไตรมาสระหว่าง 5% ถึง 7% ในปี 2026 โดยอาจมีอัตราการเพิ่มขึ้นสะสมต่อปีเกิน 20%
ระดับที่สามคือผู้ครองตลาด ABF film โดยไม่เปิดเผยตัวตน ABF film เป็นหนึ่งในวัสดุหลักของ ABF substrate ผู้คิดค้นวัสดุนี้ชื่อ Agenomoto ซึ่งเป็นบริษัทอาหารญี่ปุ่นที่ขายผงชูรส ในช่วงทศวรรษที่ 90 ขณะวิจัยผงชูรส พวกเขาพบวัสดุฟิล์มอนุพันธ์จากกรดอะมิโนพิเศษชนิดหนึ่งที่สามารถใช้เป็นชั้นขยายตัวจากความร้อนสำหรับ substrate เซมิคอนดักเตอร์ ตั้งแต่นั้นมา 95% ของ ABF film ทั่วโลกมาจาก Unknowns
ข้อมูลของ Bernstein แสดงว่า รายได้จากการดำเนินงาน ABF ของ Ajinomoto มีอัตรากำไรขั้นต้น 60% อัตราการเติบโตในปีงบประมาณ 12026 อยู่ที่ 32% และคาดว่าจะเร่งขึ้นเป็น 45% ในปีงบประมาณ 2027 ธุรกิจ ABF ของบริษัทนี้ยังคงครองตำแหน่งนำหน้ามาเป็นเวลา 30 ปีโดยไม่มีผู้แข่งขันสามารถท้าทายได้
ดังนั้น สิ่งที่แน่นอนกว่าในปี 2026 ไม่ใช่ “CPO ระเบิดในหนึ่งคืน” แต่คือ:
ต้องอัปเกรด PCB ความเร็วสูง; ต้องอัปเกรดซับสเตรต ABF; ต้องอัปเกรด CCL เป็นวัสดุที่มีการสูญเสียต่ำกว่า; ต้องอัปเกรดฟอยล์ทองแดง ผ้าแก้ว และวัสดุ Dk/Df ต่ำ; ต้องอัปเกรดขั้นตอนการทดสอบและยืนยัน
ดังนั้น กลยุทธ์ที่สมจริงมากกว่าสำหรับปี 2026 คือการมุ่งเน้นที่ความแน่นอนสามด้านก่อน—ความต้องการด้านแสงจากกระบวนการเปลี่ยนผ่าน 1.6T และ LPO/NPO, การอัปเกรด PCB/ABF/CCL จาก Rubin/ASIC, และการลงทุนที่จำเป็นก่อนการผลิตต้นแบบ CPO ได้แก่ การทดสอบ/FAU/แหล่งกำเนิดแสง/การบรรจุขั้นสูง
เนื่องจากตลาดทุนมักทำผิดพลาดอย่างหนึ่ง:
ชอบซื้อแนวคิดที่ไกลที่สุด แต่สิ่งที่มักจะสร้างผลลัพธ์แรกจริงๆ คือ “โครงสร้างพื้นฐานที่ต้องสร้างขึ้นก่อนแนวคิดระยะไกล”
CPO giống nhưสถานีรถไฟความเร็วสูงในอนาคต
แต่ก่อนที่สถานีรถไฟความเร็วสูงจะดำเนินการอย่างเต็มรูปแบบ ผู้ที่อาจทำกำไรก่อนคือผู้ที่ก่อสร้างถนน วางราง จ่ายไฟฟ้า ระบบสัญญาณ และอุปกรณ์ตรวจสอบ
เจ็ด ลำดับผู้ได้รับประโยชน์จากห่วงโซ่อุตสาหกรรมในรายงานนี้
หากแบ่งห่วงโซ่อุตสาหกรรมที่เชื่อมต่อ AI ออกเป็นสี่ชั้น:
ระดับที่หนึ่ง: ผู้ชนะระดับแพลตฟอร์มที่แข็งแกร่งที่สุด
บริษัทเหล่านี้ไม่ได้ขายเพียงชิ้นส่วนเดียว แต่ควบคุมสถาปัตยกรรม
NVIDIA
ข้อได้เปรียบของ NVIDIA ไม่ได้มีแค่ GPU แต่รวมถึง GPU + NVLink + InfiniBand + Ethernet + Spectrum-X + Quantum-X + ระบบนิเวศซอฟต์แวร์ NVIDIA ได้เปิดเผยอย่างเป็นทางการว่าสวิตช์เครือข่าย silicon photonics ของพวกเขาได้รวมบริษัทต่างๆ เช่น TSMC, Coherent, Corning, Fabrinet, Foxconn, Lumentum, SENKO, SPIL, Sumitomo Electric, TFC Communication เข้าไว้ในระบบนิเวศแล้ว
นี่แสดงว่า NVIDIA กำลังทำสิ่งหนึ่ง:
ไม่เพียงแต่ขาย GPU แต่ยังรวมโครงสร้างเครือข่ายของโรงงาน AI เข้าไว้ในการควบคุมแพลตฟอร์มของตนเอง
TSMC เป็นศูนย์กลางที่ซ่อนอยู่ของเรื่องทั้งหมดนี้
แพลตฟอร์ม COPE ผสานชิปอิเล็กทรอนิกส์และชิปโฟตอนด้วยเทคโนโลยีการเชื่อมแบบผสม ลูกค้ารายใหญ่ทั้งหมดอย่าง NVIDIA, Broadcom และ AI Labs กำลังย้ายไปยัง TSMC บริษัทนี้ไม่ได้ทำกำไรใหญ่จาก CPO โดยตรง แต่ CPO ช่วยเสริมตำแหน่งความเป็นผู้นำของ TSMC ในด้านการแพ็คเกจขั้นสูงและการผลิตชิปตามสั่ง
Broadcom
โลจิกของ Broadcom ต่างกัน มันคล้ายกับ:
Ethernet switch ASIC + ASIC แบบกำหนดเอง + CPO + ระบบนิเวศชิปที่กำหนดเองสำหรับผู้ให้บริการคลาวด์
Broadcom ประกาศ Tomahawk 6 Davisson ในเดือนตุลาคม 2025 ซึ่งเป็นสวิตช์ Ethernet รุ่นที่สามของบริษัทที่มีความสามารถในการสลับที่ 102.4Tbps และระบุว่าได้เริ่มจัดส่งแล้ว; Broadcom กล่าวว่าการรวมกันของแสง TSMC COUPE และแพ็กเกจหลายชิปขั้นสูงช่วยลดการใช้พลังงานของ optical interconnect ลง 70% พร้อมรองรับการขยายขนาดของ 512 XPUs และมากกว่า 100,000 XPUs ในเครือข่ายสองชั้น
นี่แสดงให้เห็นว่า TSMC และ Broadcom เป็นบริษัทที่สำคัญมากใน价值链ของเครือข่าย AI และ CPO นอกเหนือจาก NVIDIA
ชั้นที่สอง: แสงและการเชื่อมต่อความเร็วสูงที่มีความแน่นอนสูง
รวมถึง:
โมดูลแสง 1.6T, LPO/NPO, ฟอโตนิกส์บนซิลิคอน, เลเซอร์, แหล่งกำเนิดแสงภายนอก, FAU, ตัวเชื่อมต่อแสง
ตัวแทนด้านทิศทางรวมถึง Coherent, Lumentum, Fabrinet, Innolight, Eoptolink, SENKO, Corning, Sumitomo เป็นต้น รายชื่อเอโคซิสเต็มอย่างเป็นทางการของ NVIDIA รวมถึงบริษัทหลายแห่งที่เกี่ยวข้องกับแสงออปติคัล การแพ็คเกจจิ้ง และการเชื่อมต่อ
จุดสำคัญของระดับนี้ไม่ใช่ “ใครดูเหมือน CPO ที่สุด” แต่คือ:
ใครสามารถตอบสนองความต้องการของ 800G/1.6T, LPO/NPO, CPO ทดลองผลิต, แหล่งกำเนิดแสงภายนอก และ FAU ได้
บริษัทที่สามารถข้ามระยะได้มีอัตราความสำเร็จสูงกว่าบริษัทที่มีเพียงแนวคิดเดียว
ระดับที่สาม: PCB, ABF, CCL, วัสดุ
นี่คือสถานที่ที่ถูกมองข้ามมากที่สุดในปี 2026
ในการรายงานอย่างเปิดเผย รายงานเดิมครอบคลุมหรือกล่าวถึงบริษัทต่างๆ เช่น Chroma, Luxshare, Unimicron, NVIDIA, Broadcom, TSMC, Ibiden
Unimicron, Ibiden ฯลฯ บริษัทในห่วงโซ่แผ่นวงจรพิมพ์ (PCB) นั้นน่าจับตามองเป็นพิเศษ เพราะเมื่อความซับซ้อนของเซิร์ฟเวอร์ AI เพิ่มขึ้น แผ่นวงจรพิมพ์และแผ่นแพ็คเกจจิ้งจึงไม่ใช่เพียงชิ้นส่วนรอง แต่กลายเป็นข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพโดยตรง
ระดับที่สี่: อุปกรณ์ทดสอบ ประสิทธิภาพการผลิต และความน่าเชื่อถือ
ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดของ CPO ไม่ใช่ PPT แต่คือการผลิตในปริมาณมาก
ต้องแก้ไขปัญหาการผลิตในปริมาณมาก:
อัตราการผ่านการทดสอบของอุปกรณ์ออปติคัลคัปพลิง;
ความเสถียรของแหล่งเลเซอร์ภายนอก;
ความน่าเชื่อถือในสภาพแวดล้อมอุณหภูมิสูง
ความเครียดจากการห่อหุ้ม
การบำรุงรักษาแบบเรียลไทม์;
เวลาทดสอบ;
ความสม่ำเสมอ;
โหมดซ่อมแซมหลังหมดอายุ
ดังนั้น อุปกรณ์ทดสอบและการยืนยันความน่าเชื่อถืออาจเป็น “ผู้ขายจอบ” ที่ดี
บริษัทเหล่านี้อาจไม่ใช่บริษัทที่น่าตื่นเต้นที่สุด แต่หาก CPO เข้าสู่ระยะการผลิตต้นแบบ มักจะเป็นขั้นตอนแรกที่ได้รับคำสั่งซื้อ
แปด: นัยทางการลงทุนของรายงานนี้: อย่าซื้อสิ่งที่ “ดูเหมือนแนวคิดมากที่สุด” ให้ซื้อสิ่งที่ “หลีกเลี่ยงไม่ได้ที่สุด”
ข้อค้นพบที่สำคัญที่สุดสำหรับการลงทุนจากรายงานนี้คือ:
การเชื่อมต่อ AI ไม่ใช่การปฏิวัติทางเทคโนโลยีจุดเดียว แต่เป็นการย้ายจุดจำกัด การลงทุนควรเน้นที่จุดจำกัดร่วม ไม่ควรพึ่งพาเส้นทางเดียว
อะไรคือข้อจำกัดร่วม?
ไม่ว่าสุดท้ายจะเป็น CPO, LPO, NPO หรือการอัปเกรดแบบปลั๊กอินแบบดั้งเดิม สิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้คือ:
ในทางกลับกัน ความเสี่ยงของการใช้เส้นทางเดียว
ตัวอย่างเช่น หากคุณซื้อเฉพาะ “แนวคิด CPO บริสุทธิ์” ความเสี่ยงคือ:
การผลิตเชิงพาณิชย์ของ CPO ถูกเลื่อนออกไป การสั่งซื้อไม่ได้รับการดำเนินการ ค่าประเมินถูกตัดลดก่อน
การซื้อโมดูลแสงแบบดั้งเดิมเพียงอย่างเดียว มีความเสี่ยงคือ:
CPO/NPO/LPO ปรับโครงสร้างห่วงโซ่มูลค่า กำไรระยะยาวถูกบริษัทแพลตฟอร์มและผู้ผลิตชิป/การบรรจุภัณฑ์ยึดไป
การซื้อเฉพาะ PCB/วัสดุ มีความเสี่ยงคือ:
ลูกค้าขยายการผลิตเร็วเกินไป อุปทานปล่อยออกมาอย่างกระจุกตัว และกำไรขั้นต้นกลับตัว
ดังนั้นการจับคู่ที่ดีกว่าคือ:
ซื้อความแน่นอนในปี 2026 ซื้อความยืดหยุ่นของคำสั่งในปี 2027 และซื้อตัวเลือกโครงสร้างหลังปี 2028
เก้า ความเห็นส่วนตัวเกี่ยวกับความสมเหตุสมผลของรายงานนี้
สถานที่ที่สมเหตุสมผล
- ประการแรก การขยายข้อจำกัดของ AI จาก GPU ไปยังระบบการเชื่อมต่อ เป็นทิศทางที่ถูกต้องมาก ผลิตภัณฑ์ของ NVIDIA และ Broadcom ต่างยืนยันจุดนี้
- ที่สอง ต่อต้านเรื่องเล่าแบบเรียบง่ายว่า “ทองแดงถอย แสงก้าวหน้า” การตัดสินนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง รายงานของ Reuters เกี่ยวกับ Jensen Huang ได้ชี้ชัดแล้วว่า ทองแดงยังคงมีข้อได้เปรียบด้านความน่าเชื่อถือในระยะสั้นสำหรับการเชื่อมต่อของ GPU/XPU
- ที่สาม การพิจารณาว่า CPO เป็นทิศทางที่ถูกต้อง แต่ต้องรอการยืนยันความน่าเชื่อถือก่อนจึงจะขยายขนาด เป็นการตัดสินใจที่สมเหตุสมผล เช่นเดียวกับการวิเคราะห์อุตสาหกรรมจาก LightCounting และ Yole/EDN ที่มีแนวโน้มสนับสนุนการเปลี่ยนผ่านแบบค่อยเป็นค่อยไป แทนที่จะแทนที่ทั้งหมดทันที
- ที่สี่ การเน้นย้ำว่าขั้นตอนก่อนหน้า เช่น PCB/ABF/CCL การทดสอบ และแหล่งกำเนิดแสง มีแนวโน้มที่จะสร้างผลลัพธ์ได้จริงในปี 2026 ซึ่งจะมีประโยชน์ต่อการลงทุนมากกว่า เพราะตลาดทุนมักจะซื้อขายเรื่องราวระยะไกลเกินไป แต่ลดค่าขั้นตอนที่มีคำสั่งซื้อจริงในระยะใกล้
จุดที่ต้องระวัง
ประการแรก การถ่ายทอดอย่างเปิดเผยอาจทำให้ความเห็นของเบอร์นสไตน์ถูก “แปลงเป็นการลงทุน” และ “เปลี่ยนเป็นหัวข้อที่ดึงดูดความสนใจ” เช่น ประโยคที่ว่า “สนามรบที่แท้จริงของ AI ไม่ได้อยู่ที่ชิป แต่อยู่ที่การเชื่อมต่อ” อาจมีพลังในการเผยแพร่ แต่โดยตรงแล้ว GPU/HBM/CoWoS ยังคงเป็นข้อจำกัดหลัก เพียงแต่ความสำคัญเชิงขอบเขตของการเชื่อมต่อเพิ่มขึ้น ไม่ใช่ชิปไม่สำคัญ
ที่สอง ทิศทางการถ่ายโอนมูลค่าของ CPO ถูกต้อง แต่ความเร็วอาจถูกตลาดประเมินสูงเกินไป CPO ต้องแก้ไขปัญหาต่างๆ เช่น การผลิต การปิดผนึก การบำรุงรักษาในสนาม การเปลี่ยนแทนเมื่อล้มเหลว และความน่าเชื่อถือ ไม่ใช่เทคโนโลยีที่จะเพิ่มปริมาณทันทีหลังการเปิดตัว
ที่สาม ค่าการเปลี่ยนผ่านของ LPO/NPO มีค่ามาก แต่ความยากในการดีบักระบบก็ไม่น้อย LPO ไม่ใช่แค่ “รุ่นประหยัดพลังงานแบบถอดออกได้” อย่างง่ายๆ มันได้ย้ายความซับซ้อนจำนวนมากไปยังด้านเครื่องโฮสต์และการดีบักระดับระบบ
สี่ แม้เส้นทาง PCB/ABF/CCL จะมีความชัดเจนสูง แต่ก็ต้องระวังรอบการขยายกำลังการผลิต เมื่ออุตสาหกรรมวัสดุและบอร์ดฐานเห็นสภาวะที่รุ่งเรือง ก็มักจะขยายกำลังการผลิตอย่างรวดเร็ว หลังจากนั้น หากจังหวะของลูกค้าช้าลง กำไรขั้นต้นก็จะถูกกระทบกลับ
สิบ ในอีก 2–3 ปีข้างหน้า สามารถติดตามตามตารางเวลา này
2026: อย่ามองแค่ CPO ให้มองสามความแน่นอน
ในปี 2026 จุดเน้นไม่ใช่การระเบิดของ CPO แต่คือ:
โมดูลแสงแบบถอดเปลี่ยนได้ 1.6T จะมีการเพิ่มปริมาณการผลิตหรือไม่;
LPO/NPO ได้รับการรับรองจากผู้ให้บริการคลาวด์/แพลตฟอร์มสวิตช์เพิ่มเติมหรือไม่;
PCB/ABF/CCL จะยังคงขึ้นราคาหรือขยายการผลิตต่อไปหรือไม่;
อุปกรณ์ทดสอบที่เกี่ยวข้องกับ CPO, FAU, และแหล่งกำเนิดแสงภายนอกเริ่มมีคำสั่งซื้อจริงหรือยัง
หากสิ่งเหล่านี้เกิดขึ้น แสดงว่าตรรกะของรายงานได้เข้าสู่ช่วงการดำเนินการ
2027: ดู CPO ทดลองใช้งานจาก “ต้นแบบ” สู่การนำไปใช้งานจริงสำหรับลูกค้า
ตัวชี้วัดสำคัญคือ:
การติดตั้งจริงของลูกค้าสำหรับ NVIDIA Quantum-X / Spectrum-X Photonics;
การขยายฐานลูกค้าของ Broadcom Davisson/Tomahawk CPO;
มีการใช้งานโดย CoreWeave, Lambda, Meta, Google, Microsoft, Amazon ฯลฯ หรือไม่;
CPO แหล่งกำเนิดแสงภายนอก, FAU, อุปกรณ์ทดสอบ ได้รับการรับรู้รายได้หรือไม่
หลังปี 2028: ติดตามว่า CPO จะเข้าสู่ระยะ Scale-up หรือไม่
จุดเปลี่ยนที่สำคัญที่สุดคือ:
CPO จะเคลื่อนจากด้านสวิตช์ไปใกล้ XPU/GPU หรือไม่;
การใช้งานแสง I/O ในการแพ็กเกจ ASIC/GPU ระดับสูงหรือไม่;
OCS/optical fabric กำลังเริ่มเปลี่ยนแปลงโครงสร้างเครือข่ายศูนย์ข้อมูลหรือไม่
หากมาถึงขั้นตอนนี้ CPO จะไม่ใช่เพียงการแทนที่โมดูลแสง แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรมการคำนวณด้าน AI
十一: กรอบการลงทุนตามรายงานนี้: สินทรัพย์สี่ประเภท ตรรกะสี่แบบ
หากใช้รายงานนี้เป็นแนวทางในการลงทุนในตลาดหุ้นสหรัฐฯ/ฮ่องกง/จีนแผ่นดินใหญ่ ผมจะแบ่งเป็นสี่ประเภท
กลยุทธ์ที่ฉันเชื่อถือมากที่สุดคือ:
ซื้อแพลตฟอร์มหลัก ซื้อความยืดหยุ่นด้านแสงและ PCB อย่างมั่นใจ ซื้อสัดส่วนเล็กของตัวเลือกในทิศทางระยะไกลของ CPO
ไม่แนะนำให้ลงทุนเงินทั้งหมดในหุ้นที่มีแนวคิด CPO บริสุทธิ์ที่สุดตั้งแต่แรก
十二、รายงานนี้มีห้าประเด็นหลักที่สุด
- ประการแรก ข้อจำกัดของศูนย์ข้อมูล AI กำลังเปลี่ยนจาก “คำนวณเร็ว” เป็น “เชื่อมต่อเร็ว เชื่อมต่อเสถียร และประหยัดพลังงาน”
- ที่สอง แสงจะไม่กำจัดทองแดงทันที และทองแดงก็จะไม่รักษาทุกสถานการณ์ไว้ตลอดไป; ระยะทางและระดับระบบที่ต่างกันจะเลือกวิธีแก้ไขที่ต่างกัน
- ثالثly, CPO เป็นทิศทาง แต่รายได้ที่เป็นไปได้มากกว่าในปี 2026 อยู่ที่ 1.6T, LPO/NPO, แหล่งกำเนิดแสง, การทดสอบ, PCB, ABF, CCL
- สี่ ผลกระทบแท้จริงของ CPO ไม่ใช่การลดราคาของโมดูลแสง แต่คือการเปลี่ยนแปลงแหล่งกำไรจากแพ็คเกจโมดูลแบบดั้งเดิมไปสู่ชิป การแพ็คเกจ แสงอีนจิ้น แหล่งกำเนิดแสง การทดสอบ และแพลตฟอร์มระบบ
- ห้าม ลงทุนใน AI ที่เชื่อมต่อ อย่าซื้อแนวคิดที่ร้อนแรงที่สุด ให้ซื้อข้อจำกัดที่ยากที่สุดที่จะหลีกเลี่ยง
- นี่คือรายงานที่มีคุณค่าเกี่ยวกับ “โครงสร้างพื้นฐานระดับที่สองของ AI” มันเตือนตลาดว่า หลังจาก GPU แล้ว สิ่งที่จะถูกประเมินราคาใหม่ไม่ใช่อุปกรณ์ชิ้นเดียว แต่คือทั้งสแต็กการเชื่อมต่อของ AI
แต่มันก็ไม่สามารถอ่านแบบง่ายๆ ว่า “CPO จะระเบิดทันที” คำอ่านที่ถูกต้องกว่าคือ:
ปี 2026 ดูที่แบบถอดออกได้/LPO/NPO/PCB/ABF/การทดสอบ;
ดูคำสั่งซื้อทดลองของ CPO ในปี 2027;
ดูว่า CPO และแสง I/O จะเข้าสู่โครงสร้างพื้นฐานการคำนวณ AI อย่างแท้จริงหลังปี 2028 หรือไม่