Nvidia CEO 称节能光学芯片技术尚需时间才能广泛应用
圣何塞，加利福尼亚州，3 月 18 日（路透社）——Nvidia（英伟达）首席执行官黄仁勋周二表示，一项旨在降低能耗的新兴芯片技术目前还不够可靠，尚无法应用于 Nvidia 旗舰级图形处理单元（GPU）。
这种新兴技术被称为**“共封装光学”（Co-packaged Optics）**，它利用激光束在光纤电缆上传输信息，使芯片之间的连接速度更快，并且比传统的铜线连接具有更高的能效。
在周二于加州圣何塞举行的 Nvidia 年度开发者大会上，黄仁勋在一座座无虚席的体育馆里发表了主题演讲。他表示，Nvidia 计划在两款新的网络芯片（用于服务器顶部的交换机）中采用该光学技术，从而使这些芯片的能效比上一代提高 3.5 倍。
这些交换机芯片将在今年晚些时候至 2026 年间推出，这一举措虽小，但却是推动光学技术前进的重要一步。
然而，在演讲后接受记者采访时，黄仁勋表示，尽管 Nvidia 曾考虑在其旗舰 GPU 芯片中更广泛地采用该技术，但目前并无此计划，因为传统的铜线连接在可靠性上仍然比当下的共封装光学连接**“高出几个数量级”**。
“不值得。” 黄仁勋在谈及直接在 GPU 之间使用光学连接时表示，“我们一直在评估这个选择，但铜线要好得多。”
黄仁勋补充道，他更关注于为 Nvidia 的客户（如 OpenAI 和 Oracle）提供一条可预测的产品发展路线，以便他们提前规划基础设施建设。
“未来几年，几千亿美元的 AI 基础设施将被部署，你需要获得预算批准、用电批准，甚至建造土地。” 他说道，“在这样的规模下，你会选择什么技术？”
光学技术的挑战与未来发展
硅谷的创业者和投资者一直寄希望于光学技术，他们认为这将成为打造更大规模 AI 计算机系统的核心技术。黄仁勋在会上表示，尽管公司如 DeepSeek 在 AI 领域取得进展，但 AI 系统仍然需要更强大的计算能力来优化推理过程，这意味着更高效的数据传输仍然是关键。
目前，Ayar Labs、Lightmatter 和 Celestial AI 等初创公司已经获得数亿美元的风险投资，其中部分资金甚至来自 Nvidia 自己。这些公司正致力于将共封装光学连接直接集成到 AI 芯片上。Lightmatter 和 Celestial AI 还计划进行首次公开募股（IPO）。
铜线连接的优势在于成本低、速度快，但其数据传输距离最多只有几米。这一“短距离”问题对 Nvidia 过去五年的产品布局产生了重大影响。
目前，Nvidia 旗舰服务器单元包含 72 颗 GPU 芯片，功耗高达 120 千瓦，由于产生的热量过大，该系统需要类似汽车引擎的液冷散热系统。
Nvidia 在周二发布的新一代旗舰服务器（计划于 2027 年推出），将在单个机架中集成数百颗 Vera Rubin Ultra 芯片，功耗高达 600 千瓦，比当前产品提升两倍以上。
为了在相同空间内塞进更多芯片，Nvidia 及其合作伙伴将面临巨大的工程挑战。而这些挑战的核心在于 AI 计算任务需要在芯片之间频繁传输大量数据，Nvidia 目前的策略仍是尽可能保持芯片间的距离在铜线可覆盖的范围内。
行业专家观点
Ayar Labs 首席执行官 Mark Wade（该公司也获得了 Nvidia 的投资）表示，半导体行业仍在探索如何降低共封装光学芯片的制造成本并提高其可靠性。虽然这种技术的大规模应用可能要等到 2028 年或更晚，但 Wade 认为，如果芯片行业想要继续打造更大规模的数据中心，最终将不得不抛弃铜线。
“看看如今数据中心机架的功耗，电气连接的能耗只会越来越高。” Wade 在 Nvidia 大会期间接受路透社采访时表示，“光学技术是唯一能够解决这一问题的方案。”
