这个事件的意义不在于英伟达又投了一家上游公司，而是代表着：
AI 光互联的关注重点，已经从“谁发光”变成“光怎么走”。
光怎么从光纤进入光引擎？
光怎么精准耦合到 PIC？
多通道怎么保证一致性？
高密度连接怎么降低损耗？
机柜内部怎么布线？
光路最后一厘米怎么解决？
光模块解决“有没有光”，连接层解决“光能不能用”。
这就是所谓连接层重估。
别看这些零件小：FAU、V 型槽、微透镜、微棱镜等，但 AI 集群一旦进入光入柜内时代，这些“小零件”就是系统能不能跑起来的关键。AI 数据中心不是简单堆卡，而是一个越来越复杂的系统工程。
系统越复杂，越需要光源、器件、连接、耦合、布线、封装一起进化。
这时候，市场的视角就会从“光模块出多少货”，转向“光到底怎么在机柜里跑”。
以前我们关心谁发光。
现在要关心光怎么走。
以后还要关心光怎么进芯片。
总结：炬光科技代表的透镜V型槽打响了第一枪。
二 鸿海（富士康）台积电等台厂CPO进展
1. 5月13日，鸿海提前出货CPO交换机机柜，并上修出货预期。
經濟日報 記者蕭君暉/台北報導 市場傳出，鴻海集團全光CPO交機的機櫃提前出貨給大客輝達(NVIDIA)，從原先預估2026年出貨量超過萬台，上修到2026至2027年將超過5萬台。 因CPO品毛利率達兩位數，平均出貨單價(ASP)高，可望貢獻旗下工業富聯15%以上的營收，鴻海集團獲利帶來結構性轉變，成推動集團業績成長的第二曲線。
2. 5月14日下午，台积电新竹技术论坛：迈向“全光化”。
台积电开放创新平台全球业务资深副总经理暨共同营运长张晓强提出「AI三层蛋糕」概念，认为未来AI芯片将由「Compute + 3D Integration + Photonics」三大核心技术构成，其中最重要的关键字，就是「COUPE」。
张晓强表示，AI芯片本身可细分为三个核心层次：
第一层是运算（Compute），第二层则是异质整合与3D IC，第三层则是未来最重要的光子（Photonics）与光学互连。
AI数据中心未来将从目前万颗GPU、Accelerator，进一步走向百万颗等级互连，传统铜线已难以支撑超高频、低延迟与高频宽需求，因此光子（Photonics）与光学互连将成为关键。其中，最重要的核心技术便是COUPE（Compact Universal Optical Photonic Engine）。张晓强强调，未来数据中心内部高速传输，将逐步由电子电路转向光学传输，并将先进封装与光子深度整合，大幅提升系统能效与频宽密度。
台积电费曼研究中心副总赵茂赞则从AI伺服器角度分析未来数据中心架构。他指出，AI超级电脑正从传统Scale-out快速走向大型Scale-up AI Factory，GPU之间的高速互连技术将成为核心竞争力。高速铜线互连也已接近物理极限。未来224G、448G高速传输世代下，「纯铜方案将愈来愈困难」。
因此，未来AI数据中心势必导入大量光互连，甚至迈向All Optical（全光化）架构，透过矽光（SiPh）与SoW系统级整合，可打造10TB以上频宽的超级交换器，并大幅降低功耗、散热与线材复杂度。
3. 5月15日中午，工业富联在午餐交流会上更是进一步纠正，“明年CPO是出货几万柜，而非台媒报道的五万台。”
那么问题来了，一柜对应多少台CPO交换机呢？
根据Rubin Ultra的架构，144张卡对应648个光引擎，每个光引擎需要一个FAU，Spectrum 6810含有光引擎的数量是36个，则1个Rubin Ultra机柜里包含18台Spectrum 6810交换机，648个FAU。
这就是前两天为什么市场估算某Dfau代工厂明年将有百亿订单。
三 接下来的重磅会议
5月18日，国际光电子博览会。
5月29日，iCPO国际光电合封技术交流会议将在无锡国际会议中心举行。
6月1日，英伟达 GTC Taipei 2026 大会，以及接下来的2026年台北国际电脑展（COMPUTEX 2026）。
四 相关研报参考
