聯電、HyperLight攜手Jabil　推動TFLN光子技術導入AI資料中心

隨著人工智慧運算規模持續擴大，光學互連技術必須在提升頻寬的同時，避免成為系統功耗的瓶頸。HyperLight 與Jabil密切合作，將基於TFLN的光子元件整合至下世代光學收發模組平台。憑藉著聯電與聯穎所提供可擴展的 6吋與8吋晶圓製造能力，結合了Jabil在供應鏈管理與系統整合方面的專業，為 HyperLight 的TFLN Chiplet平台邁向大規模市場應用鋪路，實現高效能光學模組的廣泛應用。 HyperLight執行長張勉表示，TFLN 透過降低功耗與減少雷射需求，為 AI 資料中心的網路互連帶來顯著優勢。隨著光學互連速度持續提升，TFLN在材料層面的優勢也將更加凸顯。結合Jabil在系統整合與製造上的能力，以及聯電與聯穎在可擴展之元件生產的支持下，公司正推動 TFLN 從創新技術走向實際應用，朝超大規模資料中心的大量導入邁進。 Jabil光子事業部總經理暨副總經理Jason Wildt表示，超大規模與AI客戶必須以大規模的方式來布建其解決方案，其尋求的光學技術需具備可靠的量產能力，能在數據中心的層級實現整合與布建。Jabil與HyperLight、聯電及聯穎的合作，結合了先進的光子技術、成熟的量產製造能力以及系統整合專業，使基於TFLN的解決方案得以在機架層級部署，滿足人工智慧與超大規模客戶的需要。 聯電資深副總經理洪圭鈞表示，聯電透過與 HyperLight 的合作，推動 TFLN 從早期開發階段邁向經過驗證的晶圓代工製造，此次進一步與Jabil展開系統層級整合，有助於建立完整的製造與布建路徑，以滿足 AI 資料中心基礎設施對規模、可靠性與產能的需求。 對於目前的光學模組，HyperLight 的TFLN技術相較於現有的方案能顯著的降低功耗，且隨著通道傳輸速度提升，其優勢將進一步擴大。在目標架構中，TFLN能實現更簡化的光學設計，例如降低雷射數量，從而同時解決功耗與供應限制。在大規模應用下，單一模組的改善可逐步累積，最終提升資料中心層級的電力效率，進而可用於部署更多GPU、更大的運算叢集，或支援更多的 AI 工作。