如今，單次 ChatGPT 查詢的耗電量約為傳統 Google 搜尋的十倍，而隨著人工智慧逐步延伸至圖像與影片生成領域，這一數字將持續攀升。隨著人工智慧、雲端運算及高效能運算（HPC）的共同發展，預計到 2030 年，資料中心的用電量將佔美國總用電量的 9.1%。
圖 1：美國資料中心潛在用電量預測：2023–2030 年（資料來源：EPRI）
這股電力消耗激增的趨勢，正促使主要晶片設計商投資於光學互連解決方案，尤其是矽光子學（SiPh）與共封裝光學元件（CPO），以降低能源消耗。博通（Broadcom）表示，其首款共封裝光學交換器可節省 30% 的電力；而 NVIDIA 近期則推出一款 CPO 交換器，其能源效率較傳統可插拔收發器高出 3.5 倍。
矽光子學與共封裝光學：連通性的新紀元
Silicon photonics leverages silicon to create photonic integrated circuits (PICs), which include optical modulators, photodetectors, and waveguides. These are fabricated using mature CMOS process nodes (65nm or higher), enabling faster data transfer (200G+ vs. <100G with InP or GaAs), lower power consumption, and greater bandwidth—ideal for data center and telecom applications.
圖 2：配備 16 個光學引擎的共封裝光學模組
共封裝光學模組（CPO）將光收發器（光引擎）直接整合至單一封裝中，與高效能運算（HPC）裝置（例如網路交換器、GPU 或 AI 加速器）相結合。此架構透過以光纖取代速度較慢且耗電的銅纜鏈路，從而提升頻寬密度、電源效率及降低延遲。 包括 NVIDIA、博通 (Broadcom)、Marvell、AMD 及 IBM 在內的業界領導者，均已於過去一年內宣布了 CPO 產品的開發進展。
然而，SiPh 和 CPO 的採用帶來了新的光學測試挑戰，必須透過可擴展的大規模量產解決方案來應對。
共封裝技術的主要挑戰-封裝光學元件測試
CPO 裝置的測試涉及多個階段，首先是對光子積體電路進行晶圓級測試。此處的主要挑戰在於實現光纖對準的亞微米級精度。連接至雷射器和功率計的光纖，必須以極高的精度對準晶圓上的光耦合器。相較之下，當今大多數電氣探針的對準精度僅能達到數十微米。這種精度對於精確的功率測量以及特定波長的響應能力至關重要。
在單片化後，光子積體電路必須在整合至共封裝裝置之前再次進行測試。這可能涉及以裸晶片形式進行測試，或在部分封裝完成後進行測試。這些裝置可能包含用於被動對準的光學連接器，或需要主動光纖對準。連接器缺乏標準化進一步增加了自動化難度，要求測試系統必須支援多種連接器類型。
高速或「全速」測試同樣至關重要。部分裝置具備內建自檢功能，可產生 112 Gbps 或 224 Gbps PAM4 格式數據。此類測試需透過 TX 至 RX 埠進行光路迴環。其他裝置則需使用外部高速示波器與位元錯誤率測試儀來驗證性能。
最後，一旦光學引擎與網路 ASIC、GPU 或 AI 加速器進行共封裝，就必須對整個封裝進行測試。當前的 CPO 設計包含 4 至 36 個光學引擎，分布於運算晶片的 2 至 4 個側面。自動化測試系統必須在所有側面建立光學連接、提供高功率雷射、啟用光學迴路測試以進行任務模式測試，並管理數千瓦的熱負載。
擴展至大規模生產
僅在原型階段解決這些挑戰是不夠的。雖然目前可插拔收發器每年出貨量約為 500 萬至 1,000 萬組，但若採用 CPO 技術，光引擎的出貨量可能將躍升至數千萬甚至上億組。手動或半客製化的測試方法將無法應對如此大規模的生產需求。
為滿足此需求，必須將光學儀器與對準系統整合至數千個自動化半導體測試單元中，並使其能與晶圓代工廠及OSAT基礎設施無縫銜接。這些「光電」測試單元必須對操作人員及支援人員皆具易用性——而不僅限於光學工程師。大規模的自動化測試解決方案對於充分釋放 SiPh 和 CPO 技術的潛力至關重要，藉此在下一代資料中心實現更低的功耗與更高的頻寬。
泰瑞達：引領光學測試創新
泰瑞達（Teradyne）在開發適用於矽光子學（SiPh）與共封裝光子（CPO）生命週期各階段的測試解決方案方面處於領先地位——從晶圓級到共封裝元件測試，涵蓋自動測試設備（ATE）、 半導體線性測試（SLT）及電路板級平台。泰瑞達近期推出了首款用於矽光子學雙面晶圓探針測試的量產解決方案，有效簡化了電氣與光學測試流程。泰瑞達同時收購了Quantifi Photonics，藉此擴充其產品組合，納入高通道數且具彈性的光學測試儀器。透過結合深厚的電氣測試專業知識與尖端的光學技術，泰瑞達正以光速加速推動矽光子學與共封裝光學技術在人工智慧（AI）及高效能運算（HPC）領域的採用。
馬修·格里芬（Matthew Griffin）是泰瑞達（Teradyne）光電測試部門的高級產品經理。過去八年間，他一直領導著矽光子學、共封裝光學元件、微型LED、ADAS 攝影機介面，以及生產檢測用機器視覺等領域的測試技術取得重大進展。