伟达、微软、谷歌、Meta、亚马逊继续扩大AI Capex，带来AI服务器机架、先进封装、HBM、PCB、MLCC、ABF、光模块、液冷、电源和数据中心电力链的系统性需求。与20232024年不同的是，市场不再只押注谁拥有最强模型/最强GPU，而是在重新寻找AI基础设施中每一个被功率密度、互联带宽、封装良率和供给瓶颈卡住的环节。玻璃基板与数据中心光互连尤其值得关注。AI芯片封装尺寸越来越大、I/O数量越来越多、信号速率越来越高，传统有机ABF基板和第一代硅中介层在翘曲、热膨胀、信号损耗和大面积平整度上面临压力，因此玻璃核心基板被视为下一代先进封装的重要候选。TrendForce指出，台积电、三星、Rapidus等正在推进玻璃中介层/玻璃基板方案，而SK Absolics目标在2026年实现玻璃基板量产;IDTechEx则指出，AI/HPC需求正迫使封装栈承载更高电流、更多I/O和更高信号速率，使玻璃核心基板从小众技术走向商业化。光互连则是AI数据中心从算力堆叠走向网络瓶颈的必然结果。训练和推理集群规模近乎无限制扩大后，GPU之间、机架之间、数据中心之间的数据流量急剧增加，电互连在距离、功耗和带宽密度上逐渐受限，1.6T/3.2T光模块、硅光、CPO、光子SOI和InP激光器的重要性快速抬升。TPU与GPU算力群这类AI超级集群中，都有一个核心共性：需要极高带宽、极低延迟、以及极高能效的数据中心内部互连。 传统铜缆或电子交换方案在扩展到数千甚至数万芯片规模时，会因功耗与热损耗爆炸性增长而无法满足需求;光互连技术(主要包括共封装光学CPO、硅光子交换机、光电路交换OCS)以及更加前沿的硅光子级别光学I/O技术能用光信号替代电信号，在大规模AI训练/推理网络中显著提升带宽密度与能效，并减少延迟与功耗，这种对更高光互连容量的需求正是GPU与TPU集群共通的。换句话说，AI超级牛市的下一阶段不只是芯片更快，而是芯片、先进封装系统、网络基础设施、光学互连系统、材料、液冷散热、PCB、MLCC、ABF基板/玻璃基板、机架级算力集群、电力系统共同决定英伟达CEO黄仁勋发起的AI工厂经济学主义。



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