CPOは未来のAI演算能力向上における最重要技術の一つ
CPO 量産化に向けた課題と挑戦
世界のAIサプライチェーンは共通の課題に直面しています。それは、電気的な帯域幅が物理的な限界に近づいており、光電融合（光電気集積）はもはや選択肢ではなく、必然であるということです。 NVIDIAによるシリコンフォトニクス技術の導入発表や、Broadcomによるイーサネット新製品展開の加速、そしてTSMCが全力で推進するCOUPE（光子エンジン）に至るまで、その鍵を握るのはシリコンフォトニクス（Silicon Photonics）技術とCPO（Co-Packaged Optics）パッケージングです。
光（PIC）と電気（EIC）を同一プラットフォームに統合することで、電気互換接続の物理的限界を突破し、広帯域、低消費電力、高速伝送、および高い耐干渉性を実現できます。 これにより、電気接続で一般的である表皮効果（Skin effect）、クロストーク（Crosstalk）、および**挿入損失（IL）**の急激な上昇といった問題を効果的に回避することが可能です。その結果、SerDes互換接続のエネルギー消費を 15–25 pJ/bit から 1–3 pJ/bit にまで低減でき、同時に熱管理の負担も大幅に軽減されます。
CPOは現在、量産化に向けた数々の検証課題に直面しています：
テスト速度の乖離： シリコンフォトニクス（SiPh）素子のテスト速度は電気的テストと比べて大きな差があり、高速インターフェースやAIチップの開発スピードに追いついていません。IL、PDL、受光感度、分光特性の測定には波長ごとのスキャンが必要であり、一個測定するたびに再フォーカスや入光角度の調整が必要なため、テスト速度が極めて低速となっています。
OWAT（光学ウェーハ受入テスト）の限界： 現在のOWATは依然として反射測定やスペクトル分析に依存しており、正確な光損失の数値や原因を特定することが困難です。PICチップは量産過程で全数検査が必要ですが、もし異種統合（PICとEICの貼り合わせ）後に問題が発覚した場合、高価なEICも回収不能となり、モジュール全体が廃棄処分となるため損失が倍増します。全数検査は時間とコストがかかるだけでなく、量産段階での設計反復の効率を根本から改善することも困難です。
局所的な熱源の問題： 高密度な光電統合により、モジュール内部には目に見えない微量な熱源が潜んでいます。これらは従来の電気的テストでは検知できず、ウェーハ段階で早期に検知・特定できなければ、後の封装や運用段階で導波路のドリフトや光損失の増加、熱光効果の不均衡、素子の早期劣化を引き起こします。これにより修理不能なモジュールが増え、CPOの歩留まりが大幅に低下します。
現在の業界調査によると： 台湾の Integrated Service Technology Inc. (iST/宜特科技) は、これらに対する包括的なソリューションを提供可能です。CPOの量産スケジュールは、同社のソリューションの有効性に左右されると言っても過言ではなく、IC設計各社は現在、同社との提携に積極的にリソースを投入し、CPOの量産化を加速させています。