隨著 ChatGPT 與 Claude 等生成式 AI 應用在全球快速普及，AI 模型的訓練與推論需求大幅攀升，促使現代資料中心必須朝向更高密度與更高效能的運算架構升級；在這樣的發展趨勢下，伺服器內部及節點之間需要極具穩定性與高速的資料交換能力，基礎架構的互連技術成為決定整體算力表現的關鍵；目前產業界多數 AI 資料中心仍依賴銅質背板與銅纜進行連線，但隨著資料傳輸速率不斷向極限推進，傳統銅線技術已逐漸遭遇物理天花板，不僅每位元的傳輸能耗顯著增加，更衍生出嚴峻的散熱、訊號完整性以及系統設計複雜度等問題。
為了突破這些限制，產業界正將目光轉向新一代的高速光互連技術。
艾邁斯歐司朗以 MicroLED 打造「慢而寬」光互連架構
為了解決傳統傳輸介質的困境，艾邁斯歐司朗（ams OSRAM）積極投入以 MicroLED 為核心的光資料傳輸技術，專為 AI 資料中心的高速光互連需求量身打造解決方案；現有的高頻寬光通訊大多採用單一高速且高功率的雷射光源設計，而艾邁斯歐司朗則提出了一種創新的「慢而寬」架構，該架構透過數百甚至數千個 MicroLED 發射器進行平行運作，藉由多通道協同完成高速資料傳輸，藉此在維持高頻寬的同時，大幅降低功耗並提升系統整體效率。
這項技術的核心基礎，延伸自艾邁斯歐司朗已經在市場上成功商用的 EVIYOS 汽車照明平台；該平台先前已證實高密度 MicroLED 陣列與數位控制電路共封裝技術具備高度可行性，這份技術經驗如今成為推動光通訊應用發展的重要基石。
專屬高精度模擬平台加速系統驗證
儘管 EVIYOS 平台已具備成熟基礎，但 AI 資料通訊對於 MicroLED 的效能要求與汽車照明領域截然不同，網路設備業者在導入這項新技術前，必須經過嚴謹的系統驗證，以確保其在資料中心真實環境中的穩定性與表現；為此，艾邁斯歐司朗建立了一套專屬的高精度系統模擬平台，能夠在真實 AI 資料流的驅動下，全面剖析 MicroLED 光通訊鏈路的效能，該模型系統整合了時域、頻域以及誤碼率（BER）的分析功能，精準模擬包含 MicroLED、光電二極體、透鏡及各類光纖的物理傳輸特性，並將發射端與接收端的均衡器、驅動器及放大器等電光前端元件運作情形完整呈現。
推進新一代資料中心效能與散熱最佳化
這套高精度模型結合了實際量測的 MicroLED 數據與各元件的物理特性，能深入分析光場分布、光電二極體響應，以及光纖的色度色散與模式色散對傳輸品質的影響，最終輸出誤碼率、每位元能耗與訊噪比等關鍵參考指標，設計人員得以藉此自由調整光纖長度、種類及元件配置，在極短時間內評估不同設計對系統效能與功耗的影響，從而在運算性能與能源效率間找到最佳平衡點；同時，該平台支援反向推算功能，可依據目標系統需求得出各元件的必備規格。
艾邁斯歐司朗表示，未來將進一步把高密度 MicroLED 與光電二極體間的光電串擾問題，以及封裝元件的熱特性納入模擬範疇中；這項技術與驗證工具的成熟，將大幅縮短高速光互連技術的研發週期，為 MicroLED 廣泛應用於下一代 AI 資料中心奠定厚實的科學與工程基礎。
