當銅線跑不動 AI：NVIDIA 花 40 億美元押注光子學，你的 GPU 叢集正在碰上物理極限
我在追蹤 NVIDIA GTC 2026 的預告資訊時，撞上一個讓我停下來想了很久的數字：2 公尺。 在 1.6 Tb/s 的傳輸速度下，銅線的訊號完整性和散熱問題，讓它連 2 公尺都撐不住。這不是理論推導，是工程實測。NVIDIA 在 3 月 2 日宣布砸 40 億美元投資 Lumentum 和 Coherent 兩家光子學公司，接著在 GTC 發表 Spectrum-X 和 Quantum-X 矽光子網路交換器。 銅線時代正在結束。如果你在管 AI 叢集，或者你的工作跟 GPU 運算基礎設施沾上邊，這件事值得花十分鐘搞懂。 問題出在哪：銅線碰上了物理牆GPU 跑得再快，資料傳不過去就是白搭。 現代 AI 訓練和推理的瓶頸早就不只在運算力。一個 NVL72 機架裡塞了 72 張 Rubin GPU，它們之間的資料交換量是天文數字。第六代 NVLink 的頻寬達到 260 TB/s，但這些資料要在 GPU 之間、機架之間、甚至跨資料中心移動。 銅線在低速時代不是問題。但當每個埠口要跑 1.6 Tb/s，物理定律就開始反咬： 訊號衰減：高頻電訊號在銅線裡跑得越遠，衰減越嚴重。2...