Scale-Up 市場規模預計到 2030 年將達到約 700 億美元的商機，隨著資本支出與集群規模的增長，這一數字是市場一年前估計的 4 倍以上。探討近期討論與技術演進，結論是銅纜使用時間可能會延長，但共封裝光學（CPO）終將實現，這使得近期的賣壓過度反應。
隨著 Scale-Up 網路擴展，架構處於變動中
隨著 AI 模型在複雜度與規模上持續提升，市場對高效能運算基礎設施的需求正急遽攀升，預估將創造 700 億美元以上的商機，較去年市場預估值高出逾 4 倍。Scale-Up 網路之所以至關重要，在於它使加速器得以作為單一系統運行，消除通訊瓶頸，並提供訓練當今前沿 AI 模型所需的規模、速度與效率。
面對如此龐大的商機，市場正在探索多種不同的架構路徑，從互連網路結構（NVLink、UAL、SUE／ESUN）到傳輸技術（各式銅纜與光學互連方案），百花齊放。然而，鑑於買家高度集中，只要其中任一技術獲得採用，都足以創造可觀商機，因此可以預見，各家廠商所採取的路線不會收斂至單一標準。
銅纜將留存更久，但 Scale-Up 中的光學應用終將發生
鑑於時延、功耗、成本與生態系開放性等考量，銅纜目前仍是 Scale-Up 架構中首選的傳輸技術。然而，隨著訊號傳輸速度不斷提升，電通道損耗、插入損耗與雜訊問題日益難以管理，單純為維持訊號完整性，便需要仰賴越來越先進的 SerDes、數位訊號處理器（DSP）、重計時器（Retimers）與等化技術。當 Scale-Up 架構擴展至單一機櫃（Rack）之外時，銅纜更需要日趨複雜的 SerDes 與訊號調節機制以維持效能，進而導致功耗上升、效率下降。
推動 Scale-Up 領域最終轉向光學技術的關鍵催化劑，主要包括：(1) 多機櫃 Scale-Up 架構的興起、(2) 電晶片 I/O 功耗持續上升、(3) 頻寬密度需求增加，以及 (4) 更大規模、通訊更密集的 AI 工作負載對頻寬需求的持續攀升。隨著時間推移，這些趨勢應會逐漸有利於近封裝光學（NPO）與共封裝光學（CPO）解決方案的發展，其中 Scale-Up 領域的採用預計於 2029 年及以後才會真正強勁（2028 年則預期僅有小規模採用）。我們並不認為 2028 年的導入時程屬於延遲，但預期在 NVIDIA Feynman 世代技術問世之前，CPO 尚難迎來更具實質意義的採用。
