隨著生成式 AI 快速發展，AI 資料中心對高速、高頻寬且低功耗的資料傳輸需求持續攀升，也促使高速光互連技術成為產業關注焦點。其中，MicroLED 光傳輸因兼具高整合度與高擴充性，被視為下一代 AI 資料中心的重要發展方向。為協助驗證相關技術，艾邁斯歐司朗建立高精度系統模擬平台，可在真實 AI 工作負載下評估 MicroLED 光通訊鏈路效能，協助設計人員加速新一代高速光互連技術的開發。

AI 模型訓練及 ChatGPT、Claude 等生成式 AI 應用快速普及，使資料中心持續朝更高密度、更高效能的運算架構發展。大量運算節點之間需要高速且穩定的資料交換能力，因此，無論是伺服器內部或伺服器之間的互連技術，都已成為影響 AI 基礎架構效能的重要關鍵。

目前，多數 AI 資料中心仍採用銅質背板及銅纜作為主要互連方式。然而，隨著資料傳輸速率持續提升，銅線技術逐漸接近物理極限，不僅每位元傳輸能耗增加，也面臨散熱、訊號完整性及系統設計複雜度等挑戰，因此業界正積極尋求新一代高速光互連技術。

MicroLED 為高速光互連帶來新設計思維
為因應上述挑戰，艾邁斯歐司朗正投入以 MicroLED 為核心的光資料傳輸技術研究，應用於 AI 資料中心高速光互連。不同於現有高頻寬光通訊普遍採用單一高速、高功率雷射光源的設計，艾邁斯歐司朗提出的「慢而寬」架構，利用數百甚至數千個 MicroLED 發射器平行運作，共同完成高速資料傳輸，可望兼顧高頻寬、低功耗及系統效率。

這項技術也延續自艾邁斯歐司朗已成功商用的 EVIYOS™ 汽車照明平台。該平台已驗證高密度 MicroLED 陣列與數位控制電路共封裝技術的可行性，展現公司在 MicroLED 製造與整合方面的技術實力，也為未來光通訊應用奠定重要基礎。

不過，資料通訊應用對 MicroLED 的性能要求與汽車照明有所不同。對於希望導入 MicroLED 光傳輸技術的網路設備業者而言，仍需要更完整的系統驗證，以確認其在 AI 資料中心實際運作環境中的效能表現。

高精度模擬平台　加速技術驗證與系統設計
為協助評估不同設計架構的可行性，ams OSRAM 建立了一套高精度系統模擬平台，可在真實 AI 資料流驅動下，完整分析 MicroLED 光通訊鏈路的效能表現。

此系統模型整合時域、頻域及誤碼率（Bit Error Rate, BER）分析功能，可模擬 MicroLED、光電二極體、透鏡及各類光纖的傳輸特性，同時涵蓋發射端均衡器、驅動器、接收端均衡器及放大器等元件，完整呈現 AI 伺服器光資料鏈路中電光前端的運作情形。

模型結合實際量測的 MicroLED 特性與各項元件的物理模型，可分析 MicroLED 光場分布、光電二極體響應特性，以及光纖色度色散與模式色散等因素對系統效能的影響，並輸出誤碼率、每位元能耗及訊噪比等關鍵指標。

設計人員亦可依據不同光纖長度、光纖種類及元件配置，快速評估各種設計對系統效能與功耗的影響，在性能與能源效率之間取得最佳平衡。此外，模擬平台也能依據系統需求反向推算各元件所需規格，進一步提升整體系統設計效率。

目前，艾邁斯歐司朗持續擴充模擬平台功能，未來將進一步納入高密度 MicroLED 與光電二極體之間的電學及光學串擾，以及封裝元件熱特性等模擬項目，提供更完整的系統分析能力。

隨著 AI 資料中心持續朝更高頻寬、更高密度及更高能源效率發展，MicroLED 光傳輸技術的成熟度也持續提升。透過高精度系統模擬平台，設計人員可更有效率地驗證不同架構與元件配置，加速高速光互連技術的研發，也為 MicroLED 在 AI 資料中心中的應用提供更完整的技術驗證基礎。

兼顧高密度與高頻寬的 MicroLED 光資料傳輸系統

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