隨著ai模型規模持續擴大，對記憶體頻寬與容量的需求正呈指數級增長，使現有的gpu–hbm共封裝架構面臨物理限制的邊緣。為克服這一瓶頸，業界正加速探索一種全新的異質整合模式——將gpu與hbm分開封裝，並以光互連重新配置資料傳輸路徑。
據trendforce引述dram製造商技術專家的觀點指出，下一代架構將摒棄傳統的2.5d封裝方式——即將hbm緊密堆疊於gpu旁——轉而採用解耦式設計：gpu與hbm各自作為獨立的晶片模組實現，並透過片上光學連結相互連接。此方案不僅大幅緩解了板級佈線密度與熱管理難題，更重要的是突破了物理空間限制，使單一gpu能夠支援比現行標準多得多的hbm模組，從而實現頻寬與容量的靈活擴展。
目前主流的擴容路徑——堆疊更多dram層（例如由12或16層增至20層以上）——正面臨多重挑戰，包括製程良率急劇下滑、成本飆升以及熱應力難以控管。同時，在2.5d封裝架構下，增加gpu周圍的hbm晶片數量也已逼近基板i/o與電源供應能力的極限。在這般背景下，物理層面的解耦已成為必然之選。然而，更長的互連距離不可避免地帶來信號延遲；而光互連憑藉低延遲、高頻寬、強抗干擾性及低功耗等優勢，成為彌補長距離傳輸性能損失的理想載體。
目前，業界正系統性評估多種部署配置，例如將hbm模組置於gpu載板下方、側面，或獨立子卡上，以最大化三維空間資源的利用效率。這一轉變不僅將重塑先進封裝技術的發展路線，也將推動光子學整合朝向晶片級微型化邁進——如何在毫米級封裝尺寸內實現高效、穩定且具成本效益的片上與片間光互連，已然成為阻礙量產與實際應用的關鍵技術壁壘。
