如何看待近期CPO的争议以及FiconTEC的稀缺性

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SemiAnalysis对于CPO的观点，引发市场担忧的核心问题是：

1）CPO的进度延后2）CPO的良率不佳

1/ 关于CPO的产业进度

对于CPO合理的产业预期一直是：scale out先初步部署，然后在scale up全面部署；CPO在scale out的渗透率相对较低，而在scale up的渗透率高。

Dylan（SemiAnalysis的创始人兼首席分析师）也表示，报告中指出，scale out未来2年的出货实际是高于市场预期的，产业进度靠后是指scale up。即，并非CPO进度的整体性延后。

NV的CPO交换机目前已在Lambda（美国AI云基础设施公司）出货。台积电的工程师也表示“CPO mass production is still on schedule”。

NV networking executive在采访中也表示：CPO是目前互联领域最让人兴奋的东西，NV已经准备好开始出货，H2会扩大CPO的规模，scale out是起步，未来Vera Rubin、Feynman的scale up中也会使用。

CPO的发展有其必然性，1.6T光模块的功耗是CPO的3x以上，在AI集群不断扩大的背景下，这背后是电力运营成本的增加、液冷等配套Capex的成本增加、散热难度的增加、核心耗电单元（GPU等）可支配的稀缺资源（电力）减少等一系列问题。

因此，大摩在对SemiAnalysis的回应中表示：长期产业叙事未变，短期存在情绪扰动。

2/ 关于CPO的良率

SemiAnalysis认为目前光学引擎的良率约~95%，单颗ASIC贴装32个COUPE的系统良率~19%（95%^32）。

举个例子

一部手机需要1500个零部件，每个零部件的良率是99.5%，所以一部手机的良率是0.05%（99.5%^1500），全世界都用不起手机了，1台手机要卖500万才能回本。

这显然是不合理的，这和半导体的多重曝光等工艺并不是一个逻辑，不是随着工艺步骤的叠加而导致良率下降。

在真实生产场景中，单体良率和系统级良率并不相同。系统级良率可以通过“前置筛选”和“冗余设计”等方式改善。通过全检，让组装过程中的光引擎全是筛选后的良品，或封装32+n个光引擎，均可以实现量产级的良率。

实际上TSMC在5月就表示CPO的测试情况良好，25张PIC与COUPE测试no fail，CPO仍是NV的优先方案。

25年发布的Quantum-X CPO交换机通过“die级全检+前置筛选+冗余设计”已经实现整机良率约~90%；

笔者认为，26H2是CPO的重要拐点：

1、NV的Rubin发布（26H2）会带来CPO的“25年液冷时刻”，Rubin对于带宽密度、功耗、信号完整性的要求，让CPO交换机成为必选项；

2、FiconTEC的前期定制化铺垫完成、产能扩张推进，将为CPO的产能建设打下基石。

在SemiAnalysis的报告中也提到了对CPO测试设备的乐观态度，以及FiconTEC的重要性。但显然市场并不喜欢读报告，更喜欢看散播的小作文，这些重要信息都被淹没在了情绪中。

正如之前分析到的，通过die级全检等可以实现系统级的良率控制，这对于FiconTEC自然是利好——这是CPO产业化过程中绕不开的一环（传统的手动或半自动对准效率低、质量差，不具有可扩展性），并且设备的起量必然先于CPO的起量（Capex先于产品放量）。

FiconTEC，其核心优势在于大幅度的精度领先和显著的耦合效率。

在晶圆级、芯片级的光电测试设备中

FiconTEC：光耦合精度达50nm、电对位精度达1um，是唯一一家可以提供光电异面测试的设备公司。

在耦合设备中：

FiconTEC：光耦合精度达5nm，耦合效率＞98%，耦合时间5-10s，支持800G、1.6T硅光模块全自动耦合；

国外友商：光耦合精度达50nm，耦合效率＞90%，耦合时间15-30s

FiconTEC是决定产品“能不能做出来、成本可不可控”的制造设备，解决的核心问题是“硅光器件的制造良率、生产效率、耦合损耗控制”

FiconTEC作为“光通信产业放量+向更高技术演进”过程中的“卖水人”，适配各种技术路线，无论是目前scale out领域占主要份额的可插拔光模块、过渡阶段的NPO、未来scale up领域占主要份额的CPO、亦或是OCS，如果看好AI时代光通信的发展，FiconTEC就是核心资产。