密歇根州底特律，2026 年 4 月 1 日——作者：亚沙·易（Yasha Yi）1,2 与丹尼·威尔克森（Danny Wilkerson）3；1 威斯康星大学密尔沃基分校智能光电子实验室与互联系统研究所（Intelligent Optoelectronics Laboratory and Connected Systems Institute, University of Wisconsin, Milwaukee）；2 麻省理工学院微系统技术实验室（Microsystems Technology Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge）；3 因维克塔斯创新电动汽车技术公司（Invictus Innovation EV Technology） 摘要：人工智能与加速器驱动工作负载的迅猛增长，正迫使业界对数据中心的光互连架构进行根本性重思。共封装光学与三维光子集成已成为克服电气 I/O 能耗与带宽限制的可信方案。然而，随着光学日益逼近计算，封装、热管理与系统级稳健性愈发主导性能与可扩展性。在此我们主张，共封装光学不应被视作器件级优化，而是一项重塑光子学、电子学与系统设计边界的架构性承诺。我们考察异构集成策略、基于芯粒（chiplet）的光学与新兴封装平台如何重新定义 AI 系统的扩展规律，并指出其中常引入以器件为中心的分析所低估的取舍。展望未来，我们讨论标准化、可维护性与热感知协同设计为何将决定共封装光学能否从早期部署走向在 AI 规模数据中心中的广泛采用。 芯粒市场平台（Chiplet Marketplace）全文：https://chiplet-marketplace.com/library/article/3d-optoelectronics-and-co-packaged-optics-when-solving-the-wrong-problems-stalls-deployment