隨著 AI 資料中心對傳輸頻寬的需求邁向 800G、1.6T 甚至 3.2T 以上，傳統銅線與可插拔光模組已面臨功耗、散熱與密度的物理極限。系統瓶頸已從單顆晶片的算力，轉向晶片與機櫃間的資料搬移效率。

隨著Nvidia GPU換代，網路頻寬翻倍，市場預期2026年受惠於GB300量產，800G光收發模組將由2，000萬顆成長到4，000萬顆以上；而2026下半年Rubin平台正式量產，也有助於202

AI族群在最近這一段時間出現幅度不小的修正，背後的原因除了包含Nvidia財測不如市場預期，亞馬遜目前也因處於新舊產品交替的階段而調整訂單，導致先前漲多的散熱、銅箔基板與BBU個股跌幅都達到10%以上