芯片复杂度提升，测试架构如何进化？

背景 随着半导体制程技术向 2nm 节点逼近，单纯依赖电子互连已难以平衡超大规模算力集群与严苛功 耗控制之间的矛盾。在 2025 年至 2026 年的行业周期内，人工智能（AI）大模型的训练需求正驱 动数据中心向百万级 GPU 规模的"AI 工厂"演进，这使得机架间（Inter-rack）及芯片间的高速通 信面临严重的带宽与散热瓶颈。 为了突破电互连的物理极限，共封装光学（CPO, Co-packaged Optics） 已成为半导体行业公认的 战略级演进方向。特别是在英伟达（NVIDIA）宣布在其下一代高速互连架构中深度引入 CPO 技 术后 [ 1 ] ，该领域已从实验室研究迅速转化为产业共识。CPO 通过将光引擎与计算 ASIC 共同封 装，显著缩短了电信号传输路径，实现了跨越式的性能提升：其能量消耗仅为传统可插拔光模块的 1/3.5，并显著提升信号完整性与系统可靠性。通过这种深度集成，在降低电损耗的同时使 GPU 集 群的计算利用率提升了 20% 以上。 然 而 ， 这 种 高 度 集 成 的 光 电 融 合 架 构 也 为 测 试 带 来 了 " 黑 盒 挑 战 " 。 传 统 的 以 硬 件 为 ...