--- title: "📰 ✨ 被业界称为硅光子元年的台积电光引擎 COUPE，将整合共同封装光学（CPO）解决方案，今日在技术论坛宣布重大成果。 💡 搭载。 ⚡ 台积电表示，与传统铜" topic_id: 22255842241284511 created_at: 2026-05-15T09:18:32.820+0800 source: zsxq type: topic cssclasses: zsxq-vault --- # 📰 ✨ 被业界称为硅光子元年的台积电光引擎 COUPE，将整合共同封装光学（CPO）解决方案，今日在技术论坛宣布重大成果。 💡 搭载。 ⚡ 台积电表示，与传统铜 - 序号：304 - 星球链接：[打开网页](https://wx.zsxq.com/group/15522451881222/topic/22255842241284511) - 附件：图片 0，音频 0，文档 0 - 音频文件：_无音频_ ## 图片 _无图片_ ## 正文 📰 ✨ 被业界称为硅光子元年的台积电光引擎 COUPE，将整合共同封装光学（CPO）解决方案，今日在技术论坛宣布重大成果。 💡 搭载。 ⚡ 台积电表示，与传统铜线相比，基板上搭载 COUPE 的 CPO 可提供 4 倍的功耗效率及减少 90% 的延迟。 🔧 公司正朝中介层上使用 COUPE 技术，效能可进一步提升，实现。 📢 台积电强调，搭载 COUPE 技术的全球首个 200Gbps 微环调制器（MRM）将于 2026 年进入量产。 🔍 采用 COUPE 技术的 MRM 在优异的制程控制下，实现低于 1E-08 的位元误差率外，公司也持续扩展，以推出 400Gbps 的调制器、多波长技术与多列光纤阵列单元。 📈 目标于 2030 年实现 4Tbps/mm 的频宽密度。 💾 除此之外，台积电也宣布非挥发性记忆体技术正朝向 MRAM 和 RRAM（电阻式随机存取记忆体）发展，而且制程将由 40/28/22 奈米缩小至 16/12 奈米。 📊 台积电是在 2022 年开始以 40/28/22nm 量产 RRAM，这项新型记忆体具备高速读写低功耗的特性，是因应智慧穿戴及嵌入式应用而被采用的非挥发性记忆体。 🚀 台积电今日公布最新的突破是 12 奈米的 RRAM，已准备好进行客户设计定案。 ✅ 除此之外，28/22 奈米的 RRAM 也已通过车规 Automotive Grade-1 认证。 📅 12 奈米的 RRAM Auto 预计于 2026 年底推出。 🧲 至于 MRAM（磁阻式随机存取记忆体），是一种具备高速读写、非挥发性（断电不丢失资料）及无限次写入寿命的次世代记忆体技术。 🔗 它结合了 SRAM 的高速与快闪记忆体（Flash）的非挥发性，适用于嵌入式系统、边缘运算与汽车电子。 🏭 台积电今日也宣布，22 奈米的 MRAM 已开始量产，16 奈米 MRAM 已准备好进行客户设计定案。 ⏳ 此外，用于提升逻辑密度及效能的 12 奈米 MRAM 正在开发阶段，预计于 2026 年底就绪。 👓 至于备受市场关注的显示技术方面，台积电公司宣布推出业界首个 FinFET 高压平台，用于可折叠 / 轻薄 OLED 与 AR 眼镜。 📈 台积电强调，技术演进在于，与 N28HV 相比，N16HV 预计可将闸极密度提高 41%，并为高阶智慧型手机减少功耗 35%。 🔍 N16HV 也提供了一项用于近眼显示引擎背板的技术平台，与 28nm 相比，可缩小芯片面积 40% 并降低功耗 20%。 ## 总体总结 主题正文 1. 🔍 采用 COUPE 技术的 MRM 在优异的制程控制下，实现低于 1E-08 的位元误差率外，公司也持续扩展，以推出 400Gbps 的调制器、多波长技术与多列光纤阵列单元。 2. 💾 除此之外，台积电也宣布非挥发性记忆体技术正朝向 MRAM 和 RRAM（电阻式随机存取记忆体）发展，而且制程将由 40/28/22 奈米缩小至 16/12 奈米。 3. 📊 台积电是在 2022 年开始以 40/28/22nm 量产 RRAM，这项新型记忆体具备高速读写低功耗的特性，是因应智慧穿戴及嵌入式应用而被采用的非挥发性记忆体。 4. 📅 12 奈米的 RRAM Auto 预计于 2026 年底推出。 5. ⏳ 此外，用于提升逻辑密度及效能的 12 奈米 MRAM 正在开发阶段，预计于 2026 年底就绪。 6. 👓 至于备受市场关注的显示技术方面，台积电公司宣布推出业界首个 FinFET 高压平台，用于可折叠 / 轻薄 OLED 与 AR 眼镜。 7. 📈 台积电强调，技术演进在于，与 N28HV 相比，N16HV 预计可将闸极密度提高 41%，并为高阶智慧型手机减少功耗 35%。 8. 🔍 N16HV 也提供了一项用于近眼显示引擎背板的技术平台，与 28nm 相比，可缩小芯片面积 40% 并降低功耗 20%。