Citrini Research 分析師 Jukan 近期指出，隨著 AI 伺服器內部 CPU、GPU 與加速器之間的資料傳輸速度不斷提升，過去較少被一般投資人關注的 Retimer，正逐漸成為 AI 晶片時代的關鍵零組件之一。

Retimer 的功能可以簡單理解為「訊號急救器」。當高速訊號在晶片、主機板或伺服器內部傳輸過程中衰減、失真時，Retimer 會接收這些變弱的訊號，重新整理、恢復，再轉送出去，確保 CPU、GPU、SSD、NIC 等元件之間仍能維持高速且穩定的資料交換。

這也是為什麼 Jukan 以「In the AI Era, the Retimer Rises」形容這個趨勢：在 AI 伺服器架構越來越複雜、傳輸距離變長、通道數增加、PCIe 速度升級的背景下，Retimer 不再只是輔助零件，而是支撐 AI 系統穩定運作的隱形基礎設施。

Retimer 是什麼？AI 伺服器裡的訊號復甦器

Retimer 是一種位於晶片與晶片之間的高速訊號調節元件，主要任務是把已經衰減或變形的訊號重新恢復，再繼續傳送到下一個目的地。

在 AI 伺服器中，CPU、GPU、DPU、NIC、SSD 與各種加速器之間，都需要大量高速資料傳輸。這些元件通常透過 PCIe（Peripheral Component Interconnect Express） 進行溝通，例如 CPU 對 CPU、CPU 對 GPU、CPU 對高速網卡或儲存裝置。

問題是，當傳輸速度越來越快，訊號就越容易在主機板、連接器、線材或中介板上衰減。這種現象稱為 channel loss，也就是訊號在通道中逐漸變弱，波形出現扭曲，最後接收端可能無法準確辨識資料。

Retimer 的價值就在這裡。它不是單純把訊號變大，而是重新對訊號進行時序恢復、資料重建與再傳輸，讓高速訊號可以在更長距離、更複雜拓撲中穩定傳送。

PCIe 速度越快，訊號越容易衰減

Jukan 引述韓國系統半導體業界人士說法指出，CPU 之間、CPU 與 GPU 之間大量透過 PCIe 通訊；隨著傳輸距離拉長、速度變快、通道數增加，Retimer 這類晶片開始被廣泛採用。

目前高效能伺服器已大量使用 PCIe 5.0，其速度達 32 GT/s。GT/s 指的是每秒 gigatransfers，也就是每秒可傳輸的資料符號數。到了這種速度，即使使用 ultra-low-loss PCB，訊號能完整抵達的距離也變得非常短。

也就是說，在 PCIe 5.0、PCIe 6.0，甚至未來更高速互連世代中，訊號完整傳輸距離會被進一步壓縮。伺服器內部如果要支援更多 GPU、更多加速卡、更高頻寬網卡與更複雜的擴展架構，就必須在適當位置加入 Retimer，替訊號「補血」並重新發送。

這使 Retimer 的需求與 PCIe 世代升級高度綁定：PCIe 速度越高，訊號容錯空間越低，Retimer 的必要性就越高。

Redriver 與 Retimer 差在哪？一個放大、一個重建

過去在高速訊號傳輸中，市場也會使用 Redriver。但 Redriver 與 Retimer 的功能層級不同。

Redriver 的作用主要是把已經變弱的訊號放大，改善傳輸距離。但它本質上仍是「放大器」，如果原始訊號已經嚴重失真，Redriver 無法完整恢復訊號品質。

Retimer 則更進一步。它會重新鎖定時脈、恢復資料、整理訊號波形，再重新傳輸。換句話說，Redriver 是把快沒電的聲音喊大聲一點；Retimer 則是把模糊的訊息重新聽懂、重寫，再清楚傳出去。

這個差異，正是 Retimer 在高速 AI 伺服器中重要性上升的原因。當傳輸速度進入 PCIe 5.0、6.0，單純放大訊號已經不夠，系統需要的是能完整恢復訊號品質的元件。

AI 伺服器推升 Retimer 用量，需求可能倍數成長

Jukan 指出，Retimer 需求成長的關鍵在於：PCIe 每升級一個世代，傳輸速度提高，訊號能保持完整的距離就會縮短；而當完整傳輸距離縮短，系統就需要更多 Retimer 來維持穩定通訊。

這使 Retimer 具備一種「隨系統複雜度放大」的需求特徵。

在傳統伺服器中，CPU、記憶體、SSD 與網卡之間的高速連接需求相對有限。但在 AI 伺服器中，單機可能搭載多顆 GPU、多張加速卡、多個高速網路介面，以及更高密度儲存與擴展模組。每一條高速通道都可能面臨訊號完整性問題，也就可能需要 Retimer 介入。

韓國系統半導體業界人士預測，隨著通訊速度提高，所需 Retimer 數量可能會比目前增加數倍。這意味著 Retimer 的成長不是單純跟著伺服器出貨量增加，而是可能隨著每台 AI 伺服器內部高速連接數量增加而放大。

Astera Labs 成代表性受惠者，Q1 營收幾乎翻倍

在 Retimer 題材中，Astera Labs 被視為最具代表性的受惠公司之一。

Jukan 提到，Astera Labs 今年第一季營收幾乎是去年同期的兩倍。Astera Labs 長期聚焦資料中心高速連接解決方案，產品橫跨 PCIe、CXL 與 Ethernet 相關互連晶片，而 Retimer 正是其核心產品之一。

這也是為什麼市場會把 Astera Labs 視為 AI infra 供應鏈中的「連接層」代表企業。相較 NVIDIA、AMD、Broadcom 等公司更直接受惠於 AI GPU、ASIC 或網路晶片，Astera Labs 的敘事則是：AI 系統越大、晶片越多、頻寬越高，內部資料傳輸就越需要專門的訊號完整性解決方案。