تتسارع شرائح الذكاء الاصطناعي، وتنقل مراكز البيانات إلى الشبكات الضوئية

قضت صناعة الذكاء الاصطناعي سنوات في جعل المعالجات أسرع. الآن، تتجه بعض أكبر استثماراتها في البنية التحتية نحو شيء أقل إثارة بكثير: استبدال الوصلات الكهربائية بالضوء.

المشكلة تصبح واضحة داخل مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي الضخمة، حيث يجب الآلاف من وحدات معالجة الرسومات تبادل المعلومات باستمرار. حتى أقوى معالج يمكنه قضاء وقت في الانتظار إذا لم يستطع الشبكة المتصلة به بالرقائق الأخرى نقل البيانات بسرعة كافية.

العواقب المالية واضحة بالفعل. أبلغت شركة تصنيع التكنولوجيا البصرية كوهيرنت عن 2.37 مليار دولار في إيرادات ربع سنوية في 4 نوفمبر، بزيادة قدرها 50٪ مقارنة بالعام السابق، مع تسارع الطلب على معدات الشبكات عالية السرعة.

تم تصميم مراكز البيانات التقليدية حول الخوادم التي تقوم بمهام نسبيًا مستقلة. وكانت الكابلات النحاسية تعمل بشكل جيد لأن الروابط كانت قصيرة نسبيًا وكانت متطلبات الشبكة قابلة للإدارة.

تغييرات تدريب الذكاء الاصطناعي تلك المعادلة.

تربط عناقيد الذكاء الاصطناعي الحديثة آلاف وحدات معالجة الرسومات التي تعمل في وقت واحد على نماذج ضخمة. يجب أن تتبادل هذه المعالجات البيانات، وتزامن الحسابات، وتنقل النتائج الوسيطة عبر الرفوف.

مع زيادة سرعات المعالجة، يصبح التواصل أكثر أهمية. يمكن أن يؤدي التأخير في نقل المعلومات إلى عدم الاستفادة الكاملة من معدات الحوسبة المكلفة.

يظل النحاس فعالًا على مسافات قصيرة، لكن السرعات الأعلى في النقل والوصلات الأطول تزيد من تحديات فقدان الإشارة واستهلاك الطاقة.

تُعالج تقنية البصرية بعض هذه القيود من خلال تحويل الإشارات الكهربائية إلى ضوء ونقل المعلومات عبر الألياف.

شرحت نيفيديا أن مجموعات الذكاء الاصطناعي الأكبر تتطلب بشكل متزايد اتصالات بصرية بين الخوادم ومفاتيح الشبكة، خاصة مع توسع مسافات الشبكة.

يضيف التحدي بعدًا آخر لنقص الكهرباء الناتج عن الذكاء الاصطناعي، لأن معدات الشبكات تسهم أيضًا في استهلاك الطاقة الإجمالي.

تُظهر نتائج Coherent الأخيرة كيف أن الانتقال البنية التحتية يخلق فرصًا تتجاوز Nvidia.

أنتج قطاع مراكز البيانات والاتصالات حوالي 1.95 مليار دولار في إيرادات ربع سنوية، بزيادة من 1.09 مليار دولار قبل عام.

هذا يمثل نموًا يقارب 79% ويشكل حوالي 82% من إجمالي مبيعات الشركة للربع.

يشمل هذا القسم منتجات تتجاوز الاتصالات البصرية لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، لذا لا ينبغي تفسير هذا الرقم بالكامل على أنه إيرادات شبكات الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، فإن النمو يساعد في تفسير سبب سعي شركات أشباه الموصلات إلى عمليات الاستحواذ على الشبكات البصرية لتأمين التكنولوجيا المطلوبة لأنظمة الحوسبة المستقبلية.

كما تتوقع كوهيرينت أن يتجاوز نمو الإيرادات الافتراضية لعام مالي 2027 60٪، على الرغم من أن هذا لا يزال توجيهًا من الإدارة وليس أداءً مضمونًا.

الانتقال يخلق اعتبارًا استثماريًا جديدًا: تحسين أداء وحدة معالجة الرسوميات ليس كافيًا إذا لم يستطع الشبكة مواكبة الوتيرة.

الشركات التي تبني بنية تحتية للذكاء الاصطناعي يجب أن توازن بين تكاليف المعالجات والنفقات على الشبكات والتبريد والكهرباء.

هذا يساعد على تفسير سبب استفادة موردي المعدات، بخلاف شركات تصنيع الرقائق، بشكل متزايد من إنفاق رأس المال على الذكاء الاصطناعي.

يمكن لتكنولوجيا الألياف البصرية أيضًا تحسين كفاءة الطاقة في بعض التوزيعات، مما يقلل من الكهرباء المطلوبة لنقل المعلومات عبر مجموعات حوسبة كبيرة.

ومع ذلك، ليست الروابط البصرية متفوقة بشكل شامل. لا يزال النحاس جذابًا للاتصالات القصيرة بسبب تكلفته وبساطته وأدائه المثبت.

كما تُدخل أنظمة البصرية الجديدة تعقيدات في التصنيع وتكاليف المكونات واعتبارات الموثوقية.

بالنسبة للشركات التي تموّل الانفجار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، فإن هذه التنازلات مهمة لأن كل استثمار إضافي في الشبكات يجب أن يولد في النهاية قيمة اقتصادية كافية.