Poin-poin utama
- Cip AI yang lebih pantas membanjiri sambungan tembaga tradisional
- Pendapatan Coherent meningkat 50% seiring permintaan jaringan optik
- Sambungan berdasarkan cahaya boleh mengubah ekonomi infrastruktur AI
Industri kecerdasan buatan telah menghabiskan bertahun-tahun membuat pemproses lebih pantas. Kini, beberapa pelaburan infrastruktur terbesarnya sedang dialihkan kepada sesuatu yang jauh kurang menarik: menggantikan sambungan elektrik dengan cahaya.
Masalah ini menjadi semakin jelas di pusat data AI yang besar, di mana ribuan GPU perlu bertukar maklumat secara berterusan. Walaupun prosesor yang paling kuat sekalipun boleh menghabiskan masa menunggu jika rangkaian yang menghubungkannya dengan cip-cip lain tidak mampu menggerakkan data dengan cukup pantas.
Konsekuensi kewangan sudah kelihatan. Pengilang teknologi optik Coherent melaporkan $2.37 bilion pendapatan kuartalan pada 4 November, naik 50% dari tahun ke tahun, semasa permintaan untuk peralatan rangkaian berkelajuan tinggi meningkat.
Mengapa Cip Nvidia yang Lebih Cepat Menciptakan Penyempitan Baru
Pusat data tradisional direka berdasarkan pelayan yang menjalankan tugas-tugas yang相对 bebas. Kabel tembaga berfungsi dengan baik kerana sambungan adalah相对 pendek dan keperluan rangkaian boleh dikendalikan.
Perubahan latihan AI mengubah persamaan itu.
Kumpulan AI moden menghubungkan ribuan GPU yang beroperasi serentak pada model yang sangat besar. Pemproses-pemproses ini perlu bertukar data, menyelaraskan pengiraan, dan memindahkan keputusan sementara di antara rak.
Semasa kelajuan pemprosesan meningkat, komunikasi menjadi semakin penting. Keterlambatan dalam pemindahan maklumat boleh menyebabkan peralatan komputasi yang mahal tidak digunakan sepenuhnya.
Kuprum kekal cekap selama jarak pendek, tetapi kelajuan transmisi yang lebih tinggi dan sambungan yang lebih panjang meningkatkan cabaran kehilangan isyarat dan penggunaan kuasa.
Teknologi optik menangani beberapa kelemahan tersebut dengan menukar isyarat elektrik menjadi cahaya dan menghantar maklumat melalui gentian.
Nvidia telah menjelaskan bahawa kumpulan AI yang lebih besar semakin memerlukan sambungan optik antara pelayan dan suis rangkaian, terutamanya apabila jarak rangkaian membesar.
Cabaran ini menambah dimensi lain kepada kekurangan tenaga AI, kerana peralatan rangkaian juga menyumbang kepada penggunaan tenaga keseluruhan.
Kuartal $2,37 bilion Coherent menunjukkan ke mana wang sedang pergi
Keputusan terkini Coherent menggambarkan bagaimana peralihan infrastruktur mencipta peluang di luar Nvidia.
Bahagian Pusat Data & Komunikasi menghasilkan pendapatan kuartalan sebanyak kira-kira $1.95 bilion, meningkat daripada $1.09 bilion pada tahun sebelumnya.
Itu mewakili pertumbuhan kira-kira 79% dan menyumbang sekitar 82% daripada jumlah jualan kuartalan syarikat.
Seksyen ini merangkumi produk selain daripada sambungan optik untuk pusat data AI, jadi angka tersebut tidak boleh ditafsirkan sepenuhnya sebagai pendapatan rangkaian AI.
Namun, pertumbuhan ini membantu menjelaskan mengapa syarikat semikonduktor sedang mengejar akuisisi rangkaian optik untuk mengamankan teknologi yang diperlukan untuk sistem komputasi masa depan.
Coherent juga mengharapkan pertumbuhan pendapatan pro forma tahun fiskal 2027 melebihi 60%, walaupun ini tetap merupakan panduan pengurusan dan bukan jaminan prestasi.
Mengapa Sambungan Optik Boleh Mengubah Ekonomi AI
Perpindahan ini menciptakan pertimbangan pelaburan baru: meningkatkan prestasi GPU tidak cukup jika rangkaian tidak mampu mengekori.
Syarikat-syarikat yang membina infrastruktur AI perlu menyeimbangkan kos pemprosesan dengan perbelanjaan pada rangkaian, penyejukan dan elektrik.
Ini membantu menjelaskan mengapa perbelanjaan modal AI semakin memberi manfaat kepada pembekal peralatan selain pembuat cip.
Teknologi optik juga boleh meningkatkan kecekapan kuasa dalam beberapa penempatan, mengurangkan tenaga listrik yang diperlukan untuk menggerakkan maklumat merentasi kelompok komputasi besar.
Namun, pautan optik tidak secara universal lebih unggul. Kuprum masih menarik untuk sambungan jangka pendek kerana kosnya, kesederhanaan, dan prestasi yang telah terbukti.
Sistem optik baharu juga memperkenalkan kerumitan pembuatan, kos komponen, dan pertimbangan kebolehpercayaan.
Bagi syarikat-syarikat yang membiayai ledakan infrastruktur AI, trade-offs ini penting kerana setiap pelaburan tambahan dalam perhubungan mesti akhirnya menghasilkan nilai ekonomi yang mencukupi.