Что такое AI оптические сети? Почему Goldman Sachs прогнозирует рынок в $154 млрд к 2028 году
В течение большей части бума ИИ инвесторы сосредотачивались на одном вопросе: сколько GPU могут задействовать технологические компании? Но по мере того как AI-кластеры становятся больше и мощнее, другим узким местом, выходящим на первый план в гонке инфраструктуры, становится скорость связи между этими процессорами.
Этот сдвиг выводит оптические сети на первый план. Исследовательское подразделение Goldman Sachs назвало оптические сети «следующей мегатенденцией» в инфраструктуре ИИ и оценило, что рост вычислительной мощности на стойку и более широкое развертывание инфраструктуры ИИ могут открыть примерно в девять раз больший общий доступный рынок, увеличив потенциальную возможность до $154 млрд.
Тезис отражает более широкое изменение в инфраструктуре ИИ. Более быстрые ускорители генерируют больше данных, крупные кластеры требуют большего объема связи между процессорами, а традиционные электрические соединения становятся все более сложными для эффективного масштабирования. Волоконная оптика, кремниевая фотоника и коупакованные оптические компоненты могут поэтому стать столь же важными для следующего этапа инфраструктуры ИИ, как и GPU, память и системы питания — для первого.
Что такое AI-оптическая сеть?
AI оптические сети — это использование технологий световой связи для передачи данных между процессорами, серверами, коммутаторами, стойками и кластерами центров обработки данных. Вместо полной зависимости от электрических сигналов, передаваемых по медным кабелям, оптические системы конвертируют данные в свет и передают их по волоконно-оптическим кабелям.
Самый простой способ понять его роль — представить центр обработки данных ИИ как фабрику. GPU и другие ускорители — это машины, выполняющие работу, а сетевая инфраструктура — транспортная система, соединяющая их. Фабрика, заполненная чрезвычайно мощными машинами, всё равно будет работать плохо, если материалы не могут достаточно быстро перемещаться между этими машинами. Тот же принцип применим к ИИ: процессоры должны непрерывно обмениваться параметрами модели, активациями, градиентами и другими данными во время обучения или обслуживания крупных моделей.
Это превращает сетевое взаимодействие в часть эффективной вычислительной системы, а не в периферийный компонент. Goldman Sachs считает, что сетевое взаимодействие раскрывает вычислительный потенциал отдельных AI-чипов, позволяя многим процессорам работать вместе с низкой задержкой. По мере роста AI-кластеров сумма, затрачиваемая на передачу данных, может увеличиваться вместе с суммой, затрачиваемой на генерацию вычислительной мощности.
Почему ИИ нуждается в более быстрых сетях
Традиционные корпоративные вычисления часто включают рабочие нагрузки, которые могут относительно независимо функционировать на серверах. Большие ИИ-модели отличаются. Обучение часто требует тысяч ускорителей для координации вычислений, обмена большими объемами информации и синхронизации. Если связь задерживается, дорогие процессоры могут тратить часть своего времени на ожидание вместо вычислений.
Эта проблема становится более острой по мере масштабирования ИИ-систем. Кластер, содержащий сотни GPU, требует одного уровня сетевой пропускной способности; система, содержащая десятки тысяч — а в конечном итоге сотни тысяч — создает принципиально другую проблему подключения. NVIDIA теперь описывает сетевую инфраструктуру как критический множитель вычислительной мощности в гигаскалируемых ИИ-фабриках, причем ее новейшая архитектура Spectrum разработана для подключения чрезвычайно крупных развертываний GPU.
Результатом становится переход от чип-ориентированного взгляда на ИИ к системному подходу. Более быстрые GPU по-прежнему важны, но их экономическая ценность всё больше зависит от способности памяти, энергопотребления, охлаждения и сетевой инфраструктуры поддерживать их продуктивность. По мере роста плотности вычислений растёт и стоимость недостаточно мощной сети, поскольку всё более дорогие процессоры остаются недоиспользованными.
Медь против волокна: почему оптика набирает обороты
Медь давно является неотъемлемой частью центров обработки данных. Она недорогая, хорошо изученная и высокоэффективна на коротких расстояниях. Для многих соединений медь будет продолжать оставаться экономически целесообразной. Проблема в том, что передача электрических сигналов с всё более высокой скоростью становится всё более сложной по мере увеличения пропускной способности и расстояния.
При более высоких скоростях передачи данных электрические соединения сталкиваются с потерей сигнала, ограничениями по мощности и тепловыми проблемами. Инженеры могут компенсировать это с помощью ретаймеров, цифровой обработки сигналов и улучшенных конструкций кабелей, но эти решения также потребляют энергию. Оптическая связь позволяет передавать очень высокую пропускную способность на большие расстояния с меньшим ослаблением сигнала, что делает ее все более привлекательной по мере роста и ускорения сетей ИИ. Goldman Sachs Asset Management отметила в июле, что центры обработки данных, как ожидается, будут переводить все больше линий передачи с медных на оптоволоконные по мере роста требований к скорости и взаимосвязанности.
Это не означает, что оптоволокно полностью вытеснит медь во всех центрах обработки данных на базе ИИ. Более вероятным является постепенный переход: медь остается конкурентоспособной для многих коротких соединений, в то время как оптика приближается к коммутаторам и процессорам, поскольку растущие требования к пропускной способности делают электрическую передачу все более сложной. Ключевой вопрос, таким образом, не в том, исчезнет ли медь, а в том, какая доля каждого нового поколения инфраструктуры ИИ будет требовать оптических компонентов.
Масштабирование вверх против масштабирования вширь: два рынка сетевого взаимодействия ИИ
Понимание оптической возможности также требует различения масштабирования вверх и масштабирования вширь. Масштабирование вверх соединяет ускорители достаточно близко, чтобы они могли вести себя как единая вычислительная система. Эти соединения обеспечивают чрезвычайно высокую пропускную способность и очень низкую задержку, поскольку GPU могут нуждаться в непрерывном обмене информацией во время выполнения задачи.
Масштабируемая сетевая архитектура объединяет большие группы серверов, стоек или вычислительных доменов, позволяя расширять общую AI-кластерную систему. Оптическая связь традиционно более устойчиво использовалась на этих более длинных участках. Основное изменение заключается в том, что оптика начинает перемещаться внутрь в среды масштабирования вверх по мере роста плотности процессоров и требований к пропускной способности.
Это различие помогает объяснить, почему потенциальный рынок может расти гораздо быстрее, чем количество центров обработки данных. Анализ Goldman Sachs рассматривает возможности масштабирования вверх и вширь, а также изменяющийся состав медных кабелей, съемных оптических модулей, коупакованных оптических компонентов и других элементов межсоединений. Другими словами, ИИ не просто создает больше сетей — он увеличивает объем и сложность сетевых требований внутри каждой вычислительной системы.
Что такое совместно упакованная оптика?
Co-packaged optics, обычно сокращаемый до CPO, является одной из ключевых технологий, лежащих в основе текущих обсуждений в области сетей ИИ. В традиционной архитектуре чип коммутации взаимодействует электрически через печатную плату, прежде чем сигнал достигает съемного оптического трансивера, где он преобразуется в свет и передается через оптоволокно.
CPO значительно сближает оптические двигатели с переключающим кремнием, интегрируя оптику с чип-пакетом, а не размещая весь оптический преобразователь на краю системы. Более короткий электрический путь может снизить потери сигнала и потребление энергии, обеспечивая при этом более высокую плотность пропускной способности. Это становится особенно ценным по мере роста скорости сетей и увеличения значимости энергетических затрат на передачу данных.
CPO уже выходит за рамки лаборатории. В марте Broadcom сообщила, что её портфель инфраструктуры ИИ включает Ethernet-коммутатор со скоростью 102,4 терабита в секунду с коупакованными оптическими компонентами, а также технологию оптических DSP со скоростью 400 Гбит на канал и другие продукты высокоскоростной связи. NVIDIA также внедряет CPO в свою платформу Spectrum-X Ethernet Photonics, превращая эту технологию в часть коммерческой архитектуры ИИ, а не просто в долгосрочную исследовательскую концепцию.
Почему Goldman Sachs видит рынок в $154 млрд
Ключевое число в исследовании Goldman Sachs по оптоволоконным сетям — потенциальный общий адресуемый рынок в размере $154 млрд. Банк оценивает, что рост инфраструктуры ИИ и увеличение вычислительной мощности на стойку могут привести к примерно девятикратному расширению возможностей для различных конфигураций сетей. В его анализ входят системы масштабирования вверх и вширь, а также медные кабели, съемные оптические модули, CPO и PCB-средние платы.
Важный момент заключается в том, что прогноз определяется двумя силами одновременно. Во-первых, индустрия ИИ внедряет все больше вычислительной инфраструктуры. Во-вторых, каждое новое поколение инфраструктуры может требовать большего объема сетевого контента на единицу вычислительной мощности. Добавление большего количества GPU создает дополнительные соединения, а увеличение пропускной способности каждого соединения повышает стоимость сетевого оборудования, необходимого для их подключения.
Это создает потенциальный эффект умножения. Доход от сетевого взаимодействия ИИ не должен расти только из-за строительства новых центров обработки данных; он также может расти, потому что каждый стеллаж, суперузел или кластер содержит более дорогую связь. Сумма в 154 млрд долларов должна восприниматься как оценка, основанная на будущих архитектурах систем и предположениях об адаптации — не гарантированный доход — но она иллюстрирует, насколько значительно расходы на инфраструктуру ИИ могут расшириться за пределы самих ускорителей.
Почему NVIDIA Vera Rubin важна
Платформа Vera Rubin от NVIDIA предоставляет один из самых явных признаков того, что оптические сети становятся стратегически важными. В мае 2026 года NVIDIA сообщила, что Vera Rubin вышла на полномасштабное производство, и представила Spectrum-X Ethernet Photonics — систему сетевого взаимодействия на базе CPO, предназначенную для поддержки будущих AI-фабрик с миллионами GPU.
Согласно NVIDIA, Spectrum-X Ethernet Photonics обеспечивает в пять раз лучшую энергоэффективность по сравнению с сетями, использующими традиционные трансиверы, а также улучшает время безотказной работы приложений и скорость развертывания. Эти показатели основаны на собственных сравнениях продуктов NVIDIA, но они иллюстрируют, почему энергопотребление сетей стало важнейшим дизайнерским соображением. Каждый ватт, потребляемый на передачу данных, — это ватт, недоступный процессорам, выполняющим вычисления ИИ.
Значение этого шире, чем одно поколение продуктов. Когда ведущий поставщик AI-beschскорителей интегрирует фотонные сети в свою платформенную дорожную карту, оптика становится частью системной архитектуры, окружающей будущие вычисления. Это укрепляет аргумент о том, что связность может занять большую долю расходов на инфраструктуру ИИ, даже если отдельные сетевые технологии продолжат развиваться.
Сможет ли CPO заменить съемные оптические модули?
CPO обладает значительными преимуществами, но это не означает, что традиционные съемные оптические модули исчезнут. Съемные трансиверы имеют важное эксплуатационное преимущество: они модульны. Операторы центров обработки данных могут заменять, обновлять или обслуживать их независимо от коммутатора, а зрелая глобальная цепочка поставок уже поддерживает эту архитектуру.
CPO жертвует частью модульности ради более тесной интеграции. Сближение оптики с переключающим кремнием может повысить энергоэффективность и плотность пропускной способности, но упаковка, управление теплом, выход годных изделий и обслуживание становятся сложнее. Эти компромиссы означают, что оптимальное решение может варьироваться в зависимости от расстояния, требований к пропускной способности, архитектуры системы и стоимости простоя.
Вероятное будущее, таким образом, более тонко, чем простая борьба между CPO и съемными модулями. Быстро растущий рынок AI-сетей может поддерживать обе технологии в разных частях сети. Даже если CPO захватывает все большую долю в средах с наивысшей пропускной способностью, общий спрос на съемные оптические модули может продолжать расти, если общее количество оптических соединений увеличивается достаточно быстро.
Какие компании могут извлечь выгоду из роста рынка ИИ-оптики?
Потенциальная возможность распространяется далеко за пределы производителей GPU, поскольку оптические сети представляют собой многоуровневую цепочку поставок. Вычислительные системы создают спрос, сетевые чипы маршрутизируют трафик, оптические компоненты преобразуют электрические сигналы в свет, оптоволокно передает эти сигналы, а сетевое оборудование объединяет все элементы вместе.
| Сегмент | Роль в AI-сетях | Примеры |
| Системы вычислений на основе ИИ | Создайте спрос на высокоскоростную связь | NVIDIA |
| Переключение и сетевая микросхема | Направляйте трафик между кластерами ИИ | Broadcom, NVIDIA |
| Оптические компоненты | Лазеры, трансиверы и связанные компоненты | Когерентный, Lumentum |
| Инфраструктура волоконно-оптической связи | Передает оптические сигналы | Корнинг |
| Сетевые системы | Создает высокоскоростные оптические сети | Ciena |
Таким образом, более широкая инвестиционная концепция заключается в том, что капитальные расходы на ИИ могут распространяться дальше. Первая волна в основном вознаградила компании, продающие вычислительные ресурсы. Последующие волны привлекли больше внимания к памяти, энергоснабжению и охлаждению, а сетевые технологии могут стать еще одним уровнем этого расширения. Текущий портфель продуктов Broadcom служит полезным примером: он теперь охватывает XPUs, Ethernet-коммутаторы, оптику, SerDes, DSP и технологии PCIe для крупных AI-кластеров.
Тем не менее, участие в отрасли не гарантирует успех каждой оптической компании. Состав продукции, концентрация клиентов, производственные мощности, ценообразование и технологические переходы могут привести к совершенно разным результатам вдоль всей цепочки поставок.
Что может остановить бум в 154 миллиарда долларов?
Наибольший риск прост: капитальные расходы на ИИ могут расти медленнее, чем ожидалось. Прогнозы в области оптических сетей в конечном итоге зависят от скорости, с которой гипермасштабируемые компании, лаборатории ИИ и корпорации продолжают строить вычислительную инфраструктуру. Снижение количества развертываний ускорителей также снизит потребность в соединениях, окружающих эти ускорители.
Технологии также могут изменить прогноз. Улучшенные активные электрические кабели, ретаймеры и другие медные технологии могут продлить электрическую связь дальше, чем предполагают текущие прогнозы. CPO может столкнуться с трудностями в производстве, упаковке или обслуживании, замедляющими внедрение. Будущие архитектуры ИИ также могут организовывать вычисления иначе, изменяя количество оптических соединений, необходимых на стойку или кластер.
Наконец, эффективность — это настоящая неопределенность. Более совершенные модели, программное обеспечение и методы вывода могут позволить провайдерам ИИ выполнять больше работы на том же оборудовании. Поэтому цифра Goldman Sachs в $154 млрд лучше рассматривать как сценарий того, насколько большим может стать этот потенциал при определенных предположениях об инфраструктуре. Более устойчивая идея — не точное число, а то, что перемещение данных становится все более крупной и ценной частью вычислений ИИ.
Станет ли оптическая сетевая технология следующей большой тенденцией в инфраструктуре ИИ?
Техническая ситуация становится все более убедительной. Группы GPU становятся крупнее, требования к пропускной способности растут, и все больше внимания уделяется количеству энергии, потребляемой просто для передачи данных. Как NVIDIA, так и Broadcom теперь имеют коммерческие дорожные карты продуктов, включающие передовые оптические технологии в крупномасштабные системы сетевого взаимодействия ИИ.
Однако важный вопрос заключается не в том, достигнет ли рынок точно 154 миллиардов долларов к определенной дате. Прогнозы будут изменяться по мере эволюции архитектур ИИ. Более полезным показателем является сумма сетевых и оптических ресурсов, необходимых для каждой единицы вычислительной мощности ИИ. Если этот коэффициент продолжит расти, а общее развертывание вычислительной мощности ИИ также расширяется, оптические сети могут быстро расти, даже если отдельные технологии или предположения о доле рынка изменятся.
Это делает связность одной из наиболее важных областей для наблюдения на следующем этапе разработки ИИ. GPU могут генерировать интеллект, но для объединения этих процессоров в вычислительные системы, достаточно крупные для обучения и работы следующего поколения моделей, требуются все более сложные сети.
Заключение: ИИ становится историей о связности
Первый этап бума инфраструктуры генеративного ИИ был доминирован вычислениями. GPU стали дефицитным ресурсом, и компании соревновались за получение ускорителей, памяти, энергии и мощности центров обработки данных. По мере масштабирования этих систем вызов все больше смещается в сторону эффективного соединения всей этой вычислительной мощности.
Оптические сетевые решения решают эту проблему, обеспечивая пропускную способность, дальность действия и энергоэффективность, необходимые для передачи огромных объемов данных между процессорами и кластерами. CPO и кремниевая фотоника могут еще больше приблизить оптику к AI-чипам, а системы следующего поколения, такие как NVIDIA Vera Rubin, показывают, что переход уже входит в коммерческую инфраструктуру.
Прогноз Goldman Sachs в размере 154 миллиардов долларов может подтвердиться, а может и нет. Более важна общая тенденция: следующая фаза гонки за инфраструктурой ИИ может все больше зависеть не только от скорости вычислений процессоров, но и от скорости передачи информации между ними.
ЧаВо
Является ли силиконовая фотоника тем же самым, что и волоконная оптика?
Нет. Оптоволоконная связь в первую очередь относится к передаче света через оптическое волокно, тогда как силиконовая фотоника использует методы полупроводникового производства для интеграции оптических функций, таких как модуляторы и фотодетекторы, на кремниевых устройствах. Эти две технологии могут работать вместе: силиконовые фотонные компоненты генерируют, обрабатывают или принимают оптические сигналы, которые затем передаются по волокну.
Что такое оптический трансивер в AI-центре обработки данных?
Оптический трансивер преобразует электрические данные от серверов или сетевых чипов в оптические сигналы для передачи по волокну и преобразует входящий свет обратно в электрические сигналы. Эти модули являются критическими точками подключения в современных сетях центров обработки данных, особенно по мере роста скорости соединений и углубления проникновения волокна в инфраструктуру ИИ.
Что означают 800G и 1.6T в оптических сетях?
Они описывают приблизительную пропускную способность сетевого соединения. Связь 800G может передавать до примерно 800 гигабит в секунду, а 1,6T — около 1,6 терабит в секунду. Эти числа описывают сетевую пропускную способность, а не вычислительную производительность GPU.
Требуется ли AI-выводу оптическая сеть в той же степени, что и AI-обучению?
Сетевой шаблон может отличаться. Обучение крупных моделей часто требует интенсивной синхронизации между множеством ускорителей, что делает крайне быстрые интерконнекты обязательными. Вывод иногда может быть распределен более независимо, но крупномасштабные модели рассуждений, агентный ИИ и сервисы с высокой нагрузкой также могут требовать значительной коммуникации между процессорами и системами.
Почему энергопотребление сетевого оборудования имеет значение для центров обработки данных ИИ?
Центры обработки данных на базе ИИ работают в рамках ограниченных бюджетов на электропитание и охлаждение. Энергия, потребляемая коммутаторами, трансиверами и оборудованием для обработки сигналов, уменьшает сумму, доступную для GPU и другого вычислительного оборудования. По мере роста ИИ-кластеров снижение энергии, необходимой для передачи каждого бита данных, может улучшить как эффективность системы, так и экономическую целесообразность всего центра обработки данных.
🔥 KuCoin предлагает более стабильный вариант на волатильном рынке
Если вас беспокоят частые колебания на рынке, и вы ищете более стабильный способ пассивного заработка, KuCoin — это идеальное место:
Simple Earn: Делайте депозит и вывод токенов в любое время, получая стабильную доходность.
KuCoin Earn: Получайте стабильную прибыль с помощью профессионального управления активами.
Холд для заработка: Получайте вознаграждения за хранение активов в Funding, Trading, Margin, Futures, Mining и Едином аккаунте.
Стейкинг: Раскройте потенциал дохода от ончейн-активов.
Расширенные инвестиции: Расширенные инвестиции предлагают различные структурированные продукты, которые помогут вашим деньгам расти на любом рынке.
Shark Fin: Защита основной суммы и гарантированная прибыль
Бивалютные инвестиции: Покупайте дешевле и продавайте дороже с прозрачным расчетом доходности.
Snowball: Высокая доходность с защитой цены.
Покупка со скидкой: Покупайте криптовалюту по сниженным ценам.
KCS Loyalty: Повысьте уровень, чтобы получить эксклюзивные преимущества, заблокировав не менее 1 KCS.
KuCoin Wealth: Откройте для себя будущую стоимость и начните свой путь умных инвестиций.
Преимущества KCS: Держите и стейкайте KCS, чтобы получить доступ к преимуществам на платформе.
KCS Staking 2.0: Участвуйте в управлении KCS в блокчейне для получения дохода.
Отказ от ответственности: Этот материал предоставлен исключительно в информационных целях и не является инвестиционной рекомендацией. Инвестиции в криптовалюты сопряжены с рисками. Проведите собственное исследование (DYOR).
Отказ от ответственности: Эта страница была переведена для вашего удобства с использованием технологии искусственного интеллекта. Для получения наиболее точной информации обратитесь к оригинальной английской версии.