Що таке AI оптичні мережі? Чому Goldman Sachs бачить ринок у $154 млрд до 2028 року
Протягом більшої частини буму штучного інтелекту інвестори зосереджувалися на одному питанні: скільки GPU можуть використовувати технологічні компанії? Але зі зростанням і посиленням AI-кластерів інший обмежуючий фактор переміщається до центру інфраструктурної гонки — наскільки швидко ці процесори можуть спілкуватися один з одним.
Цей зсув ставить оптичні мережі у центр уваги. Дослідження Goldman Sachs описало оптичні мережі як «наступну мега-трендову тенденцію» в інфраструктурі ШІ та оцінило, що зростання обчислювальної потужності на стелаж і ширше розгортання інфраструктури ШІ можуть відкрити приблизно в дев’ять разів більший загальний ринок, піднявши можливості до $154 млрд.
Теза відображає більш загальну зміну в інфраструктурі ШІ. Швидші прискорювачі генерують більше даних, більші кластери вимагають більшої комунікації між процесорами, а традиційні електричні з’єднання стають все складнішими для ефективного масштабування. Оптичні волокна, фотоніка на кремнії та спаковані оптичні системи можуть стати такими ж важливими для наступного етапу інфраструктури ШІ, як GPU, пам’ять та системи живлення для першого.
Що таке AI-оптичні мережі?
AI оптичні мережі — це використання технологій зв’язку на основі світла для переказу даних між процесорами, серверами, комутаторами, стойками та кластерами центрів обробки даних. Замість повної залежності від електричних сигналів, що рухаються через мідь, оптичні системи конвертують дані у світло і передають їх по оптоволокну.
Найпростіший спосіб зрозуміти його роль — уявити центр обробки даних на основі ШІ як фабрику. GPU та інші прискорювачі — це машини, які виконують роботу, а мережа — це транспортна система, що з’єднує їх. Фабрика, наповнена надзвичайно потужними машинами, все одно буде працювати погано, якщо матеріали не можуть швидко переміщатися між цими машинами. Той самий принцип застосовується до ШІ: процесори повинні постійно обмінюватися параметрами моделі, активаціями, градієнтами та іншими даними під час навчання або виконання великих моделей.
Це робить мережування частиною ефективної обчислювальної системи, а не периферійним компонентом. Goldman Sachs вважає, що мережування розкриває обчислювальні можливості окремих AI-чіпів, дозволяючи багатьом процесорам працювати разом із низькою затримкою. По мірі зростання AI-кластерів, сума витрат на переміщення даних може зростати разом із сумою витрат на генерацію обчислень.
Чому штучному інтелекту потрібні швидші мережі
Традиційні підприємницькі обчислювальні завдання часто передбачають робочі навантаження, які можуть функціонувати відносно незалежно на серверах. Великі моделі ШІ відрізняються. Навчання часто вимагає тисяч прискорювачів для координації обчислень, обміну великою кількістю інформації та підтримки синхронізації. Якщо зв’язок затримується, дорогі процесори можуть витрачати частину свого часу на очікування замість обчислень.
Цей виклик стає ще гострішим із зростанням систем ШІ. Кластер із сотнями GPU вимагає одного рівня пропускної здатності мережі; система з десятками тисяч — а в майбутньому сотнями тисяч — створює фундаментально іншу проблему підключення. NVIDIA зараз описує мережування як критичний множник обчислювальної потужності в гігаскалових AI-фабриках, а її найновіша архітектура Spectrum розроблена для підключення надзвичайно великих розгортань GPU.
Результатом є зсув від чіп-орієнтованого погляду на ШІ до системного погляду. Швидші GPU все ще мають значення, але їх економічна цінність все більше залежить від здатності пам’яті, енергопостачання, охолодження та мережі підтримувати їх продуктивність. Зі зростанням щільності обчислень зростає вартість недостатньої мережі, оскільки все більш дорогі процесори залишаються недо використаними.
Мідь проти волокна: чому оптика набирає обертів
Мідь довгий час була невід’ємною частиною центрів обробки даних. Вона недорога, добре вивчена й дуже ефективна на коротких відстанях. Для багатьох з’єднань мідь продовжуватиме залишатися економічно вигідною. Проблема полягає в тому, що передача електричних сигналів із все більшою швидкістю стає все складнішою зі збільшенням пропускної здатності та відстані.
При вищих швидкостях передачі даних електричні з’єднання стикаються з втратами сигналу, обмеженнями щодо потужності та тепловими проблемами. Інженери можуть компенсувати це за допомогою ретаймерів, цифрової обробки сигналів та покращених конструкцій кабелів, але й ці рішення також споживають енергію. Оптичний зв’язок дозволяє передавати дуже велику пропускну здатність на більші відстані з меншим зниженням сигналу, що робить його все більш привабливим, оскільки мережі ШІ стають більшими та швидшими. Goldman Sachs Asset Management зазначив у липні, що центри обробки даних очікують перехід більшості з’єднань від міді до оптоволокна через зростання вимог до швидкості та взаємопідключеності.
Це не означає, що оптичні волокна повністю витіснять мідь у центрі обробки даних з використанням ШІ. Більш імовірним є поступовий перехід: мідь залишається конкурентоспроможною для багатьох коротких з’єднань, тоді як оптика наближається до комутаторів і процесорів, оскільки збільшення вимог до пропускної здатності робить електричну передачу все складнішою. Ключовим фактором є не те, чи зникне мідь, а те, яка частка кожної нової генерації інфраструктури ШІ вимагатиме оптичних компонентів.
Масштабування вгору проти масштабування назовні: два ринки мереж штучного інтелекту
Розуміння оптичної можливості також вимагає розрізнення між масштабуванням вгору та масштабуванням назовні. Масштабування вгору з’єднує прискорювачі настільки тісно, що вони можуть поводитися як одна обчислювальна система. Ці з’єднання пріоритезують надзвичайно високу пропускну здатність та дуже низьку затримку, оскільки GPU можуть потребувати постійного обміну інформацією під час виконання завдання.
Мережі з масштабуванням з’єднують більші групи серверів, стелажів або обчислювальних доменів, щоб загальний AI-кластер міг розширюватися. Оптична комунікація історично була більш поширеною саме на цих довгих з’єднаннях. Основна зміна полягає в тому, що оптика починає переміщатися всередину до середовищ з масштабуванням уверх, оскільки зростає щільність процесорів і вимоги до пропускної здатності.
Ця відмінність допомагає пояснити, чому потенційний ринок може розширюватися набагато швидше, ніж кількість центрів обробки даних окремо. Аналіз Goldman Sachs вивчає як можливості масштабування вгору, так і масштабування вбік, а також змінний склад мідних кабелів, вставних оптичних модулів, співпакетних оптичних пристроїв та інших компонентів з’єднання. Іншими словами, ШІ не просто будує більше мереж — він збільшує кількість і складність мереж, необхідних всередині кожної обчислювальної системи.
Що таке спільно упакована оптика?
Co-packaged optics, зазвичай скорочуваний як CPO, є однією з найважливіших технологій, що лежать в основі сучасних обговорень щодо мереж AI. У традиційній архітектурі чіп перемикання взаємодіє електрично через друковану плату, перш ніж сигнал досягає вставного оптичного трансивера, де він перетворюється на світло і передається через оптичний волокно.
CPO розташовує оптичні двигуни набагато ближче до комутаційного кристала, інтегруючи оптику з пакетом чіпа, а не розміщуючи всю оптичну конверсію на краю системи. Коротший електричний шлях може зменшити втрати сигналу та споживання енергії, дозволяючи досягти більшої щільності пропускної здатності. Це стає особливо цінним, коли швидкості мережі зростають, а енергетичні витрати на передачу даних набувають все більшої важливості.
CPO вже виходить за межі лабораторії. У березні Broadcom повідомив, що його портфель інфраструктури ШІ включає Ethernet-перемикач зі швидкістю 102,4 терабіт на секунду зі спільно упакованою оптикою, а також технологію оптичних DSP зі швидкістю 400 Гбіт на канал та інші продукти високошвидкісного з’єднання. NVIDIA також впроваджує CPO у свою платформу Spectrum-X Ethernet Photonics, перетворюючи цю технологію на частину комерційної архітектури ШІ, а не лише на довгострокову дослідницьку ідею.
Чому Goldman Sachs бачить ринок у $154 мільярди
Головним числом у теорії Goldman Sachs щодо оптичних мереж є потенційний загальний ринок у розмірі $154 млрд. Банк оцінює, що зростання інфраструктури ШІ та збільшення обчислювальної потужності на один стенд можуть призвести до приблизно дев’ятикратного зростання можливостей у різних конфігураціях мереж. Його аналіз включає системи масштабування вгору та вбік, а також мідні кабелі, вставні оптичні модулі, CPO та PCB-середні плати.
Важливою є та обставина, що прогноз визначається двома силами одночасно. По-перше, індустрія ШІ впроваджує більше обчислювальних інфраструктур. По-друге, кожна нова генерація інфраструктури може вимагати більше мережевого контенту на одиницю обчислень. Додавання більше GPU створює додаткові з’єднання, тоді як збільшення пропускної здатності кожного з’єднання підвищує вартість мережевого обладнання, необхідного для їх підключення.
Це створює потенційний множниковий ефект. Дохід від мережевих рішень на основі ШІ не повинен зростати лише через будівництво більшої кількості центрів обробки даних; він також може зростати через те, що кожна стойка, супервузол або кластер містить більш дорогу зв’язність. Тому фігуру в $154 млрд слід розуміти як оцінку, засновану на майбутніх архітектурах систем та припущеннях щодо їхнього впровадження — не як гарантований дохід — але вона ілюструє, наскільки радикально витрати на інфраструктуру ШІ можуть розширитися за межі самих прискорювачів.
Чому NVIDIA Vera Rubin має значення
Платформа Vera Rubin від NVIDIA надає один із найчіткіших сигналів про те, що оптичні мережі стають стратегічно важливими. У травні 2026 року NVIDIA повідомила, що Vera Rubin перейшла до повномасштабного виробництва, і представила Spectrum-X Ethernet Photonics — систему мереж засновану на CPO, розроблену для підтримки майбутніх AI-фабрик з мільйонами GPU.
За даними NVIDIA, Spectrum-X Ethernet Photonics забезпечує в п’ять разів кращу енергоефективність порівняно з мережами, що використовують традиційні трансивери, а також покращення часу безперебійної роботи застосунків і швидкості розгортання. Ці показники є результатом порівнянь самого продукту NVIDIA, але вони ілюструють, чому енергоспоживання мереж стало важливою проблемою дизайну. Кожен ват, витрачений на передачу даних, — це ват, недоступний для процесорів, що виконують обчислення ШІ.
Значення цього ширше, ніж одне покоління продукту. Коли провідний постачальник AI-ускорювачів інтегрує фотонну мережу у свою платформу, оптика стає частиною системної архітектури, що оточує майбутні обчислення. Це підсилює аргумент, що зв’язність може стати більшою часткою витрат на інфраструктуру AI, навіть якщо окремі мережеві технології продовжуватимуть розвиватися.
Чи замінить CPO вставні оптичні модулі?
CPO має вагомі переваги, але це не означає, що традиційні вставні оптичні модулі зникнуть. Вставні трансивери мають значну експлуатаційну перевагу: вони модульні. Оператори центрів обробки даних можуть замінювати, оновлювати або обслуговувати їх незалежно від комутатора, а зріла глобальна ланцюжок постачання вже підтримує цю архітектуру.
CPO обмінює частину цієї модульності на більш тісну інтеграцію. Переміщення оптики ближче до переключаючого кремнію може покращити енергоефективність та щільність пропускної здатності, але упаковка, термокерування, вихід на виробництві та обслуговування стають складнішими. Ці компроміси означають, що оптимальний розв’язок може варіюватися залежно від відстані, вимог до пропускної здатності, архітектури системи та вартості простою.
Тому ймовірне майбутнє є більш нюансованим, ніж проста боротьба між CPO та плагінними рішеннями. Швидко розширюючийся ринок AI-мереж може підтримувати обидві технології в різних частинах мережі. Навіть якщо CPO захоплюватиме зростаючу частку у середовищах з найвищою пропускною здатністю, загальний попит на плагінні оптичні пристрої може продовжувати зростати, якщо загальна кількість оптичних з’єднань зростатиме достатньо швидко.
Які компанії можуть вигодувати від буму штучного інтелекту в оптиці?
Потенційна можливість поширюється далеко за межі виробників GPU, оскільки оптичні мережі — це багатошарова ланцюжок постачання. Обчислювальні системи створюють попит, мережеві чіпи маршрутизують трафік, оптичні компоненти перетворюють електричні сигнали у світло, оптичні волокна переносять ці сигнали, а мережеве обладнання об’єднує всі складові.
| Сегмент | Роль у AI-мережах | Приклади |
| Системи AI-обчислень | Створіть попит на високоскоростну зв’язність | NVIDIA |
| Перемикання та мережеві напівпровідники | Направляйте трафік між кластерами ШІ | Broadcom, NVIDIA |
| Оптичні компоненти | Лазери, трансивери та пов’язані компоненти | Когерентний, Lumentum |
| Інфраструктура Fiber | Передає оптичні сигнали | Corning |
| Мережеві системи | Створює високoshвидкісні оптичні мережі | Ciena |
Тому загальна інвестиційна концепція полягає в тому, що витрати на ІО можуть поширюватися далі. Перша хвиля переважно винагородила компанії, які продавали обчислювальні ресурси. Пізніші хвилі збільшили увагу до пам’яті, енергопостачання та охолодження, а мережування може стати ще одним рівнем цього розширення. Поточний портфель продуктів Broadcom є корисним прикладом: він охоплює XPUs, Ethernet-комутатори, оптику, SerDes, DSP та технології PCIe для великих AI-кластерів.
Проте виставкова експозиція не робить автоматично кожну оптичну компанію переможцем. Співвідношення продуктів, концентрація клієнтів, виробнича потужність, ціноутворення та технологічні перехідні процеси можуть призводити до дуже різних результатів у ланцюзі поставок.
Що може зупинити розквіт на $154 мільярди?
Найбільший ризик полягає в простому: витрати на капітальні витрати в галузі ШІ можуть зростати повільніше, ніж очікувалося. Прогнози щодо оптичних мереж залежать від швидкості, з якою гіпермасштабувальники, лабораторії ШІ та підприємства продовжують будувати інфраструктуру для обчислень. Зменшення кількості розгортань прискорювачів також зменшить потребу у з’єднаннях, що оточують ці прискорювачі.
Технології також можуть змінити прогноз. Покращені активні електричні кабелі, ретаймери та інші мідні технології можуть продовжити електричну зв’язність далі, ніж передбачають поточні проекції. CPO може зіткнутися з викликами щодо виробництва, упаковки або сервісабельності, що сповільнить її впровадження. Майбутні архітектури ШІ також можуть організовувати обчислення по-іншому, змінюючи кількість оптичних з’єднань, необхідних на стелаж чи кластер.
Нарешті, ефективність — це справжня невизначеність. Кращі моделі, програмне забезпечення та методи висновування можуть дозволити постачальникам ШІ виконувати більше роботи з тим самим обладнанням. Тому фігура Goldman Sachs у $154 млрд краще розглядати як сценарій того, наскільки великою може стати можливість за певних припущень щодо інфраструктури. Більш стійка ідея — не саме число, а те, що переміщення даних стає все більшою та ціннішою частиною обчислень ШІ.
Чи є оптичні мережі наступною великою тенденцією у інфраструктурі ШІ?
Технічний випадок стає все сильнішим. Групи GPU стають більшими, вимоги до пропускної здатності зростають, і все більше уваги приділяється кількості енергії, що витрачається просто на переміщення даних. NVIDIA та Broadcom тепер мають комерційні дорожні карти, які розміщують передові оптичні технології всередині систем великомасштабного AI-заплутування.
Важливим питанням, однак, є не те, чи ринок точно досягне $154 млрд до певної дати. Прогнози будуть змінюватися зі зміною архітектур ШІ. Більш корисним показником є сума мережевого та оптичного контенту, необхідного для кожного одиниці обчислювальних потужностей ШІ. Якщо цей співвідношення продовжує зростати, а загальний обсяг розгортання обчислювальних потужностей ШІ також збільшується, оптичні мережі можуть швидко рости, навіть якщо окремі технології або припущення щодо частки ринку змінюються.
Це робить зв’язність однією з найважливіших галузей, за якими слід стежити на наступному етапі розробки ШІ. GPU можуть генерувати інтелект, але для об’єднання цих процесорів у обчислювальні системи, достатньо великі для навчання та функціонування наступного покоління моделей, потрібні все більш складні мережі.
Висновок: Штучний інтелект стає історією про зв’язність
Перший етап буму інфраструктури генеративного ШІ був домінований обчислювальними ресурсами. GPU стали дефіцитним ресурсом, і компанії спішно забезпечували себе прискорювачами, пам’яттю, електроживленням та потужністю дата-центрів. Зі зростанням цих систем виклик все більше зсувається на ефективне з’єднання всіх цих обчислювальних ресурсів.
Оптичні мережеві рішення вирішують цю проблему, забезпечуючи пропускну здатність, дальність та енергоефективність, необхідні для передачі величезних обсягів даних між процесорами та кластерами. CPO та кремнієва фотоніка можуть ще ближче звести оптику з AI-кремнієм, а системи наступного покоління, такі як NVIDIA Vera Rubin, показують, що цей перехід вже входить до комерційної інфраструктури.
Прогноз Goldman Sachs у розмірі 154 мільярдів доларів може виявитися точним, а може й ні. Більш важливим є загальний тренд: наступна фаза гонки інфраструктури ШІ може все більше залежати не лише від швидкості, з якою процесори можуть обчислювати, а й від швидкості, з якою інформація може переміщатися між ними.
ЧаПи
Чи є силіконова фотоніка тим самим, що й оптоволокно?
Ні. Оптоволоконні технології в першу чергу стосуються передачі світла через оптичне волокно, тоді як сіліконова фотоніка використовує методи напівпровідникового виробництва для інтеграції оптичних функцій, таких як модулятори та фотодетектори, на сіліконових пристроях. Ці дві технології можуть працювати разом: сіліконові фотонні компоненти генерують, обробляють або приймають оптичні сигнали, які потім передаються через волокно.
Що таке оптичний трансивер у центрі обробки даних з використанням ШІ?
Оптичний трансивер перетворює електричні дані з серверів або мережевих чіпів у оптичні сигнали для передачі по волокну та перетворює надходячий світловий сигнал назад у електричні сигнали. Ці модулі є критичними точками підключення в сучасних мережах центрів обробки даних, особливо зі зростанням швидкості з’єднань та розширенням використання волокна в інфраструктурі ШІ.
Що означають 800G та 1.6T у оптичних мережах?
Вони описують приблизну об’ємну ємність мережевого з’єднання. З’єднання 800G може передавати до приблизно 800 гігабітів за секунду, тоді як 1,6T відноситься до приблизно 1,6 терабітів за секунду. Ці цифри описують мережеву пропускну здатність, а не обчислювальну продуктивність GPU.
Чи потрібна оптична мережа для висновків ШІ так само, як для навчання ШІ?
Можуть відрізнятися схеми мережевого з’єднання. Навчання великих моделей часто вимагає інтенсивної синхронізації між багатьма прискорювачами, що робить надшвидкі інтерконнекти обов’язковими. Висновок іноді може здійснюватися більш незалежно, але великі моделі міркувань, агентна ШІ та сервіси з високим обсягом теж можуть вимагати значної комунікації між процесорами та системами.
Чому енергоспоживання мережі має значення для центрів обробки даних ІІ?
Центри обробки даних з використанням ШІ функціонують у межах обмежених електричних та охолоджувальних бюджетів. Енергія, що споживається перемикачами, трансиверами та обладнанням для обробки сигналів, зменшує кількість енергії, доступної для GPU та іншого обчислювального устаткування. Зі зростанням AI-кластерів зменшення енергії, необхідної для передачі кожного біта даних, може покращити як ефективність системи, так і економічну доцільність цілого центру обробки даних.
🔥 KuCoin пропонує більш стабільний варіант у волатильному ринку
Якщо вас турбують часті підйоми й спади на ринку, і ви шукаєте більш стабільний спосіб пасивного заробітку, KuCoin — це саме місце для вас:
Simple Earn: Депозитуйте та виводьте токени будь-коли, отримуючи стабільний дохід.
KuCoin Earn: Отримуйте стабільний дохід із професійним управлінням активами.
Утримуйте та заробляйте: Заробляйте нагороди, зберігаючи активи у Фінансовому, Торговому, Маржовому, Ф'ючерсному, Майнінговому та Єдиному акаунтах.
Стейкінг: Розблокуйте потенціал доходу від он-чейн активів.
Розширені інвестиції: Розширені інвестиції пропонують різноманітні структуровані продукти, щоб допомогти вашим грошима зростати на будь-якому ринку.
Shark Fin: Захист основної суми та гарантовані прибутки
Бівалютне інвестування: Купуйте дешево і продавайте дорожче з прозорим розрахунком прибутку.
Snowball: Високий дохід із захистом ціни.
Купівля зі знижкою: Купуйте криптовалюту за зниженими цінами.
KCS Loyalty: Підвищте рівень, щоб отримати ексклюзивні переваги за стейкінг ≥ 1 KCS.
KuCoin Wealth: Відкрийте для себе майбутню вартість і розпочніть свій розумний інвестиційний шлях.
Переваги KCS: Утримуйте та стейкайте KCS, щоб отримати переваги на всій платформі.
KCS Staking 2.0: Участь у на-ланцюговому управлінні KCS для отримання дохідності.
Відмова від відповідальності: Цей матеріал має лише інформаційний характер і не є інвестиційною порадою. Інвестиції в криптовалюту супроводжуються ризиком. Будь ласка, проводьте власне дослідження (DYOR).
Відмова від відповідальності: Для вашої зручності цю сторінку було перекладено за допомогою технології ШІ. Для отримання найточнішої інформації дивіться оригінальну англійську версію.