Інвестиції в інфраструктуру штучного інтелекту (ШІ) різко зросли з моменту появи генеративних мовних моделей ШІ, таких як ChatGPT у 2022 році. Завдяки гіперскейлерам, які підвищили інвестиції в інфраструктуру ШІ у 2025 році, International Data Corp. оцінює глобальні інвестиції у приголомшливі 318 мільярдів доларів США, і, схоже, вони продовжуватимуть зростати з року в рік.
На тлі різких вливань капіталу галузь наближається до фізичної «стіни масштабування». Традиційна інфраструктура починає скрипіти під навантаженням обмеження пропускної здатності центрів обробки даних і стрімкого споживання енергії.
Збільшення потреб у енергії для живлення штучного інтелекту є нестійким, а також зростає занепокоєння щодо екологічної шкоди, яку може завдати постачання такої енергії.
Зараз ми знаходимося в точці перелому. Традиційні методи передачі електричних даних досягають своїх меж, і NVIDIA показала свою руку, нещодавно інвестувавши 4 мільярди доларів у дві фотонічні компанії, Coherent Corp. і Lumentum. NVIDIA робить ставку на майбутнє, де дані передаються через світло (фотони), а не через електрику.
ШІ споживання енергії
TheНДІ електроенергетикиза оцінками, до 2030 року центри обробки даних можуть споживати до 9% електроенергії, що виробляється в США, порівняно з 4% у 2023 році. Оскільки моделі штучного інтелекту стикаються зі -зростаючим споживчим попитом і вимагають більше обчислень, ми побачимо глобальний попит на енергію. Це створює гостру проблему для витрат на масштабування послуг штучного інтелекту, враховуючи нещодавню нестабільність цін на енергоносії. Ми вже бачимо, як ця проблема матеріалізується, і OpenAI посилається на зростання рахунків за електроенергію як причину для скасування своїх планів розширення Великобританії.
Процесори наближаються до фізичних меж. Транзистори, електронні перемикачі, які складають основу електронних схем, тепер мають ширину лише в кілька атомів-. Розмір, за якого квантові ефекти та тепло стають значними обмеженнями.
Світло в кінці тунелю
Окрім кількості енергії, яка використовується для обробки та переміщення даних, фізична відстань між елементами обробки та пам’яті, як на-чіпі, так і на системному рівні, тепер обмежує швидкість, з якою можна запускати та навчати моделі ШІ. Наступним логічним кроком є побудова центрів обробки даних на фотонній основі.
Незабаром обчислення в межах оптичного тракту даних стануть можливими, і це дає можливість зменшити затримку та масштабувати інфраструктуру без пропорційного збільшення енергоспоживання.
Фотоніку можна інтегрувати безпосередньо в кремнієві чіпи, щоб забезпечити масштабованість і підвищення ефективності в порівнянні з електроенергією. Суть підвищення ефективності фотоніки проста: світло поширюється швидше та переносить більше інформації, водночас виробляючи менше тепла, ніж електрони. Це призводить до значно вищої обчислювальної щільності, нижчого енергоспоживання та чудових теплових характеристик, щоб подолати обмеження, накладені зростанням темного кремнію на звичайних мікросхемах.
Переваги підвищення ефективності на рівні мікросхеми очевидні в тому, як швидко зростає економія енергії. Один ват енергії, збережений завдяки живленню мікросхеми, також зменшує витрати енергії на енергоспоживання та охолодження. Photonics відкриває майбутнє для розробки інфраструктури ШІ, зосередженої на основі, яка є швидшою, чистішою та принципово масштабованою.
Реалізація ЦОД Photonics
Фундаментальним вузьким місцем широкомасштабного-ШІ є вже не сирі обчислення, а приголомшливі витрати енергії на переміщення даних із швидкістю й об’ємом, які вимагають сучасні робочі навантаження ШІ. Швидка еволюція граничних моделей означає, що системи знаходяться під постійним навантаженням через координацію тисяч мікросхем одночасно. Традиційна інфраструктура центру обробки даних просто не може впоратися з попитом на постійний високоінтенсивний обмін даними.
Фотоніка дає можливість вирішити цю проблему на стратегічному рівні, а не просто пом’якшити спіралеподібні теплові вимоги все більш розтягнутої електричної архітектури. Ранні оцінки галузі вказують на те, що використання світла для передачі даних забезпечує приблизно 5-кратне підвищення енергоефективності та 10-кратне підвищення стійкості мережі, ніж звичайна електроніка.
Переваги кремнієвої фотоніки виходять за рамки миттєвого підвищення ефективності та стійкості. Усуваючи значні вузькі місця-передачі даних, фотоніка також відкриває типи обчислень, які раніше вважалися непрактичними через витрати на енергію, як-от повністю гомоморфне шифрування (обробка зашифрованих даних без їх дешифрування).
Усуваючи обмеження традиційних обчислювальних архітектур, фотоніка має далекосяжні наслідки-для секторів, де продуктивність і конфіденційність даних, необхідні для оборонної, фінансової та охорони здоров’я,-не підлягають обговоренню.
На сьогоднішній день реакція індустрії штучного інтелекту на зростаючі енергетичні потреби була повільною та не в змозі усунути структурні недоліки традиційних кремнієвих архітектур. Недавні багатомільярдні -інвестиції NVIDIA служать чітким сигналом того, що спеціалісти з гіпермасштабування тепер визнають, що це фундаментальна проблема інфраструктури.
Тепер ми мусимо запитати себе, чи ми будемо робити те ж саме-продовжувати вкладати очі-в розбудову центрів обробки даних та інфраструктуру охолодження чи інвестувати в інноваційні рішення, такі як фотоніка, які можуть вирішити основні обмеження на джерелі.
Фотоніка відкриває новий горизонт можливостей. Замість того, щоб замінювати існуючі системи, photonics доповнює сучасні обчислювальні архітектури, розблоковуючи нові обчислювальні потужності в самій мережі. Photonics спонукає індустрію чіпів до найбільшої архітектурної зміни з моменту появи архітектури фон Неймана, і це дає можливість розблокувати безмежні обчислення.
