AI 芯片運算速度越來越快,數據中心為何仍耗資數十億美元更換銅纜?
Coinpaper
13分鐘前
Ai 焦點
隨著 AI 芯片速度的提升,數據中心正面臨傳統銅纜連接的瓶頸,光學網絡的需求推動 Coherent 季度營收同比增長50%。文章稱,更快的 GPU 需要更高效的网络連接,否則昂贵的計算能力將會因為通訊延遲而閒置。
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Dintlha tsa Botlhokwa

  • 更快的 AI 芯片正在壓倒傳統銅纜連接
  • 在光網絡需求的推動下,Coherent營收躍升50%
  • 基於光的連接可能重塑 AI 基礎設施經濟學

人工智能業界多年來一直在讓處理器變得更快。如今,這一領域一些最大的基礎設施投資,正流向一個相對不那麼「光鮮」的方向:用光來替代電連接。

這一問題已經在龐大的 AI 資料中心中顯現出來,在那裡,成千上萬塊 GPU 必須持續交換信息。即便是最強大的處理器,如果連接它與其他芯片的網路無法夠快地傳輸數據,也會有時間處於等待狀態。

財務影響已經開始顯現。光學技術製造商 Coherent 在11月4日公佈季營收為23.7億美元,同比增長50%,原因是對高速網絡設備的需求加速增長。

更快的輝達芯片為何造成新的瓶頸

傳統的数据中心是圍繞伺服器相對獨立地執行任務而設計的。銅纜之所以表現良好,是因為連接距離相對較短,網路需求也較為可控。

AI 的訓練改變了這一局勢。

現代 AI 集羣將數千塊 GPU 連接在一起,共同訓練規模龐大的模型。這些處理器必須交換數據、同步計算,並在機架之間傳輸中間結果。

隨著處理速度的提高,通訊變得越來越重要。信息傳輸中的延遲,可能會讓昂貴的計算硬體無法得到充分運用。

銅纜在短距離內仍然高效,但更高的傳輸速度和更長的連接距離,會帶來信號損耗和功耗方面的挑戰。

光學技術透過將電信號轉換為光線,並通過光纖傳輸信息,解決了其中的一些限制。

Nvidia 曾解釋說,隨著網絡距離的擴大,更大的 AI 集羣越來越需要服務器與網絡交換機之間的光纖連接。

這一挑戰還為現有的 AI 電力短缺增加了新的維度,因為網絡設備也會增加整體能耗。

Coherent 23.7億美元的季度業績顯示資金流向何處

Coherent的最新業績說明,這場基礎設施轉型正在為Nvidia以外的公司創造機會。

其數據中心與通訊業務部門當季營收約為19.5億美元,較去年同期的10.9億美元大幅增長。

這意味著約79%的增長,並佔該公司當季總銷售額的82%。

不過,該部門的產品不僅包括面向 AI 数据中心的光連接,因此這一數字不應該被完全解讀為 AI 網絡收入。

儘管如此,這一增長仍有助於解釋為何半導體公司正在推進光網絡的併購,以獲得未來計算系統所需的技术。

Coherent還預計,2027財年按備考口徑計算的營收增速將超過60%,但這仍只是管理層的指引,而非保證能實現的業績。

為何單純的連接就可能重塑 AI 的經濟學

這一轉變帶來了新的投資考量:如果網路無法跟進,單純提升 GPU 的性能並不夠。

建設 AI 基礎設施的企業必須在處理器成本、網絡、散熱和電力支出之間取得平衡。

這也解釋了為何 AI 的資本開支越來越多地惠及芯片製造商以外的設備供應商。

在某些部署場景下,光學技術還可能提高能效,減少在大型計算集羣中傳輸信息所需的電力。

不過,光連接並非在所有場景下都更優。對於短距離連接而言,銅纜由於成本更低、結構更簡單且性能成熟,仍然具有吸引力。

新的光學系統還會帶來製造複雜度、組件成本和可靠性方面的考慮。

對於為 AI 基礎設施熱潮提供資金的公司來說,這些權衡非常重要,因為每一項額外的網絡投資,最終都必須產生足夠的經濟價值。

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