大規(guī)模で高次元データセットを使用してAIモデルをスケーリングするには、効率的かつ最小限のエネルギー損失を伴う、1秒あたりのデータのテラビットを転送できるインフラストラクチャが必要です。デジタル通信のバックボーンである従來の銅ベースの相互接続は、これらの要求の下でますます苦労しています。その結(jié)果、投資家とハイテクイノベーターはシリコンフォトニクスに目を向けています。電気信號の代わりに光を使用してデータを送信し、より速い速度、熱出力の低下、優(yōu)れたエネルギー効率を提供する次世代ソリューションです。

今週、シリコンフォトニクスを?qū)熼Tとするイスラエルのスタートアップであるテラマウントは、AMDベンチャー、サムスンカタリスト基金、コッホ破壊的テクノロジー、および日立ベンチャーによってサポートされている5,000萬ドルのシリーズA資金調(diào)達ラウンドを明らかにしました。彼らの使命は簡単ですが変革的です。電子ではなく光子を使用したシームレスで高速チップからチップへの通信を有効にします。AIの物理インフラストラクチャが最も弱いリンクにならないようにします。

コアチャレンジ

銅の配線は何年もの間確実に機能してきましたが、數(shù)千のGPUが數(shù)週間にわたるトレーニングサイクルにわたってタンデムで動作する最新のAIクラスターでは、比較的相互接続が限界を示しています。システムが大きくなるにつれて、電力漏れ、過度の熱生成、帯域幅の制約などの問題が激化します。

シリコンフォトニクスはブレークスルーを提示します。光ファイバーを介して光を介してデータを送信することにより、これらのシステムはエネルギー消費を劇的に減らし、熱出力を最小限に抑え、データ転送速度の大幅なロックを解除します。 Teramountのイノベーションは、COパッケージ化された光學(xué)系専用に設(shè)計されたモジュール式の取り外し可能なファイバーからチップへのコネクタにあります。これは、処理チップと一緒に光學(xué)コンポーネントを直接埋め込むアーキテクチャです。

Yole Groupの市場調(diào)査は、共同パッケージ化された光學(xué)部門が2028年までに21億ドルに達すると予測していますが、シリコンフォトニクス市場全體は2030年までに96億5,000萬ドルに膨らむと予想されます。

Nvidia、Intel、AMD、Broadcomなどの業(yè)界リーダーは、フォトニックソリューションを積極的に開発しています。しかし、スケーラビリティと現(xiàn)実世界のメンテナンスに関する課題は持続します。これは、高性能の相互接続を提供するだけでなく、実用的で大規(guī)模な展開のためにそれらを設(shè)計することによってのみ、テラマウントがそれ自體を位置付ける場所です。

なぜそれが重要なのか

Teramountの資金は極めて重要な瞬間に來ます。過去2年間で、財政的およびエネルギー的にAIのコストが急増しています。

國際エネルギー機関は、世界のデータセンターの電力消費量が2026年までに1,000テラワット時に達する可能性があると予測しています。それを見ると、それは日本の年間電力需要と一致します。

最近のロイターBreakingViewsの作品が強調(diào)したように、AI革命はより賢いアルゴリズムだけでなく、堅牢なインフラストラクチャに関するものです。この記事は、世界中のデータセンター投資が近い將來3.7兆ドルを上回る可能性があると推定しており、帯域幅を劇的に増加させながら電力使用を削減する重要な必要性を強調(diào)しています。

重要な洞察は次のとおりです。AIシステムのほとんどのエネルギーは、計算自體によって消費されません。プロセッサ、メモリユニット、ストレージ、サーバーラック間のデータの移動に費やしました。超効率的で高速相互接続がなければ、AIのスケーラビリティはエネルギーの観點から持続不可能になります。

AIの未來を、コードを生成したり、ドキュメントを作成したり、視覚データを解釈したりするモデルによって定義されていると見なすのは魅力的です。しかし、すべてのインテリジェントなアプリケーションの背後には、データフロー、熱管理、システムの安定性を擔當する物理ネットワークがあります。この基礎(chǔ)が衰えると、AIエコシステム全體がそれ自體の重量で崩壊するリスクがあります。

しかし、シリコンフォトニクスは単純なドロップインの交換ではありません。広範囲にわたる採用が発生する前に、新しい業(yè)界標準、改善された包裝方法、および高度な製造プロセスが必要です。そのため、ラボのプロトタイプから商用製品への進歩には何年もかかりました。

それでも、勢いが構(gòu)築されています。 Meta、Microsoft、Amazonなどのハイテク大手は、既にフォトニック相互接続を選択したAIインフラストラクチャに統(tǒng)合しています。

投資家が、光學(xué)的相互接続のようなAIの魅力的でない基本的な層に資金を提供し始めると、それはシフトを示します。業(yè)界はもはやこの技術(shù)を?qū)g験的ではなく、不可欠であると考えています。

結(jié)論

Teramountの成功した資金調(diào)達ラウンドは、より広範な傾向を反映しています。AIの將來の勝者は、最も先進的なモデルだけでなく、圧倒的なエネルギーの要求なしに大規(guī)模に展開できる人であるという認識の高まりです。成功は、高速で効率的で、熱的に持続可能なシステムの構(gòu)築にかかっています。

「AIが流行語から耐久性のあるイノベーションの力に移行する場合、そのパフォーマンスは、それが実行するアルゴリズムと同じくらいスマートで効率的なインフラストラクチャに依存します」とタハは言いました。 「最終的に、AIの未來は、それをまとめるまさにそのつながりを再発明することにかかっています。」

以上がなぜ光インフラストラクチャがAIの未來の中心になっているのかの詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。