AI 클러스터가 구리 배선을 초과하면서 실리콘 포토닉스 투자가 빠르게 증가하고 있다. 수혜를 볼 2개 AI 주식.

AI 관련 대화의 상당 부분은 칩에 집중되어 있지만, 데이터 센터 내부에는 더 조용한 병목 현상이 형성되고 있으며, 이는 모든 것이 그 칩들이 서로 어떻게 통신하는지에 관한 것입니다. 인공지능 클러스터가 수만 개에서 심지어 수십만 개의 프로세서로 커짐에 따라, 수십 년 동안 컴퓨터를 연결해 온 평범한 구리 배선이 공간 부족을 겪고 있습니다.

해결책은 실리콘 포토닉스(silicon photonics)이며, 여기에 대한 투자가 빠르게 증가하고 있습니다. 특히 두 회사가 큰 이점을 얻을 것으로 보입니다.

2009년에 Nvidia를 놓쳤나요? 이 희귀한 신호가 다시 깜빡이고 있습니다.* 2009년, 'Double Down' 신호가 Nvidia라는 잘 알려지지 않은 칩 제조업체에 깜빡였습니다. 수년 만에 처음으로, 같은 'Total Conviction' 신호가 Nvidia 크기의 1/100 수준의 회사에 깜빡이고 있습니다. *계속하기 »

AI 클러스터에서 구리가 한계에 부딪히는 이유

현대적인 AI 모델을 훈련시키려면, 수천 개의 칩이 하나의 거대한 두뇌처럼 작동하며 방대한 양의 데이터를 끊임없이 서로 주고받아야 합니다. 칩을 더 많이 추가할수록, 그들을 연결하는 전선들을 가로지르는 트래픽이 증가하고, 바로 그 지점에서 구리가 기능을 시작하기 어려워집니다. 이 시스템들이 현재 요구하는 엄청난 신호 속도에서는, 수동 구리 케이블(passive copper cable)은 손실 없이 1미터도 채 이동하지 못하면 신호가 저하됩니다. 더 멀리 밀어붙이려면, 데이터를 온전하게 유지하기 위해 점점 더 많은 전력을 공급해야 하며, 이는 열을 발생시키고 에너지 비용을 증가시킵니다.

작은 서버에서는 이것이 결코 문제가 아니었습니다. 하지만 행(row) 단위의 랙에 걸쳐 펼쳐진 창고 크기의 클러스터에서는, 엔지니어들이 '구리 벽(copper wall)'이라고 부르는 심각한 물리적 한계가 됩니다. 병목 현상이 센티미터와 와트(watts)로 측정될 때, 단순히 구리를 더 많이 추가해서 잘 되기를 바랄 수는 없습니다.

실리콘 포토닉스가 돌파하는 방법

실리콘 포토닉스는 금속을 통해 전자를 보내는 대신 광섬유를 통해 빛의 펄스로 정보를 전송함으로써 이 문제를 해결합니다. 빛은 더 멀리 이동하고, 훨씬 많은 데이터를 운반하며, 거리당 전력 소모가 적기 때문에 거대한 AI 클러스터가 정확히 필요로 하는 것입니다. 이러한 변화의 최전선에 있는 것이 코패키지드 옵틱스(co-packaged optics)인데, 이는 광학 부품을 케이스 가장자리에 연결하는 대신 스위치 칩 바로 옆에 구축하는 방식입니다. 이러한 긴밀한 통합은 전송 과정에서 손실되는 전력을 줄이고 동일한 공간에 훨씬 더 많은 대역폭을 채워 넣습니다.

구리가 사라지는 것은 아니지만, 그 역할은 패키지 내부의 가장 짧은 구간으로 축소되고, 광학 기술이 보드부터 랙 규모까지 모든 것을 담당하게 됩니다. 이 전환을 따라오는 자금은 실재합니다. AI 데이터 센터를 위한 광학 인터커넥트(optical interconnect) 시장은 이번 10년 동안 수 배로 성장할 것으로 예상되며, 더 넓은 광학 트랜시버(optical transceiver) 시장은 단일 연도에 약 60% 급증하여 2026년에 약 260억 달러에 이를 것으로 전망됩니다.