당신이 특정 산업에서 지배적인 지위를 가질 때, 단순히 제품의 경쟁력을 고려하는 것뿐만 아니라 해당 산업의 병목 현상을 제거하여 하드웨어의 원활한 배포를 보장해야 합니다. Nvidia 는 AI 데이터 센터용 광섬유를 생산하기 위해 미국에 추가 제조 시설을 건설할 수 있도록 Corning 에 __3 억 달러 (USD 300 million) 을 투자__함으로써 바로 이 일을 하고 있습니다. 또한 Nvidia 는 미국 광섬유 생산의 상당 부분을 통제하게 됩니다.

장기 계약은 North Carolina 와 Texas 에서 광섬유를 생산하기 위한 새로운 시설 3 개 건을 건설하는 것을 포함하며, 이는 Nvidia AI 하드웨어를 배포하는 하이퍼스케일 데이터 센터 빌더들에게 공급될 것입니다. 결과적으로 Corning 의 미국 내 광섬유 연결 제조 출력은 10 배로 증가하고 국내 광섬유 생산 능력은 50% 이상 확대될 것입니다. 공장들은 3,000 명의 직원을 고용할 것으로 예상됩니다.

현대적인 AI 워크로드 (workloads) 는 수백만 개의 AI 가속기 (accelerators) 가 협력하여 작동하며 데이터가 예전보다 훨씬 큰 규모로 이동해야 합니다. 이러한 배포의 대역폭 및 지연 시간 요구 사항을 충족하는 유일한 방법은 광섬유와 광학 하드웨어를 연결에 사용하는 것입니다. 결과적으로, AI 데이터 센터용 광학 네트워크의 역할은 과소평가하기 어렵고 대규모 광섬유 수요의 급증은 쉽게 예측할 수 있습니다.

아래에 이어지는 기사에서 Corning 은 유리 과학과 광학 물리학 분야의 전문성으로 세계 최대의 광케이블 제조사로 __10.4% 의 시장 점유율__을 보유하고 있습니다. 이러한 자격으로,该公司는 해당 수요를 충족하는 데 좋은 파트너이며, Nvidia 가 그와 팀업하는 결정은 놀라울 일이 아닙니다. 동시에 두 회사의 보도자료는 새로운 공장이 Nvidia 가속화된 컴퓨팅을 대규모로 배포하는 데 사용하는 하이퍼스케일 데이터 센터에 광학 연결성을 공급할 것이라고 명시적으로 명시합니다. 따라서该公司는 전체 산업에 광섬유를 공급하는 것이 아니라, 자체 하드웨어에 의존하는 산업의 일부만 돕습니다.

"AI 는 우리 시대의 가장 큰 인프라 구축을 주도하고 있으며, 미국 제조업 및 공급망을 재건하기 위한 세대별 기회입니다."라고 Nvidia 의 설립자이자 CEO Jensen Huang 은 말했습니다. "Corning 과 함께 우리는 고급 광학 기술을 사용하여 컴퓨팅의 미래를 발명하고 있습니다 — 빛의 속도로 지능이 이동하는 AI 인프라의 기반을 구축하며, Made in America 의 자랑스러운 전통을 발전시킵니다."

Corning 에 투자함으로써 Nvidia 는 파트너가 충분한 광섬유를 확보할 수 있도록 보장하는 것뿐만 아니라 미국 내 광섬유 생산 능력의 상당 부분을 통제하여 앞으로 미국 AI 분야에서该公司的 지배력을 보장하는 좋은 방법입니다.

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Anton Shilov 는 Tom's Hardware 의 기여 작가입니다. 지난 수 십 년 동안 그는 CPU 와 GPU, 슈퍼컴퓨터부터 현대 프로세스 기술과 최신 파브 (fab) 도구까지 고기술 산업 트렌드까지 모든 것을 다뤘습니다.

-"모든 주요 생산자의 생산이 최소 한 해 동안 완전히 예약된 상태에서 바다의 한 방울."

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