การลงทุนโครงสร้างพื้นฐานปัญญาประดิษฐ์ (AI) พุ่งสูงขึ้นนับตั้งแต่การมาถึงของโมเดลภาษา AI เจนเนอเรชั่น เช่น ChatGPT ในปี 2565 ด้วยไฮเปอร์สเกลเลอร์ที่ผลักดันการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI ให้สูงเป็นประวัติการณ์ในปี 2568 International Data Corp. นับการลงทุนทั่วโลกที่ 318 พันล้านดอลลาร์ และดูเหมือนว่าจะพร้อมที่จะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องทุกปี
ท่ามกลางฉากหลังของการเพิ่มทุนที่พุ่งสูงขึ้น อุตสาหกรรมกำลังเข้าใกล้ "กำแพงขยายขนาด" ทางกายภาพ โครงสร้างพื้นฐานแบบดั้งเดิมเริ่มที่จะส่งเสียงดังเอี๊ยดภายใต้ภาระของข้อจำกัดด้านความจุของศูนย์ข้อมูลและความต้องการพลังงานที่เพิ่มขึ้น
ความต้องการพลังงานที่เพิ่มขึ้นเพื่อขับเคลื่อน AI นั้นไม่ยั่งยืน โดยยังมีความกังวลเพิ่มขึ้นเกี่ยวกับความเสียหายด้านสิ่งแวดล้อมที่เกิดจากการจัดหาพลังงานดังกล่าว
ตอนนี้เราถึงจุดเปลี่ยนแล้ว วิธีการถ่ายโอนข้อมูลทางไฟฟ้าแบบเดิมๆ กำลังถึงขีดจำกัด โดย NVIDIA ได้แสดงให้เห็นด้วยการลงทุนมูลค่า 4 พันล้านดอลลาร์ในบริษัทโฟโตนิกส์สองแห่ง ได้แก่ Coherent Corp. และ Lumentum NVIDIA กำลังเดิมพันในอนาคตที่ข้อมูลจะถูกส่งผ่านแสง (โฟตอน) แทนที่จะเป็นไฟฟ้า
การใช้พลังงานเอไอ
ที่สถาบันวิจัยพลังงานไฟฟ้าประมาณการว่าศูนย์ข้อมูลอาจใช้ได้ถึง 9% ของการผลิตไฟฟ้าของสหรัฐอเมริกาต่อปีภายในปี 2030 เพิ่มขึ้นจาก 4% ในปี 2023 เนื่องจากโมเดล AI เผชิญกับ-ความต้องการของผู้บริโภคที่เพิ่มขึ้นและต้องใช้การประมวลผลมากขึ้น เราจะได้เห็นความต้องการพลังงานทั่วโลกเพิ่มขึ้น สิ่งนี้ทำให้เกิดปัญหาร้ายแรงสำหรับต้นทุนในการขยายบริการ AI เนื่องจากราคาพลังงานมีความผันผวนเมื่อเร็วๆ นี้ เราได้เห็นปัญหานี้เกิดขึ้นแล้ว โดย OpenAI อ้างว่าค่าไฟที่เพิ่มขึ้นเป็นเหตุผลในการย้อนกลับแผนการขยายธุรกิจในสหราชอาณาจักร
โปรเซสเซอร์ใกล้ถึงขีดจำกัดทางกายภาพแล้ว ทรานซิสเตอร์ ซึ่งเป็นสวิตช์อิเล็กทรอนิกส์ที่เป็นพื้นฐานของวงจรอิเล็กทรอนิกส์ ปัจจุบันมีความกว้างเพียงไม่กี่อะตอม- ซึ่งเป็นขนาดที่ผลกระทบทางควอนตัมและความร้อนกลายเป็นข้อจำกัดที่สำคัญ
แสงสว่างที่ปลายอุโมงค์
นอกเหนือจากความท้าทายของปริมาณพลังงานที่ใช้ในการประมวลผลและย้ายข้อมูลแล้ว ระยะห่างทางกายภาพระหว่างองค์ประกอบการประมวลผลและหน่วยความจำ ทั้งบน-ชิปและในระดับระบบ ขณะนี้จำกัดความเร็วที่โมเดล AI สามารถรันและฝึกฝนได้ การสร้างศูนย์ข้อมูลบนรากฐานโฟโตนิกเป็นขั้นตอนถัดไป
ในไม่ช้า การคำนวณภายในเส้นทางข้อมูลแบบออปติคัลจะเป็นไปได้ และนำเสนอโอกาสในการลดเวลาแฝงและปรับขนาดโครงสร้างพื้นฐานโดยไม่ต้องเพิ่มการใช้พลังงานตามสัดส่วน
โฟโตนิกส์สามารถรวมเข้ากับชิปซิลิคอนได้โดยตรง เพื่อให้สามารถปรับขนาดและเพิ่มประสิทธิภาพในการใช้พลังงานไฟฟ้าได้ จุดสำคัญของประสิทธิภาพของโฟโตนิกส์นั้นง่ายมาก แสงเดินทางได้เร็วกว่าและนำข้อมูลได้มากกว่า ในขณะที่ให้ความร้อนน้อยกว่าอิเล็กตรอน ส่งผลให้มีความหนาแน่นในการประมวลผลสูงขึ้นอย่างมาก ใช้พลังงานน้อยลง และประสิทธิภาพการระบายความร้อนที่เหนือกว่า เพื่อเอาชนะขีดจำกัดที่กำหนดโดยการเพิ่มขึ้นของซิลิคอนสีเข้มบนชิปทั่วไป
ประโยชน์ของการปรับปรุงประสิทธิภาพในระดับชิปจะเห็นได้จากความรวดเร็วในการประหยัดพลังงาน การประหยัดพลังงานหนึ่งวัตต์จากการจ่ายไฟให้กับชิปยังช่วยลดการสิ้นเปลืองพลังงานจากการดึงพลังงานและการทำความเย็นอีกด้วย Photonics เปิดอนาคตของการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI โดยมีศูนย์กลางอยู่ที่รากฐานที่เร็วขึ้น สะอาดขึ้น และปรับขนาดได้ในระดับพื้นฐาน
การใช้งานศูนย์ข้อมูลโฟโตนิกส์
คอขวดขั้นพื้นฐานใน AI ขนาดใหญ่-ไม่ใช่การประมวลผลแบบดิบอีกต่อไป แต่เป็นต้นทุนด้านพลังงานอันมหาศาลในการเคลื่อนย้ายข้อมูลที่ความเร็วและปริมาณตามความต้องการของปริมาณงาน AI สมัยใหม่ การพัฒนาอย่างรวดเร็วของโมเดลชายแดนหมายความว่าระบบต่างๆ อยู่ภายใต้ความตึงเครียดอย่างต่อเนื่องจากการประสานงานชิปนับพันตัวพร้อมกัน โครงสร้างพื้นฐานของศูนย์ข้อมูลแบบเดิมไม่สามารถตอบสนองความต้องการการแลกเปลี่ยนข้อมูลที่มีความเข้มข้นสูงอย่างต่อเนื่องได้
Photonics นำเสนอโอกาสในการแก้ไขปัญหานี้ในระดับยุทธศาสตร์ แทนที่จะเพียงบรรเทาความต้องการด้านความร้อนที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของสถาปัตยกรรมไฟฟ้าที่ขยายตัวมากขึ้นเท่านั้น ประมาณการของอุตสาหกรรมในช่วงต้นระบุว่าการใช้แสงในการถ่ายโอนข้อมูลให้ประสิทธิภาพการใช้พลังงานประมาณ 5 เท่า และความยืดหยุ่นของเครือข่ายมากกว่าอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ทั่วไปถึง 10 เท่า
ประโยชน์ของซิลิคอนโฟโตนิกส์มีมากกว่าประสิทธิภาพและความยั่งยืนในทันที ด้วยการขจัดปัญหาคอขวดในการถ่ายโอนข้อมูลที่สำคัญ- โฟโตนิกส์ยังปลดล็อกประเภทของการประมวลผลที่ก่อนหน้านี้ถือว่าทำไม่ได้เนื่องจากต้นทุนด้านพลังงาน เช่น การเข้ารหัสแบบโฮโมมอร์ฟิกโดยสมบูรณ์ (การประมวลผลข้อมูลที่เข้ารหัสโดยไม่ต้องถอดรหัสเลย)
ด้วยการขจัดข้อจำกัดของสถาปัตยกรรมการประมวลผลแบบดั้งเดิม Photonics มีผลกระทบอย่างมาก-สำหรับภาคส่วนต่างๆ ที่ประสิทธิภาพและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่กำหนดโดยอุตสาหกรรมการป้องกัน การเงิน และการดูแลสุขภาพนั้น-ไม่สามารถต่อรองได้
จนถึงปัจจุบัน การตอบสนองของอุตสาหกรรม AI ต่อความต้องการพลังงานที่เพิ่มขึ้นนั้นดำเนินไปอย่างช้าๆ และไม่สามารถแก้ไขข้อบกพร่องทางโครงสร้างของสถาปัตยกรรมซิลิคอนแบบดั้งเดิมได้ การลงทุนมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์-ล่าสุดของ NVIDIA ทำหน้าที่เป็นสัญญาณที่ชัดเจนว่าไฮเปอร์สเกลเลอร์ตระหนักดีว่านี่คือปัญหาโครงสร้างพื้นฐานโดยพื้นฐาน
ตอนนี้เราต้องถามตัวเองว่าเราทำ-การเอาใจใส่ต่อ-การรดน้ำจำนวนมากให้กับการสร้างศูนย์ข้อมูลและโครงสร้างพื้นฐานการทำความเย็นหรือไม่ หรือลงทุนในโซลูชันที่เป็นนวัตกรรม เช่น โฟโตนิก ซึ่งสามารถแก้ไขข้อจำกัดที่สำคัญที่แหล่งที่มาได้
Photonics เป็นตัวแทนของโอกาสใหม่ แทนที่จะแทนที่ระบบที่มีอยู่ Photonics จะเสริมสถาปัตยกรรมการประมวลผลสมัยใหม่ด้วยการปลดล็อกความจุในการประมวลผลใหม่ภายในเครือข่าย Photonics กำลังขับเคลื่อนอุตสาหกรรมชิปไปสู่การเปลี่ยนแปลงทางสถาปัตยกรรมครั้งใหญ่ที่สุดนับตั้งแต่การถือกำเนิดของสถาปัตยกรรม von Neumann และนำเสนอโอกาสในการปลดล็อกการประมวลผลที่ไร้ขีดจำกัด
