2022 年に ChatGPT などの生成 AI 言語モデルが登場して以来、人工知能 (AI) インフラストラクチャへの投資は急増しています。ハイパースケーラーが AI インフラストラクチャへの投資を 2025 年には過去最高額に押し上げる中、International Data Corp. が集計した世界の投資額は驚異的な 3,180 億ドルで、その額は年々増加し続けると見られています。
資本注入の急増を背景に、業界は物理的な「拡大の壁」に近づいている。従来のインフラストラクチャは、データセンターの容量制約とエネルギー需要の急増による負荷を受けて、きしみ始めています。
AI を駆動するために必要なエネルギーの増加は持続不可能であり、そのようなエネルギーの供給が引き起こす可能性のある環境破壊についての懸念も高まっています。
私たちは今、転換点にいます。従来の電気データ転送方法は限界に達しており、NVIDIA は最近、Coherent Corp. と Lumentum という 2 つのフォトニクス企業に 40 億ドルを投資してその手を見せています。 NVIDIA は、データが電気ではなく光 (フォトン) を介して送信される未来に賭けています。
AIのエネルギー消費量
の電力研究所データセンターは、2023 年の 4% から 2030 年までに米国の年間発電量の最大 9% を消費する可能性があると推定しています。AI モデルは消費者需要の増大に直面し、より多くのコンピューティングを必要とするため、世界的なエネルギー需要が増加すると予想されます。{6}最近のエネルギー価格の変動を考慮すると、これは AI サービスの拡張コストに深刻な問題を引き起こします。 OpenAIは英国の拡張計画を撤回する理由として光熱費の高騰を挙げており、この問題はすでに現実化しつつある。
プロセッサーは物理的な限界に近づいています。電子回路の基礎を形成する電子スイッチであるトランジスタは、現在、幅がわずか数原子のサイズになっています。-このサイズでは、量子効果と熱が重大な制限となります。
トンネルの終わりの光
データの処理と移動に使用されるエネルギー量という課題のほかに、オンチップとシステム レベルの両方で、処理要素とメモリ要素の間の物理的な距離によって、AI モデルの実行とトレーニングの速度が制限されています。{0}}フォトニック基盤上にデータ センターを構築するのは、当然の次のステップです。
間もなく、光データ パス内での計算が可能になり、消費電力を比例的に増加させることなく、遅延を削減し、インフラストラクチャを拡張する機会が提供されます。
フォトニクスをシリコンチップに直接統合することで、電気に比べて拡張性と効率の向上が可能になります。フォトニクスの効率向上の核心は単純です。光はより速く移動し、より多くの情報を運びますが、生成する熱は電子よりも少ないのです。これにより、計算密度が劇的に向上し、消費電力が低下し、従来のチップのダーク シリコンの台頭によって課せられた制限を克服する優れた熱パフォーマンスが実現します。
チップレベルでの効率向上の利点は、エネルギー節約がいかに急速に増大するかを見れば明らかです。チップに電力を供給することで 1 ワットのエネルギーが節約され、電力消費と冷却に浪費されるエネルギーも削減されます。フォトニクスは、より高速でクリーンで根本的にスケーラブルな基盤を中心とした AI インフラストラクチャ開発の未来を切り開きます。
フォトニクスデータセンターの導入
大規模 AI の根本的なボトルネックは、もはや生のコンピューティングではなく、最新の AI ワークロードが要求する速度と量でデータを移動するための驚異的なエネルギー コストです。{0}フロンティア モデルの急速な進化は、システムが数千のチップを同時に調整することによる一定の負担にさらされていることを意味します。従来のデータセンター インフラストラクチャでは、継続的で非常に集中的なデータ交換の需要にまったく対応できません。
フォトニクスは、ますます拡大する電気アーキテクチャのスパイラル的な熱需要を単に緩和するだけではなく、戦略レベルでこの問題に対処する機会を提供します。業界の初期の推定では、光を使用してデータを転送すると、従来の電子機器に比べて電力効率が約 5 倍、ネットワークの回復力が約 10 倍になることが示されています。
シリコンフォトニクスの利点は、即時の効率性と持続可能性の向上を超えて広がります。フォトニクスは、重大なデータ転送のボトルネックを排除することで、完全準同型暗号化（暗号化されたデータを復号化せずに処理する）など、エネルギーコストのせいで以前は非現実的だと考えられていたタイプのコンピューティングの可能性も解き放ちます。-
従来のコンピューティング アーキテクチャの制限を排除することで、フォトニクスは、防衛、金融、ヘルスケア業界で必要とされるパフォーマンスとデータ プライバシーが交渉の余地のない分野に広範囲に影響を及ぼします。{0}{1}
これまでのところ、AI 業界の増大するエネルギー需要への対応は遅く、従来のシリコン アーキテクチャの構造的欠陥に対処できていません。 NVIDIA の最近の数十億ドル規模の投資は、ハイパースケーラーがこれが根本的にインフラストラクチャの問題であることを認識していることを明確に示しています。-
私たちは今、データセンターの増強と冷却インフラストラクチャの冷却に-目から鱗のような金額を継続的に注ぎ続ける{1}}のか、根本的な制限を根本的に解決できるフォトニクスなどの革新的なソリューションに投資するのかを自問する必要があります。
フォトニクスは新たな可能性の地平を表します。フォトニクスは、既存のシステムを置き換えるのではなく、ネットワーク自体内で新しい計算能力を解放することにより、最新の計算アーキテクチャを強化します。フォトニクスは、フォン ノイマン アーキテクチャの出現以来最大のアーキテクチャの変化に向けてチップ業界を推進しており、これは無限のコンピューティングを可能にする機会を提供します。
