2022년 ChatGPT와 같은 생성적 AI 언어 모델이 출시된 이후 인공지능(AI) 인프라 투자가 급증했습니다. 하이퍼스케일러가 AI 인프라에 대한 투자를 2025년 사상 최고치로 끌어올리면서 International Data Corp.는 전 세계 투자액을 무려 3,180억 달러로 집계했으며 매년 계속해서 증가할 것으로 보입니다.
급증하는 자본 투입을 배경으로 업계는 물리적인 '확장 벽'에 접근하고 있습니다. 기존 인프라는 데이터 센터 용량 제약과 급증하는 에너지 수요로 인해 삐걱거리기 시작했습니다.
AI를 구동하기 위해 증가하는 에너지 요구 사항은 지속 불가능하며, 그러한 에너지 공급으로 인해 발생할 수 있는 환경 피해에 대한 우려도 커지고 있습니다.
우리는 지금 변곡점에 와 있습니다. NVIDIA가 최근 두 개의 포토닉스 회사인 Coherent Corp.와 Lumentum에 40억 달러를 투자하여 손을 내밀면서 전통적인 전기 데이터 전송 방법은 한계에 도달했습니다. NVIDIA는 전기가 아닌 빛(광자)을 통해 데이터가 전송되는 미래에 베팅하고 있습니다.
AI 에너지 소비
그만큼전력연구소데이터 센터는 2023년 4%에서 2030년까지 매년 미국 전력 생산량의 최대 9%를 소비할 것으로 추정합니다. AI 모델이 계속해서 증가하는 소비자 수요에 직면하고{6}}더 많은 컴퓨팅이 필요함에 따라 전 세계 에너지 수요도 증가할 것입니다. 이는 최근 에너지 가격의 변동성을 고려할 때 AI 서비스 확장 비용에 심각한 문제를 제기합니다. OpenAI는 영국 확장 계획을 철회하는 이유로 에너지 요금 인상을 언급하면서 이미 이 문제가 구체화되는 것을 보고 있습니다.
프로세서가 물리적 한계에 접근하고 있습니다. 전자 회로의 기초를 형성하는 전자 스위치인 트랜지스터는 이제 너비가 원자 몇 개에 불과하며{1}}양자 효과와 열이 크게 제한되는 크기입니다.
터널 끝의 빛
데이터를 처리하고 이동하는 데 사용되는 에너지 양의 문제 외에도, 칩 내부와 시스템 수준 모두에서 처리 요소와 메모리 요소 사이의 물리적 거리는-이제 AI 모델을 실행하고 훈련할 수 있는 속도를 제한합니다. 광자 기반에 데이터 센터를 구축하는 것이 다음 논리적 단계입니다.
머지않아 광학 데이터 경로 내에서의 계산이 가능해지며 전력 소비를 비례적으로 늘리지 않고도 대기 시간을 줄이고 인프라를 확장할 수 있는 기회를 제공합니다.
포토닉스는 실리콘 칩에 직접 통합되어 전기에 비해 확장성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 포토닉스의 효율성 향상의 핵심은 간단합니다. 빛은 더 빠르게 이동하고 더 많은 정보를 전달하는 동시에 전자보다 적은 열을 생성합니다. 그 결과 기존 칩의 다크 실리콘 증가로 인해 발생하는 한계를 극복할 수 있는 컴퓨팅 밀도가 크게 높아지고 전력 소비가 낮아지며 뛰어난 열 성능이 제공됩니다.
칩 수준에서 효율성을 향상함으로써 얻을 수 있는 이점은 에너지 절약 효과가 얼마나 빨리 나타나는지에서 분명하게 드러납니다. 칩에 전원을 공급하여 1와트의 에너지를 절약하면 전력 소비 및 냉각에 낭비되는 에너지도 줄어듭니다. 포토닉스는 더 빠르고 깨끗하며 근본적으로 확장 가능한 기반을 중심으로 AI 인프라 개발의 미래를 열어갑니다.
포토닉스 데이터센터 구축
대규모 AI의 근본적인 병목 현상은-더 이상 원시 컴퓨팅이 아니라 최신 AI 워크로드가 요구하는 속도와 볼륨으로 데이터를 이동하는 데 드는 엄청난 에너지 비용입니다. 프론티어 모델의 급속한 발전은 시스템이 수천 개의 칩을 동시에 조정함으로써 지속적인 부담을 받고 있음을 의미합니다. 기존의 데이터 센터 인프라는 지속적이고 고도로 집중적인 데이터 교환에 대한 수요를 따라잡을 수 없습니다.
포토닉스는 점점 늘어나는 전기 아키텍처의 나선형 열 수요를 단순히 완화하는 것이 아니라 전략적 수준에서 이 문제를 해결할 수 있는 기회를 제공합니다. 초기 업계 추정에 따르면 빛을 사용하여 데이터를 전송하면 기존 전자 장치에 비해 약 5배의 전력 효율성과 10배의 네트워크 탄력성을 제공할 수 있습니다.
실리콘 포토닉스의 이점은 즉각적인 효율성과 지속 가능성 향상 이상의 이점을 제공합니다. 상당한 데이터 전송 병목 현상을 제거함으로써{1}}포토닉스는 완전 동형 암호화(암호화된 데이터를 해독하지 않고 처리)와 같이 이전에는 에너지 비용으로 인해 비실용적이라고 간주되었던 컴퓨팅 유형을 잠금 해제합니다.
포토닉스는 기존 컴퓨팅 아키텍처의 한계를 제거함으로써{0}방위, 금융, 의료 산업에서 요구하는 성능과 데이터 개인정보 보호가 타협 불가능한 분야에 광범위한 영향을 미칩니다.-
현재까지 증가하는 에너지 수요에 대한 AI 업계의 대응은 느리며 기존 실리콘 아키텍처의 구조적 결함을 해결하지 못하고 있습니다. NVIDIA의 최근 수십억{1}}달러 투자는 이제 하이퍼스케일러가 이것이 근본적으로 인프라 문제라는 것을 인식하고 있다는 분명한 신호입니다.
이제 우리는 데이터 센터 구축 및 냉각 인프라에 계속해서 관심을 기울이고 있는지, 아니면 소스에서 주요 제한 사항을 해결할 수 있는 포토닉스와 같은 혁신적인 솔루션에 투자하는지 스스로에게 물어봐야 합니다.
포토닉스는 새로운 기회의 지평을 제시합니다. 포토닉스는 기존 시스템을 교체하는 대신 네트워크 자체 내에서 새로운 컴퓨팅 용량을 활용하여 최신 컴퓨팅 아키텍처를 강화합니다. Photonics는 von Neumann 아키텍처의 출현 이후 가장 큰 아키텍처 변화를 향해 칩 산업을 주도하고 있으며, 무한한 컴퓨팅을 실현할 수 있는 기회를 제공합니다.
