Не так давно проблемы в обучении больших моделей были исключительно вычислительными, то есть когда не хватало GPU, то докупали GPU, когда не хватало памяти, добавляли память. Казалось, что если решить эти две проблемы, обучение LLM пойдет как по маслу. Но чем больше становились модели, тем отчетливее проступала третья проблема, о которой поначалу никто особо не думал. Чипы начали простаивать в ожидании данных, а медные соединения, десятилетиями служившие основой дата-центров, уперлись в физический потолок. И тут мы вспоминаем про оптику.
Почему данные не успевают за вычислениями
AI-модели растут экспоненциально, и вместе с ними растет объем информации, которой должны обмениваться GPU в процессе обучения. Тренировка большой языковой модели — это не один мощный чип, который считает в одиночку. Необходимы тысячи ускорителей, которые постоянно «переговариваются» между собой. Данные движутся между серверами внутри дата-центра, от одного узла к другому. Этот трафик называют east-west, и именно он стал «узким местом».
Медь, которая справлялась с этой задачей, больше не тянет. За пределами 200G на одну линию медные соединения упираются в ограничения. Дальность передачи, плотность полосы пропускания, энергопотребление перестают масштабироваться.
Насколько все серьезно, видно на примере системы NVIDIA DGX с 72 GPU Blackwell. В ней используется 500 кабелей NVLink — это почти 3,2 км медных проводов на одну стойку. Если просто заменить их на оптику, не пересматривая архитектуру, это добавит еще 20 кВт энергопотребления на стойку. То есть медь не «плохая», просто она физически не может тянуть дальше.
Как говорят в отрасли, медные соединения ограничены, а оптика масштабируется чисто по всем параметрам: дальности, плотности и энергоэффективности.
Кремниевая фотоника — главный бенефициар AI-бума
Кремниевая фотоника — это способ передавать данные с помощью света, используя те же кремниевые производственные процессы, что и в обычной микроэлектронике. Если вам кажется, что это что-то из лаборатории и даже фантастики, то на самом деле это уже промышленная технология. Она дает более высокую пропускную способность, меньшее энергопотребление и лучшую масштабируемость по сравнению с медью.
И рынок это чувствует. Общий рынок оптических интерконнектов, по оценкам аналитиков, вырастет с 16 млрд долларов в 2024 году до 34–41 млрд к 2030 году. Рынок кремниевой фотоники за тот же период увеличится с 2,16 млрд до 9,65 млрд долларов, среднегодовой темп роста 29,5%. Но самый динамичный сегмент — оптические трансиверы для дата-коммуникаций, у которых будет рост с 23,4 млрд долларов в 2025 году до 112,3 млрд к 2031 году при CAGR 30%. И больше 90% этого роста обеспечит именно AI-инфраструктура.
По прогнозам, уже к концу 2026 года доля оптических трансиверов на основе кремниевой фотоники превысит 50% всех продаж в сегменте, то есть это уже не «перспективное направление», как говорили раньше, а оно становится мейнстримом.
Кто и что покупает
Основные драйверы роста — компании, которые строят AI-кластеры. Они переходят на оптику по вполне предсказуемой цепочке: 400G и 800G уже массово внедряются, 1.6T становятся стандартом для новых кластеров в 2026 году, а 3.2T ожидаются к 2027–2028 годам.
Но важно не просто купить оптику. Битва идет за компоненты, которые невозможно быстро нарастить: лазеры на основе InP, DSP-чипы, оптические движки и системы прецизионной упаковки. Именно здесь формируются самые прибыльные ниши. Финальная сборка модулей — это низкая маржа, а вот дефицитные компоненты внутри — это то, за что стоит держаться.
CPO, или оптика вплотную к чипу
Следующий этап эволюции — co-packaged optics, или CPO. Идея заключается в том, что оптические компоненты размещаются не на лицевой панели коммутатора, а непосредственно на подложке рядом с ASIC-чипом. Это сокращает путь сигнала и снижает энергопотребление.
В этом году TSMC объявила о запуске своей платформы COUPE в массовое производство. Это знаковое событие, так как тайваньский гигант вступает в игру, и тем самым CPO перестает быть экспериментом или пробой. Но придется подождать, потому что массовое внедрение произойдет не сразу. По оценкам аналитиков, реальный рост объемов начнется в 2027–2028 годах, а масштабное развертывание запланировано в 2028–2029 годах.
Главный драйвер здесь — не коммутаторы для scale-out, а GPU-to-GPU соединения внутри одной стойки и между стойками, то есть scale-up. Именно там требования к пропускной способности критичны.
Ключевые игроки
В гонке за рынок сформировалось несколько ключевых игроков и технологий. Кремниевая фотоника остается основной платформой. EML-лазеры сохраняют позиции проверенного пути для 400G/800G и ранних 1.6T решений. Тонкопленочный ниобат лития набирает обороты для 400G на канал и дальних DWDM-приложений. GeSi EAM (модуляторы на основе германий-кремния) становятся ключевой технологией для оптического ввода-вывода после 2028 года.
Среди производителей выделяются вертикально интегрированные американские компании Lumentum и Coherent, которые контролируют цепочку от эпитаксии InP до сборки. Китайские игроки Eoptolink, Accelink и Terahop наращивают объемы, закупая компоненты у лидеров и собирая трансиверы с низкой маржой, но в огромных количествах. Новые технологии тоже в игре, например, Marvell приобрела Celestial AI, а NVIDIA инвестировала 2 млрд долларов в Coherent и Lumentum.
CPO — это сложно
Оптоэлектронная упаковка требует нанометровой точности совмещения оптических и электрических сигналов. Малейшие отклонения на контактах измерения разрушают надежность. Тестирование остается критической точкой отказа, измерения слишком неточны, а пропускная способность слишком низка. И наконец, стандарты и соединители — индустрия еще не выработала единые стандарты для полевых ремонтов CPO-систем, что критично для дата-центров. То есть технология работает, но масштабировать ее — отдельная большая задача.
В целом, оптические интерконнекты и кремниевая фотоника перешли из категории перспективных технологий в разряд необходимости для AI-инфраструктуры. Медь уперлась в физический предел, и, как метко заметил один из представителей GlobalFoundries, мы вступаем в «оптическую эру». Рынок стремительно растет, но прибыль пока что концентрируется не в финальной сборке модулей, а в дефицитных компонентах, то есть лазерах, DSP и оптических движках.