NVIDIA GTC 개막 전: AI 데이터센터의 다음 핵심 테마 – 실리콘포토닉스

✅NVIDIA GTC 개막 전: AI 데이터센터의 다음 핵심 테마 – 실리콘포토닉스 📌AI 인프라는 지금까지 다음과 같은 병목 단계 1단계 – GPU 부족 2단계 – HBM 메모리 부족 3단계 – 데이터 이동 병목 (현재 단계) 4단계 – 전력 문제 대형 AI 클러스터에서는 수십만 개의 GPU가 동시에 데이터를 교환 문제는 연산이 아니라 데이터 이동 속도 GPU 수: 100,000개 이상 데이터 교환: 초당 수십 테라바이트 기존 전기 기반 네트워크로는 이 규모를 감당하기 어려움 그래서 등장한 기술이 Silicon Photonics(광통신) 📌Silicon Photonics의 역할 GPU → 스위치 → 광 트랜시버 → 광섬유 네트워크 → 다른 GPU 즉 광모듈과 광섬유가 AI 데이터센터의 “혈관” 역할 📌기존 구리 방식 (Copper) 전기 신호 발열 많음 거리 제한 속도 제한 📌AI 네트워크 속도 로드맵 100G → 과거 400G → 현재 확산 800G → AI 클러스터 주력 1.6T → 차세대 인프라 하지만 GPU 클러스터가 커질수록 광 기반 인터커넥트가 필수 📌미국 광통신 기술 리더 기업 Lumentum : 데이터센터 및 통신용 광 레이저 및 광부품 공급 Ciena : 글로벌 광 네트워크 시스템 및 소프트웨어 기업 Coherent : 광학 소재, 레이저, 트랜시버 기술 POET Technologies ; Photonic Integrated Circuit 기술 Applied Optoelectronics : 데이터센터용 광 트랜시버 공급 📌한국 대표 기업 대한광통신: 광섬유 및 케이블 생산 RF머트리얼즈 : 화합물 반도체 기반 광통신 부품 📌핵심 AI 데이터센터에서 가장 큰 병목이 데이터 이동 광통신이 이를 해결하는 핵심 기술 800G → 1.6T 네트워크 전환 AI 인프라 확장으로 광통신 시장 급성장 ✅그로쓰리서치 텔레그램 https://t.me/growthresearch