3
تساعد التطورات في تكنولوجيا النقل البصري المشغلين على استخراج المزيد من السعة من البنية التحتية الحالية للألياف، حسبما تعتقد الشركة المحللة
باختصار – ما يجب معرفته:
مرحلة مبكرة – لا تشكل حركة مرور الذكاء الاصطناعي ضغطًا كبيرًا حتى الآن على الشبكات الضوئية، ولكن يجب توسيع البنية التحتية للمترو والمسافة الطويلة وتحت سطح البحر قبل التطبيقات المستقبلية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.
الطلب على الألياف – تعمل التقنيات الضوئية ذات السعة العالية مثل 800G و1.6T وZR+ على تحسين الكفاءة الطيفية، لكن شركة Dell’Oro تقول إنها ستكمل – ولن تحل محل – الحاجة إلى عمليات نشر ألياف جديدة.
عنق الزجاجة السلطة – في حين أنه من المتوقع أن يتسارع الاستثمار في النقل البصري، فإن توفر الطاقة يظل العائق الرئيسي أمام توسيع نطاق البنية التحتية للذكاء الاصطناعي على مدى السنوات الثلاث إلى الخمس المقبلة.
لم يصبح الذكاء الاصطناعي بعد محركًا مهمًا لاستخدام الشبكات الضوئية، لكن مشغلي الشبكات ومقدمي البنية التحتية سيحتاجون إلى توسيع البنية التحتية للمترو والمسافات الطويلة وتحت سطح البحر قبل التطبيقات المستقبلية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، وفقًا للمحللين في Dell’Oro Group.
التحدث مع أخبار RCR اللاسلكيةوقال جيمي يو، نائب الرئيس في Dell’Oro Group، إن الصناعة لا تزال في المراحل الأولى من اعتماد الذكاء الاصطناعي من منظور الشبكات، على الرغم من أنه يجب إنشاء البنية التحتية بالحجم المطلوب لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستقبلية.
“نحن في المرحلة المبكرة من حركة مرور الذكاء الاصطناعي كمحرك لاستخدام الشبكة. في الواقع، أود أن أقول إننا في المراحل المبكرة جدًا من الذكاء الاصطناعي. لذلك، أشك في أن حركة مرور الذكاء الاصطناعي تضع أي ضغط على الشبكة الضوئية في الوقت الحالي. ومع ذلك، بغض النظر عما إذا كانت حركة مرور الذكاء الاصطناعي تضع ضغطًا على الشبكة الحالية، فإن البنية التحتية، بما في ذلك المترو والرحلات الطويلة وتحت سطح البحر، يجب أن يتم بناؤها على النطاق المطلوب لتمكين التطبيقات من نوع الذكاء الاصطناعي أولاً”.
وأضاف يو أن التقدم في تكنولوجيا النقل البصري يساعد المشغلين على استخراج المزيد من السعة من البنية التحتية الحالية للألياف، لكنه قال إن هذه التحسينات وحدها لن تلغي الحاجة إلى عمليات نشر إضافية للألياف.
وفقًا لشركة Dell’Oro، تعمل التقنيات مثل الأطوال الموجية التي تبلغ سرعتها 1.6 تيرابت في الثانية واستخدام كل من النطاق C والنطاق L على تحسين الكفاءة الطيفية وتساعد على تأخير عمليات نشر الألياف الجديدة. ومع ذلك، فإن هذه المكاسب تقترب من الحدود المادية الأساسية بينما تستمر البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في التوسع.
“تساعد التقنيات البصرية الحالية، مثل الأطوال الموجية القادرة على 1.6 تيرابايت في الثانية واستخدام كل من النطاق C والنطاق L، على تقليل الحاجة إلى عمليات نشر ألياف جديدة من خلال تحسين الكفاءة الطيفية. ومع ذلك، بما أننا وصلنا تقريبًا إلى حد شانون، فإن الفوائد تتضاءل. ولهذا السبب، هناك حاجة قوية لنشر ألياف جديدة. ومما يزيد من هذا الطلب الساخن على الألياف البناء المتسارع لمراكز بيانات جديدة والربط البيني لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي لإنشاء مراكز بيانات أكبر وأضاف يو: “مصانع الذكاء الاصطناعي الافتراضية، على الرغم من أن التقنيات البصرية الجديدة تساعد، إلا أنني لا أعتقد أنها ستقلل من الطلب على عمليات نشر الألياف الجديدة”.
إن الحاجة إلى ربط مجموعات أكبر من خوادم حوسبة الذكاء الاصطناعي عبر منشآت متعددة تزيد من أهمية بنيات الربط البيني لمراكز البيانات (DCI). وأوضح يو أن مجموعات الذكاء الاصطناعي تحتاج بشكل متزايد إلى التوسع عبر مراكز بيانات منفصلة بسبب قيود الطاقة في المواقع الفردية، مما يخلق الطلب على تقنيات التوصيل البيني البصري عالية السعة.
“تؤدي الحاجة إلى مجموعة أكبر من خوادم حوسبة الذكاء الاصطناعي المترابطة ومحدودية موارد الطاقة في موقع مركز البيانات إلى خلق الحاجة إلى التوسع عبر مراكز بيانات منفصلة لتشكيل مصنع ذكاء اصطناعي افتراضي أكبر مع ربط مركز البيانات (DCI). إن البنية الحالية التي يتم نشرها للتوسع عبر DCI هي IP-over-DWDM (IPoDWDM)، حيث يتم تثبيت كميات كبيرة من 800 جيجابت في الثانية من البصريات القابلة للتوصيل ZR + على محول/جهاز توجيه مركز البيانات ويتم إرسالها بشكل متعدد إلى وقال: “مئات أزواج الألياف بين مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي”.
بينما تستمر تقنيات الشبكات في التطور، قال أليكس كوردوفيل، مدير الأبحاث في مجموعة Dell’Oro، إن الطاقة تظل العقبة الأكثر أهمية وصعوبة التي تواجه توسع البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
وقال كوردوفيل: “إن القيود مترابطة ولكنها ليست متساوية: يمكن التحكم في الجداول الزمنية للألياف والنشر من خلال الاستثمار والتنفيذ، في حين أن الطاقة هي عنق الزجاجة الأكثر أهمية وصعوبة”.
وبالنظر إلى المستقبل، تتوقع Dell’Oro أن تظل الطاقة هي العامل المحدد الأساسي للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي على مدى السنوات الثلاث إلى الخمس المقبلة. وأضاف كوردوفيل: “تمثل الطاقة العائق الرئيسي على مدى السنوات الثلاث إلى الخمس القادمة. وفي حين أن العرض الحسابي وقدرة الشبكة يتوسعان وفقًا لخرائط طريق واضحة، فإن الطاقة تعتمد على الشبكة الأبطأ وعمليات توليد التوليد. ومن المرجح أن يتم تعويض مكاسب الكفاءة في الذكاء الاصطناعي من خلال ارتفاع الطلب، مما يعزز الطاقة باعتبارها عنق الزجاجة الرئيسي”.
تعد المقابلة مع جيمي يو وأليكس كوردوفيل من Dell’Oro Group جزءًا من تقرير حديث نشرته RCR Wireless News وRCRTech، بعنوان توسيع نطاق الشبكات الضوئية لعصر Hyperscale وAI، والذي يمكن الوصول إليه عن طريق النقر هنا.

