ИИ изменит глобальный технологический ландшафт в 2026 году, считает TrendForce
TrendForce определил 10 ключевых технологических тенденций, которые будут определять эволюцию технологической отрасли в 2026 году. Основные выводы изложены ниже:
Конкуренция в области AI-чипов усиливается по мере того, как жидкостное охлаждение получает широкое распространение в центрах обработки данных
Ожидается, что в 2026 году высокий спрос на строительство центров обработки данных с использованием искусственного интеллекта, вызванный увеличением капитальных затрат со стороны крупных североамериканских CSP и ростом числа суверенных облачных проектов по всему миру, приведет к увеличению поставок серверов с искусственным интеллектом более чем на 20% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.
NVIDIA, сегодня ведущая компания в области искусственного интеллекта, впереди столкнется с более сильной конкуренцией. AMD планирует бросить вызов NVIDIA, представив полностоечное решение MI400, которое отражает системы GB/VR NVIDIA и ориентировано на клиентов CSP. Тем временем крупные североамериканские CSP расширяют собственную разработку ASIC. В Китае геополитическая напряженность ускорила стремление к технологической самодостаточности: такие компании, как ByteDance, Baidu, Alibaba, Tencent, Huawei и Cambricon, активизируют усилия по созданию собственных чипов искусственного интеллекта. Это призвано усилить глобальную конкуренцию.
Расчетная тепловая мощность (TDP) на чип быстро растет по мере того, как процессоры искусственного интеллекта становятся более мощными: она подскочила с 700 Вт для NVIDIA H100 и H200 до более 1000 Вт для будущих B200 и B300. Такое увеличение тепловыделения приведет к широкому распространению систем жидкостного охлаждения в серверных стойках, и ожидается, что к 2026 году их использование достигнет 47%.
Microsoft представила передовую технологию микрожидкостного охлаждения на уровне чипа для повышения тепловой эффективности. В ближайшей и среднесрочной перспективе жидкостное охлаждение с холодной пластиной останется основным решением, при этом CDU перейдут от системы жидкость-воздух к системе жидкость-жидкость. В долгосрочной перспективе рынок, вероятно, перейдет к более детальному управлению температурным режимом на уровне чипа.
Преодолевая барьеры пропускной способности: HBM и оптическая связь меняют определение архитектуры кластеров искусственного интеллекта
Быстрое увеличение объема данных и требований к пропускной способности памяти, вызванное расширением рабочих нагрузок ИИ от обучения до вывода, усложняет проектирование систем, выявляя узкие места в скорости передачи и энергоэффективности. Чтобы устранить эти ограничения, технологии HBM и оптических соединений становятся критически важными инструментами для создания архитектур искусственного интеллекта следующего поколения.
Текущие поколения HBM используют 3D-стекинг и сквозные полупроводниковые соединения, чтобы значительно сократить расстояние между процессорами и памятью, достигая более высокой пропускной способности и эффективности. Предстоящее поколение HBM4 обеспечит большую плотность каналов и более широкую полосу пропускания ввода-вывода для дальнейшей поддержки огромных вычислительных потребностей графических процессоров и ускорителей искусственного интеллекта.
Однако, поскольку параметры модели превышают уровень в триллионах, а кластеры графических процессоров расширяются в геометрической прогрессии, пропускная способность памяти снова становится основным узким местом производительности. Производители памяти решают эту проблему, оптимизируя архитектуру стека HBM, внедряя инновации в дизайн корпусов и интерфейсов, а также совместно разрабатывая логические микросхемы для увеличения пропускной способности внутри кристалла для процессоров искусственного интеллекта.
Хотя эти достижения устраняют узкие места, связанные с памятью, передача данных между чипами и модулями стала следующим критическим ограничением производительности системы. Чтобы преодолеть эти ограничения, комбинированная оптика (CPO) и кремниевая фотоника (SiPh) становятся стратегическими направлениями для производителей графических процессоров и CSP.
В настоящее время подключаемые оптические трансиверы 800G и 1,6T уже запущены в массовое производство, а начиная с 2026 года ожидается, что в коммутаторах AI будут развернуты еще более широкополосные платформы SiPh/CPO. Эти технологии оптической связи следующего поколения обеспечат высокоскоростную передачу данных с низким энергопотреблением, оптимизируя общую плотность полосы пропускания системы и энергоэффективность для удовлетворения растущих требований к производительности инфраструктуры искусственного интеллекта.
В целом, индустрия памяти быстро развивается в сторону эффективности использования полосы пропускания как своего основного конкурентного преимущества. Достижения в области оптической связи, предназначенные для передачи данных между чипами и модулями, становятся наиболее эффективным решением, позволяющим преодолеть ограничения традиционных электрических интерфейсов при передаче данных на большие расстояния с высокой плотностью. В результате технологии высокоскоростной передачи данных станут ключевым элементом развития инфраструктуры искусственного интеллекта.