AI時代のネットワーク:需要、革新と投資機会

近年、大規模モデルの台頭に伴い、ネットワークはAI時代の重要な要素となりました。本稿では、原理に基づいて、なぜネットワークがAI時代の新しい「Cポジション」となったのかを探討し、今後のネットワーク分野での革新と投資機会について議論します。

1. ネットワークの需要はどこから来るのか?

大規模モデルの時代に入り、モデルのサイズと単一カードの上限の差が急速に広がり、業界はモデルのトレーニング問題を解決するために複数のサーバークラスタに移行しました。これがAI時代のネットワークの「上位」を構成しています。過去の単純なデータ転送に比べ、現在ではネットワークは主にGPU間のモデルパラメータを同期させるために使用され、ネットワークの密度と容量に対する要求が高まっています。

日々大きくなるモデルのサイズにおいて、デバイスの数と並列効率がトレーニングに必要な時間を直接決定します。マルチカードの同期プロセスでは、計算後に各カード間で整列を行う必要があり、これがネットワークの伝送と交換に対してより高い要求を生じさせます。

同時に、大規模モデルのトレーニングは通常数ヶ月以上続き、ネットワークのある部分の故障や高遅延が中断を引き起こし、高額なコストにつながる可能性があります。現代のAIネットワークは、飛行機や航空母艦などの人間のシステム工学能力に匹敵する結晶に進化しています。

2. ネットワーク革新はどこへ向かうのか?

世界中の計算能力への投資規模が数百億ドルに膨れ上がる中、コスト削減、オープン性、そして計算能力の規模のバランスは、ネットワークの革新における主要なテーマとなるでしょう。

2.1 通信媒体の変更

光、銅、シリコンは人類の伝送の三大媒介です。AI時代において、光モジュールはより高速な伝送を追求する一方で、LPO、LRO、シリコン光などのコスト削減の道を歩んでいます。銅ケーブルはコストパフォーマンスや低故障率といった利点を活かし、ラック内の接続を占めています。一方、ChipletやWafer-scalingなどの新しい半導体技術がシリコンベースの相互接続の限界を探る加速を促しています。

2.2 ネットワークプロトコルの競争

片間通信プロトコルとGPUの強い結びつき、例えばNVIDIAのNV-LINKやAMDのInfinity Fabricなどは、単一サーバーまたは単一の計算ノードの能力の上限を決定します。一方、IBとイーサネットの競争はノード間通信の主旋律です。

2.3 ネットワークアーキテクチャの変化

現在のノード間ネットワークアーキテクチャは一般的にリーフ-スパインアーキテクチャを採用しており、利便性、シンプルさ、安定性などの特徴があります。しかし、単一のクラスターのノード数が増えるにつれて、リーフ-スパインアーキテクチャは超大規模クラスターに大きなネットワークコストをもたらす可能性があります。Dragonflyアーキテクチャやレール専用アーキテクチャなどの新しいアーキテクチャは、次世代の超大規模クラスターに向けた進化の方向性として期待されています。

3. 投資アドバイス

通信システムのコアリンク:Zhongji Innolight、Xin Yisheng、Tianfu Communication、Shanghai Electric Co.、Ltd.

通信システムの革新要素:長飛光ファイバー、中天テクノロジー、亨通光電、盛科通信。

4. リスク警告

• AIの需要は予想を下回っています
• スケーリング法則の失効
• 業界の競争が激化する