Nvidia je u posljednja tri mjeseca uložila ili se obvezala uložiti najmanje 6,5 milijardi dolara u kompanije koje razvijaju fotoničku tehnologiju, nastojeći riješiti jedno od ključnih uskih grla u daljnjem širenju umjetne inteligencije.
Fotonika, odnosno korištenje svjetlosti za prijenos podataka, sve se češće promatra kao učinkovitija alternativa današnjim sustavima koji se oslanjaju na električne signale i bakrene spojeve. Prijenos podataka električnim putem troši više energije, a upravo potrošnja energije postaje jedan od glavnih ograničavajućih faktora u izgradnji sve većih AI podatkovnih centara.
Od početka ožujka Nvidia je najavila ulaganja od po dvije milijarde dolara u Lumentum, Coherent i Marvell, kompanije koje razvijaju fotoničku tehnologiju. Uz to, obvezala se uložiti 500 milijuna dolara u Corning za razvoj naprednih optičkih rješenja za povezivanje te je sudjelovala u 500 milijuna dolara vrijednoj Series E rundi financiranja startupa Ayer Labs.
“Fotonika predstavlja način da Nvidia skalira svoju AI infrastrukturu bez energetskih troškova koje bi donijelo zadržavanje na električnim signalima i bakru”, rekao je za CNBC Alvin Nguyen, viši analitičar u Forresteru.
Prema njegovim riječima, Nvidia ulaganjima u fotoničke kompanije želi osigurati nastavak razvoja te tehnologije i izbjeći trenutak u kojem bi postojeća infrastruktura postala ograničenje za daljnji rast performansi.
Fotonika se u AI infrastrukturi može koristiti za prijenos podataka između grafičkih procesora, memorije, mrežnih čipova, servera i podatkovnih centara, pri čemu se umjesto električnih signala kroz bakar koriste svjetlosni signali.
Bakar je danas i dalje dominantan standard povezivanja jer je jeftiniji i pouzdan, ali se očekuje da će optičko povezivanje s vremenom zauzimati sve važnije mjesto u AI infrastrukturi. Brian Colello, viši analitičar za dionice u Morningstaru, rekao je za CNBC da će Nvidijina nova generacija AI rack-scale rješenja zahtijevati sve više optičkog povezivanja kako bi mogla obraditi eksponencijalni rast propusnosti koji dolazi s novim modelima i većom upotrebom umjetne inteligencije.
Nvidia je dio fotoničke tehnologije već uključila u svoju ponudu mrežnih rješenja. Kompanija je najavila alate za koje tvrdi da će omogućiti povezivanje milijuna grafičkih procesora između različitih lokacija u takozvanim AI tvornicama, uz znatno smanjenje potrošnje energije i operativnih troškova.
Izvršni direktor Nvidije Jensen Huang na konferenciji GTC u ožujku rekao je da kompanija počinje širiti upotrebu silicijske fotonike, posebno u ethernet mrežnoj platformi za povezivanje AI tvornica i GPU klastera. Dodao je i da Nvidia počinje uvoditi fotoniku u tehnologiju povezivanja GPU-a s GPU-om.
“To znači da je kapacitet silicijske fotonike koji nam je potreban znatno veći od onoga što svijet danas ima”, rekao je Huang. Dodao je da Nvidia surađuje s dobavnim lancem kako bi se potrebni kapaciteti izgradili unaprijed.
Rast interesa za fotoniku već se snažno odrazio na dionice kompanija u tom sektoru. Dionice Lumentuma od početka godine porasle su 134 posto, Coherenta 96 posto, Marvella 122 posto, a Corninga 111 posto.
Nvidia nije jedini veliki igrač u AI industriji koji usmjerava kapital prema fotonici. AMD je, uz Nvidiju, sudjelovao u financiranju Ayer Labsa, a 2025. je preuzeo startup Enosemi te ulagao u Teramount i Celestial AI. Investicijski ogranci Alphabeta i Microsofta u travnju su podržali nEye u 80 milijuna dolara vrijednoj Series C rundi financiranja.
Ipak, široka primjena fotonike u AI infrastrukturi neće biti jednostavna. Nick Patience, voditelj za AI u Futurum Groupu, rekao je za CNBC da je sama tehnologija dobra, ali da je proizvodnja u velikom opsegu znatno teži problem.
Pročitajte još:
Poseban izazov predstavlja proizvodni prinos kod složenih optičkih sklopova, jer precizno poravnanje optičkih i silicijskih komponenti ne ostavlja puno prostora za pogrešku. Ako se problem dogodi u procesu pakiranja, takav se sklop najčešće ne može ponovno obraditi.
“Tranzicija je počela, ali je još rana”, rekao je Patience, dodajući da se veća primjena fotonike u AI infrastrukturi može očekivati od 2028. nadalje.
Nvidijina ulaganja pokazuju koliko se brzo mijenja logika AI utrke. Nakon grafičkih procesora, memorije i energije, sljedeće veliko usko grlo postaje povezivanje. Ako AI modeli i podatkovni centri nastave rasti sadašnjim tempom, brzina i energetska učinkovitost prijenosa podataka mogli bi postati jednako važni kao i sama računalna snaga.
