ในการปฏิวัติ AI ทุกสายตาจับจ้องไปที่ชิป GPU แต่ GPU ที่แรงที่สุดก็ทำงานได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ หากรับส่งข้อมูลกันไม่ทัน เมื่อดาต้าเซ็นเตอร์ต้องเชื่อม GPU นับหมื่นตัวข้ามตู้เซิร์ฟเวอร์นับพันตู้ ความสามารถในการเคลื่อนย้ายข้อมูลจึงสำคัญไม่แพ้ตัวชิป
สายทองแดงแบบเดิมชนขีดจำกัดทางกายภาพเมื่อความเร็วเข้าใกล้ 1.6 เทราบิตต่อวินาที ทั้งระยะส่งที่เสถียรเพียง 1–3 เมตร ความร้อนสะสมที่เพิ่มแบบทวีคูณ และการรบกวนกันของสัญญาณเมื่อมัดสายหนาแน่น
อุตสาหกรรมจึงเปลี่ยนผ่านสู่เทคโนโลยีโฟโทนิกส์ ที่ใช้ "แสง" แทนกระแสไฟฟ้า โดยมี ออปติคอล ทรานซีฟเวอร์ แปลงสัญญาณไฟฟ้าเป็นแสงส่งผ่านสายไฟเบอร์ออปติกได้ไกลเป็นกิโลเมตรโดยไม่เสื่อมถอย เทคนิค WDM ยังทวีคูณปริมาณข้อมูลต่อสายเส้นเดียว ขณะที่เทคโนโลยี CPO ย้ายทรานซีฟเวอร์เข้าแนบชิปสวิตช์ ช่วยลดพลังงานได้กว่า 3 เท่า
ไฟเบอร์ออปติกกลายเป็นสิ่งจำเป็นในระดับ Scale-out ที่เชื่อมตู้เซิร์ฟเวอร์หลายพันตู้เป็นคลัสเตอร์ระดับ GPU หลักหมื่นถึงหลักแสนตัว ระบบนิเวศนี้ครอบคลุมตั้งแต่ต้นน้ำ (Coherent, Lumentum) กลางน้ำ (Broadcom, Marvell) ปลายน้ำ (InnoLight, Eoptolink) จนถึง NVIDIA ที่ผลักดัน CPO ร่วมกับ TSMC
หาก GPU คือสมองของ AI โฟโทนิกส์ก็คือระบบประสาทที่ขาดไม่ได้
เมื่อพูดถึงปัญญาประดิษฐ์ (AI) นักลงทุนส่วนใหญ่มักนึกถึงชิปประมวลผลกราฟิก (GPU) เป็นอันดับแรก แต่ GPU ที่แรงที่สุดก็ทำงานได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ หากรับส่งข้อมูลหากันไม่ทัน ยิ่งดาต้าเซ็นเตอร์ (Data Center) ยุค AI ต้องเชื่อม GPU นับหมื่นตัวข้ามตู้เซิร์ฟเวอร์ (Server Rack) นับพันตู้ให้ทำงานพร้อมกัน ความสามารถในการเคลื่อนย้ายข้อมูลจึงกลายเป็นปัจจัยที่สำคัญไม่แพ้ตัวชิปเอง
ในอดีต ดาต้าเซ็นเตอร์มักพึ่งพาสายทองแดง (Copper Wiring) ส่งข้อมูลด้วยสัญญาณไฟฟ้า เพราะต้นทุนต่ำ เสถียร และติดตั้งง่าย แต่เมื่อความเร็วรับส่งข้อมูลขยับเข้าใกล้ระดับ 1.6 เทราบิตต่อวินาที (Terabits per second) สายทองแดงเริ่มชนขีดจำกัดทางกายภาพ 3 ด้านพร้อมกัน ได้แก่
- ระยะทางที่ส่งได้เสถียรเพียง1 ถึง3 เมตรก่อนสัญญาณเสื่อม (Signal Attenuation)
- ความร้อนสะสมจากความต้านทานไฟฟ้าที่เพิ่มขึ้นแบบทวีคูณตามความเร็ว
- การรบกวนกันเองของสัญญาณเมื่อมัดสายจำนวนมากไว้ด้วยกัน (Electromagnetic Interference)
ทั้งสามด้านนี้ทำให้โครงข่ายทองแดงไม่สามารถรองรับการขยายตัวของโครงสร้างพื้นฐาน AI ยุคใหม่ได้อีกต่อไป
จากไฟฟ้าสู่เทคโนโลยีแสง
เพื่อทลายขีดจำกัดดังกล่าว อุตสาหกรรมดาต้าเซ็นเตอร์จึงกำลังเร่งเปลี่ยนผ่านไปสู่เทคโนโลยีโฟโทนิกส์ (Photonics Technology) ซึ่งเป็นการใช้ "แสง" ในการรับส่งข้อมูลแทนกระแสไฟฟ้า โดยหัวใจสำคัญของเทคโนโลยีนี้คืออุปกรณ์ที่เรียกว่า ออปติคอล ทรานซีฟเวอร์ (Optical Transceivers) หรือโมดูลรับส่งสัญญาณแสง ซึ่งจะถูกติดตั้งอยู่ภายในสวิตช์เครือข่าย (Network Switches) เราเตอร์ (Routers) และเซิร์ฟเวอร์
หน้าที่ของออปติคอล ทรานซีฟเวอร์ คือการแปลงสัญญาณไฟฟ้าให้เป็นสัญญาณแสงเพื่อส่งผ่านสายไฟเบอร์ออปติก (Fiber-Optic Cables) โดยเมื่อชิป GPU ต้องการส่งข้อมูล อุปกรณ์ทรานซีฟเวอร์จะเปลี่ยนข้อมูลไฟฟ้าเหล่านั้นให้เป็นลำแสง สัญญาณแสงจะเดินทางด้วยความเร็วสูงผ่านสายใยแก้ว เเละนำแสงไปยังทรานซีฟเวอร์ปลายทาง ซึ่งตัวทรานซีฟเวอร์ปลายทางก็จะทำหน้าที่แปลงสัญญาณแสงกลับมาเป็นสัญญาณไฟฟ้าอีกครั้ง เพื่อให้ GPU หรืออุปกรณ์เครือข่ายอื่นๆ นำไปประมวลผลต่อ กระบวนการนี้ช่วยให้ข้อมูลสามารถเคลื่อนย้ายได้อย่างรวดเร็วทั่วทั้งดาต้าเซ็นเตอร์โดยที่สัญญาณยังคงความสมบูรณ์ร้อยเปอร์เซ็นต์
ทำไม "แสง" ถึงเหนือกว่า "ไฟฟ้า"
การสื่อสารผ่านสายไฟเบอร์ออปติกสามารถแก้ปัญหาพื้นฐานของสายทองแดงได้อย่างเบ็ดเสร็จ เนื่องจากแสงที่เดินทางผ่านใยแก้วนำแสงจะไม่มีแรงต้านทานไฟฟ้ามาเหนี่ยวรังทำให้ข้อมูลเดินทางได้ไกลเป็นกิโลเมตรโดยไม่มีปัญหาสัญญาณเสื่อมถอย
นอกจากนี้ อนุภาคโฟตอน (Photons) ไม่มีประจุไฟฟ้า จึงไม่สร้างสนามแม่เหล็กไฟฟ้ามารบกวนกัน ทำให้วิศวกรสามารถมัดสายไฟเบอร์ออปติกหลายร้อยเส้นรวมกันได้อย่างหนาแน่น โดยไม่ต้องกังวลเรื่องสัญญาณรบกวนเหมือนสายทองแดง ผลลัพธ์ที่ได้คือความสามารถในการรองรับปริมาณข้อมูลที่สูงขึ้นมหาศาลและความเสถียรที่เหนือกว่าอย่างเห็นได้ชัด
ยิ่งไปกว่านั้น เทคโนโลยีไฟเบอร์ออปติกยังเปิดโอกาสให้วิศวกรสามารถนำเทคนิค การมัลติเพล็กซ์แบบแบ่งความยาวคลื่น (Wavelength Division Multiplexing - WDM) มาใช้ประโยชน์ได้ แทนที่จะส่งข้อมูลเพียงหนึ่งสตรีมต่อสายหนึ่งเส้น เทคนิคนี้ช่วยให้สามารถส่งแสงที่มีความยาวคลื่น (Wavelength) ต่างกันหลายๆ ระยะพร้อมกันผ่านใยแก้วเส้นเดียวกันได้ โดยแต่ละความยาวคลื่นจะแยกกันบรรทุกข้อมูลของตัวเอง ซึ่งเป็นการทวีคูณขีดความสามารถในการรองรับข้อมูลของสายไฟเบอร์เพียงเส้นเดียวให้สูงขึ้นอย่างมหาศาล
แนวโน้มการเปลี่ยนผ่านสู่เทคโนโลยี CPO
ตามปกติ ชิปสวิตช์ต้องส่งสัญญาณไฟฟ้าข้ามแผงวงจร (Circuit Board) ไปยังโมดูลทรานซีฟเวอร์ที่ติดอยู่ริมขอบอุปกรณ์ ซึ่งยิ่งความเร็วสูงขึ้น การวิ่งข้ามระยะนี้ก็ยิ่งสูบพลังงาน เทคโนโลยี CPO (Co-Packaged Optics) แก้จุดนี้ด้วยการย้ายทรานซีฟเวอร์เข้าไปแนบชิดกับชิปสวิตช์ในแพ็กเกจเดียวกัน ตัดระยะที่สัญญาณต้องวิ่งออกไป โดยอุตสาหกรรมประเมินว่าช่วยลดการใช้พลังงานได้มากกว่า 3 เท่าเทียบกับสถาปัตยกรรมแบบเดิม จึงเป็นเทคโนโลยีที่จะมีบทบาทสำคัญในดาต้าเซ็นเตอร์ยุค AI
Data Center ยุคใหม่ยิ่งต้องการแสง
ระบบเครือข่ายในดาต้าเซ็นเตอร์ AI แบ่งเป็น 2 ระดับ ระดับแรกคือ Scale-up หรือการเชื่อม GPU ภายในตู้เซิร์ฟเวอร์เดียวกัน (GPU Cluster) ระยะสั้นมากจนสายทองแดงยังทำงานได้ดีและคุมต้นทุนได้ต่ำที่สุด แต่ตู้หนึ่งรองรับ GPU ได้จำกัดก่อนจะติดเพดานเรื่องพื้นที่ ความร้อน และพลังงาน เมื่อชนเพดานนี้ องค์กรจึงต้องขยับไปสู่ระดับ Scale-out หรือการเชื่อมตู้เซิร์ฟเวอร์หลายพันตู้เข้าด้วยกันเป็นคลัสเตอร์ขนาด GPU หลักหมื่นถึงหลักแสนตัว ซึ่งข้อมูลต้องวิ่งข้ามห้อง ข้ามชั้น ข้ามอาคาร ระยะที่ไกลขึ้นนี้เองที่ทำให้ไฟเบอร์ออปติกกลายเป็นสิ่งจำเป็น เพราะส่งได้ไกลเป็นกิโลเมตรโดยยังรักษาแบนด์วิดท์สูงและค่าความหน่วง (Latency) ต่ำ
กลุ่มบริษัทผู้ทรงอิทธิพลในอุตสาหกรรม
อุตสาหกรรมโฟโทนิกส์ประกอบด้วยระบบนิเวศ (Ecosystem) ของบริษัทที่หลากหลาย ซึ่งร่วมกันขับเคลื่อนและสร้าง์โครงสร้างพื้นฐาน AI ยุคใหม่
ต้นน้ำ: วัสดุและเลเซอร์
Coherent (COHR23) และ Lumentum (LITE23) อยู่ต้นน้ำสุดของห่วงโซ่ เป็นผู้ผลิตวัสดุออปติกเฉพาะทางและเลเซอร์ที่ทำหน้าที่ยิงลำแสงบรรทุกข้อมูล ซึ่งก็คือส่วนที่ทำให้การสื่อสารด้วยแสงเกิดขึ้นได้ตั้งแต่แรก หากขาดส่วนประกอบชั้นนี้ ทรานซีฟเวอร์และระบบออปติกทั้งหมดก็ทำงานไม่ได้
กลางน้ำ: ชิปสวิตช์และตัวแปลงสัญญาณ
Broadcom (AVGO23) และ Marvell (MRVL23) เป็นผู้ออกแบบชิปสวิตช์ (Switch Chip) และชิปประมวลผลสัญญาณดิจิทัล (DSP) ที่ทำหน้าที่แปลงข้อมูลไปมาระหว่างสัญญาณไฟฟ้าและสัญญาณแสง ซึ่งเป็นขั้นตอนที่ขาดไม่ได้ในทุกจุดเชื่อมต่อ เทคโนโลยีของทั้งสองบริษัทจึงเป็นตัวกำหนดว่าข้อมูลจะไหลเวียนภายใน AI Cluster ได้เร็วแค่ไหน
ปลายน้ำ: ผู้ประกอบ
InnoLight และ Eoptolink เป็นผู้ประกอบออปติคอล ทรานซีฟเวอร์ (Optical Transceiver) ตัวโมดูลที่แปลงไฟฟ้าเป็นแสงตามที่อธิบายไปข้างต้น สองบริษัทจีนนี้ครองตลาดการผลิต และเป็นซัพพลายเออร์แถวหน้าที่กำลังส่งมอบโมดูลความเร็ว 1.6 เทราบิต ซึ่งเป็นระดับความเร็วเดียวกับที่สายทองแดงส่งไม่ไหว ให้กับกลุ่มไฮเปอร์สเกลเลอร์ (Hyperscaler) ทั่วโลก
ปลายน้ำสุด: รวมเป็นระบบ และผลักดัน CPO
ปิดท้ายที่ชื่อที่นักลงทุนคุ้นที่สุด NVIDIA (NVDA23) ได้ขยับจากผู้ผลิตชิป GPU ไปสู่ผู้เล่นด้านระบบเครือข่าย (Networking) เต็มตัว ผ่านการเข้าซื้อกิจการ Mellanox และการลงทุนในเทคโนโลยี InfiniBand พร้อมเป็นหัวหอกผลักดันเทคโนโลยี CPO ที่กล่าวถึงก่อนหน้า โดยจับมือกับ TSMC เพื่อรวมซิลิคอน โฟโทนิกส์ (Silicon Photonics) เข้ากับชิปสวิตช์โดยตรง นี่คือเหตุผลว่าทำไมบริษัทที่โลกรู้จักในฐานะเจ้าของ GPU จึงกลายมาเป็นหนึ่งในผู้ขับเคลื่อนโครงข่ายออปติกยุคถัดไป
บทสรุป
ในการปฏิวัติ AI ทุกสายตาจับจ้องไปที่ GPU แต่ตัวชิปเป็นเพียงชิ้นส่วนหนึ่งของระบบที่ใหญ่กว่ามาก เมื่อโมเดลซับซ้อนขึ้นและคลัสเตอร์ขยายตัวไม่หยุด การเคลื่อนย้ายข้อมูลให้เร็วและประหยัดพลังงานกลายเป็นโจทย์ที่สายทองแดงตอบไม่ได้อีกต่อไป และโฟโทนิกส์เข้ามาตอบโจทย์นี้ เปรียบได้ว่าหาก GPU คือสมองกลของ AI โฟโทนิกส์ก็คือระบบประสาทที่ทำให้สมองเหล่านั้นทำงานร่วมกันเป็นหนึ่งเดียว ขาดสิ่งนี้ไป การปฏิวัติ AI ก็คงเกิดขึ้นไม่ได้
สนใจลงทุนในหุ้น และ DR ที่เกี่ยวช้องเปิดประสบการณ์ลงทุนไร้ขีดจำกัดกับแอป InnovestX! เข้าถึง 23 ประเทศ 31 ตลาดทั่วโลกได้ง่าย ๆ แค่ปลายนิ้ว เปิดบัญชีลงทุน
คลิกเลย! 👉 https://innovestx.onelink.me/23if/2jlpsi7b
คำเตือน: ผู้ลงทุนควรศึกษา ทำความเข้าใจลักษณะสินค้า เงื่อนไขผลตอบแทน และความเสี่ยงก่อนตัดสินใจลงทุน การลงทุนในต่างประเทศมีความเสี่ยงด้านอัตราแลกเปลี่ยน
