Beyond GPUs , Why Wall Street is Suddenly Obsessed with “Analog AI” Chips for the Data Center

За межами GPUs, чому Волл-Стріт раптом одержима чипами «аналоговий ШІ» для дата-центрів

Конверсії щодо штучного інтелекту на більшості торгових ранків все ще починаються і закінчуються NVIDIA. Його GPUs, які шумлять всередині дата-центрів від сільської Ореґонії до Північної Вірджинії, зараз є основою буму ШІ. Однак нещодавно інший термін почав з’являтися частіше в більш стриманих розділах аналітичних записок Волл-Стріт та на конференціях з напівпровідників: аналогові чипи для ШІ.

Спочатку це звучить майже ностальгійно. аналогові. Замість дата-центрів на мільярди доларів ця фраза викликає образи rotary-інтерфейсів та вінілових платівок. Проте інвестори, здається, вважають, що переорієнтація цієї ранішої ідеї під сучасний кремній може бути ключовою для вирішення того, що деякі керівники називають «енергетичною кризою ШІ».

[Таблиця]
– Категорія: Домінуючий гравець у GPUs — NVIDIA
– Приклад GPU: NVIDIA A100
– Новий фокус: Analog AI Chips (Compute-in-Memory)
– Основний виробник: Tower Semiconductor
– Прагнуть доцільність: Хайперскалери (Amazon Web Services, Meta Platforms, Google)
– Основна концепція: Compute-in-memory, пришвидшення матричного множення
– Основне використання: Інференс ШІ у дата-центрах
– Посилання: https://www.nvidia.com

Зміст стає більш очевидним, коли заходите до великих дата-центрів. Під люмінесцентним світлом вирівнюються ряди серверних стійок з кабелями, що обгорнені, наче промислові ліани. Примушені витяжками відводити тепло, яке створюють тисячі GPU, що обробляють дані, повітря відчувається настільки холодним, що здається нереальним. Обсяг потужності, що використовується, вражає. Навіть якщо існуючі цифрові дизайни й виглядають ефективними, цілком ймовірно, що вони просто досягають фізичних лімітів.

Звичайні GPUs переміщують дані вздовж між пам’яттю та обчислювальними одиницями безперервно. Обсяг енергії та тепла, що видається цією дією, обмежує, наскільки щільно можуть бути упаковані чипи. Аналогові чипи для ШІ використовують конструкції compute-in-memory, які обробляють дані там, де вони зберігаються, аби вирішити проблему інакше. Менше переміщень. менше тепла. значно зменшене споживання енергії. Для деяких матрично-інтенсивних завдань прототипи лабораторій демонстрували пропускну здатність тисяч разів швидше за GPU на зразок A100.

Ствердження про продуктивність майже завищене. Інвестори достатньо розумні, щоб не приймати такі цифри за чисту правду. Однак є думка, що навіть невеликі зростання ефективності можуть значно змінити економіку дата-центрів. Зменшення споживання електроенергії на кілька порядків не тільки знижує витрати, але й змінює планування інфраструктури, можливо відтерміновуючи дорожі розширення або зменшуючи залежність від нових електростанцій.

Є не лише теоретичний ентузіазм. Щоб зменшити залежність від сторонніх GPU, хайперскалери, такі як Google, Amazon Web Services та Meta Platforms, вже створюють власні чипи для ШІ. Анalog-процесори можуть мати шанс у інференсі, тобто процесі виконання натренованих моделей у реальному часі, навіть попри те, що GPUs продовжують домінувати у навчанні великих моделей. Для застосувань, таких як комп’ютерний зір та системи генеративного ШІ, що обслуговують мільйони користувачів одночасно, інференс вимагає швидкості та ефективності в масштабі.

Ця зміна має майже прагматичну якість. Інженери переглядають фізичні принципи, дозволяючи електричним сигналам більш природно відображати обчислення нейронних мереж, а не покладатися лише на великі, швидкі цифрові процесори. Поки це розвивається, здається, що галузь погоджується з непокоїльною реальністю: сліпе масштабування не є сталим.

Звісно, інвестори відчувають потенціал. Підхід «пісі та лопати», який підтримує інфраструктуру, а не застосунки, в минулому довів свою ефективність. На ранніх етапах хмарних обчислень компанії, що забезпечували мережеве обладнання та сервери, випереджали більш відомі стартапи з програмного забезпечення. Нині компанії, такі як Tower Semiconductor, набувають визнання за свої фотонікові та аналогові виробничі можливості, а постачальники пам’яті та розробники індивідуального кремнію заявляють про переваги від цієї архітектурної зміни.

Але обережність зберігається. Оскільки аналогові системи обробляють неперервні дані замість двійкових, вони більш вразливі до електричного шуму. Під час навчання великих моделей, коли точність має вирішальне значення, точність може стати проблемою. Чи можуть аналогові схеми підтримувати надійність на великих масштабах без відтворення мізерних помилок, що поширюються по нейронних мережах, залишається під питанням.

Проблема співіснування також важлива. Більшість фахівців бачать гібридне майбутнє, у якому надзвичайно спеціалізовані завдання обробляються GPU з додатковими аналоговими ланками. Таке бачення здається правдоподібним. Рідко дата-центри міняються за одну ніч; швидше вони поєднують нові та старі технології шарами. Замість того, щоб замінити GPU, аналогові чипи для ШІ можуть працювати в тандемі з ними, ефективніше керуючи завданнями множення матриць, тоді як цифрові процесори виконують загальне обчислення.

Дослідники тестують ці пристрої під осцилографами у тихіших інженерних лабораторіях, контролюючи споживання потужності та шум сигналу. У порівнянні з хвилюванням від фінансових звітів, праця є ретельною. Проте такі експерименти — вдосконалення схем та зміни методів виробництва — можуть визначити, залишиться чи ні аналоговий ШІ суто вузькоспеціалізованою зацікавленістю або перетвориться на фундаментальну інфраструктуру.

Емоційний підтекст у ринкових взаємодіях важко ігнорувати. Очевидно, є оптимізм, але також відчутна тривога. Зростаюча траєкторія розвитку ШІ вимагає експоненційного обчислення. Без значного підвищення ефективності сектор ризикує стикнутися з енергетичними обмеженнями, які важко долати фінансовими ресурсами. Альтернатива — аналогові чипи, які не гучніші, але мають більш інтелігентну міграцію електронів.

Фіксація Волл-Стріт може виявитися ранішою, ніж очікувався. Або ж це може означати початок більш стримованої революції у дата-центрах, яка практично невидима для клієнтів, але має значні наслідки. За межами GPUs та заголовків, наступна стадія інфраструктури ШІ може ґрунтуватися на чомусь дивовижно застарілому: використанні аналогової фізики для контролю цифрових амбіцій.

March 26, 2026 at 11:52AM