За последние два года обсуждения вычислительных мощностей в сфере искусственного интеллекта практически полностью сосредоточились на графических процессорах: дефицит поставок H100, характеристики B200 и планы по архитектуре GPU следующего поколения доминировали в отраслевых новостях. Однако по мере того как кластеры для обучения ИИ масштабируются с тысяч до десятков и даже сотен тысяч GPU, на первый план выходит более глубокое структурное ограничение — эффективность передачи данных между GPU становится главным фактором, определяющим производительность всего кластера.
В начале 2026 года архитектор оптических сетей Tencent Си Дун Фу отметил, что с момента появления архитектуры Pascal в 2016 году до архитектуры Blackwell в 2024 году вычислительная мощность ИИ увеличилась примерно в 1 000 раз за восемь лет. Производительность при инференсе выросла в 32 раза за последние четыре года, а вычислительная мощность для обучения — в 16 раз. При этом пропускная способность сетей увеличилась лишь с 200G до 800G, то есть в четыре раза. Этот дисбаланс, когда «вычисления взлетают, а сети идут шагом», сделал скорость передачи данных между узлами критическим узким местом для крупных кластеров, что резко снижает общую эффективность и уровень использования ресурсов.
Эта ситуация меняет как инвестиционную логику, так и технологические решения в инфраструктуре ИИ. По мере того как оптические межсоединения переходят от локального повышения производительности к базовой технологии для поддержки работы крупных ИИ-кластеров, понимание их технической сути, рыночной динамики и промышленной ценности становится необходимым для оценки сектора вычислений в ИИ. Одновременно инвестиционный подход также претерпевает структурные изменения — от вложений в отдельные активы к синергии между рынками, формируя цепочку стоимости, связывающую вычислительную инфраструктуру с финансовой.
Проблема коммуникации в кластерах на 100 000 GPU: растущий разрыв между вычислениями и сетью
Эффективность GPU-кластера определяется не пиковыми характеристиками одного GPU, а временем, необходимым для совместной работы всех GPU. В масштабном распределённом обучении моделей частая синхронизация параметров и обмен градиентами означают, что производительность межузловой связи напрямую влияет на общую эффективность обучения. По данным белой книги H3C по технологии CPO, в последние годы производительность одного GPU росла гораздо быстрее, чем пропускная способность сетевых соединений. Большинство кластеров увеличивают количество GPU, но расширение сетевой пропускной способности отстаёт. В результате время, затрачиваемое на коммуникацию, занимает всё большую долю общего времени обучения, а GPU простаивают в ожидании данных, из-за чего суммарная вычислительная мощность не растёт пропорционально количеству GPU.
Этот эффект подтверждается конкретными цифрами. Согласно данным Tencent, за последние четыре года вычислительная мощность для обучения выросла в 16 раз, для инференса — в 32 раза, а пропускная способность сетей — лишь с 200G до 800G, то есть в четыре раза. По мере увеличения кластеров свыше десяти тысяч GPU и движения к стотысячным масштабам связь между GPU превращается из простых точка-точка в сложную систему с тысячами и десятками тысяч одновременных соединений. Любое узкое место или задержка на отдельном канале могут замедлить весь цикл обучения.
Статья, опубликованная IEEE в феврале 2026 года, подтверждает этот вывод: по мере роста ИИ-моделей именно межсоединения становятся ключевым узким местом в крупных GPU-кластерах, а традиционные сети с коммутацией пакетов сталкиваются с растущими проблемами энергопотребления, стоимости и масштабируемости. Исследования показывают, что архитектуры на основе оптической коммутации могут снизить энергопотребление на магистральном уровне почти на 99% и уменьшить совокупные затраты за восемь лет на 76%.
Отраслевые данные указывают, что этот структурный дисбаланс ускоряет развитие оптической коммуникационной инфраструктуры. По оценкам UBS, мировой спрос на оптоволокно рос в среднем всего на 2% в год за последние пять лет, но на фоне быстрого строительства ИИ-центров обработки данных ожидается рост отраслевого спроса более чем на 30% ежегодно в ближайшие годы, а спрос на оптоволокно для дата-центров может показать среднегодовой темп роста свыше 75%. Ранее 70–80% спроса на оптоволокно обеспечивали телеком-операторы, однако к 2030 году, по прогнозам UBS, более 80% придётся на предприятия и дата-центры. Таким образом, оптоволоконная отрасль переходит от традиционных коммуникаций к статусу ключевого элемента инфраструктуры ИИ.
Оптические межсоединения: окончательное решение проблемы вычислительных узких мест
В условиях растущего разрыва между вычислительной мощностью и сетью оптические межсоединения переходят из разряда вспомогательных технологий в фундаментальный архитектурный элемент. Масштабирование ИИ-кластеров обычно идёт по трём направлениям: вертикальное (Scale-up — увеличение скорости соединений внутри стойки), горизонтальное (Scale-out — соединения между стойками и узлами) и межрегиональное (Scale-across — межцентровые соединения между географически распределёнными дата-центрами). В каждом случае предъявляются разные требования к пропускной способности, задержкам, энергопотреблению и дальности передачи, но во всех сценариях оптические межсоединения играют незаменимую роль.
В вертикальных сценариях оптические межсоединения в основном заменяют медные кабели или электрические коммутаторы, обеспечивая более высокую пропускную способность и меньшие задержки для связи внутри узла. Например, NVIDIA NVL576 использует Ethernet-коммутаторы Spectrum-X на базе технологии CPO, поддерживая коммутацию 512 портов по 200 Гбит/с и оснащён 32 кремниевыми фотонными модулями по 1,6 Тбит/с для горизонтальных и межрегиональных сценариев. Суперузел Huawei CloudMatrix 384 построен на полностью одноранговой архитектуре соединений, где высокоскоростная шина реализована с помощью 3 168 оптических волокон и 6 912 модулей 400G LPO для объединения и связи 384 NPU, 192 CPU, а также ресурсов хранения и памяти.
В технологическом плане семейство «x»PO (LPO, LRO, CPO) быстро развивается. По данным LightCounting, мировой рынок оптических модулей Ethernet вырастет на 35% в год и достигнет $18,9 млрд в 2026 году, а к 2030 году может превысить $35 млрд, при этом основным драйвером станут высокоскоростные модули 800G и 1,6T. TrendForce прогнозирует, что доля поставок оптических трансиверов свыше 800G вырастет с 19,5% в 2024 году до более 60% в 2026 году. Согласно прогнозу Google, в 2026 году будет отгружено почти 4 млн TPU, что приведёт к спросу на более 6 млн оптических модулей выше 800G.
Энергопотребление — ключевая проблема для подключаемых оптических модулей. Технология Apollo OCS от Google использует микроотражатели для прямого соединения оптических волокон, что позволяет избежать многократных преобразований сигналов и связанных с ними потерь энергии и задержек; один коммутатор OCS потребляет примерно на 95% меньше энергии, чем традиционные решения. По части задержек чипсет THine без DSP, предназначенный для коротких LPO или CPO соединений, снижает задержку на 90% и экономит 73% энергии.
Ли Цзюньцзе, заместитель директора Исследовательского института China Telecom, в начале 2026 года отметил, что оптические межсоединения эволюционируют от локальных решений к ключевой технологии для масштабируемых, гибких и надёжных ИИ-суперузлов. Независимо от того, речь идёт о преодолении ограничений пропускной способности, энергопотребления или ёмкости, оптические межсоединения становятся необходимым условием эволюции ИИ-инфраструктуры от тысяч к сотням тысяч GPU.
Стратегический разворот Ciena: от телекоммуникаций к оптическим сетям для ИИ
Поскольку оптические межсоединения становятся центральным элементом инфраструктуры ИИ, стратегические решения ведущих производителей оборудования дают ценные ориентиры по развитию отрасли. Компания Ciena, мировой лидер в области высокоскоростных сетевых систем, переживает фундаментальную стратегическую трансформацию.
В третьем квартале 2025 финансового года Ciena отчиталась о доходе в $1,22 млрд, полученном в основном за счёт продаж оптических и маршрутизирующих платформ. Одновременно компания объявила о прекращении дальнейшей разработки широкополосного направления PON, перераспределении инвестиций в исследования и разработки в пользу ключевых оптических решений и решений для дата-центров, включая технологии управления вне полосы, а также о сокращении штата на 4–5% с единовременными списаниями на R&D примерно на $90 млн. Основной рост в будущем Ciena ожидает за счёт рынков ИИ и гипермасштабируемых облаков.
Генеральный директор Гэри Смит в ходе отчётной конференции отметил, что клиенты из числа операторов связи сосредотачивают инвестиции в сетевую инфраструктуру на направлениях, позволяющих масштабировать сети для поддержки роста ИИ-трафика, что формирует новые требования к системам и создаёт возможности для межсоединений, в том числе внутри дата-центров. По данным Ciena, клиенты из сегмента гипермасштабируемых облаков обеспечивают около 50% бизнеса компании, и в 2026 году ожидается аналогичная структура.
Ciena уже добилась заметного прогресса в инфраструктуре ИИ. Компания выделяет североамериканский проект по созданию инфраструктуры для ИИ, включающий региональные межсоединения GPU-кластеров для обучения и геораспределения, с использованием платформы RLS и модулей WaveLogic 6 Nano 800-gig ZR. Решение DCOM для управления вне полосы ориентировано на эксплуатацию дата-центров, помогая крупным операторам упростить установку и управление масштабными дата-центрами, повысить масштабируемость и снизить затраты на энергию и пространство.
В более широком отраслевом контексте стратегический разворот Ciena отражает качественный скачок в спросе на оптические сети для ИИ-центров обработки данных. Юрген Хатейер, технический директор Ciena по развитию бизнеса и глобальным партнёрствам, отмечает явный сдвиг рынка в сторону оптических соединений большей ёмкости, при этом высокий спрос на длины волн 1,6T сохранится как минимум до 2026 года. Роб Шор, руководитель направления маркетинга оптических сетей Nokia, прогнозирует, что в 2026 году модули 800G с когерентной передачей станут стандартом для ИИ-сетей.
Рынок сетей для ИИ-центров обработки данных растёт экспоненциально. По отраслевым данным, объём рынка увеличится с $10,31 млрд в 2025 году до $12,8 млрд в 2026 году (среднегодовой темп роста 24,2%) и достигнет $30,17 млрд к 2030 году. Спрос на оптоволокно для ИИ-приложений вырастет на 77% в 2025 году, а среднегодовой темп роста за пять лет до 2029 года составит 26% — это существенно опережает не-ИИ-сегмент. Ciena занимает центральное место в этой структурной траектории роста.
От вычислительной инфраструктуры к финансовой: инвестиционный ландшафт Gate
Эволюция инфраструктуры происходит не только на уровне вычислений, но и в сфере распределения активов. По мере того как оптические межсоединения в ИИ-центрах становятся определяющим фактором эффективности GPU-кластеров, для инвестиционной стороны критически важна поддержка мультиактивной инфраструктуры.
Gate последовательно расширяет присутствие в традиционных финансах. В январе 2026 года платформа запустила функционал CFD на традиционные активы, охватывающий золото, валюты, фондовые индексы, сырьевые товары и популярные акции. В марте добавились токенизированные акции и биржевые фонды с кредитным плечом. В июне Gate в партнёрстве с Alpaca официально запустила сервис реальной торговли акциями.
Сейчас Gate поддерживает более 10 000 американских акций и ETF, охватывая компании, торгующиеся на основных биржах, таких как NYSE и Nasdaq, что значительно превосходит большинство платформ с токенизированными акциями, где обычно доступно лишь несколько сотен инструментов. Пользователи могут инвестировать напрямую в рынок США с помощью USDT, торговать дробными лотами от 0,01 акции и участвовать в инвестициях в ведущие американские компании с суммами от $1.
С технической и партнёрской стороны Gate интегрирован с лицензированными брокерами США, имеющими статус Broker-Dealer и клиринговые полномочия, а также с основными биржами NYSE и Nasdaq. Каждая акция обеспечена реальными активами, находящимися в независимой кастодиальной системе DTC, а не деривативами на блокчейне или RWA-продуктами. Владельцы акций автоматически получают все права акционеров, включая дивиденды, сплиты и эмиссии.
Отраслевые тенденции показывают, что интеграция торговли акциями на ведущих криптоплатформах — очевидное направление развития. Согласно данным, 73% криптотрейдеров также владеют традиционными активами. Модель Gate предполагает реальную торговлю акциями через регулируемую инфраструктуру, а не через синтетические или токенизированные инструменты, что обеспечивает пользователям подлинное ценообразование и расчёты. В сочетании с CFD Gate трансформируется из криптобиржи в мультиактивный хаб, объединяющий криптовалюты, традиционные финансы и производные инструменты.
Эта эволюция соответствует более широкому тренду токенизации реальных активов (RWA). В сентябре 2025 года Gate запустила зону Ondo, представив токенизированные акции и ETF таких известных компаний, как Apple, Tesla и Microsoft. Общая заблокированная стоимость сектора RWA превысила $15,7 млрд, при этом Ondo Finance занимает третье место в мире с $1,66 млрд. От реальных акций к токенизированным и далее к CFD на долевые инструменты — Gate строит многоуровневый канал для распределения активов различных форм.
Заключение
Путь развития оптических межсоединений в ИИ-инфраструктуре указывает на фундаментальную истину: конкурентоспособность ИИ-центров обработки данных смещается от показателей отдельного GPU к системным показателям эффективности. Сети перестали быть просто вспомогательным уровнем для вычислительных кластеров — теперь они становятся необходимым условием реализации теоретической вычислительной мощности кластеров на 100 000 GPU. В этом контексте стратегическая ценность компаний, занимающихся оптической сетевой инфраструктурой, переоценивается рынком — и решительный разворот Ciena в сторону ИИ-сетей является наиболее наглядным примером этого тренда.
В то же время эволюция инфраструктуры на инвестиционном уровне не менее значима. По мере того как вычислительная мощность ИИ становится ядром производительных сил цифровой эпохи, платформы, способные эффективно соединять этот потенциал с глобальным капиталом, системно меняют свои ценностные ориентиры. От вычислений к сетям, от оборудования к активам — именно на стыке технологического прогресса и финансовых инноваций чаще всего возникают структурные возможности.
