人工智能：对连接器行业的影响

来源：线束世界•作者：线束世界•2024-10-08 09:51

计算机密集型应用程序刺激了大规模专用AI基础设施的增长。由于对卓越速度、降低延迟和能源效率的需求，连接器行业将受益于AI的发展。

人工智能于2022年11月30日随着ChatGPT的发布而迅速进入公众视野，此后其影响力呈指数级增长。这项变革性技术已经实施到许多应用程序中，并为关键组件供应商Nvidia等供应商带来了创纪录的增长。人工智能的最终发展还处于非常早期的早期阶段，但据我所知，它有可能最终影响我们生活的几乎方方面面。

支持AI的计算机可以创建独特的信息、关联大量数据，并使用人类智能等流程执行任务。利用来自广泛训练过程的信息，AI计算机可以分析数据以创建新的创新解决方案。想象一下，一个系统审查数千名患者的临床报告，以比较他们接受的治疗成功与结果的成功，以确定对具有相似症状、年龄、性别、遗传和种族背景的个体专利的最有效治疗方法。在另一个例子中，医学研究人员可以插入有机材料的所需特性，AI将在其训练数据库中搜索对人体具有潜在治疗作用的材料的分子结构。定制的算法和人工智能计算机的训练可以审查特定股票的每笔金融交易以及当时的经济状况，以识别可以强烈预测该股票未来表现的趋势。AI正在被注入机器人中，这些机器人只需观察人类就可以学习全新的任务，从而消除了昂贵且耗时的编程。

AI 系统不仅可以收集和分析数据，还可以理解请求的上下文。在最近的一次演示中，一个人类告诉一个机器人 “清理这张桌子”，上面有一系列盘子、杯子和玻璃杯。机器人理解了请求的意图，并继续轻轻地将每件物品放在架子上，清理表面。当被问及机器人对完成任务的感受时，它说：“我认为我做得很好。这些都不是经过编程的。聊天机器人在理解口语和用自然语言说话方面变得越来越好。Chat GPT经过培训，可以理解是什么让故事变得幽默，并创造出比人类专业人士写的笑话更有趣的笑话。这些系统目前远非完美，但正在向通用人工智能取得重大进展。最终的步骤将是具有自我意识的系统，并以远远超出人类能力的速度进行自我训练——这是一个可怕的概念。

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由于对卓越速度、降低延迟和能源效率的需求，连接器行业将受益于AI的发展。计算机密集型应用程序刺激了大规模、专用AI基础设施的增长。将需要高速背板、中板和正交连接器以及I/O连接器，但也需要设备插座和高密度、扁平电缆到PCB连接器。包括QSFP-DD、OSFP和OSFP-XD在内的可插拔光收发器正在迅速被采用，以提供远程 AI 集群之间的高带宽互连。这些收发器的高级版本采用相干和线性技术，可满足数千公里的传输距离需求，同时仍能降低功耗。

正在考虑全新的系统架构，例如共封装光学元件和小鸡。当前分解系统的趋势是关键资源（包括内存、存储和计算）可能驻留在远程位置，这将需要高性能、低延迟的光互连。分散的计算资源也分散了对本地电力的需求。需要提供必要密度和性能的新型铜缆和光纤互连，以支持AI计算集群的独特需求。

当前AI计算机消耗的电量正在以不可持续的速度增加。单个机架可以消耗一万瓦的功率。将需要旨在最大限度地减少电阻损耗的连接器。目前的风扇驱动的空气冷却将被液体冷却所取代。最初，只有包括处理器在内的选定设备将通过冷板技术进行冷却，但随着时间的推移，越来越多的设备将需要液体冷却，最终可能会采用全浸入式冷却技术。这些系统中使用的所有类型的连接器都需要修改才能与这些冷却技术兼容。

高性能服务器、路由器和交换机机架之间的通信将需要使用高带宽铜缆和光纤电缆。AI被视为一种技术，它将推动光学器件在数据中心内部、盒子内部和更靠近交换机的使用。低成本的直连无源铜缆可以满足较短的机架内电缆，但随着距离和带宽的增加，有源铜缆、有源光缆和纯光缆和收发器的使用将增加。

几年前，一些设备制造商认为，使用行业标准中定义的组件设计系统会抑制他们的创新能力。标准需要数年时间才能制定出来，升级需要更长的时间。在某些情况下，制造商愿意指定专有组件以获得竞争优势。结果往往会导致更高的成本和供应问题。开放标准已经变得无处不在，因为制造商要求至少有两个来源，而许多组件供应商已经接受了由标准定义的产品工具。Samtec在采用这种策略方面非常成功。

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