Relativity Networks raccoglie 22 milioni di dollari per portare una fibra più veloce ai data center
Fibra ad Alta Velocità Rivoluziona la Geografia dei Data Center: Relativity Networks Raccoglie Fondi per l’Innovazione
Gli sviluppatori di data center si preparano a spendere fino a 4 trilioni di dollari entro la fine del decennio, ma sono già fortemente vincolati da considerazioni politiche e dalla capacità della rete elettrica per la scelta delle location. Mentre la maggior parte del settore considera la velocità della fibra come un dato di fatto, un’azienda sta scommettendo che una fibra più veloce potrebbe riscrivere l’equazione geografica alla base della costruzione dei data center.
Martedì, Relativity Networks ha annunciato un finanziamento di 22 milioni di dollari tramite note SAFE, ottenuto da Rhapsody Venture Partners, Bell Ventures Inc. e Faster Than Glass LLC, tra gli altri. Una nota SAFE, in cui un investimento si converte in un numero specifico di azioni una volta che l’azienda raccoglie il suo primo round a prezzo definito, è un metodo standard utilizzato per i round pre-seed e seed. L’azienda si è anche assicurata un ordine di follow-on di 40 milioni di dollari da un hyperscaler leader, che ha preferito non essere nominato.
Relativity Networks si occupa di fibra a nucleo cavo (hollow-core fiber), una tecnologia raramente impiegata che consente la trasmissione dei dati il 30% più velocemente rispetto alla fibra convenzionale. Laddove la fibra tradizionale trasmette la luce attraverso il vetro della fibra ottica, la fibra a nucleo cavo trasmette la stessa luce attraverso una camera a vuoto al centro della linea, avvicinandola di molto al limite teorico della velocità della luce.
La differenza è questione di microsecondi. Il CEO Jason Eisenholz stima che un segnale impieghi circa cinque microsecondi per percorrere un chilometro nella fibra convenzionale. Passando al nucleo cavo, questa cifra può essere ridotta a soli tre microsecondi e mezzo.
Quando il calcolo AI avveniva su un singolo rack di GPU, la latenza della fibra era facile da ignorare; ma con la crescita della scala, è aumentata anche la distanza fisica tra le GPU. Ora, è comune che un campus di data center si estenda su centinaia di acri e decine di edifici. Eisenholz vede un’opportunità particolare per le implementazioni multi-campus, in cui data center preesistenti sono collegati per operare come un’unica unità.
"I sistemi più grandi stanno distribuendo il calcolo su più campus per sfruttare la potenza disponibile", ha dichiarato a TechCrunch. "Si stanno spostando dove c’è l’infrastruttura, ma devono comunque operare come un’unica macchina sincronizzata."
Il risultato è un modo per alleviare parzialmente la rigida logica spaziale che ha limitato molte costruzioni di data center in corso. In termini di latenza, ridurre il tempo del 30% offre agli sviluppatori l’opportunità di coprire distanze maggiori del 30% prima che la latenza diventi un problema. Poiché i progetti di calcolo aumentano sempre di più, Eisenholz ritiene che ciò potrebbe rappresentare un cambiamento significativo per il settore.
"La prima era dell’AI ottimizzava il calcolo", ha affermato. "Era GPU, GPU, GPU. La seconda era ottimizzava il networking all’interno del data center per sfruttare quel calcolo. La terza era che vediamo arrivare è l’ottimizzazione della geografia."