Zayo는 2030년까지의 15,000노선마일 네트워크 확장을 위해 Corning의 광섬유 용량을 선점했다.
해당 계약은 Zayo가 2030년까지 계획 중인 15,000 라우트 마일 네트워크 확장에 필요한 광섬유의 상당 부분을 확보합니다. 통신 기업 Zayo는 Corning과 함께 2030년까지 필요할 것으로 예상되는 광섬유의 상당 부분에 대한 제조 능력을 예약했습니다. 이는 인공지능이 데이터 센터 연결 수요를 견인함에 따라 새로운 인프라와 오버빌드 인프라 15,000 라우트 마일을 구축하려는 계획을 뒷받침합니다.
이번 거래는 현재 진행 중이거나 새로 시작된 28개 경로(신규 10개 경로 및 오버빌드 18개 경로)를 포함하는 해당 운송사의 더 넓은 범위의 자금 지원된 네트워크 확장 계획의 일부를 다룹니다. Troy Lupe 최고 네트워크 책임자와의 Data Center Knowledge 인터뷰 이후 Zayo가 공시한 네트워크 통계에 따르면, 이러한 프로젝트들은 총 15,000개의 신규 또는 오버빌드 라우트 마일과 2,000만 개의 신규 또는 오버빌드 파이버 마일을 차지합니다.
Zayo는 아직 광섬유 부족을 겪지 않았지만, Lupe는 네트워크 수요가 가속화됨에 따라 향후 공급 제약의 징후들이 나타나고 있다고 지적했습니다. Lupe는 "일부 우려스러운 신호들을 목격했다고 생각합니다. 우리는 실제로 심각한 문제를 경험하지는 않았지만, 들어오는 수요의 양과 과거 수요를 충족하기 위해 필요한 양을 고려할 때, 스택 전반에 걸쳐 공장을 건설하는 데에는 시간이 걸립니다"라고 말했습니다.
역사적으로 Zayo는 장거리 건설에 수 년에 걸친 사전 계획이 필요함에도 불구하고 프로젝트별로 광섬유를 조달해 왔습니다. 확대된 Corning과의 계약은 Zayo에게 최소한 2030년까지 공급 가시성을 제공하며, 두 기업이 Zayo의 예상 요구사항에 맞춰 제조 능력을 조정할 수 있도록 합니다. Lupe는 "우리는 그들과 함께 용량을 예약하고 있습니다. 우리가 모든 이 광섬유를 납품하기 위해 그들이 제조 라인을 가동하고 필요한 자재를 구매하도록 함께 계획하고 있기 때문입니다"라고 설명했습니다.
이번 파트너십은 Corning이 AI 네트워크의 기반이 되는 물리적 인프라에서 자신의 역할을 공고히 하는 시점에 이루어졌습니다. 동사는 Meta와 Amazon과 주요 광학 공급 계약을 체결했으며, Nvidia와 협력하여 미국의 광학 제조 능력을 확장했습니다. Corning의 Optical Communications 부문은 분기 대비 36%의 성장을 기록했습니다. Corning 대변인은 고객 계약과 관련된 추가 세부 사항을 공개하는 것을 거부했지만, 신뢰할 수 있는 공급과 서비스를 보장하기 위해 주요 시장 근처에서 제조한다는 회사의 정책을 강조했습니다. Corning은 노스캐롤라이나에 세계 최대 규모의 광섬유 및 케이블 제조 시설 두 곳을 운영하며, 이는 상당한 국내 생산 기반을 보여줍니다.
HyperFrame Research의 네트워킹 및 인프라 담당 부사장 겸 실무 리더인 Ron Westfall은 AI 인프라 개발이 전력 및 기타 데이터 센터 건설에 필요한 유틸리티와 함께 광섬유 가용성을 중요한 물리적 제약 요소로 부상시키고 있다고 지적했습니다. Westfall은 분산된 AI 시설과 데이터 센터 간에 필요한 멀티 테라비트 연결을 인용하며 "고카운트 광섬유 케이블이 빠르게 이차적 구조적 제약으로 부상했습니다"라고 Data Center Knowledge에 전했습니다. Westfall은 또한 AI 캠퍼스가 전통적인 통신 허브를 넘어 확장됨에 따라 지리적으로 다양한 경로의 중요성이 커지고 있다고 강조했습니다. 장기적인 광섬유コミ트먼트를 확보하면 특히 운영사들이 프로젝트를 수년 전에 계획하는 경우 네트워크 건설 일정 보호에 도움이 됩니다.
Dell’Oro Group의 부사장 Jimmy Yu는 Zayo가 자체 Nvidia 계약(계획된 15,000 라우트 마일 중 8,000마일 커버)을 기반으로 눈에 보이는 수요보다 앞서 선제적으로 확장하고 있다고 관찰했습니다. Yu는 "Zayo는 미국 내 미래 AI 인프라 수요에 필요한 광섬유 네트워크를 선제적으로 구축하고 있다고 생각합니다. 15,000 라우트 마일 중 8,000마일에 대한 Nvidia와의 계약은 회사에 향후 용량 수요에 대한 추가적인 자신감을 부여했을 것입니다."라고 말했습니다. Yu는 AI가 근본적으로 다른 장거리 네트워크 아키텍처를 필수로 하지 않는다고 지적하며, 오히려 인프라의 규모와 설계가 진화하고 있다고 설명했습니다. Yu는 "주요 차이점은 콘듀이트당 광섬유 수가 수백, 아니 수천 개에 달해야 한다는 점입니다"라고 덧붙였습니다. Yu는 또한 AI 네트워크는 복원력을 위한 더 많은 경로 다양성, 데이터 센터 간 지연 시간을 최소화하기 위한 직접 라우팅, 전송 경로상의 추가/삭제 지점 감소를 요구한다고 언급했습니다.
더 넓은 시장의 지표들도 이미 이러한 급증을 반영하고 있습니다. Dell’Oro에 따르면 광학 전송 장비 수익은 2분기 동안 분기 대비 15% 성장했으며, WDM 시스템 및 IPoDWDM 옵틱스의 데이터 센터 인터커넥트 수익은 45% 급증했습니다. Yu는 북미 전체를 통해 인접한 데이터 센터 간 및 장거리 백본 간 수요가 여전히 강력하다고 지적했습니다.
Zayo의 더 넓은 확장에는 엔지니어링, 허가, 건설 단계가 포함됩니다. Nvidia와의 협력은 전체 구축의 28개 경로 중 24개를 포괄합니다. 이번 특정 프로그램에는 신규 6개 경로, 오버빌드 10개 경로, 기존 광섬유 경로 8개 업그레이드가 포함되어 있으며, 총 8,000개의 신규 또는 오버빌드 라우트 마일과 1,500만 개의 신규 또는 오버빌드 파이버 마일을 차지합니다. Lupe는 Zayo가 올해 네 개의 경로를 완료했으며 2026년 말까지 추가로 네 개를 인도할 것으로 예상한다고 확인했습니다. Nvidia 관련 프로젝트들은 다양한 개발 단계에 있으며, 대부분은 아직 엔지니어링 단계에 있고 여러 프로젝트가 환경 검토 및 허가 절차를 거치고 있습니다. 일부 용량은 올해 배포되겠지만, Nvidia 구축의 대부분은 향후 몇 년 동안 진행될 것으로 예상됩니다. Lupe는 허가 및 관할권 간 교차 건설을 주요한 남은 실행 리스크로 꼽았습니다. Zayo는 이전에 이러한 지역들에서 많은 인프라를 구축하거나 오버빌드한 적이 있지만, 규제 요구사항은 도로 사용권 접근 및 현지 허가 당국에 따라 여전히 크게 다릅니다. 이제 광섬유 공급이 확보되었으므로, Zayo는 이러한 마지막 건설 및 허가 장벽을 극복하는 데 노력을 집중할 수 있게 되었습니다.
AI 트래픽은 근본적으로 다른 유형의 광섬유를 의무화하지 않습니다. 차이는 기계 간 교환되는 데이터의 방대한 양에 있습니다. Lupe는 "기계들이 서로 대화하며, 인간이 인간과 대화하거나 인간이 기계와 대화할 때보다 훨씬 더 많은 데이터를 전송합니다"라고 말했습니다. Zayo는 또한 AI 운영사들이 정지 시간 완화 우선순위를 높임에 따라 핵심 시설 간 물리적으로 다양한 네트워크 경로에 대한 수요가 증가하고 있음을 목격하고 있습니다. Lupe는 이러한 요구사항을 네트워크 종단점 간 세 개 이상의 별도 물리적 경로 필요성을 나타내는 "트리버시티(triversity)" 및 "쿼드버시티(quadversity)"에 대한 수요라고 특징지었습니다.
새로운 컴퓨팅 시설의 확산은 또한 전력 가용성에 contingent하게 Zayo를 역사적으로 기피했던 시장으로 이끌고 있습니다. 이러한 변화는 기존 회랑이 용량이 제한적이거나 물리적 다양성이 부족한 지역에서 남북 및 동서 장거리 경로에 대한 수요를 창출하고 있습니다. Yu는 Zayo의 조치가 AI 인프라 구축을 지원하는 통신 서비스 제공업체들의 더 넓은 파도의 네트워크 건설을 반영한다고 지적했습니다. Yu는 "새로운 데이터 센터가 더 많이 건설될수록 새로운 광섬유 경로도 더 많이 배포될 것입니다"라고 말했습니다.
AI 워크로드가 훈련에서 추론으로 전환됨에 따라 네트워크 요구사항은 진화할 수 있습니다. Lupe는 대부분의 현재 AI 인프라 투자가 여전히 훈련 워크로드에 묶여 있다고 말했습니다. Zayo는 도시 지역 내에서 추론 활동을 관찰하기 시작했지만, 개인화된 AI 생성 콘텐츠는 최종 사용자 간 컴퓨팅 시설 간 트래픽 흐름을 상당히 증가시킬 수 있습니다. 오늘날 많은 디지털 콘텐츠는 사용자에게 비교적 가까운 곳에 캐싱될 수 있습니다. 반면 AI 생성 콘텐츠는 사용자와 원격 컴퓨팅 위치 간 더 직접적인 연결을 필요로 할 수 있습니다. Lupe는 "그것이 잠재적으로 변화를 시작한다면, 그것이 메트로 내부의 수요를 실질적으로 변화시킬 수 있습니다"라고 말했습니다. 이러한 잠재적 변화는 Zayo가 2030년까지 장거리 네트워크를 확장함에 있어 용량과 경로 다양성을 우선시할 근거를 추가로 제공합니다.