AIハードウェア産業|将来的に余剰利益を生み出すことが期待されています

1. 現在、AI投資は主に半導体企業に集中し、高強度のコンピューティングワークロード向けの人工知能ラックソリューションの提供を含んでいます。投資家に見過ごされている人工知能の機会には、AIサーバー、光学、ケーブルコネクターを含み、将来的に余剰利益を生むでしょう。

2.人工知能サーバの密度の高い配置が、ネットワーク帯域の拡大需要を促進し、Coherent、Fabrinetなどの光学企業の発展を促します。

3．アクティブ電気ケーブル（AEC）の発展潜力は大きく、まだ完全に評価されていません。Credoは早期の段階でリーディングポジションにあり、95％以上のシェアを占めていますが、APHとTELの利益も期待されています。

以下の分析に基づいて、AIハードウェア産業には大きな利益率と将来の潜在的な機会があると考えています。

サーバーは、データセンターの電力源であり、すべての処理を担当しています。一般的な汎用サーバーは通常1Uから3Uのサイズで、プロセッサ（通常はCPU）、メモリ、ストレージ、ネットワークカード、電源、冷却などから構成されます。一方、AIサーバーは、推論アプリケーションには1Uから、AIトレーニングアプリケーションには最大6Uまでのものがあり、専用プロセッサに最適化されたプロセッサ、または計算に最適化されたプロセッサが多数搭載され、高い計算要件に適しています。

AIサーバーの密な構成により、ネットワーク帯域を拡張する必要があります。具体的には、2026年までに、人工知能アプリケーションのスイッチング帯域幅は、合計帯域幅の100%以上の複利年間成長率で成長し、市場の合計帯域幅の成長を遥かに超え、ほとんどの伝統的なデータセンターを推進します。最も帯域幅を要求する具体的なシナリオ、DCI、L3、およびL2。したがって、クラウドサービスプロバイダーは、市場で利用可能な最速のデータ通信トランシーバーを展開することを目指し、より速いネットワークアップグレードサイクルを推進し、800Gおよび1.6Tのデータ通信トランシーバーの商業化が予想よりも速く実現し、光コンピューティング関連のビジネス開発を推進します。

データセンターラックは、現在、追加の電力要件のない低コストの直接アタッチ銅ケーブル（DAC）によって相互接続されています。ただし、ネットワークの密度が増すにつれて、DACロスにより制限が生じ、大口径の導体がルーティングの課題を引き起こします。対照的に、アクティブ電気ケーブル（AEC）は、上記の制限を突破することができます。導体が細く、アクションの範囲が長く、信頼性が高くなっています。同時に、消費電力とコストが低くなっています。AEC市場の増加分が年平均成長率100%以上で成長することが期待されています。

図6: 比較アクティブ電気ケーブル(AEC) と DAC の採用率