人工知能の硬体業種 | 将来的に余剰利益を生むことが期待されています

現在のAI投資は主に半導体企業に集中しており、高度なコンピュータワークロードのための人工知能ラックソリューションの提供に関わっています。投資家に無視されたAIサーバー、光学部品、ケーブルコネクタを含む人工知能の機会は、将来的に余剰収益を生み出すでしょう。

4. 人工知能サーバーの密な構成は、ネットワーク帯域幅の拡大の需要を促進し、結果としてCoherent、Fabrinetなどの光学関連企業の発展を推進するでしょう。

3. アクティブ電気ケーブル（AEC）の開発可能性は巨大であり、まだ完全に評価されていません。 Credoは初期段階でリードしており、シェアの95％以上を占めていますが、APHとTELも恩恵を受けると予想されます。

以下の分析に基づいて、AIハードウェア業種は将来的に大きな利益率と潜在的な機会を持っていると考えます。

サーバーはデータセンターの動力源であり、すべての処理について責任を負います。汎用サーバーは通常1Uから3Uのサイズであり、プロセッサー（通常はCPU）、メモリ、ストレージ、ネットワークカード、電源、冷却装置などで構成されます。一方、AIサーバーは、推論アプリケーションのための1UからAIトレーニングアプリケーションのための6Uまで、多数のプロセッサーで構成され、特定のワークロードに特化した専用プロセッサーを最適化するか、または計算を最適化するために最適化され、より高い計算要件に達することができます。

人工知能サーバーの密な構成は、ネットワーク帯域幅の拡大の必要性を促進します。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+100％の複合年間成長率で成長し、市場全体の帯域幅の10％を超え、アプリケーションシナリオの大部分に対するDCI、L3などのほとんどの帯域幅要件の場合、伝統的なデータセンターの成長を大幅に上回ります。したがって、クラウドサービスプロバイダは、市場で最も高速なデータ通信トランシーバーを展開することを模索することになります。これにより、より速いネットワークアップグレードサイクルが駆動され、800Gおよび1.6Tデータ通信トランシーバーの商品化が予想よりも早く実現され、光学コンピューティング関連ビジネスの開発が促されます。

データセンターラックは、低コストの直接接続銅ケーブル（DAC）を使用して相互接続されていますが、追加の電力要件はありません。しかし、ネットワーク密度が増すにつれて、DAC損失による制限的な長さと、大口径サイズによるルーティングの課題が発生します。対照的に、アクティブ電気ケーブル（AEC）は、上記の制限を打ち破ることができます。その導体は薄く、効果範囲が長く、信頼性が高くなります。同時に、消費電力とコストが低くなります。AEC市場の増分部分は、100％以上の複合年間成長率で成長すると予想されています。

図6： アクティブ電気ケーブル（AEC）およびDAC 採用率