Susunod na krisis sa supply chain ng AI: Paano ang kakulangan sa InP Laser ay umuugnay sa mga data center
2026/08/04 11:13:00
Ang pag-usbong ng artificial intelligence ay nakapagpalabas na ng kakulangan sa mga GPU, high-bandwidth memory, advanced packaging, kuryente at pagpapalamig. Ang susunod na limitasyon ay maaaring mas maliit ang pagkakita ngunit parehong mahalaga: ang mga laser na nagdadala ng malalaking volumen ng data sa pagitan ng mga processor sa loob ng modernong AI data centers.
Ang indium phosphide, o InP, ay isang compound semiconductor na ginagamit sa mga high-speed optical component. Dumadami ang demand para sa mga laser na batay sa InP habang ang mga kumpanya sa cloud ay lumilipat mula sa 400G at 800G networks patungo sa 1.6T connections at co-packaged optics. Samantala, ang mga kontrol sa eksport, limitadong kapasidad sa produksyon, at isang nakakonsentrado na batayang supplier ay nagiging dahilan kung bakit mas mahirap ang pagpapalawak. Para sa mga crypto investor, ang isyu ay maaaring makaapekto sa gastos ng AI infrastructure, ekonomiks ng decentralized computing, AI-token valuations at ang mas malawak na risk appetite na nag-uugnay sa mga teknolohiya stock at Bitcoin.
Paano naging isang problema sa AI ang kakulangan sa InP
Hindi nagmula sa isang pagkakasala ng isang pabrika o isang biglaang alon ng spekulatibong pagbili. Ito ay umunlad habang nagiging mas malaki at mas nakadepende ang mga AI cluster sa high-speed networking. Ang pagtatrain at pagpapagana ng mga advanced na model ay nangangailangan ng libu-libo ng mga accelerator upang magpalitan ng data na may minimum na delay. Ito ay nagdulot ng pagtaas sa pangangailangan para sa optical transceivers, mga high-capacity switches, at mga laser na nagpapagana sa mga signal na naglalakbay sa pamamagitan ng fiber-optic cables.
Sinabi ng Lumentum na ang pagpapalawak ng AI infrastructure ang nagdudulot ng hindi karaniwang malakas na demand para sa mga optikal na komponente. Sinipi ng kumpanya ang mga pagtataya ng merkado na nagpapakita na ang demand para sa InP electro-absorption modulated lasers at kaugnay na laser chips ay nasa halos 30% hanggang 50% mas mataas kaysa sa suplay. Mahalaga ang hindi pagkakasundo dahil hindi maaaring gumana nang epektibo ang isang AI cluster kung ang mga processor ay available ngunit ang network na nag-uugnay sa kanila ay hindi pa kumpleto.
Ang geopolitika ay nagdagdag ng isa pang antas ng kawalan ng katiyakan. Ipinakilala ng China ang mas mahigpit na kontrol sa mga eksport na may kinalaman sa InP noong Pebrero 2025, habang ang mga dayuhang buyer ay nagsalaysay ng mas malapit na pagsusuri sa mga pagpapadala ng indium. Gumagawa ang China ng halos 70% ng pandaigdigang indium, ang upstream metal na ginagamit para gawin ang InP. Ipinahayag ng Reuters na ang mga pagkaantala sa lisensya at ang pagkakasentro ng produksyon ng substrate ay nagkukomplikado sa mga pagsisikap ng mga Amerikano at European na kumpanya upang matiyak ang alternatibong suplay.
Ang pagkakaroon ng corporate purchasing behavior ay nagbibigay ng karagdagang ebidensya na ito ay isang structural na problema kaysa isang pansamantalang balita. Nag-ayos ang AXT na i-reserve ang supply ng InP substrate para sa Lumentum hanggang December 31, 2031. Nagtatayo rin ang Lumentum ng isang bagong manufacturing facility sa U.S. para sa advanced InP lasers, habang pinapalawak ng Coherent ang kanyang six-inch InP production capacity sa Texas. Ito ay maraming taong investmeng idinisenyo upang tugunan ang isang supply chain na hindi nabuo para sa kasalukuyang bilis ng paglago ng AI infrastructure.
Bakit kailangan ng AI Data Centers ang InP Lasers
Hindi lamang isang warehouse na puno ng GPUs ang isang AI data center. Ito ay isang sinasynchronize na sistema kung saan ang mga processor, memorya, networking, kuryente at pagpapalamig ay dapat mag-expand nang sabay-sabay. Maaaring maglaman ang isang malaking cluster ng libo-libo o tens of thousands ng mga accelerator. Kung hindi kayang magpalitan nang sapat na mabilis ang mga accelerator ng model parameters at intermediate calculations, mas maraming oras silang naghihintay kaysa mag-compute.
Ang mga koneksyon ng bakal ay patuloy na magagamit sa maikling distansya, ngunit ang pagkawala ng signal, init at pagkonsumo ng enerhiya ay naging mas mahirap kontrolin habang tumataas ang mga bilis at distansya. Ang mga optical link ay maaaring ilipat ang data sa pamamagitan ng fiber na may mas mataas na bandwidth at mas mabuting enerhiya efficiency. Ang InP ay may halaga dahil maaari itong maglikha at modulahin ang liwanag sa mga wavelength na malawakang ginagamit sa fiber-optic communication. Ang portfolio ng Lumentum para sa data-center ay naglalaman ng InP-based EML at mga laser na continuous-wave na disenyo para sa mga network na may mataas na bandwidth at mababang latency.
EMLs at Continuous-Wave Lasers
Ang electro-absorption modulated lasers o EML ay nagtatagpo ng isang laser source at isang high-speed modulator. Karaniwan silang ginagamit sa pluggable optical transceivers. Halimbawa, ang 200G EML ng Lumentum ay disenyo upang suportahan ang isang 1.6T module gamit ang walong 200G lanes. Habang ang mga data center ay nag-uupgrade patungo sa mas mabilis na koneksyon, mas hihigpit ang mga pangangailangan sa performance at produksyon para sa mga device na ito.
Ang mga laser na continuous-wave ay nagbibigay ng matatag na pinagkukunan ng liwanag para sa mga sistema ng silicon-photonics at co-packaged optics. Ang silicon photonics ay maaaring gabayan, hatiin, at modulahin ang liwanag nang epektibo, ngunit ang silicon ay hindi epektibong materyales na nagpapalabas ng liwanag. Kaya patuloy pa ring gumagamit ang mga co-packaged system ni NVIDIA ng mga panlabas na pinagkukunan ng laser na maaaring gamitin. Ang arkitektura ay nagbabago kung saan nakalagay ang laser at kung paano ito konektado; hindi ito tinatanggal ang pangangailangan para sa isang kwalipikadong pinagkukunan ng liwanag.
| Sangkap ng imprastruktura | Pangunahing pag-andar | Kahihinatnan ng kakulangan |
| GPU o AI accelerator | Nagpapagana ng mga kalkulasyon sa pagtuturo at pag-infer | Limita ang raw computing capacity |
| High-bandwidth memory | Nagbibigay ng data sa mga akselerador | Nagbabawas sa paggamit ng processor |
| Optical transceiver | Nagkukonvert sa mga elektrikal at optikal na signal | Pagkakaroon ng pagkakabagabag sa pagpapalaganap ng high-speed network |
| InP laser | Nagpapagawa ng liwanag para sa mga optical connection | Nakakapagpapalaki ng produksyon ng transceiver at photonics |
| Pagpapalit ng network | Nag-uugnay ng mga accelerator sa isang cluster | Limita ang sukat at epekto ng cluster |
| Kapangyarihan at pagpapalamig | Nagpapanatili sa operasyonal na sistema | Nagpapalimita sa dami ng hardware na maaaring mag-run |
Ang pinakasimpleng paghahambing ay ang mga GPU ay ang mga motor ng isang AI data center, habang ang optical network ay ang sistema ng mga daanan na nag-uugnay sa kanila. Ang mga InP laser ay nagbibigay ng bahagi ng liwanag na nagpapatuloy sa paggalaw ng trapiko. Maaaring may sapat na motor ang isang operator, ngunit hindi makakamit ng sistema ang buong performance kung ang mga daanan ay hindi pa tapos.
Bakit Hindi Maaaring Makasunod nang Mabilis ang Suplay
Ang unang hirap ay ang pagkakasentro ng mga supplier. Ang mga InP substrate at mataas na performance na laser device ay galing sa mas maliit na industriyal na batayan kaysa sa karaniwang silicon chip. Ibinigay ng Reuters na tatlong kumpanya ang dominanteng nag-aalok ng halos 90% ng pandaigdigang suplay ng InP substrate. Kapag naka-asa ang isang merkado sa ilang kaunting kwalipikadong producer, ang anumang pagkabigo sa mga materyales, wafers, epitaxy o paggawa ng device ay maaaring mag-apekto sa buong chain.
Hindi rin kayang palitan agad ng mga customer ang mga supplier. Dapat sumunod ang mga laser ng data center sa mahigpit na mga kautusan para sa output power, temperatura stability, operating life, at consistency. Dapat makapasa sa pagsubok at kwalipikasyon ng customer bago maaaring gamitin ang isang bagong wafer o laser source sa malalaking komersyal na sistema. Kaya ang kapasidad na umiiral sa papel ay maaaring magtake ng ilang buwan o taon bago maging gamit na produksyon.
Maaaring mapabuti ng mas malalaking wafer ang ekonomiks ng industriya. Sabi ng Coherent, ang kanilang six-inch InP platform ay maaaring magbigay ng apat na beses na mas maraming kapasidad sa produksyon at mapabawasan ang gastos sa die ng higit sa 60% kumpara sa mga paraan na gumagamit ng mas maliit na wafer. Gayunpaman, ang mga benepisyong ito ay nakadepende sa availability ng kagamitan, pagiging matatag ng proseso, pagpapabuti ng yield, at pagtanggap ng mga kliyente. Ang pagpapalawak ng paggawa ng compound semiconductor ay nananatiling mas kumplikado kaysa sa pagdagdag ng kapasidad sa isang matatag na proseso ng silikon.
Dapat din iwasan ng mga tagapag-supply na umunlad sa maling punto ng siklo. Ang pagbuwa ng masyadong mabagal ay maaaring magdulot ng pagkawala ng mga customer at pagpapalit ng kakulangan. Ang pagbuwa ng masyadong mabilis naman ay maaaring magiwan sa mga manunufactura ng mga factory na hindi mauso kung ang paggastos ng mga hyperscaler ay magiging mahina sa hinaharap. Ang mga kontrata sa mahabang panahon, ang mga advance payment ng customer, at ang mga estratehikong pag-invest ay tumutulong na hatiin ang panganib na ito sa mga kumpanya na nangangailangan ng siguradong suplay at sa mga manunufactura na kailangang pagsanayan ang mahal na bagong kapasidad.
Paano Maaaring Magpabagal ng Shortage sa Data Centers
Hindi malamang ipagpapahinga ng kakulangan sa InP ang mga data center ng AI na nasa operasyon. Mas makatotohanang panganib ay ang pagkakaroon ng pagkaantala sa mga bagong cluster at pagpapalawak ng network. Maaaring makatanggap ang mga operator ng kanilang mga GPU ngunit maghintay nang higit pa para sa mga optical module, switch, o panlabas na laser system na 800G o 1.6T. Maaaring mag-operate ang mga mahal na processor sa mas maliit na konfigurasyon, manatiling hindi lubos na ginagamit, o magdala ng kita nang higit pa kaysa sa plano.
Hindi magkakaroon ng pantay na epekto. Maaaring mag-offer ang mga hyperscaler ng mga deposito, mag-sign ng mga kontrata na nagtatagal ng maraming taon at mag-negosyasyon para sa priority access sa produksyon. Mas maliit na cloud providers, mga espesyalisadong AI na kumpanya at mga operator ng decentralized-compute ay may mas maliit na kapangyarihan sa pagbili. Maaaring makaharap sila sa mas mataas na presyo, mas mahabang lead time o mas hindi mapagkakatiwalaang alokasyon, na maaaring pagsanayin ang position ng mga pinakamalaking kompanya sa infrastraktura.
Ang co-packaged optics ay maaaring mapabuti ang efficiency ng enerhiya at mapabawasan ang pagkawala ng signal, ngunit hindi ito tinatanggal ang problema sa supply. Sabi ni NVIDIA, ang kanilang mga silicon-photonics switch ay maaaring mapabawasan nang malaki ang pagkonsumo ng kapangyarihan at mapabuti ang integridad ng signal kumpara sa tradisyonal na pluggable na disenyo. Ang mga sistema na ito ay patuloy na nakadepende sa mga panlabas na laser source at isang espesyalisadong photonics ecosystem. Ang bottleneck ay maaaring maglipat mula sa karaniwang transceivers patungo sa mga mataas-potensyal na laser array, kaysa mawala.
Ang tunay na hamon ay ang balanse ng sistema. Higit na maraming GPU ay hindi awtomatikong lumilikha ng higit na gamit na AI na kapasidad. Ang compute, memory, networking, power, at cooling ay dapat dumating sa tamang lokasyon sa parehong panahon. Ang isang relatiwong murang optical na komponenteng maaaring magdulot ng pagkakabigo sa isang facility na ang kabuuang investmiento ay nasa milyon-milyon dolyar.
Ang pagtaya ni Nvidia sa Optics ay nagbabago ng kuwento
Ang mga hakbang ni NVIDIA ay ginawa ang optical networking na pangunahing tema sa pag-invest sa AI. Noong Marso 2026, inanunsyo ng kumpanya ang mga hiwalay na estratehikong pakikipagtulungan kasama ang Lumentum at Coherent, kabilang ang $2 bilyon na pag-invest sa bawat negosyo. Ang mga kasunduan ay layuning palawakin ang kakayahan sa paggawa, pahalain ang pananaliksik at suportahan ang optical technology na kailangan ng hinaharap na AI infrastructure.
Ang lohika ay simpleng. Maaaring disenyo ng NVIDIA ang mga mas makapangyarihang accelerator, ngunit kailangan ng mga customer na i-connect sila sa mga mapagkakatiwalaan at epektibong cluster. Habang lumalaki ang laki ng modelo at ang trapiko ng inference, ang paglipat ng data ay naging mas malaking bahagi ng kabuuang performance at pagkonsumo ng enerhiya ng sistema. Ang pagpapanatili ng optical capacity ay nagpaprotekta sa halaga ng mas malawak na computing at networking platform ng NVIDIA.
| Signal ng merkado | Ano ang itinuturo nito | Ano ang hindi ito ipinapatotohanan |
| NVIDIA ay nag-invest sa Lumentum | Naging mahalaga ang optikal na kapasidad | Lahat ng kumpanya ng optics ay makakakuha ng mas mataas na margin |
| NVIDIA ay nag-invest sa Coherent | Kailangan ng maraming supplier at teknolohiya | Ang kakulangan ay magpapalipas ng permanenteng panahon |
| Lumentum ay nagtatayo ng bagong facility sa U.S. | Ang kapasidad ng Domestic InP ay umuunlad | Magagamit agad ang bagong produksyon |
| Coherent ay nagpapalawak ng paggawa ng anim-pulgadang panagana | Maaaring mapabuti ng mas malalaking wafer ang iskala at gastos | Nawala na ang mga panganib sa paggawa at yield |
| Ang AXT ay nag-aalok ng supply hanggang 2031 | Gusto ng mga customer ang matagalang kaligtasan ng materyales | Lalaki ang demand sa isang tuwid na linya hanggang 2031 |
Kinabuksan din ni NVIDIA ang isang pangmatagalang pagkakasundo kay Corning upang palawakin ang optical connectivity na ginagamit sa mga hyperscale data center. Kasama ang mga kasunduang ito, ipinapakita na ang fiber, photonics at laser ay hindi na pangalawang bahagi ng kuwento ng AI. Dito silang nagsisimula bilang strategic infrastructure kasama ang mga accelerator at memory.
Ano ang Kahulugan ng Krisis para sa mga AI Tokens
Ang kakulangan sa InP laser ay walang direktang mekanikal na ugnayan sa presyo ng isang AI token. Ang mga proyekto sa crypto ay karaniwang hindi nagmamaneho ng mga optikal na komponente. Ang ugnayan ay dumadaloy sa mga inaasahang paglago ng industriya ng AI, ang gastos ng computing infrastructure, at ang kakayahan ng mga decentralized network na magbigay ng magagamit na serbisyo sa kompetitibong presyo.
Mas mataas na gastos ay magtataas ng mga mahinang modelo ng negosyo
Kung maging mas mahal o mas mahirap makakuha ng networking equipment, tataas ang kabuuang gastos sa pagbuo ng GPU clusters. Ang mga proyekto na bumibili ng cloud capacity at ibinebenta ito sa pamamagitan ng tokenized marketplaces ay maaaring makaranas ng mas maliit na margin. Ang mga network na gumagamit ng token emissions upang suportahan ang demand ay maaaring makaharap ng karagdagang presyon kapag tumataas ang mga totoong gastos sa infrastruktura nang mas mabilis kaysa sa kita ng customer.
Ang isang token ay maaaring magcoordinating ng mga insentibo at pagbabayad, ngunit hindi ito makakagawa ng kakaunti o kakaunting hardware o magpapabilis ng mga siklo ng pagkwalipikasyon sa pabrika. Dapat kaya ay suriin ng mga investor kung mayroon ang isang AI-crypto project na aktibong mga provider ng computing, paulit-ulit na mga customer, transparenteng presyo, veripikabulong workload, at sapat na kita upang suportahan ang kanilang mga insentibo. Ang isang gumagana na marketplace ay maaaring mag-adjust sa mas mataas na gastos; ang isang project na nakasalalay sa pangunahing pahayag na “AI plus blockchain” ay may mas kaunting proteksyon.
Ang kakulangan ay hindi awtomatikong bullish
Maaaring isipin ng ilang mga investor na ang limitadong sentralisadong kakayahan ay awtomatikong tumataas sa halaga ng mga de sentralisadong AI network. May ilang katotohanan ang argumentong ito kapag nagpapabuti ang isang network sa paggamit ng mga idle na GPU o nag-uugnay sa mga customer na may mas maliit na rehiyonal na provider. Gayunpaman, ang mga de sentralisadong operator ay nakasalalay din sa mga data center, switch, fiber at optical components. Hindi sila hiwalay sa mga pisikal na limitasyon sa suplay.
Ang posibleng resulta ay mas malaking pagkakaiba sa pagitan ng mga AI token. Ang mga marketplace ng GPU, mga network ng inference, mga platform ng data at mga protocol ng agent ay hindi dapat itinuturing bilang iisang kategorya. Ang kanilang pagkakasalig sa hardware, bandwidth, latency at gastos sa kapital ay nagsasagawa ng malaking pagkakaiba.
Kaya mas maunawaan ang kakulangan bilang isang pangunahing pagsubok kaysa bilang isang unibersal na crypto catalyst. Maaari itong ipakita kung aling mga proyekto ang nauunawaan ang ekonomiks ng pagbibigay ng AI services at kung aling mga proyekto ang pangunahing nagtatabi sa isang sikat na narsin.
Maaari bang makatulong ang Decentralized AI?
May tunay na pagkakataon ang mga decentralizadong network ng pagpapatakbo kapag ang sentralizadong kapasidad ay mahal o mahirap ma-access. Maaari nilang i-aggregate ang mga idle na GPU, i-connect ang mas maliit mga customer sa mga lokal na operator, at ibigay ang mga alternatibo sa mga pangmatagalang kontrata sa mga pangunahing cloud platform. Maaaring tumulong ang mga token incentive upang tarikin ang mga computing resources at i-coordinate ang mga cross-border na pagbabayad.
Maaaring maging lalong kapaki-pakinabang ang mga network na ito para sa inference, model serving, rendering, data processing at iba pang mga workload na maaaring hatiin sa iba’t ibang provider. Kung tataas ang mga optical shortages ang gastos ng mga hyperscaler o magpapabagal sa pagtatayo ng mga bagong data center, maaaring mas handa ang mga customer na subukan ang mga alternatibong pinagkukunan ng computing capacity.
Gayunpaman, ang mga decentralizadong network ay hindi makakapalit nang buo sa mga hyperscale cluster. Ang pag-train sa mga frontier model ay nangangailangan ng mga accelerator na may malapit na pag-sync, napakataas na bandwidth at napakababang latency. Ang isang geographically distributed na koleksyon ng consumer GPUs ay hindi madaling muling makuha ang performance ng isang purpose-built cluster na konektado sa advanced na InfiniBand o Ethernet fabrics.
Ang pinakamalakas na mga decentralizadong proyekto ay ang mga ito na pumipili ng mga workload na kompatibulo sa kanilang istruktura kaysa mag-claim na palitan ang bawat sentralizadong provider. Ang decentralization ay maaaring mapabuti ang pag-access sa merkado at paggamit ng hardware, ngunit hindi ito maaaring alisin ang mga pisikal na limitasyon ng bandwidth, enerhiya, kumpiyansa at distansya.
Ano ang Kahulugan ng Kakulangan para sa Bitcoin
Ang bitcoin ay mas malayo pa sa supply chain ng InP. Ang kanyang seguridad ay nakadepende sa pangunahin sa ASIC mining hardware at kuryente kaysa sa mga high-speed optical network na ginagamit para sa advanced AI training. Kaya, hindi malamang na maging direktang driver ang kakulangan sa pagtatangkilik, ekonomiks ng mining, o network activity ng bitcoin.
Mas malapit na ugnayan ay ang market sentiment. Ang kapital expenditure ng AI ay naging mahalaga sa kita at pagpapahalaga ng sektor ng teknolohiya. Kung ang networking bottlenecks ay magdudulot ng pagkakaltas sa kita ng data-center o pagbaba sa inaasahang return sa investmeng AI, maaaring mabawasan ang mga tech stock at mabawasan ang mas malawak na pangangailangan para sa risk assets. Maaaring maapektuhan ang bitcoin kapag itransaksyon ng mga investor ito bilang isang high-volatility asset sa parehong liquidity environment.
Posible rin ang mas positibong resulta. Maaaring mag-trigger ang mga limitasyon sa suplay ng karagdagang pag-invest, pagpapalawak ng paggawa at suporta ng gobyerno nang hindi makapagpabagal nang malaki sa pagbuo ng AI. Sa skenaryong iyon, magpapatibay ang pangyayari sa mahabang panahon na siklo ng imprastruktura. Mas mahalaga pa rin ang mga antas ng interes, global na likwididad, mga paggalaw ng ETF, regulasyon at demand na espesipiko sa crypto sa bitcoin kaysa sa presyo ng mga komponenteng InP.
Ano ang dapat subaybayan ng mga investor sunod
Dapat subukin ang kuwento ng kakulangan batay sa operasyonal na data kaysa paulit-ulit ito bilang slogan. Kailangan ng mga investor ebidensya na patuloy na mas mataas ang demand kaysa sa suplay, na patuloy ang pag-unlad ng mga bagong pabrika, at na handa ang mga customer na magbayad ng sapat para sa mga manunufactura upang makamit ang mga atraktibong kita.
Sa isang bullish na skenario, dumating ang bagong kapasidad habang patuloy ang demand para sa AI, na nagpapahintulot sa mga supplier ng optical na palakasin ang output nang hindi nasasira ang presyo. Ang base case ay may patuloy na kakulangan, paulit-ulat na pagpapalawak, at pagbibigay-prioridad sa mga pinakamalalaking kliyente. Ang bearish na skenario ay magkakaroon ng pagkakalat ng mga proyekto ng data center kasama ang mas mahinang paggastos para sa AI, na nagiisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang nag-iisang Nag-iiwan sa mga kliyente ng mas mababaw na return at sa mga supplier ng mga mahal na obligasyon sa pagpapalawak.
Hindi ang desisibong tanong kung tataas ang demand para sa optical connectivity. Ito ay kung makakapag-expand ba ang sapat na suplay nang sapat na mabilis upang maiwasan ang pagiging materyal na limitasyon ng networking sa pag-deploy ng AI.
Ang AI Boom ay ngayon ay isang Full-Stack Race
Ang kakulangan sa InP ay nagbabago kung paano dapat tingnan ng mga investor ang infrastruktura ng artificial intelligence. Ang unang yugto ng pag-unlad ay nakatuon sa mga processor. Ang susunod na yugto ay nakasalalay sa buong sistema: memorya, packaging, networking, laser, fiber, kuryente, pagpapalamig at software. Ang kahinaan sa anumang isang layer ay maaaring bawasan ang halaga ng paggastos sa lahat ng iba pang mga ito.
Para sa mga investor sa crypto, hindi ito isang garantisadong pagtaas ng AI-token o direktang pag-sabog ng bitcoin. Ito ay isang paalala na ang mga digital na merkado ay nakasalalay sa huli sa mga pisikal na sistema. Ang mga proyekto na may totoong gumagamit, epektibong pagkakaloob ng mga yaman at kredibleng mga estratehiya sa imprastruktura ay maaaring makakuha ng kahalagahan, habang ang mga token na suportado lamang ng malawak na mga kuwento tungkol sa AI ay maaaring magdusa upang patunayan ang kanilang halaga. Ang susunod na yugto ng pag-usbong ng AI ay maaaring matukoy hindi lamang kung sino ang may pinakamahusay na mga chip, kundi kung sino ang makakakonekta, magpapagana at magpapatakbo nito sa malawak.
|
Ipinagdiriwang ng KuCoin ang kanyang 9th anniversary sa pamamagitan ng isang espesyal na kampanya sa platform na puno ng eksklusibong reward, trading activities, at limitadong panahon na mga tawag. Huwag mawala ang pagkakataon na makilahok at mag-enjoy ng mga benepisyo habang ipinagdiriwang ng exchange ang siyam na taon ng paglago at inobasyon. Bisitahin ang opisyal na pahina ng kampanya ngayon:
|
Madalit na Tanong
Ginagamit ba ang indium phosphide sa loob ng NVIDIA GPUs?
Hindi ang InP ang pangunahing materyal na ginagamit sa mga logic circuit sa loob ng NVIDIA GPUs. Ang mga processor na ito ay pangunahing ginagawa gamit ang advanced na silicon process. Ang InP ay may kinalaman sa mga optical component na naglalakbay ng data sa pagitan ng mga accelerator, switch, at mga lokasyon ng data center.
Magkakaroon ba ng direkta epekto ang kakulangan sa karaniwang pagmimina ng bitcoin?
Dapat limitahan ang direkta epekto. Kailangan ng mga mining farm ng bitcoin ang networking equipment, ngunit hindi kailangan ng parehong malapit na sinchronisadong, ultra-high-bandwidth na koneksyon na ginagamit sa mga frontier AI training cluster. Mas malaki ang eksposur ng mga negosyo na nagpapatakbo ng mga malalaking GPU facility at crypto-based computing marketplaces.
Maaari bang maging mas mahal ang cloud-based na mga serbisyo ng AI?
Mas mataas na gastos sa optikal at networking ay maaaring magtaas ng kabuuang gastos sa pag-deploy ng AI infrastructure. Kung magbabayag nang higit ang mga customer ay nakadepende sa kompetisyon, paggamit, mga kontrata sa pagbili at amount ng karagdagang gastos na hinawakan ng cloud providers. Maaaring lumitaw ang pagtaas ng presyo sa mga limitadong serbisyo nang hindi mag-apekto nang pantay sa bawat AI product.
Ano ang mga sektor ng crypto na may pinakamalaking eksposur?
Ang decentralized physical infrastructure, GPU marketplaces, AI inference networks at ang tokenized cloud-computing platforms ay may pinakamalinaw na ugnayan. Ang payment tokens, decentralized exchanges at karamihan sa Layer 1 networks ay mas kaunti ang direkta nitong eksposur kung hindi sila malaki ang nakabatay sa AI narrative.
Maaari ba ang mga kumpanya na muli nang disenyo ang mga optikal na sistema upang gamitin ang mas kaunting laser?
Ang mga pagpapabuti sa disenyo ay maaaring magbawas sa bilang ng mga komponente o magbigay-daan para mas epektibong pagbahagi ng mga mapagkukunan ng liwanag. Ang co-packaged optics at external laser arrays ay mga halimbawa ng pag-unlad na ito. Gayunpaman, ang mga arkitekturang ito ay kailangan pa rin ng mga kwalipikadong laser at nagdudulot ng kanilang sariling mga hamon sa paggawa, pagsubok, at kumpiyansa.
Paano malalaman ng mga investor kung kailan ay nagpapababa na ang kakulangan?
Ang ebidensya ay kasama ang mas maikling oras ng pagpapadala, matatag o bumababa ang presyo ng substrate, mas mataas na volume ng komersyal na pagpapadala, mas mainam na yield sa paggawa, at mas hindi na urgente ang pagrereserba ng kapasidad. Sapat na ang mga pahayag ng pabrika; dapat tingnan ng mga investor ang kwalipikadong produksyon at pagpapadala sa mga customer.
Maaari bang solusyunan ng mga alternatibong supplier ang problema nang mabilis?
Ang pagdaragdag ng mga supplier ay maaaring mapabuti ang kakayahang makatugon, ngunit ang pagpapakilala ay nangangailangan ng oras. Dapat i-verify ng mga customer na ang mga bagong materyales at device ay sumusunod sa mahigpit na mga pamantayan sa performance at reliability. Kaya ang bagong kakayahan sa paggawa ay maaaring umiiral nang ilang panahon bago ito magbigay ng makabuluhang kontribusyon sa malalaking deployment ng data center.
Sasabihin ba na ang kakulangan sa InP ay magtatagal ng mga taon?
Ang eksaktong haba ay nananatiling hindi tiyak. Ang mga kasunduan sa pagkakasuplay na umaabot hanggang sa susunod na dekada at ang kasalukuyang mga plano sa pagpapalawak ng pabrika ay nagpapakita na ang mga kumpanya ay umaasa na mananatiling mahalaga ang seguridad sa suplay bilang estratehikong prioridad. Maaaring mabawasan ang hindi pagkakapantay nang mas maaga kung ang mas malalaking wafers ay mapapabilis ang output, mas maraming supplier ang makakapag-qualify, o mabawasan ang paggastos sa infrastruktura ng AI.
Disclaimer: Ang nilalaman na ito ay para sa mga layuning impormasyonal lamang at hindi nagtataglay ng abiso sa pag-invest. Ang pag-invest sa cryptocurrency ay may panganib. Mangyaring gawin ang inyong sariling pag-aaral (DYOR).
Disclaimer: AI technology ang ginamit sa pag-translate ng page na ito para sa convenience mo. Para sa pinaka-accurate na impormasyon, mag-refer sa original na English version.