Aceste 5 companii câștigă din AI, dar altfel decât prin cipuri
Când se spune investiție în AI, majoritatea oamenilor se gândesc la Nvidia și GPU-urile sale. Însă în jurul fiecărui cluster AI se formează un lanț de furnizori fără de care centrul de date nu ar funcționa. Cineva trebuie să interconecteze mii de cipuri, să asigure cantități uriașe de electricitate, să evacueze căldura generată și să livreze serverele. Boom-ul AI nu se bazează doar pe cipuri, ci pe întreaga infrastructură din jurul lor.
Puncte cheie
Mai importantă decât cine produce cel mai rapid cip este economia restului lanțului, adică unde anume în procesul de construire a infrastructurii AI se generează profit și cât de sustenabil este acesta. Cele cinci companii selectate ocupă fiecare o parte diferită a acestui lanț: Arista Networks $ANET în stratul de rețea, Vertiv $VRT în alimentare și răcire, Synopsys $SNPS în proiectarea cipurilor, Amphenol $APH în conectivitate și Jabil $JBL în producție. Niciuna nu produce cipuri AI. Totuși, toate câștigă de pe urma creșterii lor, dar în moduri foarte diferite și cu o calitate a afacerii foarte diferită.
Stack-ul de infrastructură AI pe scurt
Înainte să analizăm fiecare companie, este util să împărțim întregul lanț în straturi. Fiecare cluster AI nou, fie că este construit de Microsoft $MSFT, Meta $META sau un jucător de cloud mai mic, are nevoie de aproximativ același lucru: rețea de mare viteză între servere, suficientă electricitate și răcire pentru zeci de kilowați pe un singur rack, milioane de conectori și conexiuni de cabluri, software sofisticat pentru proiectarea cipurilor în sine și, în final, producția fizică și asamblarea serverelor.
Companie | Parte a infrastructurii AI | Ce vinde | Cum crește AI cererea |
|---|---|---|---|
Arista Networks | Stratul de rețea | Switch-uri Ethernet, software de rețea EOS | Clusterele GPU au nevoie de interconectare extrem de rapidă și fiabilă între mii de cipuri |
Vertiv | Alimentare și răcire | Sisteme UPS, răcire cu lichid, management al energiei | Cipurile AI mai puternice consumă mai multă energie și generează mai multă căldură pe rack |
Synopsys | Proiectarea cipurilor | Software EDA pentru proiectarea și verificarea cipurilor | Complexitatea cipurilor AI crește exponențial cerințele pentru instrumentele de proiectare |
Amphenol | Conectivitate | Conectori, ansambluri de cabluri, conexiuni optice | Mai multe GPU-uri pe server înseamnă mai multe conexiuni de date și alimentare |
Jabil | Producție | Producție contractată de servere și infrastructură de centre de date | Hiperscalerii au nevoie de capacitate de producție externă pentru scalare rapidă |
Nu este vorba despre faptul că aceste companii ar fi o alternativă inferioară la investiția în Nvidia. Fiecare are o sensibilitate diferită la capex-ul AI, un moat diferit și o evaluare diferită, iar tocmai acesta este motivul pentru care merită o analiză separată.