推論は、静かに次の「1兆ドル規模」のサプライチェーン物語になりつつあります。2023年には推論がAI計算需要の約30%でした。2030年には75%に達すると見込まれています。あらゆるチャットボット、コーディング支援、検索エンジン、そしてエージェントは、実時間で応答するために常に計算能力が必要になります。

この変化は、インフラの全スタックを変えます。

$AVGOは恩恵を受けます。カスタムAIチップは、2023年のAIサーバー出荷の24%から、2030年にはほぼ40%へと成長すると見込まれているためです。Marvellはネットワーク面を担います。AIクラスターには、数千ものチップ間でデータを移動させるための高速な光接続が必要です。

CoherentとLumentumは、より高速でデータを光ファイバー経由で伝送するためのトランシーバーとレーザーを供給します。Celesticaは、クラウドおよびAI顧客向けの実際のサーバー、ラック、ネットワークシステムを構築します。

Vertivは、熱の課題を扱います。AIラックのパワーが増すにつれて、空冷ではうまく機能しなくなり、液冷や熱管理への需要が高まります。

EatonとSchneider Electricは、スイッチギア、電力配電、変圧器、バックアップシステムなどの電気インフラを供給します。Quanta Servicesは、AIキャンパスを送電網につなぐ送電線を構築します。

メモリもまた別のボトルネックです。推論ではモデルを常にロードした状態にして即座に応答する必要があり、$MU、SanDisk、SK Hynix、Samsungによる高帯域幅メモリへの需要を支えます。

推論は単なるソフトウェアの話ではありません。物理インフラ需要の第2の波を生み出しており、サプライチェーンはすでにそれを価格に織り込んでいます。