AI pożera światłowody — nadchodzą podwyżki i niedobory infrastruktury optycznej

Rewolucja sztucznej inteligencji wywołała nieoczekiwany kryzys na rynku technologicznym. Podczas gdy uwaga koncentruje się na niedoborach GPU i pamięci HBM, w cieniu rozgrywa się dramatyczna sytuacja w branży optycznej. Jak wynika z najnowszego raportu Spider's Web, sztuczna inteligencja zaczęła „pożerać” światłowody i całą infrastrukturę optyczną w tempie, którego nikt nie przewidział.

Weterani branży optycznej przyznają otwarcie, że popyt jest tak bardzo ponad możliwościami całej branży, iż brakuje dosłownie wszystkiego — od światłowodów i laserów po transceivery i wyspecjalizowane płytki PCB.

Kluczowe wnioski

• Corning zwiększa moce produkcyjne w USA dziesięciokrotnie po wieloletniej umowie z Nvidia, a Fujikura inwestuje 300 mld jenów w potrojenie produkcji światłowodów.
• Tempo ewolucji transceiverów dramatycznie przyspieszyło — przejście z 400G na 800G i 1.6T zajęło mniej niż rok, podczas gdy wcześniej 100G potrzebowało ponad pięciu lat na ustabilizowanie.
• Jeden z producentów transceiverów otrzymał prognozę zamówień do 2028 roku odpowiadającą mocy dwudziestu nowych linii produkcyjnych, mając obecnie tylko trzy.
• Chińskie firmy optyczne notują wzrosty przychodów i zysków rzędu kilkuset procent od 2022 roku, kiedy ChatGPT wywołał globalną gorączkę AI.
• Ograniczenia eksportowe Chin na ind i inne surowce strategiczne dodatkowo komplikują sytuację w łańcuchu dostaw indowego fosforku (InP).

Światłowody — od oczywistości do deficytu

Przez lata światłowody traktowane były jak oczywista infrastruktura, która po prostu „jest”. Dziś sytuacja diametralnie się zmieniła — producenci mówią wprost o braku wolnych mocy, a najwięksi klienci z sektora AI zarezerwowali całą produkcję na lata do przodu.

Skala inwestycji najlepiej obrazuje dramaturgię sytuacji. Corning, jeden z globalnych liderów, podjął decyzję o dziesięciokrotnym zwiększeniu mocy produkcyjnych w Stanach Zjednoczonych. Fujikura z kolei przeznaczyła astronomiczną kwotę 300 miliardów jenów na potrojenie swojej produkcji. Jak zauważają eksperci, takich ruchów nie wykonuje się w stabilnej branży — to oznaki eksplozji popytu na niespotykaną dotąd skalę.

Transceivery i lasery — wąskie gardło infrastruktury

Transceivery, te niepozorne moduły przypominające pendrive'y, stały się krwiobiegiem nowoczesnych centrów danych. Bez nich serwery nie mogą wymieniać danych z prędkością wymaganą przez aplikacje AI. A sztuczna inteligencja potrzebuje prędkości jak sportowe auto potrzebuje paliwa.

Tempo zmian w tej dziedzinie jest wprost absurdalne. Podczas gdy wcześniej przejście na nowy standard, jak 100G, zajmowało branży ponad pięć lat, obecnie przeskok z 400G na 800G i 1.6T został zrealizowany w mniej niż rok. To pokazuje skalę presji generowanej przez nowe modele AI.

Sytuację dodatkowo komplikują problemy z laserami i podłożami z indowego fosforku (InP). Transceivery potrzebują laserów, lasery wymagają podłoży InP, a indowy fosforek zaczyna brakować podobnie jak krzem w czasach pandemicznego boomu technologicznego. Do tego dochodzą ograniczenia eksportowe wprowadzone przez Chiny na ind i inne surowce strategiczne.

Chińska dominacja i przyszłość rynku

W tle całego zamieszania rośnie potęga Chin, które zbudowały kompletny ekosystem optyczny — od włókien przez moduły po lasery. Brakuje im jedynie procesorów, które nadal pochodzą ze Stanów Zjednoczonych, ale w dziedzinie optyki Chiny stały się hegemonem.

Najlepszym dowodem tej dominacji są wyniki finansowe. Chińskie firmy optyczne notują wzrosty przychodów i zysków rzędu kilkuset procent od 2022 roku, czyli od momentu premiery ChatGPT i wybuchu globalnej gorączki AI. To nie są normalne wykresy wzrostu, lecz pionowe ściany.

Nawet pozornie drugorzędne elementy, jak płytki PCB wykorzystywane do montażu transceiverów, stają się problemem. Segment mSAP, wcześniej niszowy, rozgrzał się do tego stopnia, że wchodzą do niego firmy, które nigdy wcześniej nie produkowały takich płytek.

Sytuacja z optyką przypomina kryzys GPU sprzed kilku lat — świat nagle odkrył, że nie posiada wystarczających mocy obliczeniowych. Teraz okazuje się, że nie ma też wystarczającej ilości światła, a dokładniej: światłowodów, laserów, podłoży InP i specjalistów potrafiących to wszystko projektować oraz testować.