Teh 5 podjetij služi z umetno inteligenco, a drugače kot s čipi
Ko slišimo za naložbe v umetno inteligenco, večina ljudi pomisli na Nvidio in njene grafične procesorje. A okoli vsakega grozda umetne inteligence nastaja veriga dobaviteljev, brez katerih podatkovno središče ne bi delovalo. Nekdo mora povezati tisoče čipov, zagotoviti ogromno električne energije, odvesti nastalo toploto in dobaviti strežnike. Razcvet umetne inteligence tako ne temelji le na čipih, ampak na vsej infrastrukturi okoli njih.
Ključne točke
Pomembnejše vprašanje od tega, kdo izdeluje najhitrejši čip, je ekonomika preostalega dela verige, torej kje natančno v procesu gradnje infrastrukture umetne inteligence nastaja dobiček in kako vzdržen ta dobiček je. Pet izbranih podjetij sedi vsako v drugem delu te verige: Arista Networks $ANET v omrežni plasti, Vertiv $VRT pri napajanju in hlajenju, Synopsys $SNPS pri načrtovanju čipov, Amphenol $APH pri povezljivosti in Jabil $JBL v proizvodnji. Nobeno od njih ne izdeluje čipa za umetno inteligenco. Vsa pa kljub temu služijo na njihovi rasti, le zelo različno in z zelo različno kakovostjo poslovanja.
Infrastrukturni sklad umetne inteligence na kratko
Preden se posvetimo posameznim podjetjem, je koristno celotno verigo razdeliti na plasti. Vsak nov grozd umetne inteligence, pa naj ga gradi Microsoft $MSFT, Meta $META ali manjši ponudnik oblaka, potrebuje približno isto: visokohitrostno omrežje med strežniki, dovolj elektrike in hlajenja za več deset kilovatov na eno omaro, milijone priključkov in kabelskih povezav, prefinjeno programsko opremo za načrtovanje samih čipov ter nazadnje fizično izdelavo in sestavljanje strežnikov.
Podjetje | Del infrastrukture umetne inteligence | Kaj prodaja | Kako umetna inteligenca povečuje povpraševanje |
|---|---|---|---|
Arista Networks | Omrežna plast | Ethernetna stikala, omrežna programska oprema EOS | Grozdi grafičnih procesorjev potrebujejo izjemno hitre in zanesljive povezave med tisoči čipov |
Vertiv | Napajanje in hlajenje | Sistemi UPS, tekočinsko hlajenje, upravljanje napajanja | Zmogljivejši čipi za umetno inteligenco porabijo več energije in ustvarijo več toplote na eno omaro |
Synopsys | Načrtovanje čipov | Programska oprema EDA za načrtovanje in preverjanje čipov | Kompleksnost čipov za umetno inteligenco eksponentno zvišuje zahteve po orodjih za načrtovanje |
Amphenol | Povezljivost | Priključki, kabelski snopi, optične povezave | Več grafičnih procesorjev na strežnik pomeni več podatkovnih in napajalnih povezav |
Jabil | Proizvodnja | Pogodbena proizvodnja strežnikov in infrastrukture podatkovnih središč | Hiperskalarji potrebujejo zunanje proizvodne zmogljivosti za hitro širjenje |
Pri tem ne gre za to, da bi bila ta podjetja nekakšna podrejena alternativa naložbi v Nvidio. Vsako od njih ima drugačno občutljivost na kapitalske izdatke za umetno inteligenco, drugačen zaščitni jarek in drugačno vrednotenje, prav to pa je razlog, da si zaslužijo samostojno analizo.