外部ソースによると、AIハードウェアブームはGPUからより広いインフラに拡大しています。 コンピューティングの需要が高まり続けるにつれて、電力、熱分散、メモリ、ネットワーク機器、データセンターの容量は、AI業界チェーンのより見える部分になっています。

ワイダでは、AI資本支出のラウンドの中心を残しています。 本記事では、金融年度第1四半期のデータセンター運用から75.2億ドルに相当する所得が前年度に92パーセント増加したと述べています。 国際的なエネルギー機関は、2025年に約485 TWhから2030年に約950 TWhにグローバルデータセンターの電力が上昇すると予測し、コンピューティング電力の拡大は、インフラストラクチャのキャリング能力によってますます制約されることを示しています。

電源が限られる場合があります。

記事によると、単にAIサーバーの数を増やすだけで、コンピューティングパワーの可用性の問題は解決しません。 データセンターが十分な電力を持っていない場合、新しい機器を解放するのは困難です。 その結果、電源装置、冷凍システム、現場の発電プログラムがAI拡張の直接受益者であると見なされます。

たとえば、Veltivは、高密度データセンター用の電源および熱管理機器を提供しています。Bloom Energyは、オンサイト燃料電池発電プログラムを提供し、限られたグリッド容量でエリアが増えています。

記憶価格のエスカレーション システム費用

電気に加えて、メモリ価格の上昇は別の信号として見られました。 この記事では、メモリコストが上昇するにつれて、システムの価格が上昇すると言及しています。 これは、インフラボトルネックが固定されていないことを意味し、リンク間でシフトし、さらにサーバー構築のコストに影響を与える可能性があります。

この観点から、AIは単一のチップ会社から、より完全なインフラチェーンへと移行しています。 電力、熱分散、記憶および部屋の容量の圧力を緩和できる人は、次のフェーズで市場の注目を集める可能性が高いです。

速度だけではありません。

記事によると、AIインフラ会社を比較するときは、収入の成長だけでなく、評価レベルを組み合わせることも重要である。 与えられた単純化された方法の1つは、市場レートによって予想される成長率を分割し、各パーセンテージポイントの増加のために支払った投資家の量を確認することです。

  • 40%増 ÷ 40倍増、1.0分割
  • 25% 成長 ÷ 20 回利益、1.25
  • 高いスコア、単位成長のためのコストを下げる

また、AI の s 関連の収入増加、無料のキャッシュフロー、顧客濃度、資本支出の需要、および企業がインフラボトルネックにあるかどうかについても、観察の焦点であることを言及しました。

全体的に、外部ソースは、WeidarがAIコンピューティングシステムの中心に残っていると信じますが、次のフェーズはGPUメーカーに限定されません。 データセンター、電力、熱分散、メモリ、ネットワーク、部屋の容量の拡大により、AI投資の物語のより重要なコンポーネントになります。