핵심 요약

칩이 아닌 광섬유(Optical fiber), 커넥터(Connectors), 그리고 라우팅 시스템(Routing systems)이 AI 인프라 투자의 중요하면서도 과소평가된 계층으로 떠오르고 있습니다.

Amphenol, Corning, Ciena는 최근 각각 수익 추정치를 상회했으며, 데이터 센터 확장과 관련된 주요 하이퍼스케일러(Hyperscaler) 계약을 확보했습니다.

애널리스트 Lucas Downey는 주가 모멘텀이 아닌 수익 추정치 수정(Earnings estimate revisions)이 광학 네트워킹(Optical networking) 주식에서 기회를 식별하는 핵심 신호라고 주장합니다.

AI 구축에 관한 논의는 대개 칩(Chips)에서 시작해서 칩으로 끝나는 경향이 있습니다. 하지만 현재 조용히 수십억 달러 규모의 다년 계약을 따내고 있는 기업들은 반도체를 만드는 곳이 아닙니다. 이들은 전체 데이터 센터 생태계를 하나로 묶어주는 유리(Glass), 커넥터, 그리고 라우팅 시스템을 만들고 있습니다.

TradeSmith의 Lucas Downey는 AI 인프라 스택을 다섯 가지의 별도 계층으로 보고 있습니다: 부지 및 사이트 개발(Land and site development), 전력(Power), 냉각(Cooling), 컴퓨팅(Compute) 및 메모리(Memory), 그리고 마지막으로 네트워킹 및 연결성(Networking and connectivity)입니다.

그가 주목하고 있는 부분은 마지막 계층인 광섬유(Fiber), 광학(Optics), 그리고 고속 상호 연결(High-speed interconnects)이며, 이 분야에서 애널리스트들이 여전히 뒤처져 있다고 믿습니다.

구리(Copper)에서 유리(Glass)로의 전환

이 분야의 수요를 견인하는 전환은 명확합니다. 데이터 센터가 구리 배선(Copper wiring)에서 벗어나 유리와 광섬유로 만들어진 광학 링크(Optical links)로 이동하고 있다는 점입니다. 광학 연결은 빛의 속도로 데이터를 전송하며, 구리보다 열을 적게 발생시키고 냉각 비용을 절감합니다.

대규모 AI 워크로드를 실행하는 하이퍼스케일러들에게 이러한 효율성 이점은 빠르게 누적됩니다.

Downey는 전 세계 AI 인프라 자본 지출(Capital expenditure)이 1조 달러에 육박할 것으로 추정합니다. 광학 네트워킹 부문만 해도 공급 병목 현상(Supply bottlenecks)—수요를 충족할 부품이 부족한 현상—을 겪고 있으며, 이는 바로 규모를 확장할 수 있는 역량을 갖춘 기존 제조업체들에게 보상을 주는 전형적인 제약 조건입니다.

Amphenol: 모든 랙(Rack)의 핵심인 커넥터

Downey가 가장 먼저 언급하는 이름은 Amphenol Corporation (NYSE: APH)으로, 세계 최대의 전자 커넥터(electronic connectors) 및 상호 연결 시스템(interconnect systems) 제조업체 중 하나입니다. Amphenol은 레이저나 칩을 만드는 것이 아니라, 데이터 센터 내부의 모든 구성 요소인 랙(racks), 서버(servers), 어셈블리(assemblies) 사이의 물리적 연결을 만듭니다. 고속 AI 워크로드(workloads)에서는 매 나노초(nanosecond)의 지연 시간(latency)이 중요하며, 모든 연결이 결정적인 역할을 합니다.