AI向け光通信需要がInP生産能力を巡る競争を加速、新工場でも当面の逼迫は解消されず
Google Newsは7月31日、インジウムリンの生産能力がAIインフラ競争における新たな戦場になっているという注目すべき主張を取り上げた。元記事は、厳しい製造採算性と長い認定サイクルにもかかわらず、生産拡大を急ぐサプライチェーンを描いている。
タイミングは重要だ。Nvidiaは2026年3月、CoherentとLumentumに対し、それぞれ20億ドルを投資すると発表した。これには購入コミットメントと将来のレーザー生産能力に関する権利も含まれる。こうした合意により、光学部品は代替可能なコンポーネント群というより、戦略的インフラに近い存在となった。
対立の構図は、単にCoherent対Lumentumではない。認定済みInPレーザーに対する足元の需要と、それを信頼性高く製造するために必要な時間とのせめぎ合いである。新工場は迅速に資本を呼び込めるが、材料科学、歩留まり改善、デバイス認定に要する時間をプレスリリースだけで短縮することはできない。
この違いは半導体バリューチェーンを再構築している。AIアクセラレーターが依然として大半の注目を集める一方、その稼働率はチップ、ラック、建屋の間でデータを移動できるかどうかに左右される。クラスター規模が拡大するほど、光学部品は導入済みコンピュートのどれだけを一体として協調稼働させられるかを決定する。
その結果、基板やエピタキシャルウエハーから、レーザー、ファウンドリー、パッケージング、テスト、光モジュールまでを含む生産能力競争が広がっている。各層は足並みをそろえて拡大しなければならない。どこか一層でも欠ければ、その先のすべてが制約される。
InP競争は予測段階から工場へのコミットメントへ移行した
構造的な変化を示す最も強い証拠は市場予測ではない。将来の光学部品生産能力に直接結び付けられている資本の規模である。
3月2日、NvidiaはCoherentとLumentumの両社との複数年契約を発表した。各サプライヤーには、研究、事業運営、米国内の追加製造を支援する20億ドルの投資が計画されている。
この契約は出資にとどまらない。Nvidiaは購入コミットメントと将来の生産能力へのアクセスを確保したと、同社のLumentumとの提携は説明している。この構造は、新たなAIシステムが量産に入る時点で、認定済みレーザーの供給が維持されるかどうかへの懸念を示している。
Nvidiaは同様のCoherentとの契約も締結した。Coherentは材料、レーザー、トランシーバー、その他のフォトニクス部品を供給しており、光学スタックの複数層にまたがる事業機会を持つ。
これらの投資は、通常の顧客とサプライヤーの関係を変える。大手システムベンダーが上流の生産能力拡張に資金を供給し、その結果生まれる生産品へのアクセスを確保しているからだ。これは、メモリー、先端パッケージング、半導体ファウンドリーにおける戦略的調達に似ている。
Coherentはすでに、テキサス州シャーマンとスウェーデンのヤルフェッラで、6インチInP製造能力を確立している。6インチウエハーは3インチウエハーより大幅に表面積が大きく、1回の製造サイクルで生産できる可能性のあるデバイス数も増える。
ただし、ウエハー径だけで実際に利用可能な生産量は決まらない。欠陥密度、プロセス均一性、デバイス歩留まり、テスト、顧客認定が、各ウエハーから何個の販売可能なレーザーが生まれるかを左右する。
Coherentは5月、年末までに社内のInP生産量を倍増させ、その後2027年中にさらに2倍超へ拡大する見通しを示した。同社の投資家向け資料では、6インチの歩留まりが3インチラインの歩留まりを上回ったとも述べられている。
これらはあくまで企業が報告した業績指標である。それでも、投資家や顧客が拡張計画を評価するための測定可能なスケジュールを提供している。
Lumentumは、生産能力拡大の一部で異なる道を選んだ。同社は3月、ノースカロライナ州グリーンズボロにある24万平方フィートの稼働中施設をQorvoから取得した。
この拠点は、連続波および超高出力InPレーザーの製造へ転換される。Lumentumは、同社の製造計画によれば、2028年半ばに生産立ち上げを見込んでいる。
この日程は中心的な緊張関係を浮き彫りにする。顧客は今、生産能力を予約している一方で、大規模な新供給源の立ち上げにはおよそ2年を要する。その間、市場は既存施設と段階的な拡張に頼らざるを得ない。
競争はさらに上流にも及ぶ。JX Advanced Metalsは、InP基板の生産能力に4年間で最大1,200億円を投資する計画を発表した。IQEとTower Semiconductorは、AIデータセンター接続向けInPエピタキシャルウエハーを対象とする複数年契約を締結した。
エピタキシャルウエハーには、後にレーザーや検出器となる半導体層が精密に成長されている。これらの層を一貫して生産するには、特殊な装置、レシピ、プロセス制御が必要となる。
IQEの供給契約には、サプライヤーと顧客の双方によるコミットメントが含まれる。これは、後で部品価格を交渉することと同じくらい、今、信頼できる投入量を確保することが重要であることを示唆している。
したがってGoogle Newsの見出しは、スポンサー記事の一部の主張には慎重さが必要だとしても、実際の傾向を捉えていた。資本、購入コミットメント、工場の稼働予定はいずれも同じ方向を示している。
AIネットワークがレーザーをクリティカルパスへ押し上げる理由
ネットワークによってデータや同期トラフィックを待たされる場合、AIアクセラレーターは約束された性能を発揮できない。
従来のクラウドサーバーは、多くの場合、多数の独立したジョブを処理する。大規模AIトレーニングシステムは、数千台のアクセラレーターが単一のワークロードで協調するため、挙動が異なる。これらはモデルパラメーター、活性化値、制御データを繰り返し交換する。
そのため、インターコネクトファブリックはコンピューティングマシンの一部となる。リンクが不安定になったり混雑したりすると、コストはその接続単体にとどまらない。分散処理が不足した情報を待つ間、高価なアクセラレーターがアイドル状態のままになる可能性がある。
銅線接続は低コストで運用にもなじみがあるため、短距離では依然として魅力的だ。しかし、速度と距離が増すにつれて電気信号の品質は低下する。設計者はその損失を補うため、電力消費の大きい回路を追加しなければならない。
光通信は、ファイバー内を光として情報を伝送する。同じような電気チャネル損失なしに、長距離と高帯域幅をサポートできる。この利点は、アクセラレーターがラック、列、データホールをまたいで分散するほど大きくなる。
現在のAIネットワークには複数の接続領域がある。スケールアップ接続はアクセラレーターを緊密に協調するコンピューティングシステムへ結び付ける。スケールアウトネットワークはより大きなサーバー群を接続し、スケールアクロス接続はキャンパスや地理的に離れた施設を結ぶ。
光トランシーバーはすでに多くのスケールアウト接続で主流となっている。トランシーバーは電気信号を光信号に変換してファイバー経由で送信し、宛先で再び電気信号へ変換する。
業界では現在、光学系をスイッチングシリコンやコンピューティングシリコンにどこまで近づけるべきかが議論されている。プラガブルトランシーバーはスイッチのフェースプレートに配置される。ニアパッケージドオプティクスは光エンジンをスイッチチップの近くに置き、電気配線長を短縮する。
コパッケージドオプティクスは、しばしばCPOと略され、光エンジンをスイッチまたはアクセラレーターのパッケージの隣に配置する。これにより電気損失と消費電力を削減できるが、保守性と製造面で難しい課題も生じる。
InPがこうした設計全体で重要なのは、直接遷移型バンドギャップを持つ半導体だからである。この性質により、通信レーザーで用いられる光の生成に適している。シリコンは光構造の製造や光のルーティングには優れるが、光を効率的に生成することはできない。
これにより、InPとシリコンフォトニクスは補完的な関係となる。シリコンは光信号を導波、変調、処理できる一方、InPデバイスはレーザー光源を提供する。
正確な役割分担はアーキテクチャーによって異なる。一部のトランシーバーは、レーザーと変調器を組み合わせたEMLとして知られる電界吸収変調レーザーを使用する。これに対し、多くのシリコンフォトニクスシステムは外部連続波レーザーに依存する。
つまり、シリコンフォトニクスがInP需要を自動的に排除するわけではない。多くの場合、システム内におけるInP部品の配置を変えるだけである。
Coherentは、同社の6インチプラットフォームがEML、連続波レーザー、フォトディテクターを生産できることを実証している。業界が単一の普遍的な光アーキテクチャーを選定していないため、この柔軟性は重要である。
同じ不確実性が、幅広い製造能力の魅力を高めている。プラガブルモジュールと外部レーザーCPOシステムの両方に対応できるサプライヤーは、アーキテクチャーの移行をまたいで需要を追随できる。
これがNvidiaのコミットメントが重要である理由だ。これは特定の世代のトランシーバーに絞った投資ではない。複数の可能なシステム設計を支えられるフォトニクス製造能力へのアクセスを確保するものだ。
AIインフラの購入者にとって、この制約は運用上の問題になりつつある。アクセラレーターとスイッチの準備が整っていても、レーザーや光モジュールの遅延により、ネットワーク全体の導入が先送りされる可能性がある。
したがって、バリューチェーンは生産能力を同期させなければならない。十分なエピタキシーがなければ、基板の生産量はほとんど意味を持たない。顧客の信頼性要件を満たすパッケージング、バーンインテスト、モジュール組み立てがなければ、完成ウエハーの価値も限定的である。
Google Newsが捉えた半導体における交渉力の変化
InPの生産能力拡大は、理論上のウエハー生産能力を発表するだけの企業ではなく、認定済みプロセスを支配するサプライヤーへ交渉力を移している。
半導体業界では規模が評価されることが多いが、化合物半導体には特有の障壁がある。InPウエハーは主流のシリコンウエハーより小さく、その製造エコシステムも標準化の度合いが低い。
従来型のシリコンファウンドリーは、膨大な設備投資を大量生産のコンピューティング、モバイル、自動車製品に分散できる。InP施設はより限定的な市場に対応し、特殊なプロセス装置を使用する。
この違いは拡張の採算性を変える。新規参入企業は、汎用ツールを購入し、成熟したプロセスキットを導入して、すぐに要求の厳しいAI顧客を獲得できるわけではない。安定したエピタキシー、製造、パッケージング、信頼性性能を確立しなければならない。
認定には何カ月も、場合によってはさらに長い時間がかかる。顧客は温度範囲、運用条件、長期寿命にわたって光デバイスを試験する。大規模クラスター内での故障は、システム可用性を低下させ、高価なコンピュート時間を無駄にする可能性がある。
その結果、発表されたウエハー生産能力と認定済みデバイスの生産能力は異なる指標となる。工場は物理的にはウエハーを処理できても、ハイパースケール顧客に受け入れられる部品の生産量は限られる場合がある。
既存サプライヤーは、蓄積されたプロセス知識から優位性を得る。CoherentとLumentumは、認定済み製品、顧客関係、経験豊富な技術チームを軸に拡張できる。
Lumentumによる稼働中のQorvo拠点買収は、この利点を反映している。同社は空の建物から始めるのではなく、インフラと経験豊富な人材を取得した。
Coherentの先行する6インチ開発も、その一例です。同社は現在の投資サイクルが加速する2年前の2024年3月に、拡張可能なウェハプラットフォームを発表しました。
この先行期間は重要です。6インチ加工は潜在的な生産量を増やしますが、メーカーはより大きなウェハに対応して、成膜、リソグラフィ、エッチング、テスト、ハンドリングの工程を適応させる必要があります。
上流の基板メーカーも、戦略的重要性を増しています。JX Advanced Metalsは、4年間の投資方針を発表した際、InP基板を光通信に不可欠な結晶材料と説明しました。
エピタキシーの提供企業も、もう一つの高付加価値領域を占めます。その層は、発光挙動や性能の一貫性を含む、最終レーザーの重要な特性を左右します。
TowerとIQEの契約は、ファウンドリーがどう対応しているかを示しています。スポット購入に全面的に依存するのではなく、認定済みの投入材料を複数年にわたって確保しています。
パッケージング企業は、独自の機会と負担に直面しています。800ギガビットモジュールから1.6テラビットモジュールへの移行は、チャネル密度とアライメントへの要求を高めます。光パッケージングでは、レーザー、光導波路、ファイバー間の精密な位置決めが求められます。
テストの重要性も高まります。メーカーは、しばしば温度や電力の条件をまたいで、電気的・光学的な挙動を同時に評価しなければなりません。統合度が高まるほど、故障のコストは大きくなり得ます。
これにより、価値は完成したトランシーバーを販売する企業だけにとどまりません。材料サプライヤー、製造専門企業、装置ベンダー、テスト提供企業、高度なパッケージング企業はいずれも、AI導入スケジュールの一部となります。
ただし、戦略的価値の上昇が、すべての参加者に高いリターンを保証するわけではありません。特に顧客が複数のサプライヤーに重複して予約を入れる場合、設備増強は需要を上回る可能性があります。
長期契約はそのリスクを抑えられますが、詳細が重要です。最低購入義務、価格算定式、解約権、認定条件によって、見出しを飾るコミットメントが予測可能な収益となるかどうかが決まります。
投資家は、売上機会と資本効率も分けて考えるべきです。ファブの拡張は成長を生む一方で、多額の現金を消費し、目標稼働率に達するまで何年もかかることがあります。
その結果生じる力関係の変化には条件があります。認定済みサプライヤーは供給不足時に交渉力を持ちますが、ネットワーク導入よりも速く生産能力が立ち上がれば、その力は弱まります。
シリコンフォトニクスはパートナーであり、逃げ道でもある
主要な競争は、緊急の需要と時間のかかる認定との対立ですが、シリコンフォトニクスは顧客にInPのボトルネックを分散する別の手段を与えます。
市場をInP対シリコンとして捉えたくなるかもしれません。しかし、その見方では、現代の光システムが各材料の強みに応じて組み合わせている実態を見落とします。
シリコンフォトニクスは、シリコンベースの製造技術を用いて、光導波路、変調器、関連構造を形成します。より大きなシリコン市場向けに発展した半導体製造技術の恩恵を受けます。
InPは効率的に光を生成できるため、引き続き価値があります。シリコンフォトニクスシステムは一般に外部InP連続波レーザーと接続されるため、両プラットフォームは単純な代替品ではなく、パートナーです。
それでも、必要となる特殊なInP加工の量はアーキテクチャによって決まります。統合型EMLは、外部レーザーで供給されるシリコンフォトニクスエンジンとは異なる製造経路をたどります。
EMLの供給が逼迫すると、モジュールベンダーはシリコンフォトニクスと連続波レーザーを用いる設計を優先できます。これはレーザーの必要性をなくすものではありませんが、どのデバイスとサプライヤーが需要を取り込むかを変えます。
他の光源も、特定の距離に対応します。VCSELとして知られる垂直共振器面発光レーザーは、より短距離のリンクで一般的です。効率的なアレイと成熟した製造技術を提供しますが、到達距離と性能要件が用途を制限します。
AIシステム内のすべての接続で勝つ単一の設計はありません。短距離リンクでは、電力、密度、コストが優先されます。長距離リンクには、異なる光予算、信頼性特性、サービスモデルが必要です。
この多様性は、複数技術への需要を支えます。同時に、どのデバイスが最も強く採用されるかをサプライヤーが判断しなければならないため、生産能力計画を複雑にします。
CPOはこのトレードオフを示しています。光学部品をスイッチチップの近くに配置することで、電気チャネル損失を減らせます。しかし、高価なスイッチング用シリコンの近くに統合されると、故障した光学部品の交換はより難しくなります。
プラガブルモジュールは、引き続き保守しやすい選択肢です。技術者は、複雑なパッケージを廃棄または再加工することなく、故障したユニットを交換できます。この運用上の利点は、CPOが発展してもプラガブル需要が継続することを支えます。
熱も別の制約です。レーザーと光学部品は、高い熱出力を持つチップの近くで動作しなければなりません。設計者はレーザー光源を外部に配置できますが、その選択は追加の接続とパッケージング要件をもたらします。
歩留まりはこれらの問題をさらに増幅します。より多くの機能を一つのパッケージに統合すると性能を改善できる一方、部品不良による財務的影響は大きくなります。
最も現実的な結果は共存です。プラガブル光学部品、近接パッケージ型エンジン、CPO、EML、連続波レーザー、VCSELは、それぞれ異なるネットワーク層に対応します。
この共存は、柔軟な製品ポートフォリオを持つ企業に有利です。また、一つの部品カテゴリーが制約を受けた際に、買い手へ選択肢を提供します。
しかし、柔軟性が供給を直ちに解決するわけではありません。光学設計の切り替えには、エンジニアリング、テスト、ファームウェア作業、製造変更、顧客承認が必要です。
製品ロードマップ上の代替品が、必ずしも次四半期に利用可能な代替品とは限りません。これが、生産能力競争において認定のボトルネックが依然として主要な障害である理由です。
Google News経由で表示されたスポンサー記事は、パッケージングアーキテクチャにかかわらず光学需要は増加すると主張しました。大まかな方向性はもっともらしいものの、その表現には慎重さが必要です。
光学部品の需要は依然として、導入スケジュール、ネットワークトポロジー、部品点数、再利用、技術進歩に左右されます。アーキテクチャは、必要なレーザーの種類や各システムが消費する数量を変え得ます。
投資家と買い手は、すべての光学生産能力を互換的なものとして扱うべきではありません。あるデバイスクラス向けのInPウェハが、別の認定済み製品の需要を自動的に満たせるわけではありません。
有用な問いは、光学市場が成長するかどうかではありません。顧客の導入で必要となる前に、適切な製品が許容可能な歩留まりに達するかどうかです。
新規生産能力は認定済み供給を保証しない
最大のリスクは、急速に進むAIロードマップと、信頼できる量産に達するまで何年も必要な工場との間のタイミングのずれです。
元のData Center Frontierの記事は、InPの需給ギャップが約70％、基板市場の国際的な支配が約95％に達すると述べました。これらの推計は中国の証券調査に基づくものとしています。
これらの数字を、透明性のある生産開示に照らして検証するのは困難です。InPメーカーが、標準化されたウェハ生産量、デバイス歩留まり、稼働率、顧客認定データを公表することはまれです。
この記事はスポンサーコンテンツと表示され、中国国際光電博覧会の幹部によって執筆されていました。読者は、市場シェアと供給不足の推計を監査済みの測定値ではなく、業界の主張として扱うべきです。
これは生産能力拡大の傾向を否定するものではありません。責任ある分析が特定の数値に付与すべき確実性の水準を変えるものです。
上場企業の行動は、より確かな証拠を提供します。Nvidiaは資本と購入を約束しました。Coherentは拡張スケジュールを公表しました。Lumentumは新施設、その規模、2028年半ばの立ち上げ目標を開示しました。
不確実性は、これらの発表の間にあります。総アドレス可能ウェハ生産能力も、発表済み投資も、特定の四半期に何台の認定済みレーザーが出荷されるかを明らかにしません。
第一のリスクは歩留まりです。化合物半導体のプロセスではウェハ内でばらつきが生じることがあり、高度なデバイスには厳格な性能許容範囲が求められます。
装置の入手可能性も別の制約です。InPのエピタキシーと製造は、サプライヤーが製造、設置、認定しなければならない特殊な装置に依存しています。
人材も重要です。経験豊富なプロセスエンジニアと技術者は、資本支出だけでは再現できない実践的知識を持っています。
Greensboroの買収は、従業員が施設とともに移管されるため、人員面のリスクを一部軽減します。しかし、新しいInP製品向けに拠点を改修するには、依然としてプロセス開発と認定が必要です。
顧客集中は商業上のリスクを生みます。Nvidiaは主要な需要牽引役であり戦略的投資家でもありますが、サプライヤーは他のクラウド、ネットワーキング、AIシステムの顧客にも供給したいと考えています。
Lumentumは、GreensboroのファブがNvidiaおよび他の主要インフラ顧客を支援すると述べています。Nvidiaとの契約は非独占的であり、より広範な市場への対応を維持しています。
非独占性はまた、Nvidiaが意図的に複数のサプライヤーを支援していることを意味します。このアプローチは、供給基盤に競争を維持しながら、レジリエンスを高めます。
需要予測には、より大きな不確実性があります。顧客は供給不足時に積極的に予約を入れる一方、導入が電力、資金調達、ネットワーク、建設の遅延に直面すれば、注文を調整する可能性があります。
光学需要は、より広範なデータセンター建設と結びついています。アクセラレーターは、電力、冷却、スイッチング、完成したネットワークインフラが不足する施設には出荷できません。
製品移行も注文を歪める可能性があります。買い手は1.6Tシステムへの移行前に既存の800G部品を蓄積し、安定した成長ではなく四半期ごとのばらつきを生むことがあります。
LightCountingは、光学市場の成長継続を予想する一方、サプライチェーンが均衡を探る過程で横ばいの時期を経験し得ると警告しています。これは恒久的な供給不足を前提とするよりも、バランスの取れた枠組みです。
地政学も別の変数を加えます。各国政府は、フォトニクスとAIインフラを戦略的な製造カテゴリーとしてますます扱っています。補助金や国内調達要件は、世界的な効率を改善しない場合でも、投資の方向を変える可能性があります。
中国は、自国の基板、チップ、モジュール能力を拡大しています。これらのプロジェクトは供給安全保障と上流価値のより大きな取り込みを目指していますが、その認定の進捗には独立した証拠が必要です。
したがって、リスクは両方向に存在します。短期的な需要に対して生産能力の立ち上がりが遅すぎる可能性もあれば、最も緊急性の高い供給不足が過ぎた後に、過剰な生産能力が市場に到達する可能性もあります。
どちらの結果も、単純な勝利の物語を支えません。勝者となるのは、アーキテクチャの変化を通じても稼働率を維持しながら、投資を認定済みの生産量へ転換できるメーカーです。
次の3つのシグナルが明らかにすること
3つの測定可能なシグナルが、InPの軍拡競争がボトルネックを解消しているのか、それとも次の光学分野の過剰生産能力サイクルを構築しているのかを示します。
最初のシグナルは、Coherentが報告する生産量の推移です。同社は、年末までに社内InP生産量を倍増させ、2027年末までにさらに倍以上に増やす計画だと述べています。
今後の決算アップデートでは、導入済み能力と実際の生産量を分けて示すべきです。クリーンルーム面積よりも、歩留まり、稼働率、認定済みデバイスの出荷量が重要になります。
Coherentが歩留まりを維持しながらこれらの目標を達成すれば、短期的には供給不足の論拠が強まります。顧客が急速に増加する認定済み供給を吸収できることを示すからです。
スケジュールが遅れれば、認定が引き続き支配的な制約となります。生産量が増えても稼働率が低下すれば、需要は生産能力へのコミットメントが示唆するほど持続的ではない可能性があります。
第2のシグナルは、LumentumによるGreensboro施設の転換だ。生産の本格立ち上がりは2028年半ばまで見込まれていないが、それ以前のマイルストーンによってプロジェクトが予定どおり進んでいるかどうかが明らかになる。
そのマイルストーンには、設備の導入、人員の維持、製品認定、Nvidia以外の顧客によるコミットメントの開示が含まれる。進展が見られれば、光学需要が複数のAIプラットフォームに広がっているという見方を裏付けるだろう。
遅延があれば、既存サプライヤーにとっての希少性は維持される。また、稼働可能な建物を取得しただけではプロセスの複雑さを解消できない理由も示される。
第3のシグナルは、1.6Tプラガブル光学部品とCPOシステムにおける製品採用だ。投資家が注目すべきなのは、デモンストレーションやカンファレンスで示されるロードマップではなく、実際の導入である。
1.6Tモジュールが広く採用されれば、短期的なEMLとシリコンフォトニクスの需要を支えるだろう。CPOの商用導入が進めば、連続波レーザーと先端パッケージングの重要性は高まる。
CPOへの移行が緩やかでも、光学分野の成長が消えるわけではない。プラガブルモジュールにより多くの価値が残る一方で、一部のコパッケージング投資は後ろ倒しになる。
鍵となるのは製品ミックスだ。サプライヤーはInPの生産量増加を報告していても、顧客が最も必要とする特定のレーザーカテゴリーを十分に供給できていない可能性がある。
Google Newsは技術的なボトルネックが主流の注目を集め始めた時期を示し得るが、見出しだけで認定の進捗を測ることはできない。次の局面では、製造に関する開示、顧客による導入、現場での信頼性が重要になる。
開発者やAIユーザーにとって、このサプライチェーンは遠い存在に見えるかもしれない。しかし光学部品の供給状況は、コンピュートクラスターがいつ稼働を開始できるか、どれほど効率的に動作するか、どの程度のクラウド容量が利用可能になるかに影響する。
したがって、エンタープライズの購入担当者はアクセラレーターの発表と並行してネットワーキングにも注目すべきだ。新世代GPUはAIシステムの一部にすぎず、その実用的な性能は周囲を取り巻くファブリックに左右される。
InPをめぐる競争は、従来型プロセッサーをはるかに超えて半導体の価値構造を変えつつある。これまで世間の注目を大きく集めることが少なかった材料、レーザー、パッケージング、テストへと資本を引き寄せている。
決定的な競争構図はいま明確だ。AIシステムのロードマップは、光学工場を認定する速度を上回って進んでおり、サプライヤーはその差を埋めるために多額の投資を行っている。
最も派手な設備能力の主張ではなく、3つのシグナルを追うべきだ。認定済みのCoherent生産量、LumentumのGreensboroにおけるマイルストーン、そして実際の1.6TまたはCPOの導入量である。これらを合わせて見れば、現在の不足が持続的なサプライヤーの力になるのか、それとも将来の過剰生産能力へと転じるのかが分かる。
