Dell’Oro prognozuje, że wydatki na przełączniki w zapleczu AI przekroczą 100 mld USD do 2030 roku

Dell’Oro Group pojawiła się w nagłówku Google News, który twierdził, że wydatki na przełączniki dla zaplecza AI zbliżą się do 1 bln USD do 2030 roku. Dostępna prognoza mówi jednak o czymś istotnie innym. Dell’Oro oczekuje, że wydatki na przełączniki dla sieci zaplecza AI przekroczą 100 mld USD do 2030 roku, a nie 1 bln USD.

Większa kwota dotyczy szerszej kategorii. Dell’Oro osobno prognozuje, że globalne nakłady inwestycyjne na centra danych osiągną 1,7 bln USD w 2030 roku. Suma ta obejmuje znacznie więcej niż przełączniki sieciowe. Uwzględnia serwery przyspieszone, serwery konwencjonalne, pamięć masową, sieci oraz infrastrukturę fizyczną.

To rozróżnienie ma znaczenie, ponieważ dziesięciokrotny błąd zmienia całą historię. Zweryfikowana prognoza nadal opisuje duży rynek, lecz nie umieszcza przełączników sieciowych na poziomie bln USD. Kluczowa rywalizacja nie dotyczy zatem tego, czy przełączniki pochłoną niemal 1 bln USD. Chodzi o to, jak dostawcy Ethernetu zdobywają rosnącą część budżetu sieciowego, wcześniej zdominowanego przez InfiniBand firmy Nvidia.

Co jest nie tak z nagłówkiem Google News

Nagłówek najwyraźniej łączy prognozę rynku przełączników ze znacznie większą prognozą Dell’Oro dotyczącą nakładów inwestycyjnych na centra danych.

Wynik Google News przypisuje prognozę blisko 1 bln USD wydatkom na rynek przełączników dla zaplecza AI. Jednak relacje oparte na badaniach Dell’Oro wskazują, że odpowiadająca jej wartość dla przełączników przekracza 100 mld USD do 2030 roku. To wciąż duże rozszerzenie rynku, ale stanowi jedną dziesiątą twierdzenia z nagłówka.

Sformułowanie pozostawia również nierozstrzygniętą ważną kwestię sposobu pomiaru. Prognoza może opisywać roczne wydatki w 2030 roku albo skumulowane wydatki w ciągu kilku lat. Nie są to miary zamienne. Opublikowane podsumowania powinny jasno określać okres, zanim czytelnicy porównają tę liczbę z innymi rynkami infrastruktury.

Szersza prognoza Dell’Oro wskazuje prawdopodobne źródło zamieszania. Według omówień jej pięcioletniej perspektywy firma oczekuje, że globalne nakłady inwestycyjne na centra danych osiągną 1,7 bln USD w 2030 roku. Serwery przyspieszone mogą do końca tego okresu stanowić nawet dwie trzecie tych wydatków infrastrukturalnych.

Ta szeroka kategoria nakładów inwestycyjnych obejmuje procesory, pamięć, magazyny danych, systemy elektryczne, sprzęt chłodzący, budynki i sieci potrzebne do obsługi centrów danych. Przełącznik zaplecza jest tylko jednym elementem tego stosu. Traktowanie tych kategorii jako równoważnych znacząco zawyża dostępny rynek przełączników.

Najbardziej uzasadniona interpretacja jest prosta. Dell’Oro oczekuje, że sieci AI staną się znacznie większą częścią wydatków na centra danych, podczas gdy łączne inwestycje w centra danych zbliżą się do poziomu bln USD. Firma najwyraźniej nie prognozuje, że same przełączniki zaplecza zbliżą się do 1 bln USD.

Drugą liczbą wspierającą tę interpretację jest wcześniejsza analiza Dell’Oro, która przewidywała ponad 100 mld USD inwestycji w sieci zaplecza AI w ciągu pięciu lat. Oczekiwano również, że całkowita sprzedaż przełączników do centrów danych, w tym dla tradycyjnych sieci front-end, przekroczy w tym okresie 180 mld USD.

Sieci front-end łączą serwery ogólnego przeznaczenia, pamięć masową, systemy zarządzania i użytkowników. Sieci back-end łączą akceleratory podczas uczenia i inferencji. Obie sieci obsługują różne wzorce ruchu, nawet gdy korzystają z Ethernetu.

Różnica ta jest szczególnie istotna dla inwestorów i nabywców infrastruktury. Szansa warta 100 mld USD może wspierać znaczący wzrost w zakresie układów scalonych do przełączników, optyki, kart sieciowych i systemów. Rynek przełączników o wartości 1 bln USD oznaczałby całkowicie inną alokację kapitału w centrach danych.

Czytelnicy powinni zatem traktować syndykowany tytuł Google News jako niedokładne podsumowanie, a nie zweryfikowane stwierdzenie Dell’Oro. Skorygowana liczba nie eliminuje podstawowej historii. Czyni ją bardziej wiarygodną i użyteczną.

Historia ta zaczyna się od zmiany architektonicznej. Klastry AI wymagają sieci utrzymujących synchronizację tysięcy akceleratorów. Wraz z rozwojem tych klastrów sieć w coraz większym stopniu decyduje o tym, jak efektywnie operatorzy wykorzystują swój najdroższy sprzęt obliczeniowy.

Dlaczego sieci zaplecza AI przyciągają tak duże wydatki

Sieci AI rozwijają się, ponieważ bezczynne akceleratory zamieniają opóźnienia sieciowe w widoczne straty finansowe.

Sieć back-end to wysokoprzepustowa struktura, która przesyła dane między procesorami GPU i innymi akceleratorami pracującymi nad tym samym zadaniem. Różni się od sieci front-end, która łączy aplikacje, użytkowników, usługi pamięci masowej i serwery konwencjonalne.

Duże obciążenia AI dzielą obliczenia między wiele akceleratorów. Procesory te wielokrotnie obliczają wyniki, wymieniają dane i czekają na kolejną fazę obliczeń. Opóźniona wiadomość może zatrzymać każdy akcelerator uczestniczący w operacji.

To zachowanie sprawia, że istotne stają się opóźnienia ogonowe. Tail latency mierzy najwolniejszą komunikację w grupie, a nie średni transfer. Jeśli jedna ścieżka zostanie zatłoczona, całe rozproszone zadanie może się zatrzymać, podczas gdy kosztowne procesory czekają.

Wykorzystanie sieci ma także bezpośredni wpływ na czas realizacji zadania. Szybsza struktura sieciowa może skrócić okresy bezczynności i wcześniej zakończyć proces uczenia. Źle skonfigurowana struktura może marnować zdolność akceleratorów, nawet gdy klaster ma wystarczającą nominalną moc obliczeniową.

Rozszerzanie w poziomie jest jednym z czynników stojących za prognozą Dell’Oro. Sieci scale-out łączą więcej serwerów i szaf z akceleratorami w większy klaster. Wraz ze wzrostem klastra wymagają dodatkowych przełączników, kart sieciowych, kabli i transceiverów optycznych.

Projekty scale-up tworzą kolejne źródło wydatków. Takie połączenia pozwalają akceleratorom w obrębie szafy lub ściśle zintegrowanego systemu działać jak większa jednostka obliczeniowa. NVLink firmy Nvidia jest najbardziej znanym przykładem własnościowego rozwiązania, podczas gdy UALink i inicjatywy oparte na Ethernecie rozwijają alternatywy.

Dell’Oro wskazuje również architektury scale-across jako przyszły obszar wzrostu. Sieci scale-across łączą oddzielne centra danych, aby operatorzy mogli koordynować obciążenia między lokalizacjami. Podejście to odpowiada na ograniczenia związane z gruntami, energią elektryczną i rozmiarem pojedynczych obiektów.

Każda rozbudowa zwiększa presję techniczną. Dłuższe odległości wymagają większej liczby urządzeń optycznych. Większe klastry tworzą więcej potencjalnych punktów przeciążenia. Wyższe prędkości łączy zwiększają wymagania dotyczące zasilania, chłodzenia, testowania i integralności sygnału.

W rezultacie prędkości portów w strukturach AI rosną szybciej niż w konwencjonalnych sieciach korporacyjnych. Dane Dell’Oro przedstawione w planie rozwoju sieci z 2026 roku wskazują, że większość portów Ethernet dla zaplecza AI powinna osiągnąć 1,6 terabita na sekundę w 2027 roku. Plan rozwoju zakłada połączenia 3,2-terabitowe do 2030 roku.

Te prędkości nie oznaczają, że każde przedsiębiorstwo wdroży ogromny klaster AI. Za dużą część popytu odpowiadają hiperskalerzy, twórcy modeli, suwerenne programy AI i wyspecjalizowani dostawcy chmury. Wiele zwykłych firm będzie korzystać z tej infrastruktury za pośrednictwem usług chmurowych.

Prognoza pozostaje istotna dla nabywców korporacyjnych. Projekt sieci wpływa na dostępność, wydajność i koszt kupowanych przez nich usług AI. Kształtuje również to, czy mniejsi operatorzy mogą budować konkurencyjne klastry bez przyjmowania kompletnego stosu jednego dostawcy.

Szerszy cykl wydatków wzmacnia tę presję. Dell’Oro oczekuje, że globalne nakłady inwestycyjne na centra danych osiągną 1,7 bln USD w 2030 roku, jak podsumowano w prognozie dotyczącej centrów danych firmy. Hiperskalerzy pozostają kluczowi, lecz wyspecjalizowani dostawcy chmury i projekty suwerenne generują dodatkowy popyt.

Ta liczba zapewnia właściwy kontekst dla prognozy dotyczącej przełączników. Sieci są kluczową częścią znacznie większej rozbudowy infrastruktury. Nie są całą tą rozbudową.

Ethernet stał się głównym rywalem InfiniBand

Główny konflikt rynkowy to rozwijający się ekosystem Ethernetu kontra ugruntowana wydajność i integracja z Nvidia oferowane przez InfiniBand.

Gdy Dell’Oro rozpoczęło śledzenie sieci zaplecza AI pod koniec 2023 roku, InfiniBand miał podobno ponad 80 procent rynku. InfiniBand od dawna był obecny w obliczeniach wysokiej wydajności i oferował niskie opóźnienia, wysoką przepustowość oraz dojrzałe wsparcie dla operacji zbiorowych.

Nvidia wzmocniła tę pozycję poprzez przejęcie Mellanox. Firma mogła sprzedawać akceleratory, karty sieciowe, przełączniki, kable i oprogramowanie jako skoordynowany system. Klienci budujący duże klastry mieli sprawdzoną ścieżkę z mniejszą liczbą decyzji integracyjnych.

Ethernet wkroczył do rywalizacji z innymi zaletami. Operatorzy już znali tę technologię, wielu dostawców oferowało kompatybilny sprzęt, a istniejące narzędzia wspierały jego obsługę. Ethernet zmniejszał również zależność od jednej architektury sieciowej.

Same te zalety nie wystarczały. Tradycyjny Ethernet mógł doświadczać utraty pakietów, przeciążeń i nieprzewidywalnych opóźnień przy zsynchronizowanym ruchu AI. Duże zadania treningowe ujawniają te słabości, ponieważ wiele akceleratorów komunikuje się jednocześnie.

Dostawcy odpowiedzieli zmianami w warstwach transportu, kontroli przeciążeń, telemetrii i równoważenia obciążenia. Zdalny bezpośredni dostęp do pamięci przez konwergentny Ethernet, powszechnie nazywany RoCE, umożliwia systemom przenoszenie danych między lokalizacjami pamięci bez silnego polegania na procesorach hosta.

RoCE poprawiło wydajność, ale wymagało starannej konfiguracji. Priority Flow Control może zatrzymywać wybrane klasy ruchu, aby zapobiegać utracie pakietów. Słabe dostrojenie może rozprzestrzeniać przeciążenia lub powodować blokowanie head-of-line, w którym niepowiązany ruch czeka za zatrzymanym strumieniem.

Ultra Ethernet Consortium opracowuje bardziej skoordynowaną odpowiedź. Wśród jego członków są najwięksi projektanci układów, operatorzy chmur, dostawcy sprzętu sieciowego i producenci systemów. Grupa opublikowała początkową specyfikację Ultra Ethernet w czerwcu 2025 roku.

Specyfikacja definiuje stos komunikacyjny dla AI i obliczeń wysokiej wydajności. Obejmuje zachowanie transportu, kontrolę przeciążeń, bezpieczeństwo, interfejsy oprogramowania oraz opcjonalne operacje zbiorowe realizowane w sieci. Te funkcje zbiorowe pozwalają sieci wspierać obliczenia współdzielone przez wiele akceleratorów.

Ultra Ethernet Transport obsługuje również rozpraszanie pakietów po wielu ścieżkach. Zamiast przypisywać cały przepływ danych do jednej trasy, system może rozdzielać pakiety między dostępne ścieżki. Projekt ten ma zwiększyć wykorzystanie zasobów i omijać pojedyncze punkty przeciążenia.

Elastyczne porządkowanie to kolejna ważna funkcja. Konwencjonalne protokoły często wymagają, aby każdy pakiet docierał w ścisłej kolejności. Obciążenia AI mogą czasami tolerować inne zasady porządkowania, co daje sieci większą swobodę efektywnego kierowania ruchem.

Specyfikacja nie dowodzi, że każda implementacja dorówna InfiniBand. Standardy opisują zachowanie i interfejsy, podczas gdy wydajność produkcyjna zależy od układów scalonych, oprogramowania układowego, topologii, oprogramowania i dyscypliny operacyjnej. Interoperacyjność wymaga także testów produktów różnych dostawców.

Dell’Oro mimo to postrzega Ethernet jako długoterminowego zwycięzcę w sieciach zaplecza AI. Z relacji dotyczących prognozy wynika, że Ethernet wyprzedził InfiniBand w 2025 roku. Oznaczałoby to szybkie odwrócenie sytuacji względem dominującej pozycji InfiniBand pod koniec 2023 roku.

Zmiana ta niekoniecznie wyklucza Nvidię. Nvidia sprzedaje zarówno Quantum InfiniBand, jak i Spectrum-X Ethernet. Może uczestniczyć w przechodzeniu klientów na Ethernet, jednocześnie broniąc swojej zintegrowanej platformy akceleratorów i sieci.

Spectrum-X łączy przełączniki Ethernet Nvidii, adaptery sieciowe, oprogramowanie i telemetrię. Nvidia twierdzi, że system poprawia wydajność względem standardowego Ethernetu, ale porównania te są deklaracjami dostawcy i zależą od obciążenia oraz konfiguracji.

Firma wprowadza również optykę współpakowaną, w której komponenty optyczne są umieszczane blisko krzemu przełącznika. Taka konstrukcja skraca elektryczną drogę między układem przełącznika a połączeniem optycznym. Nvidia planuje produkty Ethernet i InfiniBand wykorzystujące tę technologię.

Według komunikatu Nvidii dotyczącego fotoniki, konfiguracje Spectrum-X będą oferować łączną przepustowość do 400 terabitów na sekundę. Firma zapowiada dostępność swoich fotonicznych przełączników Ethernet w 2026 roku.

Arista, Broadcom, Cisco, AMD, Marvell, HPE i inni dostawcy również mają strategiczne interesy w ekspansji Ethernetu. Część z nich sprzedaje kompletne przełączniki, a inni dostarczają układy przełączników, adaptery sieciowe, optykę lub oprogramowanie.

Sukces Ethernetu poszerza więc pulę potencjalnych dostawców. Nie gwarantuje jednak równomiernego rozłożenia wydatków. Duzi operatorzy nadal mogą preferować ściśle zintegrowane systemy, a dostawcy mogą różnicować ofertę ponad otwartym standardem łącza.

Czego prognoza 100 miliardów dolarów nie gwarantuje

Rosnący rynek nie rozstrzyga kwestii wydajności, koncentracji dostawców, zużycia energii ani zwrotu z inwestycji.

Prognozy opierają się na założeniach dotyczących wdrożeń akceleratorów, rozmiarów klastrów, prędkości portów i cykli wymiany sprzętu. Każde z tych założeń może zmienić się przed 2030 rokiem. Spowolnienie budowy centrów danych obniżyłoby popyt na sprzęt sieciowy, nawet gdyby sieci utrzymały swój udział w każdym projekcie.

Największa niepewność dotyczy ekonomiki AI. Operatorzy wydają duże środki, ponieważ oczekują, że popyt na trenowanie i inferencję uzasadni tę infrastrukturę. Niskie wykorzystanie, wolniejszy wzrost przychodów lub zyski z efektywności mogą zmienić ich harmonogramy budowy.

Lepsze modele mogą wpływać na popyt w obu kierunkach. Większa efektywność może ograniczyć moc obliczeniową potrzebną do realizacji określonego zadania. Niższe koszty operacyjne mogą też zachęcić do większego wykorzystania, tworząc nowy popyt poprzez efekt odbicia.

Wymagania sieciowe różnią się również w zależności od obciążenia. Trenowanie dużego modelu generuje zsynchronizowaną komunikację między wieloma akceleratorami. Inferencja może obejmować mniejsze grupy, inne cele dotyczące opóźnień i popyt rozproszony geograficznie.

Dell’Oro oczekuje, że wraz z rozwojem inferencji trenowanie będzie z czasem odpowiadać za mniejszą część zasobów akceleratorów. Ta zmiana może wpływać na wybór topologii bez eliminowania wzrostu sieci. Kupujący mogą kłaść nacisk na przewidywalne opóźnienia, wielodzierżawność i połączenia geograficzne, zamiast budować wyłącznie ogromne klastry treningowe.

Ethernet nadal mierzy się z obciążeniem technicznym. Ruch AI często pojawia się skokowo, a przeciążenia mogą obniżyć wydajność całego zadania. Artykuł badawczy z 2026 roku analizujący nowoczesne sieci o wysokiej wydajności wskazał przeciążenia jako istotne ograniczenie dla zróżnicowanych obciążeń.

Wyzwanie staje się trudniejsze wraz ze skalą. Konfiguracja, która dobrze działa w przypadku setek akceleratorów, nie musi automatycznie zachowywać tej samej efektywności przy dziesiątkach tysięcy. Wraz z rozwojem systemów częstsze stają się awarie, nierównomierne łącza i kolizje ruchu.

Otwarte standardy wymagają też interoperacyjnych produktów. Ultra Ethernet ma opublikowaną specyfikację, ale kupujący nadal potrzebują kompatybilnych adapterów, przełączników, kabli, oprogramowania i narzędzi zarządzania. Potrzebują dowodów, że kombinacje produktów różnych dostawców działają niezawodnie.

Historia specyfikacji konsorcjum pokazuje ciągłe rewizje. Wersja 1.0.3 pojawiła się w lipcu 2026 roku po wcześniejszych poprawkach i wyjaśnieniach. Taka konserwacja jest normalna dla standardu technicznego, ale pokazuje również, że prace wdrożeniowe trwają.

InfiniBand pozostaje wiarygodną opcją w okresie tej transformacji. Ma dojrzałe wdrożenia, ugruntowaną integrację oprogramowania i funkcje zaprojektowane z myślą o obliczeniach wysokiej wydajności. Kupujący realizujący wymagające zadania treningowe mogą przedkładać przewidywalną wydajność nad różnorodność dostawców.

Strategia Nvidii sprawia, że rywalizacja jest czymś bardziej złożonym niż Ethernet kontra Nvidia. Firma wspiera Ethernet za pośrednictwem Spectrum-X, jednocześnie nadal rozwijając InfiniBand. Może wykorzystywać wspólne oprogramowanie i relacje systemowe w obu rodzinach produktów.

Sieci scale-up tworzą kolejną komplikację. Ethernet jest najsilniejszy jako technologia scale-out łącząca serwery. Zastrzeżone połączenia, takie jak NVLink, nadal odgrywają ważną rolę w ściśle zintegrowanych systemach, gdzie wymagania dotyczące przepustowości i opóźnień są jeszcze większe.

UALink ma zapewnić otwartą alternatywę dla połączeń scale-up. Jego postępy są ważne, ponieważ kupujący może wybrać Ethernet dla scale-out, pozostając jednocześnie zależnym od zastrzeżonej infrastruktury scale-up. Otwartość na jednej warstwie sieci nie eliminuje koncentracji w innych miejscach.

Kolejnym ograniczeniem jest zużycie energii. Szybsze przełączniki i większa liczba połączeń optycznych wymagają energii elektrycznej i chłodzenia. Optyka współpakowana obiecuje lepszą efektywność, ale rodzi pytania dotyczące produkcji, napraw i wdrożeń.

Nvidia twierdzi, że jej platforma optyki współpakowanej poprawia efektywność energetyczną sieci w porównaniu z transceiverami wymiennymi. Te deklaracje wymagają potwierdzenia w systemach produkcyjnych. Operatorzy będą oceniać całkowite zużycie energii, wskaźniki awarii, łatwość serwisowania i wydajność aplikacji.

Prognoza nie określa też, którzy dostawcy przejmą największą część wartości. Przychody ze sprzedaży systemów przełącznikowych mogą rozkładać się inaczej niż przychody ze sprzedaży krzemu przełączników, adapterów, kabli i optyki. Duży rynek nadal może generować nierówne marże i intensywną konkurencję.

Wreszcie, sam błąd w nagłówku jest ostrzeżeniem dotyczącym precyzji. Prognozy rynkowe często przechodzą przez komunikaty prasowe, streszczenia wydawców, agregatory i posty w mediach społecznościowych. Na każdym etapie można usunąć zastrzeżenia lub połączyć sąsiadujące ze sobą dane.

Google News jest warstwą agregacji, a nie źródłem bazowych badań rynkowych. Czytelnicy powinni otworzyć artykuł wydawcy i prześledzić ważne liczby do firmy badawczej. Uderzająca liczba bez zdefiniowanej kategorii i okresu zasługuje na szczególną kontrolę.

Trzy sygnały sprawdzą prognozę Dell’Oro

Wdrożenia Ethernetu, adopcja portów nowej generacji i wydatki na centra danych zdecydują o tym, czy prognoza pozostanie wiarygodna.

Pierwszym sygnałem jest produkcyjna adopcja Ultra Ethernet. Specyfikacja już istnieje, ale powszechne wdrożenie wymaga dostarczanego sprzętu, kompatybilnego oprogramowania i zakończonych prac nad interoperacyjnością.

Kupujący powinni obserwować nazwane instalacje, które łączą sprzęt wielu dostawców. Takie wdrożenia potwierdziłyby twierdzenie, że Ethernet oferuje praktyczny wybór dostawców, a nie otwartość wyłącznie na poziomie specyfikacji.

Ujawniane dane dotyczące wydajności będą ważniejsze niż szczytowa przepustowość. Przydatne dowody obejmują czas ukończenia zadania, opóźnienia ogonowe, wykorzystanie sieci, odzyskiwanie po awariach i wyniki przy przeciążonym ruchu. Porównania powinny wykorzystywać podobne klastry i obciążenia.

Udana fala interoperacyjnych wdrożeń wzmocniłaby tezę Dell’Oro dotyczącą Ethernetu. Opóźnienia, rozdrobnione implementacje lub silna zależność od zastrzeżonych rozszerzeń osłabiłyby argument, że otwarty Ethernet może szeroko wypierać wyspecjalizowane infrastruktury.

Drugim sygnałem jest przejście z portów 800-gigabitowych na porty 1,6-terabitowe. Dell’Oro oczekuje, że zaplecze sieci AI będzie wcześniej niż konwencjonalne sieci front-end wdrażać wyższe prędkości. Transformacja powinna być widoczna w dostawach przełączników, popycie na optykę i wdrożeniach klientów.

Szybsze porty mogą zmniejszyć liczbę łączy potrzebnych do uzyskania określonej przepustowości, ale wiążą się też z wyzwaniami inżynieryjnymi. Integralność sygnału, optyka, gęstość termiczna i zasięg kabli wpływają na ekonomię wdrożeń.

Plan rozwoju Spectrum-X Photonics Nvidii stanowi jeden z testów. Jej platforma Ethernet łączy szybkie przełączanie z adapterami sieciowymi i oprogramowaniem do zarządzania. Harmonogramy dostaw oraz nazwane instalacje u klientów pokażą, czy technologia przechodzi od zapowiedzi do działania na dużą skalę.

Kolejnym testem będą konkurencyjne premiery systemów opartych na Broadcomie, Aristy, Cisco i innych dostawców. Jeśli wielu dostawców będzie dostarczać produkty 1,6-terabitowe na dużą skalę, konkurencja cenowa i wybór produktów powinny wzrosnąć. Wąska baza dostaw utrzymałaby koncentrację.

Szeroka adopcja portów 1,6-terabitowych w 2027 roku wzmocniłaby trajektorię wydatków przewidywaną przez Dell’Oro. Opóźnienia spowodowane optyką, energią, kwalifikacją lub słabym popytem przesunęłyby przychody dalej w okres prognozy.

Trzecim sygnałem są wydatki kapitałowe hiperskalerów i wyspecjalizowanych dostawców chmury. Popyt na sieci ostatecznie podąża za budową i rozbudową klastrów akceleratorów. Operatorzy muszą nadal zamawiać serwery, sprzęt energetyczny, systemy chłodzenia, przełączniki i optykę.

Łączne nakłady inwestycyjne są użyteczne, ale większe znaczenie ma struktura infrastruktury. Wydatki na grunty, budynki lub wytwarzanie energii nie przekładają się natychmiast na sprzedaż przełączników. Kupujący i inwestorzy powinni oddzielać zainstalowaną moc obliczeniową od projektów, które pozostają w fazie rozwoju.

Wykorzystanie akceleratorów dostarcza kolejnej wskazówki. Wysoki popyt i ograniczona dostępność zachęcają operatorów do rozbudowy klastrów. Niedostatecznie wykorzystywane systemy lub spowolnienie wzrostu chmury mogą skłonić ich do odroczenia zakupów sieciowych.

Raporty wynikowe mogą również ujawnić, czy sieci rosną wraz z akceleratorami. Istotne wskaźniki obejmują przychody z centrów danych, wzrost produktów Ethernet, dostawy optyki, zapasy i zobowiązania kapitałowe dużych klientów.

Dalsze inwestycje w centra danych wsparłyby prognozę 100 miliardów dolarów dla przełączników. Niższe wydatki, opóźnione obiekty lub wolniejsze wdrożenia akceleratorów osłabiłyby ją. Żaden z tych wyników nie potwierdziłby błędnego nagłówka o 1 bilionie dolarów.

Skorygowana prognoza nadal wskazuje na istotną zmianę. Sieci stają się większą i bardziej widoczną częścią infrastruktury AI, podczas gdy Ethernet rzuca wyzwanie wyspecjalizowanej infrastrukturze, która jeszcze kilka lat temu miała przytłaczający udział.

Ta zmiana wpływa na więcej niż dostawców przełączników. Oddziałuje na konkurencję w chmurze, wykorzystanie akceleratorów, zapotrzebowanie centrów danych na energię oraz zdolność kupujących do łączenia sprzętu różnych dostawców.

Gdy następnym razem nagłówek Google News przypisze kwotę biliona dolarów jednemu komponentowi infrastruktury, najpierw sprawdź kategorię i okres. Następnie obserwuj rzeczywiste wdrożenia, dostawy szybszych portów i wydatki klientów. Te sygnały pokażą, czy rzeczywista prognoza Dell’Oro na 100 miliardów dolarów jest agresywna, konserwatywna czy trafna.