AI 추론 인프라 비용 혁신 — 커스텀 칩·CPO·MLCC 병목 구조화

🌐 Step 1 — 산업 구조 변화

AI 추론 비용이 전체 AI TCO의 60%+를 점하며 '추론 효율화'가 AI 인프라의 핵심 과제로 부상. 커스텀 ASIC(Jalapeño 등)의 등장은 GPU 독점 체제를 부분 해체하고, ASIC 주변 부품(MLCC·기판·광트랜시버)의 사양 급상승을 유발. 동시에 CPO 상용화는 광트랜시버→온칩 광학으로의 전환을 의미 — 기존 플러그인 모듈 업체는 위협, 패키징·기판 업체는 기회.

📈 Step 2 — 산업 이익 전망

사이클 단계: expansion

evidence: MLCC: TrendForce — AI 서버 수요 급증으로 화창베이 호가 30분마다 갱신, 무라타·타이요유덴·삼성전기 동반 가격 인상 실시(#15). Coherent CEO 미팅(JPM): 데이터컴 트랜시버 견조, CPO·OCS 계획대로 진행, InP 생산능력 4배 확대, GPM 42% 목표 초과 가능성. 브로커 반도체 섹터 target revision 평균 +79.2%(MLCC 포함 부품주 수혜). AI CAPEX $1.1~1.4조 달성 가능성(텔레그램 관심등록).

marker가 자유 분류한 산업 slug — 기존 chain 종속 X