AI 데이터센터의 광대역화 — 800G/1.6T 광통신은 설비투자보다 주문 검증이 먼저

🌐 Step 1 — 산업 구조 변화

Step 1 — AI 인프라는 GPU 구매만으로 완성되지 않으며, 대규모 추론·모델 병렬화가 800G·1.6T 광트랜시버와 CPO, 광원·열관리의 병목을 만든다. 데이터센터 투자의 가치가 연산칩에서 연결 대역폭과 광전 변환 레이어로 분산된다.

📈 Step 2 — 산업 이익 전망

사이클 단계: recovery

evidence: Step 2 — Hyperscaler 4사 CapEx 합산은 분기 825억달러, NVIDIA 분기 매출은 852억달러로 AI 인프라 지출은 강하다. 그러나 오이솔루션 관련 입력은 낙폭 확대 외에 실적·수주 검증이 부족하다고 명시하며, 국내 광통신 업종의 EPS revision·OPM·재고 반전 정량 데이터가 제시되지 않았다. 따라서 recovery 가설이지 expansion 확정이 아니다.

marker가 자유 분류한 산업 slug — 기존 chain 종속 X