בום מרכזי הנתונים לבינה מלאכותית יוצר ביקוש חריג לאינדיום פוספיד — חומר גלם קריטי לייצור לייזרים אופטיים. מחירי המצע בסין, יצרנית מרכזית של החומר, זינקו בכ-76% תוך חצי שנה, ויצרנים ביפן שוקלים העלאות דרמטיות עוד יותר.
בום התשתיות של הבינה המלאכותית מתחיל לחשוף צווארי בקבוק חדשים בשרשרת האספקה, מעבר לשבבי GPU וזיכרון שכבר נמצאים במחסור. הפעם מדובר בחומר פחות מוכר לציבור הרחב: אינדיום פוספיד (Indium Phosphide, או InP) — תרכובת כימית המשמשת לייצור לייזרים ההופכים אותות חשמליים לאור, ומאפשרים העברת נתונים במהירות גבוהה דרך כבלי סיבים אופטיים. עם התרחבות מרכזי הנתונים המריצים מודלים של AI, הביקוש למודולים אופטיים מהירים יותר עלה בחדות — ואיתו גם המחיר של החומר שמזין אותם, כך על פי דיווח ב-South China Morning Post.
סין, שנחשבת ליצרנית מרכזית של InP, חוותה את הזינוק החד ביותר. על פי דוח של בית ההשקעות היפני נומורה, המצטט מומחי תעשייה, מחיר מצע (wafer) InP בקוטר שני אינץ' טיפס עד ל-880 יואן (כ-130.5 דולר) ביוני, לעומת כ-500 יואן בלבד בסוף 2025. מצעים בקוטר שלושה אינץ' רשמו קפיצה דומה, מכ-1,800 יואן לכ-3,200 יואן באותה תקופה — כלומר עלייה של קרוב ל-80% תוך חצי שנה בלבד.
המגמה משתקפת גם בשוק ההון: מדד InP שמרכיבה חברת המידע הפיננסי Wind, העוקב אחר מניות של יותר מ-20 חברות סיניות בתחום, עלה ב-4.2% ביום שני, קצב עלייה שעקף מגזרי טכנולוגיה בולטים אחרים כמו ליתוגרפיה וחומרי מוליכים למחצה. לפי דיווח מיום שני בעיתון הכלכלי הטייוואני Economic Daily News, בתעשייה שוקלים כעת העלאות מחיר נוספות שעשויות להגיע עד ל-10% ברבעון הרביעי של השנה.
ההשפעה אינה מוגבלת לסין. JX Advanced Metals, אחת היצרניות המובילות של מצעי InP ביפן, מתכננת סבב ראשון של תיקוני מחיר שעלול להעלות אותם פי שניים עד שלושה מהרמות הקודמות, כך על פי דוח של JPMorgan שפורסם החודש. הבנק ציין כי פניות הלקוחות לחברה ממשיכות לעלות על קצב הרחבת יכולת הייצור המתוכננת שלה — סימן לפער מתרחב בין היצע לביקוש.
התפתחות זו ממחישה כי בום ה-AI אינו נשען רק על שבבי מעבד וזיכרון, אלא גם על שרשרת ארוכה ומורכבת של חומרי גלם ורכיבים תשתיתיים פחות נראים לעין, כמו לייזרים ומודולים אופטיים המחברים בין שרתי ענק במרכזי נתונים. ככל הנראה, ריכוז הייצור של InP בידי מספר מצומצם של שחקנים, ובראשם סין, הופך את שרשרת האספקה הזו לרגישה במיוחד לתנודות ביקוש חדות — מצב שעלול, אם יימשך, לייקר את עלויות בניית תשתיות הרשת המהירה הנדרשות להרצת מודלים גדולים של בינה מלאכותית ברחבי העולם.