AI 인프라 생태계의 26개 기업을 심층 조사하세요. 이는 전체 AI 가치사슬에서 가장 확실한 핵심 축입니다. 다음 6개 하위 섹터를 모두 다루되, 각 섹터에서는 대형 리더부터 소규모 플레이어까지 대표 기업을 선정하세요: AI 데이터센터(컴퓨트 인프라 / 구축), GPU / AI 칩(학습 및 추론용 실리콘, ASIC, IP), 서버·네트워킹·광 모듈(스위치, NIC, 광 인터커넥트), 전력·액체 냉각·에너지 저장(전원 공급, 열 관리, 에너지 관리), AI 클라우드 / 컴퓨트 플랫폼(하이퍼스케일러, GPU 클라우드, 컴퓨트 대여 플랫폼), 지원 생태계(HBM / 첨단 패키징, 파운드리, 커넥터 및 기타 핵심 부품). 각 기업에 대해 다음을 조사하세요: 회사명, 하위 섹터, 본사 / 국가; 핵심 제품과 AI 체인에서의 구체적 역할; 상장 또는 비상장 여부(상장 시 티커 + 거래소, 비상장 시 최근 기업가치 / 자금조달 라운드); 시가총액 또는 기업가치 규모(순위 산정용); 생태계 내 포지셔닝과 해자(1–2문장); 주요 고객 / 경쟁사. 순서는 각 하위 섹터 내에서 시가총액 / 기업가치 기준으로 큰 순서부터 작은 순서로 정렬하세요. 전체 구조는 하향식으로 구성하세요: 전체 하드웨어 생태계 지형 → 각 개별 기업까지. 출력 요구사항: 먼저 26개 기업 전체, 위 필드, 6개 하위 섹터 분류, 상장/비상장 플래그, 섹터 간 비교 매트릭스를 포함한 구조화된 데이터 파일 ai_infra_data.json을 생성하세요. 그런 다음 해당 JSON을 바탕으로 세련된 HTML 리포트를 생성하세요: 생태계 지형 / 계층형 다이어그램, 섹터 섹션, 기업 카드, 상장 vs. 비상장에 대한 명확한 시각적 표시(태그 또는 색상 구분), 시가총액 순위 차트, 정렬/필터 가능한 비교 테이블을 포함하세요. 디자인은 전문적이고, 정보 밀도가 높으며, 인터랙티브해야 합니다. 먼저 연구 데이터의 정확성을 검증한 뒤(상장 상태, 티커, 기업가치 — 최신 수치와 출처 인용), 그 다음 리포트를 생성하세요. 작업은 단일 에이전트 모드로 보내세요.