Rapport important de Morgan Stanley : GPU contre XPU, qui l'emportera ?

La concurrence future des infrastructures d'IA ne se limitera plus aux GPU, mais évoluera progressivement vers une configuration où GPU et processeurs spécialisés pour l'IA (XPU) co-développent ensemble.

Selon le bureau de trading Zhuifeng, Morgan Stanley a publié un nouveau rapport sur les semi-conducteurs indiquant qu'avec l'augmentation continue des dépenses d'investissement des fournisseurs de cloud, la croissance rapide de la demande d'inférence IA et l'accélération de la démocratisation des puces personnalisées, la chaîne de valeur de l'industrie des semi-conducteurs IA est en train de subir de nouveaux changements.

Le marché mondial des semi-conducteurs IA atteindra environ 485 milliards de dollars en 2026, et devrait encore croître pour atteindre environ 753 milliards de dollars d'ici 2030, représentant environ la moitié du marché mondial des semi-conducteurs, qui s'élève à environ 1,5 billion de dollars.

Dans son scénario haussier basé sur les données de la chaîne d'approvisionnement, les dépenses d'investissement dans le cloud devraient atteindre 796 milliards de dollars en 2026, dont environ 600 milliards de dollars pour les serveurs IA, et environ 90 milliards de dollars pour les ASIC cloud AI et les GPU non NVIDIA.

Le centre de gravité du développement de l'industrie de l'IA se déplace progressivement de l'entraînement des modèles vers les applications d'inférence, rendant la demande de puissance de calcul plus diversifiée. Les GPU conserveront toujours leur position centrale dans l'entraînement et le calcul haute performance, mais les ASIC IA, NPU et autres XPU conçus pour des scénarios spécifiques sont en train de monter rapidement, devenant des outils importants pour les fournisseurs de cloud afin d'optimiser les coûts et d'améliorer l'efficacité.

Pour l'ensemble de l'industrie des semi-conducteurs, cela signifie que les gagnants de l'ère de l'IA ne seront plus seulement les fabricants de GPU, mais couvriront plusieurs maillons tels que la conception de puces, la fabrication avancée, l'encapsulation avancée, les tests et les puces spécialisées pour l'IA. La répartition de la valeur dans la chaîne industrielle entre dans une nouvelle phase.

Les GPU ne sont plus "tout-puissants", la puissance de calcul IA entre dans une ère de diversité

Au cours des dernières années, la puissance de calcul IA a été presque dominée par les GPU, mais cette configuration est en train de changer.

Avec la diversification croissante des applications IA, les grands fournisseurs de cloud commencent à développer des puces personnalisées autour de leurs propres modèles et besoins métier. Même si les performances des GPU continuent de s'améliorer, les fournisseurs de cloud ont toujours besoin de déployer un grand nombre d'ASIC IA pour améliorer l'efficacité de l'inférence, réduire le coût total de possession et optimiser différents types de charges de travail.

À l'avenir, l'infrastructure IA présentera une tendance de co-développement entre GPU et XPU.

Parmi eux, XPU n'est pas un produit unique, mais englobe divers processeurs spécialisés pour les scénarios de calcul IA, comme les ASIC IA. Avec la segmentation croissante des besoins en puissance de calcul pour différentes tâches telles que l'entraînement, l'inférence et l'IA agentive (Agentic AI), différentes architectures de puces joueront leur rôle dans les scénarios où elles excellent.

Les fournisseurs de cloud continuent d'augmenter leurs dépenses d'investissement, la chaîne de valeur de l'IA s'étend vers la fabrication avancée et l'encapsulation

Les investissements dans l'infrastructure IA sont toujours en phase d'expansion. Au premier trimestre 2026, les dépenses d'investissement des quatre principaux fournisseurs de cloud (Amazon, Google, Microsoft et Meta) ont augmenté de 95 % en glissement annuel, et le ratio des dépenses d'investissement par rapport à l'EBITDA devrait se maintenir à environ 50 %. Les dépenses d'investissement dans le cloud des principaux fournisseurs de cloud cotés dans le monde devraient atteindre près de 811 milliards de dollars en 2026.

Cette croissance continue des investissements ne stimule pas seulement la demande de GPU et d'ASIC IA, mais entraîne également une expansion simultanée des maillons de la chaîne industrielle tels que les procédés avancés, l'encapsulation avancée et les équipements de test.

La capacité de production d'encapsulation avancée CoWoS de TSMC continuera de s'étendre en 2027, et les technologies d'encapsulation avancée comme SoIC deviendront des axes de développement majeurs dans les années à venir. Parallèlement, la demande croissante de wafers de calcul IA augmentera encore l'importance des procédés avancés et de l'encapsulation.

À l'avenir, le point clé de la concurrence dans la chaîne industrielle de l'IA ne sera plus seulement la puce elle-même, mais l'ensemble du système d'infrastructure IA, y compris la fabrication de wafers, l'encapsulation avancée, les tests et l'intégration système.

Il est important de noter que l'augmentation des coûts des wafers, de l'OSAT et du stockage, ainsi que le resserrement des ressources des puces non IA par l'IA, pourraient accroître la pression sur les marges bénéficiaires des entreprises de conception de puces en 2026.

La montée de la demande d'inférence ouvre une fenêtre de développement pour les puces IA chinoises

Le centre de gravité du développement de l'industrie de l'IA se déplace de l'entraînement vers l'inférence, ce changement favorise le développement de la chaîne industrielle des puces IA en Chine.

DeepSeek a validé la faisabilité de l'inférence IA à faible coût, stimulant la croissance rapide de la demande d'inférence tout en améliorant les opportunités de développement de la chaîne industrielle des GPU IA locaux. Le rapport prévoit qu'à l'horizon 2030, le marché chinois des GPU IA pourrait atteindre environ 91 milliards de dollars, avec un taux d'autosuffisance en puces IA locales pouvant atteindre environ 70 %.

Avec l'expansion progressive de la capacité de production des procédés avancés en Chine, les puces IA locales amélioreront leur compétitivité dans les scénarios d'inférence, et la construction d'infrastructures IA dépendra davantage des chaînes d'approvisionnement locales.

La concurrence à l'ère de l'IA passe de "qui possède le GPU" à "qui possède l'écosystème de calcul complet"

À l'avenir, la logique de concurrence dans l'industrie de l'IA passera de la compétition sur les performances des puces individuelles à la compétition sur l'ensemble du système de calcul.

L'industrie de l'IA devra se concentrer sur les changements structurels entre l'entraînement et l'inférence, le cloud et l'edge, les GPU et les ASIC personnalisés, tandis que le budget, l'énergie, la capacité de production de puces et la réglementation resteront les principales contraintes au développement de l'IA.

Pour le marché, cela signifie que les axes d'investissement dans l'IA s'élargissent. Les GPU restent une composante importante de l'infrastructure IA, mais avec la diversification croissante des XPU, la progression continue des puces développées en interne par les fournisseurs de cloud et la croissance rapide de la demande d'inférence IA, les gagnants de l'ère de l'IA à l'avenir proviendront plus probablement de l'ensemble de l'écosystème de calcul IA plutôt que d'une seule voie technologique.

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