J.P. Morgan: Pengiriman chip khusus AI diperkirakan akan melampaui GPU pada tahun 2027, Broadcom dan Marvell berada di puncak tren

BlockBeats berita, 22 Juni, JPMorgan menyatakan bahwa, seiring perusahaan komputasi awan besar dan raksasa teknologi mencari cara untuk menurunkan biaya komputasi AI, meningkatkan efisiensi energi, dan melepaskan ketergantungan tunggal pada GPU umum, pasar chip khusus ASIC memasuki siklus pertumbuhan baru, dengan Broadcom dan Marvell diperkirakan menjadi penerima manfaat terbesar dari tren ini.

Dalam laporan industri semikonduktor yang dirilis baru-baru ini, analis JPMorgan Harlan Sur dan Mayur Ramdhani memperkirakan bahwa pasar ASIC AI digital akan mencapai sekitar 60 miliar hingga 70 miliar dolar AS pada tahun 2026, dan mempertahankan tingkat pertumbuhan majemuk di atas 40% hingga 50% dalam beberapa tahun mendatang. Laporan menyebutkan bahwa Broadcom saat ini menguasai sekitar 80% hingga 85% pangsa pasar ASIC kelas atas, sementara Marvell berada di posisi kedua dengan pangsa sekitar 10% hingga 12%.

Pertumbuhan cepat dalam permintaan komputasi AI sedang mengubah struktur pengadaan chip. JPMorgan berpendapat bahwa pelanggan seperti Google, Amazon, Meta, Microsoft, OpenAI, dan SoftBank/Arm sedang mempercepat pengembangan atau kustomisasi prosesor AI mereka sendiri untuk mendapatkan kinerja yang lebih baik, konsumsi daya, dan total biaya kepemilikan yang lebih rendah. Berbeda dengan GPU umum Nvidia dan AMD, ASIC biasanya dirancang untuk pelanggan tertentu, tumpukan perangkat lunak tertentu, atau platform tertentu, yang lebih cocok untuk perusahaan cloud skala besar dengan beban kerja internal yang besar.

Laporan memperkirakan bahwa pendapatan AI Broadcom akan meningkat secara signifikan dari sekitar 20 miliar dolar AS pada tahun fiskal 2025 menjadi lebih dari 60 miliar dolar AS pada tahun fiskal 2026, dan mengikuti tren mencapai lebih dari 150 miliar dolar AS pada tahun fiskal 2027. Daftar proyeknya termasuk Google TPU, Meta MTIA, chip video dan jaringan AI ByteDance, OpenAI XPU, SoftBank/Arm XPU, serta solusi TPU rak terkait Anthropic.

Di sisi Marvell, JPMorgan memperkirakan pendapatan pusat data mereka akan meningkat dari sekitar 6,1 miliar dolar AS pada tahun 2025 menjadi sekitar 9,3 miliar dolar AS pada tahun 2026, dan mencapai sekitar 14,6 miliar dolar AS pada tahun 2027. Pendorong pertumbuhan termasuk Amazon Trainium 3 dan Trainium 4, Microsoft Maia, Google SmartNIC/DPU, pengontrol CXL, serta DSP optik 800G/1.6T, coherent lite, dan solusi CPO awal.

Laporan juga mengajukan satu penilaian kunci: pada tahun 2027, jumlah unit AI ASIC/XPU yang dikirimkan akan melebihi GPU. JPMorgan memperkirakan bahwa total pengiriman akselerator AI pada tahun 2027 akan mencapai 23,3 juta unit, dengan GPU sebanyak 10,9 juta unit, mewakili 47%; ASIC/XPU sebanyak 12,5 juta unit, mewakili 53%. Ini berarti, meskipun GPU akan tetap tumbuh, chip khusus mungkin akan mengambil pangsa yang lebih besar dalam penambahan kapasitas AI baru.

JPMorgan menyebutkan, sebagai contoh, Google/Broadcom TPU7x Ironwood dan Nvidia Blackwell, bahwa ASIC AI memiliki daya saing dalam hal rasio biaya dan efisiensi daya. Laporan menunjukkan bahwa FP8 kinerja TPU7x Ironwood mendekati Nvidia B200/B300, tetapi perkiraan harga sekitar 13.000 dolar AS, lebih rendah dari B200 yang 35.000 dolar dan B300 yang 40.000 dolar; serta per dolar dan per watt kinerja juga lebih baik dibanding GPU pembanding.

Penilaian ini tidak berarti bahwa permintaan Nvidia akan menurun dengan cepat. Sebaliknya, ini menunjukkan adanya diferensiasi dalam investasi infrastruktur AI: GPU akan terus melayani kebutuhan pelatihan dan inferensi umum, sementara perusahaan cloud yang mengembangkan ASIC sendiri akan mendapatkan penetrasi yang lebih tinggi dalam beban kerja internal yang besar, stabil, dan dapat diprediksi.

Bagi investor, laporan JPMorgan memperkuat logika bahwa rantai perangkat keras AI akan bergeser dari GPU ke ASIC, kemasan canggih, antarmuka HBM, SerDes, interkoneksi optik, dan CPO. Jika prediksi dalam laporan ini terwujud, Broadcom dan Marvell tidak hanya akan menjadi pemasok chip jaringan atau koneksi AI, tetapi juga akan menjadi perusahaan platform inti dalam migrasi arsitektur komputasi AI tahap berikutnya.