Предварительный обзор финансовых отчетов | Гиганты облачных технологий инициируют «революцию затрат на ИИ», наступает эпоха ASIC! Компания Мэйвелл Текнолоджис(MRVL.US) скоро взлетит в финансовых показателях

Приложение Zhitong Finance выяснило, что оно специализируется на кастомизированных AI-чипах (то есть AI-ASIC) для крупных AI-дата-центров, а также на серии AI Trainium от Amazon Один из крупнейших партнёров ASIC — Marvel Technology (MRVL. US) объявит свой отчет о прибылях после выхода на фондовый рынок США 5 марта по восточному времени. Аналитики Уолл-стрит единогласно ожидают, что ИИ будет более экономически эффективен в условиях рассуждений ИИ и тенденции «микрообучения», направленного на внедрение крупных моделей ИИ в бизнес-операции ASIC начнет сильное влияние на монополию Nvidia на чипы ИИ, которая занимает почти 90% доли рынка, поэтому аналитики ожидают ИИ Лидер ASIC Мелвелл и управляющий ASIC Broadcom (AVGO. US) получит высокие данные о росте производительности, а руководство ожидает высоких прогнозов эффективности.

В недавно опубликованном финансовом отчёте за третий квартал 2026 финансового года (результаты завершились 1 ноября 2025 года) Melwell достигла чистой выручки около $2,075 миллиарда, что на примерно 37% больше, чем в прошлом времени, и немного превзойдёт рыночные ожидания, а скорректированная прибыль на акцию также превысила прогнозы Уолл-стрит, а сильные показатели роста компании в третьем финансовом квартале отражают индивидуальный ИИ, вызванный бумом новых и расширенных дата-центров ИИ лидерами облачных вычислений Спрос на ASIC стремительно растёт.

Zacks Investment Данные аналитиков Уолл-стрит, собранные Research, показывают, что скорректированная прибыль на акцию Marvell за четвертый финансовый квартал ожидается около $0,79, что означает, что она увеличится на 31,7% в годовом выражении; Ожидается, что выручка компании по производству чипов за четвёртый финансовый квартал составит примерно 100% 2,21 миллиарда долларов, что означает, что ожидается значительный годовой рост на 21% на основе сильной базы предыдущего года. В текущем финансовом году аналитики считают, что прибыль на акцию составит 2,84 доллары США, что означает, что ожидается рост на 80,9% по сравнению с предыдущим годом; Аналитики ожидают, что выручка Marvell Technology в этом и следующем финансовых годах составит соответственно 8,18 миллиарда и 10 миллиардов долларов, что означает, что она увеличится на 41,8% и 22,3% в годовом выражении соответственно.

Кроме того, с завершением приобретения компанией Melwell компаний, занимающихся оптическими межсоединениями, компания ещё больше усилит свои технические возможности в области высокопропускной способности и низкой задержки инфраструктуры ИИ-центров обработки данных. Ожидается, что приобретение постепенно способствует росту выручки в ближайшие годы и поможет компании увеличить свою долю в экосистеме ИИ. В предыдущем отчете о результатах, помимо сильных показателей за третий квартал и сильного расширения текущего квартального прогноза, компания по производству чипов также сообщила в своем отчете о прибыли, что приобретет Celestial, стартап по производству чипов, специализирующегося на оптических межсоединениях I/O, за $3,25 миллиарда ИИ для укрепления сетевого портфеля.

Мэтт Мерфи, генеральный директор Marvell Technologies Мерфи) сообщил на звонке по итогам прибыли, что технология Celestial будет использована в инфраструктурных аппаратных продуктах следующего поколения Marvell Technology, связанной с кремниевой фотоникой, что поможет создать новый супер-голубой океанский рынок, который, как ожидается, достигнет 10 миллиардов долларов для Marvell Technology.

Мерфи и другие руководители компании также заявили, что планируют начать переход с Celestial во второй половине 2028 финансового года Бизнес ИИ внес значительный вклад в доход, достигнув годовых ожиданий по операционной выручке примерно в 500 миллионов долларов к четвертому кварталу 2028 финансового года и удвоив этот прогноз до 1 миллиарда долларов в четвертом квартале 2029 финансового года.

Опасения рынка относительно перспектив Nvidia оправданы

Глобальный бум генеративного ИИ ускорил разработку ИИ-чипов гигантами облачных вычислений и чипов, которые конкурируют за проектирование самых быстрых и энергоэффективных кластеров ИИ-вычислительной инфраструктуры для передовых крупномасштабных дата-центров. Metro и её крупнейший конкурент, Broadcom, сосредоточены на использовании своих абсолютных преимуществ в высокоскоростном соединении и IP чипов для сотрудничества с гигантами облачных вычислений, такими как Amazon, Google и Microsoft, чтобы создавать ИИ, адаптированный под конкретные потребности их дата-центров Кластер вычислительной мощности ASIC, и этот ASIC-бизнес вырос в очень важный бизнес обеих компаний, таких как кластер вычислительной мощности TPU, созданный Broadcom и Google, который является самым типичным ИИ Технический маршрут ASIC.

Питер, новый руководитель инфраструктуры искусственного интеллекта в Amazon В интервью СМИ в пятницу ДеСантис сказал: «Если мы сможем создавать модели на собственных собственных ИИ-чипах, мы сможем создать эти модели за долю стоимости чисто ИИ-крупных поставщиков моделей.» ”

ДеСантиа добавил: «Действительно существует определённая степень затрат на создание гипермасштабных дата-центров на базе ИИ. Если мы в конечном итоге хотим, чтобы ИИ изменил всё, затраты должны быть другими. ”

Рынок в целом считает, что «супер-повелитель чипа ИИ» Nvidia (NVDA). США) по-прежнему контролирует подавляющее большинство рынка рынка чипов искусственного интеллекта — ключевой области вычислительной инфраструктуры ИИ. Гигант чипов во главе с Дженсеном Хуангом только что объявил результаты за четвёртый квартал 2026 финансового года и прогнозы на следующий финансовый квартал, которые значительно превзошли ожидания, но цена его акций резко упала на 5% в четверг, главным образом из-за растущих опасений со стороны гиперскейлеров (гигантов облачных вычислений), недавно объявилых о запуске более экономичного ИИ на основе собственно разработанных моделей Тенденция к ASIC-чипам всё чаще представляет угрозу для долгосрочного абсолютного доминирования Nvidia в области ИИ-чипов — ключевой области глобальной инфраструктуры ИИ.

Разумеется, Anthropic, известная как конкурент OpenAI, планирует потратить десятки миллиардов долларов на покупку 1 миллиона чипов TPU, а материнская компания Facebook Meta рассматривает возможность вложения миллиардов долларов в TPU Google позже в 2026 или 2027 году Инфраструктура вычислений на базе ИИ, включая строительство невероятно крупного дата-центра для Meta и объявление Amazon о попытке использовать Trainium и Inferentia для разработки крупных моделей ИИ, все это показывает, что по мере запуска гигантов облачных вычислений запускает «революцию стоимости вычислительной мощности ИИ» для продвижения саморазработанного ИИ Масштаб проникновения ASIC, опасения рынка относительно перспектив Nvidia оправданы.

Приближается большая волна рассуждений о ИИ, и «монопольная доля» Nvidia сталкивается с серьёзным ударом

Нет сомнений, что серьёзные экономические и энергетические ограничения вынудили Microsoft, Amazon, Google и материнскую компанию Facebook Meta продвигать ИИ Основная цель самостоятельно разработанных ИИ-чипов внутренней системы облачных вычислений на ASIC-техническом пути — сделать кластер вычислительной мощности на базе ИИ более экономичным и энергоэффективным.

Стоимость строительства ультрамасштабных ИИ-дата-центров, подобных «Stargate», высока, поэтому технологические гиганты всё чаще требуют, чтобы вычислительные системы на базе ИИ были экономичными, и в условиях нехватки энергии технологические гиганты стремятся достичь максимальной «стоимости токена единицы — выходной мощности», которая принадлежит ИИ Процветание ASIC-технологий пришло.

Кроме того, продвинутые кластеры вычислительной мощности на базе ИИ, похожие на архитектуру Nvidia Blackwell, долгое время испытывают дефицит, дороги и зависят от узких мест в цепочках поставок и ритмах доставки ASIC, несомненно, могут обеспечивать «пропускную способность второй кривой» и быть более активными в переговорах по закупкам, ценообразованию продукции и уровню валовой прибыли от облачных вычислений, наложенных на Google, Microsoft и другие гиганты облачных вычислений, могут интегрировать и совместно разрабатывать «компилятор систем соединения с чипами/планирование-наблюдение/надёжность во время выполнения» для повышения использования вычислительной инфраструктуры и снижения TCO.

NVIDIA AI Сторона обучения ИИ, которая практически монополизирована GPU, требует более мощной универсальности вычислительной мощности ИИ и возможностей быстрой итерации всей вычислительной системы, тогда как сторона вывода ИИ уделяет больше внимания стоимости токенов единиц, задержке и энергоэффективности после масштабного внедрения передовых технологий ИИ. Например, Google чётко позиционирует Ironwood как поколение TPU, «рождённое для эпохи выводов ИИ», и подчеркивает экономическую эффективность и масштабируемость кластеров производительности, энергоэффективности и вычислительной мощности. Но последние действия Amazon доказывают существование искусственного интеллекта ASIC могут обладать большим потенциалом для обучения крупных моделей.

ИИ Основная причина заключается в том, что основная конкуренция в эпоху выводов — это уже не просто «пиковая вычислительная мощность», а стоимость на токен, энергопотребление, использование пропускной способности памяти, эффективность межсоединения и общая стоимость владения после синергии программного обеспечения и аппаратного обеспечения. В этих метриках потоки данных, компиляторы и межсоединения, адаптированные под конкретные задачи, естественно более экономически эффективны, чем универсальные GPU.

Однако для Nvidia и AMD это в основном означает, что маргинальные репрессии реальны, но скорее всего они проявляются в снижении торговой силы, доли доли и сокращении оценочных премий, а не в крахе абсолютного спроса. ИИ ASIC, несомненно, продолжат влиять на монополию GPU, доминируемую NVIDIA под суперволной инференции ИИ, но это скорее похоже на изменение промышленного пула прибыли и структуры закупок клиентов, а не на опровержение логики расширения GPU.

Представители AWS чётко позиционировали Trainium/Inferentia как специализированный акселератор для генеративного обучения и выводов по ИИ, при этом Trainium2 сравнил его со своим ИИ Облачные экземпляры GPU обеспечивают примерно на 30–40% более высокую ценовую производительность; Google также публично заявил, что Gemini 2.0 появился недавно. Обучение и выводы проходят на 100% на TPU. Это показывает, что «самостоятельно разработанные ASIC для производителей ультра-крупных облачных вычислений для проведения обучения/вывода основных моделей» больше не являются доказательством концепции, а вошли в стадию воспроизводимой индустриализации.