CITIC Securities: Зосередитися на основній лінії інфляції ланцюга обчислювальної потужності, оптимістично налаштовані щодо укріплення NVIDIA GTC впевненості в стійкому зростанні індустрії AI

Центральна інвестиційна компанія опублікувала аналітичний звіт, у якому зазначає, що конференція GTC 2026 компанії NVIDIA вже близько, і очікується подальше розширення асортименту чіпів компанії. Окрім повного комплекту з шести основних чіпів платформи Vera Rubin AI, можливо, на конференції буде розкрито деталі чіпа Rubin Ultra та корпусів, що принесе інновації у архітектуру даних, енергопостачання та інше. Нові продукти, такі як ортогональні плати та CPO, мають потенціал для подальшого впровадження. У фокусі — інфляція у ланцюгу обчислювальних потужностей, і попит на обчислювальні ресурси у світі продовжує перевищувати очікування. Це сприяє зростанню активності у верхніх ланках ланцюга та підвищенню цін, що робить цю галузь найперспективнішою для інвестицій у технологічний сектор. Звіт вважає, що GTC 2026 ще більше зміцнить довіру ринку до безперервного зростання AI-індустрії та реалізації додаткових можливостей.

Основні точки зору компанії:

Пункт 1: Платформа Rubin пропонує новий набір чіпів, що демонструє високий рівень інтеграції та співпраці у дизайні.

На виставці CES 2026 NVIDIA презентувала повний комплект з шести основних чіпів платформи Vera Rubin: Rubin GPU, Vera CPU, BlueField-4 DPU, NVLink 6 Switch, ConnectX-9 SuperNIC, Spectrum-6 Ethernet Switch. Вони включають всі ключові компоненти корпусу, виготовлені за технологією TSMC 3 нм з використанням HBM4, що забезпечує значне оновлення пам’яті та пропускної здатності. Ця лінійка продуктів покращує взаємодію між GPU, CPU та мережевими чіпами, а модульна конструкція підвищує цілісність корпусу порівняно з попереднім Blackwell.

Пункт 2: Можливе розкриття додаткових деталей Rubin Ultra, очікується інновації у даних та енергопостачанні.

З урахуванням того, що на CES 2026 NVIDIA підтвердила початок масового виробництва платформи Vera Rubin, аналітики вважають, що на GTC 2026 компанія може розкрити більше деталей щодо чіпів Rubin Ultra та корпусів. Окрім підвищеної обчислювальної потужності за рахунок інтеграції чотирьох обчислювальних DIE, у архітектурі слід очікувати два основних напрямки:

1. У сфері даних: масштабування системи, можливо, з використанням PCB-ортогональних плат (Canister внутрішні обчислювальні та комунікаційні плати) та оптичних з’єднань між корпусами, а також нових технологій/матеріалів, таких як 78L RPCB, M9 CCL, Q glass, CPO.

2. У системах енергопостачання: зростання вимог до енергоспоживання та напруги, з можливим впровадженням систем високовольтного постачання 800V, модульних систем живлення та нових технологій, таких як GaN-третє покоління напівпровідників.

Пункт 3: NVIDIA може представити новий чіп для логіки — LPU, що посилить лінійку продуктів для inference.

Можливо, NVIDIA підніме рівень AI inference до системної інфраструктури, представивши LPU у поєднанні з CPX для посилення продуктів у цій сфері.

Щодо LPU: на GTC очікується запуск нових inference-чіпів з технологією Groq LPU, створених за спеціальним дизайном для LLM, з переробленим Tensor Streaming Processor (TSP) та SRAM для швидкого зчитування даних, що особливо важливо для високих вимог до пропускної здатності пам’яті.

Щодо CPX: Rubin CPX, випущений у 2025 році, зменшує витрати на попереднє заповнення (Prefill) та може використовувати GDDR7 або HBM3E. За даними SemiAnalysis, він може бути представлений у вигляді окремого корпусу, що поставляється разом із NVL72 VR200, або у вигляді окремої системи.

Пункт 4: Можливий напрямок розвитку наступної генерації архітектури Feynman.

Зростає інтерес до нової архітектури Feynman, і на GTC 2026 NVIDIA може показати її концепцію. За даними Trendforce, Feynman стане першою серією чіпів, виготовлених за технологією TSMC A16, з можливим застосуванням технології Backside Power Delivery (SPR) для більш ефективного розподілу енергії та 3D-стекування для інтеграції з LPU.

Очікується, що виробництво почнеться у 2028 році, а поставки — з 2029. Деталі архітектури поки що невідомі, але компанія, ймовірно, зосередиться на тому, як підтримати безперервне оновлення AI-інфраструктури у контексті уповільнення закону Мура, з акцентом на інновації у обчислювальній потужності, пам’яті та обчислювальних ресурсах, а також на ролі тренувань і inference. Можливо, на GTC NVIDIA представить нові ідеї та інновації для AI-індустрії.

Ризики:

Геополітичні ризики, недосягнення очікуваних обсягів нових продуктів на ринку, слабкий ріст попиту на AI, зростання цін на компоненти, технологічні зміни та оновлення продуктів, регуляторні обмеження та ризики конфіденційності даних, посилення конкуренції у PCB-індустрії.