JPMorgan: As entregas de chips personalizados de IA podem superar as GPUs em 2027, com Broadcom e Marvell na vanguarda

BlockBeats notícia, 22 de junho, JPMorgan afirmou que, à medida que grandes empresas de computação em nuvem e gigantes de tecnologia buscam reduzir custos de computação de IA, melhorar a eficiência energética e se libertar da dependência de GPUs universais, o mercado de chips personalizados ASIC está entrando em um novo ciclo de crescimento, com Broadcom e Marvell potencialmente se tornando os maiores beneficiários dessa tendência.

Em um relatório recente sobre a indústria de semicondutores, os analistas do JPMorgan Harlan Sur e Mayur Ramdhani estimaram que o mercado de ASICs de IA digital atingirá cerca de 60 a 70 bilhões de dólares até 2026, mantendo uma taxa de crescimento composta de mais de 40% a 50% nos próximos anos. O relatório afirma que a Broadcom atualmente detém cerca de 80% a 85% do mercado de ASICs de alta ponta, enquanto a Marvell ocupa a segunda posição, com uma participação de aproximadamente 10% a 12%.

A rápida expansão da demanda por computação de IA está mudando a estrutura de aquisição de chips. O JPMorgan acredita que clientes como Google, Amazon, Meta, Microsoft, OpenAI e SoftBank/Arm estão acelerando o desenvolvimento interno ou a customização de processadores de IA para obter melhor desempenho, consumo de energia e custo total de propriedade. Diferentemente das GPUs universais da Nvidia e AMD, os ASICs geralmente são projetados para clientes específicos, pilhas de software específicas ou plataformas específicas, sendo mais adequados para grandes provedores de nuvem com cargas de trabalho internas em grande escala.

O relatório prevê que a receita de IA da Broadcom aumentará significativamente de cerca de 20 bilhões de dólares no ano fiscal de 2025 para mais de 60 bilhões de dólares no ano fiscal de 2026, acompanhando para mais de 150 bilhões de dólares no ano fiscal de 2027. Sua linha de projetos inclui Google TPU, Meta MTIA, chips de vídeo e rede de IA ByteDance, OpenAI XPU, SoftBank/Arm XPU e soluções de TPU em rack relacionadas à Anthropic.

No lado da Marvell, o JPMorgan prevê que sua receita de centros de dados aumentará de aproximadamente 6,1 bilhões de dólares em 2025 para cerca de 9,3 bilhões de dólares em 2026, atingindo aproximadamente 14,6 bilhões de dólares em 2027. Os fatores de crescimento incluem Amazon Trainium 3 e Trainium 4, Microsoft Maia, Google SmartNIC/DPU, controladores CXL, além de DSPs ópticos de 800G/1.6T, coherent lite e soluções iniciais de CPO.

O relatório também apresenta uma avaliação-chave: até 2027, o volume de unidades de ASIC/XPU de IA deverá superar o de GPUs. O JPMorgan estima que, em 2027, o total de unidades de aceleradores de IA chegará a 23,3 milhões, sendo 10,9 milhões de GPUs, representando 47%; e 12,5 milhões de ASICs/XPU, representando 53%. Isso significa que, embora as GPUs continuem crescendo, os chips personalizados podem conquistar uma fatia maior na implantação de nova capacidade de IA.

O JPMorgan cita, como exemplo, o TPU7x Ironwood da Google/Broadcom e o Blackwell da Nvidia, afirmando que os ASICs de IA oferecem competitividade em relação ao custo-benefício e eficiência energética. O relatório mostra que o FP8 do TPU7x Ironwood tem uma capacidade de cálculo próxima ao B200/B300 da Nvidia, mas com um preço estimado de cerca de 13 mil dólares, abaixo dos 35 mil dólares do B200 e dos 40 mil dólares do B300; além disso, sua relação de custo por dólar de cálculo e por watt também supera a das GPUs de referência.

Essa avaliação não significa que a demanda por Nvidia vá diminuir rapidamente. Pelo contrário, aponta para uma diferenciação nos investimentos em infraestrutura de IA: GPUs continuarão atendendo às necessidades gerais de treinamento e inferência, enquanto os ASICs desenvolvidos internamente por provedores de nuvem terão maior penetração em cargas de trabalho internas em grande escala, estáveis e previsíveis.

Para os investidores, o relatório do JPMorgan reforça a lógica de que a cadeia de hardware de IA está se expandindo do GPU para ASICs, empacotamentos avançados, interfaces HBM, SerDes, interconexões ópticas e CPO. Se as previsões do relatório se concretizarem, a Broadcom e a Marvell não serão apenas fornecedores de chips de rede ou conexão de IA, mas se tornarão plataformas centrais na próxima fase de migração da arquitetura de computação de IA.