Важный отчет Morgan Stanley: GPU или XPU — кто победит?

Будущая конкуренция в области AI-инфраструктуры больше не будет ограничиваться GPU, а постепенно перейдет к сосуществованию GPU и различных специализированных процессоров для ИИ (XPU).

Согласно данным трейдингового стола Zhui Feng, Morgan Stanley опубликовал новый отчет по полупроводникам, в котором указывается, что по мере того, как облачные провайдеры продолжают увеличивать капитальные расходы, быстро растет спрос на AI-инференс, а кастомные чипы ускоряют свое распространение, цепочка создания стоимости в полупроводниковой отрасли AI претерпевает новые изменения.

Глобальный рынок полупроводников для AI достигнет примерно 485 миллиардов долларов в 2026 году и, как ожидается, вырастет до примерно 753 миллиардов долларов к 2030 году, что составит около половины от общего объема рынка полупроводников в 1,5 триллиона долларов.

В бычьем сценарии, основанном на данных цепочки поставок, ожидается, что капитальные расходы облачных провайдеров в 2026 году составят 796 миллиардов долларов, из которых капитальные расходы на AI-серверы составят около 600 миллиардов долларов, а объем ASIC для облачного AI и не-NVIDIA GPU — около 90 миллиардов долларов.

Центр развития AI-индустрии постепенно смещается от обучения моделей к применению инференса, поэтому потребности в вычислительных мощностях становятся более разнообразными. GPU по-прежнему будут играть ключевую роль в обучении и высокопроизводительных вычислениях, но AI ASIC, NPU и другие XPU, разработанные для конкретных сценариев, быстро набирают обороты, становясь важными инструментами для облачных провайдеров по оптимизации затрат и повышению эффективности.

Для всей полупроводниковой отрасли это означает, что победителями в эпоху AI будут не только производители GPU, но и компании, охватывающие такие звенья, как проектирование чипов, передовое производство, передовая упаковка, тестирование и специализированные чипы для AI. Распределение ценности в цепочке поставок вступает в новую фазу.

GPU больше не "единоличный лидер", AI-вычисления вступают в эру разнообразия

В последние несколько лет AI-вычисления почти полностью доминировали GPU, но эта ситуация меняется.

По мере того, как AI-приложения становятся все более разнообразными, крупные облачные провайдеры начинают разрабатывать кастомные чипы под свои модели и бизнес-потребности. Даже при постоянном повышении производительности GPU, облачным провайдерам все равно необходимо развертывать большое количество AI ASIC для повышения эффективности инференса, снижения общей стоимости владения и оптимизации под различные рабочие нагрузки.

Будущая AI-инфраструктура будет характеризоваться совместным развитием GPU и XPU.

При этом XPU — это не единый продукт, а целый класс специализированных процессоров для AI-вычислений, включая AI ASIC. По мере того, как задачи обучения, инференса и агентного ИИ (Agentic AI) предъявляют все более дифференцированные требования к вычислительным мощностям, чипы с разной архитектурой будут находить применение в своих сильных сценариях.

Облачные провайдеры продолжают наращивать капитальные расходы, цепочка создания стоимости AI расширяется на передовое производство и упаковку

Инвестиции в AI-инфраструктуру все еще находятся на стадии расширения. Капитальные расходы четырех крупных облачных провайдеров — Amazon, Google, Microsoft и Meta — в первом квартале 2026 года выросли на 95% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, а отношение капитальных расходов к EBITDA, как ожидается, останется на уровне около 50%. Капитальные расходы на облачные вычисления крупнейших публичных облачных провайдеров мира в 2026 году приблизятся к 811 миллиардам долларов.

Постоянно растущие капитальные вложения не только стимулируют спрос на GPU и AI ASIC, но и приводят к расширению таких звеньев цепочки поставок, как передовые техпроцессы, передовая упаковка и тестовое оборудование.

Мощности передовой упаковки CoWoS TSMC продолжат расширяться в 2027 году, а такие технологии передовой упаковки, как SoIC, станут ключевыми направлениями развития в ближайшие годы. В то же время, растущий спрос на пластины для AI-вычислений еще больше повысит важность передовых техпроцессов и упаковки.

В будущем конкуренция в AI-цепочке будет сосредоточена не только на самих чипах, но и на всей AI-инфраструктурной системе, включая производство пластин, передовую упаковку, тестирование и системную интеграцию.

Следует отметить, что рост стоимости пластин, OSAT и памяти, а также вытеснение ресурсов для не-AI чипов со стороны AI могут усилить давление на маржинальность компаний по проектированию чипов в 2026 году.

Рост спроса на инференс открывает окно возможностей для китайских AI-чипов

Центр развития AI-индустрии смещается от обучения к инференсу, и это изменение стимулирует развитие цепочки поставок китайских AI-чипов.

DeepSeek подтвердил осуществимость недорогого AI-инференса, что стимулировало быстрый рост спроса на инференс, а также повысило возможности развития отечественной цепочки поставок AI GPU. Согласно отчету, к 2030 году объем рынка AI GPU в Китае может достичь примерно 91 миллиарда долларов, а уровень самообеспечения отечественными AI-чипами может вырасти до примерно 70%.

По мере постепенного расширения мощностей передовых техпроцессов в Китае, отечественные AI-чипы будут повышать свою конкурентоспособность в сценариях инференса, а строительство AI-инфраструктуры будет все больше опираться на локальные цепочки поставок.

Конкуренция в эпоху AI смещается от "у кого есть GPU" к "у кого есть полная экосистема вычислительных мощностей"

В будущем логика конкуренции в AI-индустрии сместится от конкуренции за производительность отдельных чипов к конкуренции за всю систему вычислительных мощностей.

В будущем AI-индустрии необходимо обращать внимание на структурные изменения между обучением и инференсом, облаком и периферией, GPU и кастомными ASIC, при этом бюджет, энергия, производственные мощности чипов и регулирование останутся основными ограничивающими факторами развития AI.

Для рынка это означает, что главная линия AI-инвестиций продолжает расширяться. GPU по-прежнему остаются важной частью AI-инфраструктуры, но по мере обогащения XPU, продолжения разработки собственных чипов облачными провайдерами и быстрого роста спроса на AI-инференс, победителями в эпоху AI с большей вероятностью станут те, кто обладает всей экосистемой AI-вычислений, а не одним технологическим путем.

Вышеуказанный замечательный контент предоставлен трейдинговым столом Zhui Feng.

Для более детального анализа, включая оперативные комментарии и исследования из первых рук, присоединяйтесь к [**Годовому членству трейдингового стола Zhui Feng▪**]

Предупреждение о рисках и отказ от ответственности

          

            Рынок сопряжен с рисками, инвестиции требуют осторожности. Данная статья не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией и не учитывает конкретные инвестиционные цели, финансовое положение или потребности отдельных пользователей. Пользователи должны оценить, соответствуют ли какие-либо мнения, точки зрения или выводы в данной статье их конкретной ситуации. Инвестируя на основе этой информации, вы принимаете на себя всю ответственность.