Bernstein вчера повысил целевую цену акций HaiGuang Information с 280 до 450 юаней, ключевая логика в том, что Agentic AI переворачивает структуру «GPU монополизирует AI capex» последних четырех лет, роль CPU возвращается из второстепенной в главную. Общий TAM серверных CPU в мире вырастет с 39 млрд долларов в 2025 году до 223 млрд долларов в 2030 году — в шесть раз. HaiGuang как единственный поставщик x86-серверных CPU за пределами Intel/AMD является самым прямым китайским бенефициаром этого структурного сдвига.

Сначала посмотрим, почему Agentic AI предъявляет к CPU совершенно другие требования, чем традиционные LLM. В эпоху LLM рабочая нагрузка сопоставлялась с крупномасштабными параллельными матричными операциями, GPU естественно подходит, соотношение GPU:CPU в тренировочных кластерах CSP выросло с 3:1 в 2020 году до 8:1 в 2024 году. Но вычислительная структура Agentic AI совершенно иная. Оркестровка агентов, вызовы инструментов, управление контекстными окнами, координация множества агентов, человеко-машинные циклы обратной связи — всё это универсальная последовательная обработка, требующая низкой задержки и высокой пропускной способности памяти, и это работа CPU. Работа GPU сокращается до генерации токенов, всё остальное возвращается к CPU. Данные Bernstein: к 2030 году соотношение GPU:CPU изменится на 2:1, доля CPU в AI capex инференсных кластеров вырастет с 14% до 50%.
Сам AMD на дне аналитика в ноябре 2025 года прогнозировал CPU TAM в 60 млрд долларов, а через полгода на конференц-звонке по итогам Q1 2026 года эта цифра удвоилась до 120 млрд. Intel даже смог распродать ранее списанные чипы на складах, клиенты расхватывали их. Степень напряженности спроса и предложения очевидна.
Китайский TAM x86-серверных CPU вырастет с 7 млрд долларов в 2025 году до 27 млрд долларов в 2030 году, но динамика роста делится на два этапа. С 2025 по 2028 год CAGR составит около 31%, что ниже мирового показателя в 35%, из-за двойных ограничений предложения. С одной стороны, мощности AMD и Intel в первую очередь поглощаются американскими hyperscaler’ами, а доля, выделяемая Китаю, сокращается. С другой стороны, передовые производственные мощности SMIC ограничены, что сдерживает как выпуск отечественных AI-ускорителей (недостаток AI-ускорителей напрямую подавляет сопутствующий спрос на CPU), так и распределение пластин для самого HaiGuang. После 2028 года оба ограничения ослабнут. Масштабное высвобождение передовых узлов SMIC и других отечественных фабрик, рост поставок отечественных AI-чипов ускорит общее развертывание серверов, в сочетании с догоняющими инвестициями в AIDC под руководством местных властей, китайский рынок CPU выйдет на CAGR в 36%, обогнав мировой.
Технологическую эволюцию поколений HaiGuang стоит рассмотреть подробно. Начав с лицензии AMD Zen1 в 2016 году, после попадания в санкционный список в 2019 году компания лишилась последующей технической поддержки AMD, но сама лицензия на IP Zen1 не может быть отозвана задним числом. От Gen2 до G4, в условиях ограничений по техпроцессу 14nm (затем перешли на SMIC N+1/эквивалент 10 нм), за счет самостоятельных улучшений архитектуры, подсистемы памяти и ввода-вывода каждое поколение давало прирост производительности на 30-50%. G4 уже имеет 64 ядра, DDR5, PCIe5.0, показатель SPEC2017 int-rate около 1000, что соответствует Intel Xeon четвертого/пятого поколений (продукты 2022-2023 годов) и AMD Zen3 (2021 год), технологический разрыв стабильно составляет 2-3 года. Интересное косвенное подтверждение: недавно вскрывшаяся уязвимость аппаратного обеспечения StackWarp затронула несколько поколений процессоров AMD Zen, но HaiGuang оказался полностью невосприимчив, поскольку его архитектура безопасности уже заменена с AMD SEV-SNP на собственную CSV3. Это говорит о том, что форк на уровне микроархитектуры реален, а не просто смена названия.
G5 — ключевая точка всей логики роста. 128 ядер, 512 потоков (SMT4), 16 каналов DDR5, CXL2.0, полностью собственная микроархитектура, предполагается изготовление на SMIC N+2 (эквивалент 7 нм). Bernstein оценивает показатель SPEC2017 int-rate выше 2000, в то время как Intel Granite Rapids (128 P-ядер, выпущен в сентябре 2024 года) имеет 2440, а AMD Zen5 (2024 год) — 2089. Если G5 выйдет по плану, разрыв HaiGuang с новейшими мировыми продуктами сократится с нынешних «двух поколений» до «одного поколения».
Возможность 128 ядер не зависит от прорыва в техпроцессе, а опирается на чиплетную упаковку. Вместо одного монолитного 128-ядерного кристалла (выход годных упадет) объединяют несколько вычислительных чиплетов меньшего размера — это путь, по которому AMD EPYC пошла с Zen2. На эквивалентном узле SMIC 7 нм делают вычислительные кристаллы меньшей площади с контролируемым выходом годных, общее количество ядер зависит от количества упакованных кристаллов. Прирост IPC на +17% обеспечен накопленным опытом проектирования полного цикла четырех поколений от Gen2 до G4 и зрелостью отечественных EDA-инструментов для цифрового синтеза на 7 нм. 16 каналов DDR5 зависят от расширения емкости производства DDR5 компанией ChangXin Memory и IP-контроллера CXL от Montage Technology. Из трех условий самым жестким узким местом является выделение мощностей 7 нм от SMIC.
Реальное отличие G5 от других — SMT4. 512 потоков на сокет — это самый высокий показатель среди всех текущих серверных CPU. У AMD и Intel в основных продуктах используется SMT2. В каких сценариях SMT4 дает преимущество? Мультитенантные сервисы инференса (плотность логических ядер удваивается, стоимость единицы запроса на инференс снижается), оркестровочный слой Agentic AI (большое количество легковесных потоков, связанных с вводом-выводом и памятью), а также LLM-инференс с ограничениями по памяти (когда потоки ждут данные KV-кэша, другие потоки могут использовать исполнительные блоки). Это как раз и есть ключевые будущие сценарии роста на китайском рынке. Китай имеет структурное преимущество в инференсе: низкая стоимость электроэнергии в сочетании с демонстрацией оптимизации LLM-инференса такими компаниями, как DeepSeek, означает, что при равной вычислительной мощности выход токенов выше. Если соотношение CPU:GPU в китайских дата-центрах будет выше, чем в США, то потенциал роста спроса на CPU окажется еще выше, чем в базовом сценарии Bernstein.
Прогноз Bernstein по доле рынка HaiGuang: в стоимостном выражении — с 19% в 2025 году до 36% в 2030 году, в количественном выражении — почти 50% (из-за более низкой ASP по сравнению с Intel/AMD). Логика разбивается на два этапа. Первый этап — постоянное поглощение существующего спроса Xinchuang (замещения импорта), это гарантированный политикой базовый объем, не зависящий от абсолютной производительности. Второй этап — после 2027 года запуск коммерческих закупок CSP, это основной драйвер роста. К 2030 году клиенты CSP будут составлять около 75% всех развертываний x86-серверов в Китае. Чтобы HaiGuang увеличил проникновение на этом рынке с текущих средних однозначных процентов до 20%, необходимо, чтобы производительность G5 была достаточной, а поставки AMD/Intel оставались ограниченными. У HaiGuang есть еще один уникальный рычаг — полностекинговое сочетание CPU+DCU (AI-ускорители). В период дефицита отечественных AI-чипов HaiGuang может обменивать право распределения DCU на объем закупок CPU, и наоборот. Кроме Huawei, никто больше на это не способен.
Состоятельность всей логики зависит от того, сможет ли SMIC наращивать выпуск на передовых узлах для стабильных поставок G5, а со стороны спроса — от результатов реальных тестов у CSP. G5, по подтвержденным данным, уже запущен в массовое производство в июне, сопутствующие серверы — от двухпроцессорных с воздушным охлаждением до иммерсионного жидкостного (одна группа более 80 000 ядер) — уже есть, но пока нет независимых опубликованных результатов SPEC. 2000 баллов — оценка Bernstein, а не реальные измерения. Для масштабных закупок CSP требуются циклы POC-валидации: от отправки образцов до сертификации квалификации и массовой установки — обычно два-три квартала. Посмотрим, появятся ли во втором полугодии заказы на централизованные закупки от ведущих CSP.