Morgan Stanley Greater China Semiconductors Research опублікував новий звіт 8 травня 2026 року.

-> $NVDA стелажі та сервери все ще є найбільшим драйвером капітальних витрат, що становлять близько 58–63% від загальної вартості 1 ГВт дата-центру, за винятком HBM та CPU.
-> Для індивідуальних ASIC-ів, стелажі та сервери значно нижчі, близько 39% від загальної вартості. Це найчіткіша причина, чому гіперскейлери продовжують просувати внутрішній силікон.
-> Morgan Stanley оцінює, що дата-центр NVIDIA GPU на 1 ГВт коштує:
Vera Rubin: ~$41B
GB300: ~$33B
B200: ~$24B
H100: ~$23B
Порівняно з індивідуальними ASIC-ами:
TPUv7: ~$27B
Trainium3: ~$15B
-> Поточні системи NVIDIA можуть коштувати до ~2 разів більше за ГВт, ніж індивідуальні ASIC-и. Vera Rubin майже в 3 рази дорожчий за Trainium3 за цим оцінкою.
-> Це не означає, що індивідуальні ASIC-и автоматично кращі. NVIDIA все ще має найсильнішу повну екосистему, програмне забезпечення, мережеві рішення, доступність і підтримку моделей. Але це показує, чому гіперскейлери мають величезний економічний стимул масштабувати ASIC-и.
-> Другий за величиною сегмент витрат — мережеві рішення, близько 19–23% у більшості систем.
-> Енергетичне обладнання, охолодження, DRAM, HBM і CPU мають значення, але є другорядними порівняно з стелажами, серверами та мережею.
-> Це також позитивно для постачальників інфраструктури на рівні стелажів, оскільки дискусія щодо капітальних витрат на ШІ — це не лише GPU проти ASIC. Це стелажі, мережі, подача енергії, охолодження та повна побудова дата-центру.
-> Світ гіперскейлерів розділиться між преміум-кластерними рішеннями NVIDIA для максимальної продуктивності та гнучкості і кастомними ASIC-кластерами для дешевших, більш оптимізованих навантажень.
-> NVIDIA все ще охоплює найбагатшу частину капітальних витрат на інфраструктуру ШІ, але індивідуальні ASIC-и стають механізмом цінового тиску, який гіперскейлери використовуватимуть для зменшення довгострокової залежності.