Гучний звіт Morgan Stanley: GPU та XPU, хто переможе?

У майбутньому конкуренція в AI-інфраструктурі не обмежуватиметься лише GPU, а поступово перейде до спільного розвитку GPU та різноманітних спеціалізованих процесорів для AI (XPU).

За даними Торгового майданчика Чжуйфен, Morgan Stanley опублікував останній звіт про напівпровідники, в якому зазначається, що зі збільшенням капітальних витрат хмарних провайдерів, швидким зростанням попиту на AI-інференцію та прискореним поширенням кастомних чіпів, ланцюжок вартості AI-напівпровідникової промисловості зазнає нових змін.

Світовий ринок AI-напівпровідників досягне приблизно 485 мільярдів доларів у 2026 році, а до 2030 року може зрости до приблизно 753 мільярдів доларів, що становитиме близько половини світового ринку напівпровідників обсягом приблизно 1,5 трильйона доларів.

У їхньому бичачому сценарії, що базується на даних ланцюжка поставок, очікується, що у 2026 році капітальні витрати на хмарні обчислення становитимуть 796 мільярдів доларів, з яких капітальні витрати на AI-сервери — близько 600 мільярдів доларів, а обсяг хмарних AI ASIC та не-NVIDIA GPU — близько 90 мільярдів доларів.

Центр ваги розвитку AI-індустрії поступово зміщується з тренування моделей на застосування інференції, тому попит на обчислювальні потужності стає більш різноманітним. GPU, як і раніше, відіграватимуть ключову роль у тренуванні та високопродуктивних обчисленнях, але AI ASIC, NPU та інші XPU, розроблені для конкретних сценаріїв, швидко зростають, стаючи важливим інструментом для хмарних провайдерів для оптимізації витрат та підвищення ефективності.

Для всієї напівпровідникової промисловості це означає, що переможцями епохи AI будуть не лише виробники GPU, а компанії, що охоплюють різні етапи: проектування чіпів, передове виробництво, передове пакування, тестування та спеціалізовані AI-чіпи. Розподіл вартості в ланцюжку промисловості вступає в нову фазу.

GPU більше не "єдиний лідер", AI-обчислення переходять у багатовимірну еру

Останні кілька років AI-обчислення майже повністю домінували GPU, але ця ситуація змінюється.

Зі збагаченням AI-додатків великі хмарні провайдери починають розробляти кастомні чіпи відповідно до своїх моделей та бізнес-потреб. Навіть при постійному підвищенні продуктивності GPU, хмарні провайдери все одно потребують розгортання великої кількості AI ASIC для підвищення ефективності інференції, зниження загальної вартості володіння та оптимізації для різних робочих навантажень.

У майбутньому AI-інфраструктура демонструватиме тенденцію до спільного розвитку GPU та XPU.

XPU — це не єдиний продукт, а охоплює різноманітні спеціалізовані процесори для AI-обчислень, такі як AI ASIC. З подальшим поділом попиту на обчислювальну потужність для різних завдань, таких як тренування, інференція та агентний AI (Agentic AI), чіпи різних архітектур відіграватимуть свою роль у сценаріях, де вони найбільш ефективні.

Хмарні провайдери продовжують нарощувати капітальні витрати, ланцюжок вартості AI розширюється на передове виробництво та пакування

Інвестиції в AI-інфраструктуру все ще знаходяться на стадії розширення. Капітальні витрати чотирьох найбільших хмарних провайдерів (Amazon, Google, Microsoft та Meta) у першому кварталі 2026 року зросли на 95% у річному обчисленні, а співвідношення капітальних витрат до EBITDA, як очікується, залишиться на рівні близько 50%. Хмарні капітальні витрати провідних публічних хмарних провайдерів у 2026 році наблизяться до 811 мільярдів доларів.

Постійне зростання капітальних інвестицій не лише стимулює попит на GPU та AI ASIC, але й сприятиме одночасному розширенню інших ланок ланцюжка, таких як передові техпроцеси, передове пакування та тестове обладнання.

Потужності передового пакування CoWoS компанії TSMC продовжуватимуть розширюватися у 2027 році, а передові технології пакування, такі як SoIC, також стануть ключовими напрямами розвитку в найближчі роки. Водночас постійне зростання попиту на AI-обчислювальні пластини ще більше підвищить важливість передових техпроцесів та пакування.

Майбутній конкурентний акцент у AI-ланцюжку промисловості буде не лише на самих чіпах, а на всій системі AI-інфраструктури, включаючи виробництво пластин, передове пакування, тестування та системну інтеграцію.

Слід зазначити, що зростання вартості пластин, OSAT та пам'яті, а також витіснення ресурсів AI для не-AI чіпів можуть посилити тиск на маржу прибутку компаній з проектування чіпів у 2026 році.

Зростання попиту на інференцію, китайські AI-чіпи отримують вікно розвитку

Центр ваги розвитку AI-індустрії переміщується від тренування до інференції, і ця зміна сприяє розвитку ланцюжка китайських AI-чіпів.

DeepSeek підтвердив здійсненність низьковартісної AI-інференції, що стимулює швидке зростання попиту на інференцію, а також підвищує можливості розвитку місцевого ланцюжка AI GPU. Згідно зі звітом, до 2030 року ринок AI GPU в Китаї може досягти приблизно 91 мільярда доларів, а частка місцевих AI-чіпів може зрости до близько 70%.

З поступовим розширенням потужностей передових техпроцесів у Китаї, місцеві AI-чіпи підвищуватимуть конкурентоспроможність у сценаріях інференції, а будівництво AI-інфраструктури все більше покладатиметься на місцеві ланцюжки поставок.

Конкуренція в епоху AI переходить від "хто має GPU" до "хто має повну екосистему обчислювальної потужності"

Майбутня логіка конкуренції в AI-індустрії зміститься від конкуренції продуктивності окремих чіпів до конкуренції всієї обчислювальної системи.

У майбутньому AI-індустрії необхідно зосередитися на структурних змінах між тренуванням та інференцією, хмарою та периферією, GPU та кастомними ASIC, при цьому бюджет, енергія, потужність чіпів та регулювання залишаться основними обмежуючими факторами розвитку AI.

Для ринку це означає, що основні напрямки AI-інвестицій продовжують розширюватися. GPU залишаються важливою частиною AI-інфраструктури, але зі збагаченням XPU, продовженням розробки власних чіпів хмарними провайдерами та швидким зростанням попиту на AI-інференцію, переможці в майбутній епосі AI, швидше за все, будуть з усієї AI-екосистеми обчислювальної потужності, а не з єдиного технологічного шляху.

Вищезазначений чудовий вміст надано Торговим майданчиком Чжуйфен.

Для більш детального аналізу, включаючи аналіз у реальному часі, передові дослідження тощо, приєднуйтеся до [**Річний член Торгового майданчика Чжуйфен**]

Попередження про ризики та відмова від відповідальності

          

             Ринок несе ризики, інвестиції потребують обережності. Ця стаття не є персональною інвестиційною рекомендацією і не враховує конкретні інвестиційні цілі, фінансовий стан або потреби окремих користувачів. Користувачі повинні розглянути, чи відповідають будь-які думки, погляди або висновки в цій статті їхній конкретній ситуації. Інвестуючи на основі цього, користувачі беруть на себе всю відповідальність.