JPMorgan: Lượng xuất khẩu chip tùy chỉnh AI có thể vượt quá GPU vào năm 2027, Broadcom và Marvell đứng trước cơ hội lớn

BlockBeats Tin tức, ngày 22 tháng 6, JPMorgan cho biết, khi các công ty điện toán đám mây lớn và các ông lớn công nghệ tìm cách giảm chi phí tính toán AI, nâng cao hiệu quả năng lượng và thoát khỏi phụ thuộc vào GPU chung, thị trường chip tùy chỉnh ASIC đang bước vào chu kỳ tăng trưởng mới, Broadcom và Marvell có khả năng trở thành những người hưởng lợi lớn nhất trong xu hướng này.

Trong một báo cáo ngành bán dẫn được công bố gần đây, các nhà phân tích của JPMorgan, Harlan Sur và Mayur Ramdhani ước tính, thị trường ASIC AI kỹ thuật số sẽ đạt khoảng 60-70 tỷ USD vào năm 2026, và duy trì tỷ lệ tăng trưởng kép trên 40% đến 50% trong vài năm tới. Báo cáo cho biết, hiện tại Broadcom chiếm khoảng 80% đến 85% thị phần trong thị trường ASIC cao cấp, Marvell đứng thứ hai, chiếm khoảng 10% đến 12%.

Nhu cầu tính toán AI tăng nhanh đang thay đổi cấu trúc mua sắm chip. JPMorgan cho rằng, khách hàng như Google, Amazon, Meta, Microsoft, OpenAI và SoftBank/Arm đang thúc đẩy nhanh việc tự phát triển hoặc tùy chỉnh bộ xử lý AI để đạt được hiệu suất tốt hơn, tiêu thụ năng lượng thấp hơn và tổng chi phí sở hữu thấp hơn. Khác với GPU chung của Nvidia và AMD, ASIC thường được thiết kế cho khách hàng cụ thể, phần mềm cụ thể hoặc nền tảng cụ thể, phù hợp hơn với các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn có khối lượng công việc nội bộ lớn.

Báo cáo dự đoán, doanh thu AI của Broadcom sẽ tăng mạnh từ khoảng 20 tỷ USD trong năm tài chính 2025 lên trên 60 tỷ USD trong năm tài chính 2026, và theo dõi đạt trên 150 tỷ USD trong năm tài chính 2027. Các dự án của họ bao gồm TPU của Google, MTIA của Meta, chip AI video và mạng của ByteDance, XPU của OpenAI, XPU của SoftBank/Arm và các giải pháp TPU dạng rack liên quan của Anthropic.

Về phía Marvell, JPMorgan dự đoán doanh thu trung tâm dữ liệu của họ sẽ tăng từ khoảng 6,1 tỷ USD năm 2025 lên khoảng 9,3 tỷ USD năm 2026, và đạt khoảng 14,6 tỷ USD vào năm 2027. Động lực tăng trưởng bao gồm Amazon Trainium 3 và Trainium 4, Microsoft Maia, Google SmartNIC/DPU, bộ điều khiển CXL, cùng với DSP quang 800G/1.6T, các giải pháp đồng bộ lite và CPO ban đầu.

Báo cáo còn đưa ra một nhận định quan trọng: đến năm 2027, số lượng đơn vị xuất xưởng của AI ASIC/XPU sẽ vượt qua GPU. JPMorgan dự đoán, tổng số lượng AI tăng tốc trong năm 2027 sẽ đạt 23,3 triệu đơn vị, trong đó GPU chiếm 10,9 triệu đơn vị, chiếm 47%; ASIC/XPU chiếm 12,5 triệu đơn vị, chiếm 53%. Điều này có nghĩa là, mặc dù GPU vẫn sẽ duy trì tăng trưởng, chip tùy chỉnh có thể chiếm tỷ lệ lớn hơn trong việc triển khai thêm sức mạnh AI mới.

JPMorgan lấy ví dụ Google/Broadcom TPU7x Ironwood và Nvidia Blackwell, cho rằng AI ASIC có khả năng cạnh tranh về mặt chi phí và hiệu quả tiêu thụ năng lượng. Báo cáo cho biết, khả năng tính toán FP8 của TPU7x Ironwood gần bằng Nvidia B200/B300, nhưng ước tính giá bán khoảng 13.000 USD, thấp hơn B200 35.000 USD và B300 40.000 USD; khả năng tính toán mỗi đô la và mỗi watt của nó cũng vượt trội so với GPU đối chiếu.

Những nhận định này không có nghĩa là nhu cầu Nvidia sẽ giảm nhanh chóng. Ngược lại, nó chỉ ra sự phân hóa trong đầu tư hạ tầng AI: GPU tiếp tục phục vụ cho các nhu cầu huấn luyện và suy luận chung, trong khi các nhà cung cấp đám mây tự phát triển ASIC sẽ có tỷ lệ thâm nhập cao hơn trong các khối lượng công việc nội bộ lớn, ổn định và dự đoán được.

Đối với các nhà đầu tư, báo cáo của JPMorgan củng cố lý luận về chuỗi phần cứng AI từ GPU sang ASIC, đóng gói tiên tiến, giao diện HBM, SerDes, liên kết quang và CPO đang mở rộng. Nếu các dự đoán trong báo cáo trở thành hiện thực, Broadcom và Marvell không chỉ là nhà cung cấp chip mạng hoặc kết nối AI, mà còn trở thành các công ty nền tảng trung tâm trong quá trình chuyển đổi kiến trúc tính toán AI giai đoạn tiếp theo.