Ринок інфраструктури штучного інтелекту стає свідком напруженої боротьби за те, яка архітектура чипів переможе: Nvidia традиційні графічні процесори (GPU) або зростаючий потік кастомних ASIC (інтегральних схем, спеціалізованих під застосування). Це не просто технічна дискусія — вона змінює спосіб розгортання мільярдів у обчислювальній інфраструктурі.
Nvidia наразі займає домінуючу позицію на ринку з понад 90% часткою у дата-центрових GPU. Цифри розповідають свою історію: у минулому кварталі дохід склав $57 мільярд, зростання на 62% у порівнянні з минулим роком, тоді як трирічне зростання доходів наближається до 10x. Це домінування зумовлене не лише перевагою першого гравця. Екосистема Nvidia є фортецею — майже всі базові моделі штучного інтелекту були написані на її платформі CUDA, що створює величезні витрати на перехід для розробників і операторів дата-центрів.
Технічні переваги також очевидні. GPU пропонують гнучкість, якої не можуть забезпечити спеціалізовані чипи. Вони перепрограмовуються, підтримуються майже два десятиліття оптимізованих бібліотек AI і працюють у будь-якому фреймворку AI. Для ландшафту, де моделі та вимоги змінюються щомісяця, ця адаптивність має велике значення.
Контрнаступ ASIC
Але ось де стає цікаво: гіперскейлери — гігантські хмарні оператори, що керують масивними дата-центрами — все більше незадоволені залежністю від Nvidia. Основними драйверами є структура витрат і енергоефективність.
Кастомні ASIC, хоча й менш гнучкі, споживають значно менше енергії і забезпечують кращу економіку для конкретних, повторюваних навантажень, таких як inference AI (де витрати зростають щодня). На сцену виходить Broadcom, який позиціонує себе як архітектор, що допомагає гіперскейлерам розробляти власні кастомні AI-чипи.
Доказом є Alphabet’s Tensor Processing Units (TPUs), розроблені за підтримки Broadcom. TPUs тепер визнаються легітимною альтернативою Nvidia GPU. Цей успіх відкрив шлюзи для інших гіперскейлерів, які поспішили до Broadcom із запитами на кастомні дизайни чипів.
Цифри за зміною
На початку 2025 року з’явилися перші ознаки масштабу: Broadcom визначила трьох клієнтів з передовими AI ASIC, що представляють понад 60 мільярдів доларів можливості лише для їхнього фіскального 2027 року. Неочікувано з’явився четвертий клієнт із замовленням на понад $10 мільярд, з доставкою починаючи з середини 2026 року. Найбільш вражаюче — коли OpenAI узгоджувала розгортання чипів, вона зобов’язалася розгорнути 10 гігаватів кастомних чипів Broadcom до кінця 2029 року. Враховуючи цінову політику Nvidia GPU, ця угода сама по собі означає приблизно $350 мільярд у вартості.
Розглянемо контекст: загальний дохід Broadcom за фіскальний рік становить близько $63 мільярд. Можливість AI ASIC фактично є багаторічною трансформаційною подією.
Який чип важливий у 2026?
Обидва акції чипів, ймовірно, отримають вигоду від зростання витрат на інфраструктуру AI. Але траєкторія різко відрізняється. Nvidia зберігає фортецю — стабільне домінування з поступовим зростанням. Broadcom може зазнати потенційно вибухового зростання з набагато меншим базовим доходом, розширюючись у ринок, де гіперскейлери активно зменшують концентрацію Nvidia і знижують витрати на інфраструктуру.
Війна чипів — це не про одного переможця, а про міграцію частки ринку. І 2026 рік стане роком, коли ця міграція прискориться.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
GPU проти індивідуальних ASIC: війна чипів розпалюється між Nvidia та Broadcom
Питання домінування GPU
Ринок інфраструктури штучного інтелекту стає свідком напруженої боротьби за те, яка архітектура чипів переможе: Nvidia традиційні графічні процесори (GPU) або зростаючий потік кастомних ASIC (інтегральних схем, спеціалізованих під застосування). Це не просто технічна дискусія — вона змінює спосіб розгортання мільярдів у обчислювальній інфраструктурі.
Nvidia наразі займає домінуючу позицію на ринку з понад 90% часткою у дата-центрових GPU. Цифри розповідають свою історію: у минулому кварталі дохід склав $57 мільярд, зростання на 62% у порівнянні з минулим роком, тоді як трирічне зростання доходів наближається до 10x. Це домінування зумовлене не лише перевагою першого гравця. Екосистема Nvidia є фортецею — майже всі базові моделі штучного інтелекту були написані на її платформі CUDA, що створює величезні витрати на перехід для розробників і операторів дата-центрів.
Технічні переваги також очевидні. GPU пропонують гнучкість, якої не можуть забезпечити спеціалізовані чипи. Вони перепрограмовуються, підтримуються майже два десятиліття оптимізованих бібліотек AI і працюють у будь-якому фреймворку AI. Для ландшафту, де моделі та вимоги змінюються щомісяця, ця адаптивність має велике значення.
Контрнаступ ASIC
Але ось де стає цікаво: гіперскейлери — гігантські хмарні оператори, що керують масивними дата-центрами — все більше незадоволені залежністю від Nvidia. Основними драйверами є структура витрат і енергоефективність.
Кастомні ASIC, хоча й менш гнучкі, споживають значно менше енергії і забезпечують кращу економіку для конкретних, повторюваних навантажень, таких як inference AI (де витрати зростають щодня). На сцену виходить Broadcom, який позиціонує себе як архітектор, що допомагає гіперскейлерам розробляти власні кастомні AI-чипи.
Доказом є Alphabet’s Tensor Processing Units (TPUs), розроблені за підтримки Broadcom. TPUs тепер визнаються легітимною альтернативою Nvidia GPU. Цей успіх відкрив шлюзи для інших гіперскейлерів, які поспішили до Broadcom із запитами на кастомні дизайни чипів.
Цифри за зміною
На початку 2025 року з’явилися перші ознаки масштабу: Broadcom визначила трьох клієнтів з передовими AI ASIC, що представляють понад 60 мільярдів доларів можливості лише для їхнього фіскального 2027 року. Неочікувано з’явився четвертий клієнт із замовленням на понад $10 мільярд, з доставкою починаючи з середини 2026 року. Найбільш вражаюче — коли OpenAI узгоджувала розгортання чипів, вона зобов’язалася розгорнути 10 гігаватів кастомних чипів Broadcom до кінця 2029 року. Враховуючи цінову політику Nvidia GPU, ця угода сама по собі означає приблизно $350 мільярд у вартості.
Розглянемо контекст: загальний дохід Broadcom за фіскальний рік становить близько $63 мільярд. Можливість AI ASIC фактично є багаторічною трансформаційною подією.
Який чип важливий у 2026?
Обидва акції чипів, ймовірно, отримають вигоду від зростання витрат на інфраструктуру AI. Але траєкторія різко відрізняється. Nvidia зберігає фортецю — стабільне домінування з поступовим зростанням. Broadcom може зазнати потенційно вибухового зростання з набагато меншим базовим доходом, розширюючись у ринок, де гіперскейлери активно зменшують концентрацію Nvidia і знижують витрати на інфраструктуру.
Війна чипів — це не про одного переможця, а про міграцію частки ринку. І 2026 рік стане роком, коли ця міграція прискориться.