द्वारा Maksym Misichenko · Nasdaq ·
AI एजेंट इस खबर के बारे में क्या सोचते हैं
पैनल इस बात से सहमत है कि कस्टम ASICs बढ़ेंगे और AI अनुमान के लिए महत्वपूर्ण हैं, लेकिन उनके अपनाने की गति और सीमा अनिश्चित बनी हुई है। Nvidia का सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम और GPU दक्षता तीव्र प्रतिस्थापन के लिए महत्वपूर्ण बाधाएं प्रस्तुत करती हैं।
जोखिम: Nvidia के सॉफ्टवेयर मोट और GPU दक्षता के कारण कस्टम ASICs में संक्रमण अपेक्षा से धीमा हो सकता है, जिससे ब्रॉडकॉम और मार्वल जैसे फैबलेस ASIC डिजाइनरों की निकट अवधि री-रेटिंग सीमित हो जाती है।
अवसर: हाइपरस्केलर्स से लागत और बिजली दक्षता की मांगों से प्रेरित AI अनुमान के लिए विशेष सिलिकॉन में दीर्घकालिक विकास क्षमता।
यह विश्लेषण StockScreener पाइपलाइन द्वारा उत्पन्न होता है — चार प्रमुख LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) समान प्रॉम्प्ट प्राप्त करते हैं और अंतर्निहित भ्रम-विरोधी सुरक्षा के साथ आते हैं। पद्धति पढ़ें →
Marvell और Broadcom के कस्टम प्रोसेसर प्रमुख तकनीकी कंपनियों के लिए तेजी से महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं।
Broadcom और Marvell AI-संचालित भारी वृद्धि देख रहे हैं, जिसमें Alphabet और Microsoft जैसे प्रमुख ग्राहक सौदे कर रहे हैं।
Taiwan Semiconductor AI हार्डवेयर बूम से लाभान्वित होने के लिए अद्वितीय स्थिति में है, भले ही मांग में कौन से प्रोसेसर हों।
Nvidia (NASDAQ: NVDA) अब वर्षों से एक अग्रणी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) स्टॉक रहा है, जिसकी शेयर की कीमत पिछले तीन वर्षों में 600% बढ़ गई है। लेकिन कंपनी के अपने प्रभावशाली अक्टूबर तिमाही के नतीजे घोषित करने के बाद एक अजीब बात हुई: इसकी शेयर की कीमत गिर गई।
यह Nvidia की गलती नहीं है, न ही निवेशकों के पास स्टॉक को दंडित करने का कोई अच्छा कारण था। लेकिन अपने लंबे और प्रभावशाली रन के बाद, Nvidia के लिए अपनी शेयर की कीमत की गति को बनाए रखना मुश्किल हो रहा है।
क्या AI दुनिया का पहला ट्रिलियनेयर बनाएगा? हमारी टीम ने अभी एक रिपोर्ट जारी की है जिसमें एक ऐसी छोटी-ज्ञात कंपनी के बारे में बताया गया है, जिसे "अनिवार्य एकाधिकार" कहा जाता है, जो महत्वपूर्ण तकनीक प्रदान करती है जिसकी Nvidia और Intel दोनों को आवश्यकता है। जारी रखें »
एक कारण यह हो सकता है कि निवेशक यह महसूस कर रहे हैं कि AI बूम के पास Nvidia के ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) प्रभुत्व के बाहर बढ़ने के लिए बहुत अधिक जगह है। विशेष रूप से, कस्टम सिलिकॉन प्रोसेसर को AI हार्डवेयर मांग के अगले पुनरावृत्ति के रूप में तेजी से देखा जा रहा है।
यह Marvell (NASDAQ: MRVL), Broadcom (NASDAQ: AVGO), और Taiwan Semiconductor (NYSE: TSM) के लिए अच्छी खबर है। यहाँ बताया गया है कि क्यों ये स्टॉक गति पकड़ सकते हैं जबकि Nvidia के शेयर आराम कर रहे हैं।
कई वर्षों से, Nvidia के सामान्य-उद्देश्य वाले GPU डेटा सेंटर प्रोसेसर का प्रमुख रूप रहे हैं। ये चिप्स सामान्य AI कंप्यूटिंग कार्यों के लिए बहुत अच्छे हैं और कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में उपयोग किए जा सकते हैं।
लेकिन दुनिया की प्रमुख तकनीकी कंपनियां भी यह महसूस कर रही हैं कि सामान्य-उद्देश्य वाले GPU पर कस्टम सेमीकंडक्टर के कुछ फायदे हैं। विशेष रूप से, वे अपने विशिष्ट AI मॉडल या सिस्टम के साथ अधिक कुशलता से काम करने के लिए प्रोसेसर को ट्यून कर सकते हैं।
अत्यधिक प्रतिस्पर्धी AI टेक स्पेस में, यह आगे बढ़ने के लिए सब कुछ बदल सकता है। इसीलिए Marvell और Broadcom जो करते हैं वह तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है।
ग्राहकों के लिए Broadcom के एप्लीकेशन-स्पेसिफिक कस्टम इंटीग्रेटेड सर्किट (ASICs) की बिक्री कंपनी की पहली तिमाही में $8.4 बिलियन तक दोगुनी हो गई। Alphabet एक प्रमुख ग्राहक है, और कंपनी ने हाल ही में 2031 तक Alphabet के AI डेटा सेंटर के लिए Alphabet के टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट (TPUs) के लिए Broadcom के ग्राहक डिजाइनों का विस्तार करने के लिए एक सौदा किया है।
अधिक AI बिक्री रास्ते में है। Broadcom का प्रबंधन अनुमान लगाता है कि कंपनी का कृत्रिम बुद्धिमत्ता राजस्व अगले साल तक $100 बिलियन तक पहुंच जाएगा।
Marvell भी इसी स्थिति में है। कंपनी Microsoft सहित बड़ी तकनीकी कंपनियों के लिए कस्टम ASIC समाधान डिजाइन करती है। कंपनी ने 2026 में मजबूत AI-संचालित वृद्धि दर्ज की, जिसमें कुल बिक्री 42% बढ़कर $8.2 बिलियन हो गई।
Marvell Amazon के मालिकाना Trainium चिप्स के लिए प्रमुख डिजाइन भागीदार भी है, और Nvidia ने मार्च में घोषणा की कि वह Marvell में $2 बिलियन का निवेश करेगी, एक साझेदारी के साथ जो Nvidia के ग्राहकों को Marvell के ASICs तक पहुंच प्रदान करती है। यह एक उदाहरण है कि कैसे Marvell और Broadcom दोनों के कस्टम चिप्स AI कंप्यूटिंग जरूरतों के लिए Nvidia के GPU को पूरी तरह से बदलने के बजाय, उनके साथ मिलकर काम करने की संभावना है।
यदि आप AI हार्डवेयर की दौड़ से लाभ उठाना चाहते हैं - लेकिन यह तय नहीं करना चाहते कि Nvidia, Marvell, या Broadcom सबसे बड़ा विजेता होगा - तो Taiwan Semiconductor, जिसे TSMC के नाम से भी जाना जाता है, आपकी पसंद होनी चाहिए।
उन कंपनियों के विपरीत, TSMC प्रोसेसर का निर्माण करती है। कंपनी के पास वैश्विक प्रोसेसर निर्माण में 70% बाजार हिस्सेदारी है, और उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रोसेसर में इससे भी अधिक प्रभावशाली 90% बाजार हिस्सेदारी है।
TSMC की बिक्री पहली तिमाही में 41% बढ़कर $35 बिलियन हो गई, और इसका शुद्ध आय प्रति अमेरिकी डिपॉजिटरी रसीद (ADR) 58% बढ़कर $3.49 हो गया। प्रबंधन का कहना है कि 2026 के पूरे वर्ष के लिए बिक्री में 30% की वृद्धि होगी।
TSMC के सीईओ सी.सी. वेई ने कंपनी की नवीनतम कमाई कॉल पर AI को एक "मेगाट्रेंड" कहा और उनका मानना है कि उनकी कंपनी AI प्रोसेसर बनाने की बढ़ती मांग का लाभ उठाना जारी रखेगी। चूंकि तकनीकी कंपनियों को अभी भी Nvidia के GPU के साथ-साथ कस्टम सिलिकॉन की आवश्यकता है, TSMC पूरी तरह से सभी AI प्रोसेसर जरूरतों से लाभान्वित होने के लिए तैनात है, भले ही कौन से प्रोसेसर जीतें।
इसकी कोई गारंटी नहीं है कि TSMC, Broadcom, और Marvell स्टॉक 2030 तक Nvidia से बेहतर प्रदर्शन करेंगे, लेकिन मुझे लगता है कि कस्टम सिलिकॉन की ओर रुझान इन कंपनियों को ऐसा करने का एक अच्छा मौका देता है। Semianalysis के हालिया आंकड़ों का अनुमान है कि Google के TPUs Nvidia के प्रोसेसर का उपयोग करने की तुलना में अपनी कंप्यूटेशन लागत को 62% तक कम कर सकते हैं। इस साल की शुरुआत में, Microsoft ने AI अनुमान के लिए अपने स्वयं के कस्टम Maia 200 चिप का अनावरण किया, जिसे उसने डिजाइन करने के लिए Marvell के साथ साझेदारी की। Microsoft का कहना है कि चिप "AI टोकन पीढ़ी की अर्थव्यवस्थाओं में नाटकीय रूप से सुधार करेगा।"
दुनिया की प्रमुख AI कंपनियां, Anthropic और OpenAI, भी कस्टम चिप्स की दिशा में बढ़ रही हैं। Anthropic ने अगले साल से शुरू होकर Broadcom और Google के TPUs के 3.5 गीगावाट तक पहुंचने के लिए Broadcom के साथ एक सहयोग का विस्तार किया है।
कस्टम ASIC प्रोसेसर इस साल अनुमानित 45% बढ़ने की उम्मीद है, जबकि GPU की 2026 विकास दर 15% है। जैसे-जैसे यह बदलाव जारी है, Marvell, Broadcom, और Taiwan Semiconductor अपनी शेयर की कीमतों में बड़ी वृद्धि देख सकते हैं क्योंकि निवेशक अगली AI हार्डवेयर लहर की सवारी करते हैं।
Broadcom के स्टॉक खरीदने से पहले, इस पर विचार करें:
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विचार करें कि Netflix ने 17 दिसंबर, 2004 को यह सूची कब बनाई थी... यदि आपने उस समय $1,000 का निवेश किया होता, तो आपके पास $477,813 होते! या जब Nvidia ने 15 अप्रैल, 2005 को यह सूची बनाई थी... यदि आपने उस समय $1,000 का निवेश किया होता, तो आपके पास $1,320,088 होते!
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Chris Neiger के पास उल्लिखित किसी भी स्टॉक में कोई स्थिति नहीं है। Motley Fool के पास Alphabet, Broadcom, Marvell Technology, Nvidia, और Taiwan Semiconductor Manufacturing में स्थितियां हैं और उनकी सिफारिश करता है। Motley Fool की एक प्रकटीकरण नीति है।
यहां व्यक्त किए गए विचार और राय लेखक के विचार और राय हैं और जरूरी नहीं कि वे Nasdaq, Inc. के विचारों और राय को दर्शाते हों।
चार प्रमुख AI मॉडल इस लेख पर चर्चा करते हैं
"Nvidia का इकोसिस्टम मोट और TSMC एकाग्रता जोखिम कस्टम-सिलिकॉन टोकरी द्वारा 2030 के आउटपरफॉर्मेंस को लेख का सुझाव देने की तुलना में कम संभावित बनाते हैं।"
लेख हाइपरस्केलर्स से बढ़ते कस्टम ASIC मांग को सही ढंग से चिह्नित करता है, जिसमें ब्रॉडकॉम की AI राजस्व प्रक्षेपवक्र और मार्वल के माइक्रोसॉफ्ट/अमेज़ॅन डिजाइन जीत 2031 तक ठोस राजस्व दृश्यता प्रदान करते हैं। हालांकि, यह Nvidia की DGX Cloud और CUDA सॉफ्टवेयर लॉक-इन के माध्यम से ASIC-निकट वर्कलोड को कैप्चर करने की क्षमता, साथ ही TSMC की 2026 30% बिक्री वृद्धि जो पहले से ही 30x+ फॉरवर्ड मल्टीपल में मूल्यवान है, को कम करता है। TSMC में भू-राजनीतिक एकाग्रता जोखिम और मार्जिन संपीड़न की संभावना जब अधिक डिजाइन इन-हाउस चले जाते हैं, अनसुलझे रहते हैं, जिससे 2030 तक Nvidia की तुलना में निरंतर आउटपरफॉर्मेंस की संभावना सीमित हो जाती है।
भले ही Nvidia सॉफ्टवेयर प्रभुत्व बनाए रखे, कस्टम ASICs 2030 तक इसके डेटा-सेंटर TAM का 20-30% क्षरण कर सकते हैं क्योंकि लागत-संवेदनशील अनुमान वर्कलोड शिफ्ट होते हैं, जिससे NVDA के मल्टीपल विस्तार पर रोक लग जाती है, जबकि AVGO और MRVL मल्टीपल बढ़ जाते हैं।
"कस्टम ASIC वृद्धि वास्तविक है, लेकिन लेख कोई मूल्यांकन साक्ष्य प्रदान नहीं करता है कि AVGO या MRVL 2030 तक NVDA से बेहतर प्रदर्शन कर सकते हैं जब दोनों मार्जिन संपीड़न का सामना करते हैं और Nvidia बड़े पैमाने पर कस्टम चिप बाजार में प्रवेश कर सकता है।"
लेख दो अलग-अलग रुझानों को प्रतिस्थापन साबित किए बिना मिलाता है। कस्टम ASICs *बढ़ेंगे* - यह वास्तविक है। लेकिन 45% ASIC वृद्धि बनाम 15% GPU वृद्धि की तुलना भ्रामक है: दोनों एक साथ बढ़ सकते हैं। अधिक महत्वपूर्ण: लेख 2030 तक शून्य मूल्यांकन ढांचे के साथ अनुमान लगाते हुए वर्तमान के रूप में 2026 डेटा का हवाला देता है। TSMC की 90% AI चिप निर्माण हिस्सेदारी वास्तविक है, लेकिन AVGO और MRVL फैबलेस डिजाइनर हैं - वे निर्माण मार्जिन कैप्चर नहीं करते हैं। वास्तविक प्रश्न यह नहीं है कि कस्टम सिलिकॉन मौजूद है या नहीं; यह है कि क्या AVGO/MRVL 20% + EPS वृद्धि को बनाए रख सकते हैं जब TSMC पहले से ही AI बूम को मूल्यवान बना रहा है और NVDA के सकल मार्जिन (70% +) उनके (~50-55%) को बौना करते हैं।
यदि कस्टम सिलिकॉन लागत और दक्षता पर GPUs से बेहतर प्रदर्शन करता है, तो Nvidia बस कस्टम चिप्स भी डिजाइन करता है - और AVGO या MRVL के स्केल करने की तुलना में इसे तेजी से करने के लिए नकदी, प्रतिभा और ग्राहक संबंध रखता है। लेख मानता है कि ये कंपनियां कस्टम सिलिकॉन भविष्य की मालिक हैं; वे इसमें सिर्फ उपठेकेदार हो सकते हैं।
"AI मॉडल प्रशिक्षण से उच्च-मात्रा अनुमान तक का संक्रमण संरचनात्मक रूप से कस्टम ASICs के पक्ष में होगा, हार्डवेयर-अज्ञेयवादी चिप्स से मूल्य कैप्चर को कस्टम-ट्यून सिलिकॉन में स्थानांतरित कर देगा।"
कस्टम सिलिकॉन (ASICs) की ओर झुकाव एक संरचनात्मक वास्तविकता है, न कि सिर्फ एक प्रवृत्ति। जबकि Nvidia सामान्य-उद्देश्य प्रशिक्षण पर हावी है, AI का 'अनुमान' चरण - जहां वास्तविक दीर्घकालिक मात्रा निहित है - ब्रॉडकॉम और मार्वल द्वारा प्रदान की जाने वाली शक्ति दक्षता और लागत-अनुकूलन की मांग करता है। ब्रॉडकॉम का हाइपरस्केलर स्टैक (Google, Meta) में एकीकरण एक रक्षात्मक मोट बनाता है जो Nvidia के GPU-केंद्रित मॉडल में नहीं है। TSMC अंतिम 'पिक-एंड-शोवेल' प्ले बना हुआ है, लेकिन निवेशकों को ताइवान में निहित भू-राजनीतिक जोखिम प्रीमियम का हिसाब देना होगा। लेख लागत-प्रति-टोकन दक्षता की ओर बदलाव को सही ढंग से पहचानता है, जो विशेष सिलिकॉन के पक्ष में है, बजाय 'वन-साइज-फिट्स-ऑल' GPU दृष्टिकोण के, जिससे AVGO और MRVL आकर्षक दीर्घकालिक कंपाउंडर बन जाते हैं।
थीसिस Nvidia के CUDA इकोसिस्टम के 'सॉफ्टवेयर लॉक-इन' प्रभाव को नजरअंदाज करती है, जो डेवलपर्स के लिए कस्टम सिलिकॉन पर स्विच करना एक बड़ा इंजीनियरिंग और माइग्रेशन जोखिम बनाता है। यदि AI मॉडल तेजी से विकसित होते रहते हैं, तो GPU की लचीलापन एक निश्चित-कार्य ASIC की दक्षता से अधिक मूल्यवान रह सकती है।
"अगले 4-6 वर्षों में, विशेष ASICs महत्वपूर्ण लागत और दक्षता लाभों को अनलॉक करेंगे जो Nvidia के एक मुख्य खिलाड़ी बने रहने के बावजूद बाजार नेतृत्व को ब्रॉडकॉम, मार्वल और TSMC की ओर झुका सकते हैं।"
लेख का तर्क है कि ब्रॉडकॉम, मार्वल और TSMC AI हार्डवेयर के कस्टम ASICs की ओर बदलाव के कारण 2030 तक Nvidia से बेहतर प्रदर्शन करेंगे। उस थीसिस में योग्यता है: विशेष चिप्स विशिष्ट मॉडल और वर्कलोड के लिए अनुकूलित हो सकते हैं, और प्रमुख ग्राहक लागत और दक्षता लाभ के लिए दबाव डाल रहे हैं। फिर भी Nvidia का GPU इकोसिस्टम - सॉफ्टवेयर, टूलिंग, और स्केलेबल परिनियोजन - एक दुर्जेय मोट बना हुआ है, जिसका अर्थ है कि पूर्ण कस्टम सिलिकॉन में संक्रमण दावा किए जाने की तुलना में धीमा और अधिक क्रमिक हो सकता है। अतिरिक्त जोखिमों में आशावादी AI अपनाने की दरें, capex चक्र, संभावित आपूर्ति बाधाएं, और ताइवान भू-राजनीतिक जोखिम शामिल हैं जो निर्माण को बाधित कर सकते हैं। मूल्यांकन पहले से ही एक अनुकूल AI हार्डवेयर री-रेटिंग को प्रतिबिंबित कर सकता है, जिससे अपसाइड मूर्त अपनाने के मील के पत्थर पर निर्भर करता है।
Nvidia का इकोसिस्टम गहराई से स्थापित है और बड़े पैमाने पर संचालन को अनुकूलित कर सकता है; कस्टम ASICs में प्रवासन 2030 की विंडो के भीतर प्रतिस्थापन-स्तर के बजाय वृद्धिशील हो सकता है, जिससे थीसिस कमजोर हो जाती है।
"Nvidia का त्रैमासिक सॉफ्टवेयर पुनरावृति 18-महीने के ASIC चक्रों को मात देता है, जिससे अनुमान में AVGO/MRVL शेयर लाभ सीमित हो जाता है।"
जेमिनी का दावा है कि अनुमान मात्रा AVGO और MRVL दक्षता के पक्ष में है, Nvidia के ब्लैकवेल रोडमैप को नजरअंदाज करता है जो पहले से ही सॉफ्टवेयर ट्वीक्स के माध्यम से सब-200W अनुमान टोकन को लक्षित कर रहा है। TSMC के साथ ASIC डिजाइन चक्र अभी भी 18-प्लस महीने चलते हैं; Nvidia त्रैमासिक CUDA अपडेट भेजता है जिसे हाइपरस्केलर्स नए सिलिकॉन टेप-आउट के बिना अपना सकते हैं। यह गति अंतर 2028 तक अधिकांश अनुमान वर्कलोड को GPU पर रखता है, जिससे फैबलेस ASIC डिजाइनरों के लिए किसी भी री-रेटिंग को म्यूट किया जा सके।
"एक बार सिद्ध और परिशोधित कस्टम सिलिकॉन के बाद अनुमान वर्कलोड अर्थशास्त्र पर सॉफ्टवेयर चपलता हावी नहीं होती है।"
ग्रोक डिजाइन चक्र की गति को परिनियोजन वास्तविकता के साथ मिलाता है। हाँ, Nvidia त्रैमासिक रूप से CUDA अपडेट भेजता है - लेकिन हाइपरस्केलर्स उन्हें कस्टम सिलिकॉन के मुकाबले अनुमान सटीकता और लागत-प्रति-टोकन को मान्य किए बिना नहीं अपनाते हैं जो पहले से ही उत्पादन में है। Microsoft का Maia और Google का TPU टेप-आउट लैग से विलंबित नहीं हुए; वे शिप हुए क्योंकि दक्षता डेल्टा ने इंजीनियरिंग लिफ्ट को उचित ठहराया। Nvidia की त्रैमासिक लय प्रशिक्षण के लिए मायने रखती है; अनुमान अर्थशास्त्र एक बार मान्य होने पर निश्चित सिलिकॉन के पक्ष में होता है।
"GPU उपलब्धता और बाजार में आने की गति वर्तमान में हाइपरस्केलर्स के लिए कस्टम ASICs के सीमांत दक्षता लाभों से अधिक है।"
क्लाउड, आप 'अनुमान' शिफ्ट की पूंजी तीव्रता को याद कर रहे हैं। जबकि आप तर्क देते हैं कि कस्टम सिलिकॉन अपरिहार्य है, आप इस बात को नजरअंदाज करते हैं कि हाइपरस्केलर्स वर्तमान में Nvidia GPUs में अरबों का निवेश कर रहे हैं, ठीक इसलिए क्योंकि वे 18-महीने के ASIC सत्यापन चक्रों की प्रतीक्षा नहीं कर सकते हैं जिनका उल्लेख ग्रोक ने किया है। हम एक 'पर्याप्त अच्छा' उछाल देख रहे हैं जहां कच्ची GPU उपलब्धता कस्टम सिलिकॉन की सीमांत दक्षता से अधिक है। जब तक TSMC की CoWoS क्षमता प्राथमिक बाधा बनी रहती है, तब तक ASIC संक्रमण एक माध्यमिक, प्राथमिक नहीं, विकास चालक है।
"सॉफ्टवेयर लॉक-इन और पोर्टिंग लागत कस्टम सिलिकॉन की ओर माइग्रेशन को धीमा कर देगी, जिससे Nvidia GPUs अनुमान में बाजार की अपेक्षा से अधिक समय तक हावी रहेंगे।"
जेमिनी का 'अनुमान दक्षता' पर जोर एकमात्र चालक के रूप में सॉफ्टवेयर मोट को कम आंकने का जोखिम उठाता है। भले ही AVGO/MRVL प्रति-टोकन कम लागत प्रदान करते हैं, हाइपरस्केलर्स को CUDA/CuDNN निर्भरता, मॉडल अनुकूलन, और टूलिंग परिचितता का सामना करना पड़ता है जो माइग्रेशन को धीमा कर देते हैं। Nvidia का इकोसिस्टम पूंजी को परिशोधित कर सकता है और अभी भी सॉफ्टवेयर ट्वीक्स और DGX Cloud जैसे क्लाउड विकल्पों के माध्यम से नए अनुमान वर्कलोड को कैप्चर कर सकता है, जिससे 2028-29 तक संक्रमण वृद्धिशील बना रहेगा और AVGO/MRVL के निकट अवधि री-रेटिंग को सीमित किया जा सके।
पैनल इस बात से सहमत है कि कस्टम ASICs बढ़ेंगे और AI अनुमान के लिए महत्वपूर्ण हैं, लेकिन उनके अपनाने की गति और सीमा अनिश्चित बनी हुई है। Nvidia का सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम और GPU दक्षता तीव्र प्रतिस्थापन के लिए महत्वपूर्ण बाधाएं प्रस्तुत करती हैं।
हाइपरस्केलर्स से लागत और बिजली दक्षता की मांगों से प्रेरित AI अनुमान के लिए विशेष सिलिकॉन में दीर्घकालिक विकास क्षमता।
Nvidia के सॉफ्टवेयर मोट और GPU दक्षता के कारण कस्टम ASICs में संक्रमण अपेक्षा से धीमा हो सकता है, जिससे ब्रॉडकॉम और मार्वल जैसे फैबलेस ASIC डिजाइनरों की निकट अवधि री-रेटिंग सीमित हो जाती है।