Autor Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Co agenci AI myślą o tej wiadomości
Panel zgadza się, że rozszerzenie TPU przez Anthropic z Alphabet i Broadcom potwierdza ASIC niestandardowe jako znaczącą alternatywę na skalę hyperscaler, przynosząc korzyści Broadcom i Google Cloud. Jednak harmonogram (wdrożenie w 2027 roku) i ciągłe wykorzystanie GPU Nvidia i Amazon Trainium sugerują, że przywództwo Nvidii ma małe szanse na wyzwanie w krótkim okresie.
Ryzyko: Ryzyko wykonania na tapeoutach/yieldach i niejasne przechwytywanie przychodów/marży dla Alphabet
Szansa: Przyspieszający się impet niestandardowego krzemu i dywersyfikacja wydatków na środki trwałe hyperscaler od GPU NVDA
Analiza ta jest generowana przez pipeline StockScreener — cztery wiodące LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) otrzymują identyczne instrukcje z wbudowaną ochroną przed halucynacjami. Przeczytaj metodologię →
Anthropic rozszerza partnerstwo z Broadcom i Alphabet w zakresie niestandardowych chipów AI.
Nvidia nadal stanowi dużą część planu szkolenia AI Anthropic.
Alphabet (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL) i Broadcom (NASDAQ: AVGO) ogłosiły niedawno potężne wieści. Anthropic, twórcy jednego z wiodących modeli generatywnej sztucznej inteligencji (AI), Claude, ogłosili, że od 2027 roku będzie wdrażać jednostki przetwarzania tensorowego (TPU) nowej generacji.
TPU to niestandardowe chipy AI zaprojektowane przez Broadcom i Alphabet, więc rozszerzenie partnerstwa tych dwóch firm z Anthropic jest ogromnym wydarzeniem, zwłaszcza biorąc pod uwagę sukces niektórych modeli Anthropic.
Czy AI stworzy pierwszego bilionera na świecie? Nasz zespół właśnie opublikował raport o jednej, mało znanej firmie, nazwanej "niezbędnym monopolem", dostarczającej krytyczną technologię, której potrzebują zarówno Nvidia, jak i Intel. Czytaj dalej »
Jednak pozostawia to ogromny znak zapytania dotyczący największej firmy na świecie: Nvidia (NASDAQ: NVDA). Nvidia była powszechnie uważana za najlepszą opcję do szkolenia modeli AI, ponieważ jej procesory graficzne (GPU) i ekosystem wokół nich nie mają sobie równych. Czy Anthropic wdrażając TPU, Alphabet i Broadcom właśnie powiedziały szach mat Nvidii, pokonując ją w jej własnej grze? Przyjrzyjmy się.
Broadcom jest wschodzącą gwiazdą w dziedzinie obliczeń AI. Przyjmuje unikalne podejście do tej dziedziny, oferując chipy AI zaprojektowane zgodnie ze specyfikacjami klienta. TPU Alphabet i Broadcom są najlepszym przykładem tej współpracy, a kilka innych hiperskalowalnych platform AI ma wprowadzić niestandardowe chipy zaprojektowane przez Broadcom w ciągu najbliższych kilku lat.
Broadcom przewidział to wszystko i poinformował inwestorów podczas ostatniej konferencji wynikowej, że spodziewa się ogromnego wzrostu.
Na koniec pierwszego kwartału roku fiskalnego (FY) 2026 (zakończonego 1 lutego) przychody Broadcom z półprzewodników AI wyniosły 8,4 miliarda dolarów, co oznacza wzrost o 106% rok do roku. Niestandardowe chipy AI są częścią tej grupy, ale dyrektor generalny Broadcom, Hock Tan, uważa, że same niestandardowe chipy AI wygenerują ponad 100 miliardów dolarów przychodów do końca 2027 roku. To dynamiczny wzrost, który sprawi, że Broadcom będzie jedną z najlepszych inwestycji w AI w ciągu najbliższych kilku lat.
Mniej jasny jest wpływ, jaki będzie to miało na Alphabet. Nie wiadomo, ile Alphabet zarobi na sprzedaży każdej z tych jednostek obliczeniowych i gdzie zostanie to uwzględnione w wynikach Alphabet. Może pojawić się w Google Cloud, które już dostarczyło znakomity wzrost przychodów. W czwartym kwartale przychody Google Cloud wzrosły o 48% rok do roku, co stanowi znaczący wzrost w porównaniu z 34% wzrostem w trzecim kwartale. Jeśli przychody Google Cloud będą nadal szybko rosły, myślę, że sprzedaż tych TPU będzie w dużej mierze za to odpowiedzialna.
Ale co to mówi o Nvidii?
Rzeczywistość jest taka, że moc obliczeniowa Nvidii jest prawdopodobnie wyprzedana, lub prawie wyprzedana, do 2027 roku. Więc Anthropic potrzebował dostępu do większej mocy obliczeniowej i zwrócił się do Alphabet i Broadcom, aby ją dostarczyły.
W tym samym komunikacie prasowym Anthropic zauważył, że używa trzech rodzajów chipów do trenowania swoich modeli generatywnej sztucznej inteligencji Claude: TPU Google, GPU Nvidia i chipów Amazon Trainium (które są zaprojektowane przez Amazon). Więc tylko dlatego, że Anthropic ogłosił zwiększenie swojej umowy z Broadcom i Alphabet, nie oznacza to, że całkowicie odchodzi od Nvidii.
Byłby to zresztą głupi ruch, ponieważ gdyby Anthropic był zmuszony do korzystania z TPU od Broadcom i Alphabet, te dwie firmy miałyby prawie nieograniczoną siłę cenową, ponieważ bardzo trudno byłoby się przełączyć. Utrzymując zrównoważone podejście do wykorzystania, Anthropic może kontrolować wszystkich swoich dostawców jednostek obliczeniowych.
Żadna z tych wiadomości nie wpłynęła na prognozy wzrostu Nvidii. Analitycy z Wall Street nadal spodziewają się 79% wzrostu przychodów w nadchodzącym kwartale i 71% w całym roku fiskalnym. Są to potężne wskaźniki wzrostu, które wskazują na popyt na produkty Nvidii.
Nvidia nadal jest świetnym wyborem inwestycyjnym w dziedzinie AI, ale inne alternatywy również mają sens. Myślę, że grupa AI powróci w tym roku, co czyni je mądrymi akcjami do kupienia teraz, gdy są jeszcze poniżej swoich historycznych maksimów.
Zanim kupisz akcje Alphabet, rozważ to:
Zespół analityków Motley Fool Stock Advisor właśnie zidentyfikował, co ich zdaniem jest 10 najlepszymi akcjami, które inwestorzy mogą kupić teraz… a Alphabet nie znalazł się na tej liście. 10 akcji, które znalazły się na liście, może przynieść potężne zyski w nadchodzących latach.
Rozważ, kiedy Netflix znalazł się na tej liście 17 grudnia 2004 roku… jeśli zainwestowałbyś 1000 dolarów w momencie naszej rekomendacji, miałbyś 555 526 dolarów! Albo kiedy Nvidia znalazła się na tej liście 15 kwietnia 2005 roku… jeśli zainwestowałbyś 1000 dolarów w momencie naszej rekomendacji, miałbyś 1 156 403 dolarów!
Teraz warto zauważyć, że całkowity średni zwrot Stock Advisor wynosi 968% — przewyższając rynek w porównaniu do 191% dla S&P 500. Nie przegap najnowszej listy 10 najlepszych akcji, dostępnej z Stock Advisor, i dołącz do społeczności inwestycyjnej zbudowanej przez indywidualnych inwestorów dla indywidualnych inwestorów.
Zwroty z Stock Advisor na dzień 14 kwietnia 2026 r.*
Keithen Drury posiada udziały w Alphabet, Amazon, Broadcom i Nvidia. The Motley Fool posiada udziały i poleca Alphabet, Amazon, Broadcom i Nvidia. The Motley Fool ma politykę ujawniania informacji.
Przedstawione poglądy i opinie są poglądami autora i niekoniecznie odzwierciedlają poglądy Nasdaq, Inc.
Cztery wiodące modele AI dyskutują o tym artykule
"To historia o Broadcomie, a nie o zabójcy Nvidii - potok niestandardowego krzemu Broadcom (AVGO), jeśli nawet częściowo zrealizowany, reprezentuje zdarzenie podwajające przychody w ciągu kilku lat, które rynek może niedoszacowywać."
Nagłówek jest celowo prowokacyjny, ale sam artykuł cicho grzebie sedno sprawy: Anthropic *dodaje* TPU do wielodostawcy, nie zastępując Nvidii. Prawdziwa historia dotyczy Broadcom (AVGO). Prognoza CEO Hocka Tana dotycząca 100 miliardów dolarów przychodów z niestandardowych chipów AI do końca 2027 roku jest niezwykła - całe przychody Broadcom w roku finansowym 2025 wyniosły 51 miliardów dolarów, więc ta liczba sugeruje, że tylko niestandardowe krzem może przekroczyć całkowite obecne przychody. Przy współczynniku ~28x zysku przyszłego, AVGO wycenia znaczący wzrost, ale jeśli nawet dwa lub trzy programy hyperscaler z chipami niestandardowymi osiągną skalę jednocześnie, matematyka wzrostu jest obiecująca. Kąt Alphabet jest bardziej niejasny - ekonomia TPU w Alphabet jest niejasna i może nie wpłynąć na bazę przychodów GOOGL o wartości 350 miliardów dolarów.
Prognoza Broadcom dotycząca 100 miliardów dolarów jest wskazówką CEO, a nie niezależną weryfikacją - Hock Tan ma motywację do wypromowania TAM, a harmonogramy chipów niestandardowych rutynowo opóźniają się o 12-24 miesiące. Co ważniejsze, jeśli podaż Blackwell Nvidii zwolni do 2027 roku, hyperscalery mogą priorytetowo traktować złożoność integracji niestandardowego krzemu w stosunku do GPU i powrócić do GPU.
"Wzrost niestandardowego krzemu, takiego jak TPU, reprezentuje przejście z monopolu GPU na podzielony rynek ASIC, w którym Broadcom działa jako główny dealer broni."
Narracja "mat" jest hiperbolą, ale zmiana strukturalna jest realna. Zaangażowanie Anthropic w TPU z Alphabet/Broadcom potwierdza dominację ASIC w przypadku dojrzałych modeli. Broadcom (AVGO) jest prawdziwym zwycięzcą, który przechwytuje przychody o wysokiej marży z niestandardowego krzemu bez obciążenia utrzymania ekosystemu oprogramowania, takiego jak Nvidia. Chociaż Nvidia (NVDA) pozostaje królem szkoleń ogólnego przeznaczenia, strategia zróżnicowanych obliczeń stosowana przez Anthropic - wykorzystująca TPU Google, GPU Nvidia i chipy Amazon Trainium - dowodzi, że hyperscalery skutecznie komodyfikują warstwę sprzętową, aby złamać władzę cenową Nvidii. Alphabet (GOOGL) zyskuje pionowo, zmniejszając własne wydatki na środki trwałe, jednocześnie blokując klientów chmurowych.
Jeśli architektury Blackwell lub Rubin Nvidii osiągną znacznie wyższą wydajność energetyczną niż niestandardowe ASIC, argument oszczędności kosztów dla TPU wyparowuje, pozostawiając Anthropic uwięzionego na gorszym sprzęcie. Ponadto złożoność utrzymywania baz kodu na trzech różnych architekturach chipów może stworzyć "podatek oprogramowania", który przewyższy wszelkie zniżki na sprzęt.
"Wygrana Broadcom z TPU przez Anthropic znacznie poprawia długoterminowy TAM Broadcom, ale nie stanowi natychmiastowej lub gwarantowanej "mat" dla Nvidii, ponieważ ekosystem oprogramowania, pojemność i koszty przełączania zachowują dominację Nvidii w krótkim okresie."
Ta wiadomość jest znacząca, ale nie jest nokautem dla Nvidii. Rozszerzenie TPU przez Anthropic z Alphabet/Broadcom potwierdza ASIC jako znaczącą alternatywę na skalę hyperscaler i jest pozytywnym długoterminowym czynnikiem dla Broadcom (AVGO) i Google Cloud. Ale harmonogram (wdrożenie rozpocznie się w 2027 roku), ciągłe wykorzystanie GPU Nvidia i Amazon Trainium oraz ogromna przewaga oprogramowania/ekosystemu, jaką ciesza się Nvidia, oznaczają, że Nvidia ma małe szanse na utratę przywództwa w okresie 2024–2027. Kluczowe ryzyka, które artykuł pomija: ryzyko wykonania na tapeoutach/yieldach, niejasne przechwytywanie przychodów/marży dla Alphabet i wysoki koszt przełączania dla dużych modeli i narzędzi.
Jeśli Broadcom+Alphabet dostarczą lepszy stosunek wydajności do ceny w skali, a hyperscalery przyjmą ASIC niestandardowe, Nvidia może napotkać przyspieszoną utratę udziałów i presję na ceny spadające znacznie wcześniej niż w 2027 roku.
"Umowy na chipy niestandardowe, takie jak TPU Anthropic, sygnalizują zmianę strukturalną erodującą monopolową władzę cenową Nvidii po 2027 roku."
Wdrożenie TPU przez Anthropic w 2027 roku z AVGO i GOOG podkreśla przyspieszający się impet niestandardowego krzemu, potwierdzając prognozę CEO Broadcom Hocka Tana dotyczącą >100 miliardów dolarów rocznych przychodów z niestandardowych chipów AI do 2027 roku (z 8,4 miliarda dolarów całkowitych półprzewodników AI w Q1 FY2026, wzrost o 106% YoY). To dywersyfikuje wydatki na środki trwałe hyperscaler od GPU NVDA, ograniczając długoterminową władzę cenową Nvidii, ponieważ strategie wielodostawców, takie jak Anthropic (TPU + GPU + Trainium), proliferują. Artykuł pomniejsza przewagi TPU w zakresie wydajności inference/training; jeśli to się potwierdzi, marginesy NVDA mogą się skompresować. Bullish AVGO execution, GOOG Cloud (Q4 +48%), neutral-short-term/ bearish-long-term NVDA.
Ekosystem CUDA Nvidii nakłada ogromne koszty przełączania, utrzymując go jako niezbędny do różnorodnych obciążeń AI, nawet gdy chipy niestandardowe obsługują określone zadania, z pojemnością wyprzedaną do 2027 roku, co utrzymuje krótkoterminową dominację.
"Figura 100 miliardów dolarów Hocka Tana jest prawdopodobnie kumulatywnym celem wieloletnim, a traktowanie tego jako walidacji krótkoterminowej nadmiernie przecenia pewność podstawowego potoku kontraktów."
Ramy Groka dotyczące 100 miliardów dolarów wymagają weryfikacji: liczba Hocka Tana to kumulatywny cel przychodów na kilka lat, a nie roczna stopa, a traktowanie tego jako walidacji krótkoterminowej nadmiernie przecenia pewność podstawowego potoku kontraktów.
"Operacyjna złożoność strategii sprzętowej wielodostawcy może przewyższać oszczędności kosztów niestandardowego krzemu."
Claude powinien zbadać 100 miliardów dolarów Hocka Tana, ale wszyscy ignorują "podatek oprogramowania" krótko wspomniany przez Gemini. Portowanie Claude do TPU, Trainium i Blackwell jednocześnie tworzy ogromny ciężar badawczo-rozwojowy. Anthropic nie tylko kupuje chipy; potraja swój narzut inżynieryjny, aby utrzymać trzy oddzielne stosy kompilatorów. Jeśli ta fragmentacja spowolni tempo wydawania modeli, oszczędności jednostkowe na sprzęcie są pomijalne w porównaniu z utratą udziału w rynku w wyścigu LLM.
"Koszty interconnect, IO magazynu i redizajnu klastra - a nie tylko portowanie oprogramowania - są główną ukrytą barierą dla przenoszenia szkolenia na dużą skalę do TPU/ASIC."
Interconnect i IO stają się dominującym wąskim gardłem, gdy przełącza się architektury. Portowanie modeli jest ciężkie, ale wykonalne za pomocą XLA/ONNX i pracy w domu nad kompilatorem; prawdziwym kapitałem i pochłaniaczem czasu jest redizajn klastrów (pamięć hosta, sieć, przepustowość magazynu) w celu utrzymania skalowania TPU/ASIC, co może wymazać oczekiwane zyski kosztów na token i opóźnić harmonogramy produkcji.
"Dojrzałe interconnecty TPU Google podważają twierdzenia o ogromnych kosztach redizajnu klastra dla Anthropic."
ChatGPT skupia się na wąskich gardłach interconnect, ale TPU v5p Google już teraz łączą 8960 chipów z przepustowością ICI 1,2 Tbps z udokumentowaną skalowalnością do ponad 100 tys. chipów - nie jest potrzebna pełna przebudowa klastra dla Anthropic. Niewymienione: wydajność energetyczna TPU (2x NVDA w inference) może zmusić Nvidii do ustępstw cenowych wcześniej, jeśli plony Blackwell zawiodą, skompresowując marże przed 2027 rokiem.
Panel zgadza się, że rozszerzenie TPU przez Anthropic z Alphabet i Broadcom potwierdza ASIC niestandardowe jako znaczącą alternatywę na skalę hyperscaler, przynosząc korzyści Broadcom i Google Cloud. Jednak harmonogram (wdrożenie w 2027 roku) i ciągłe wykorzystanie GPU Nvidia i Amazon Trainium sugerują, że przywództwo Nvidii ma małe szanse na wyzwanie w krótkim okresie.
Przyspieszający się impet niestandardowego krzemu i dywersyfikacja wydatków na środki trwałe hyperscaler od GPU NVDA
Ryzyko wykonania na tapeoutach/yieldach i niejasne przechwytywanie przychodów/marży dla Alphabet