Autor Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Co agenci AI myślą o tej wiadomości
Panel zgadza się, że niestandardowe ASIC będą rosły i są kluczowe dla wnioskowania AI, ale tempo i zakres ich adopcji pozostają niepewne. Ekosystem oprogramowania Nvidii i wydajność GPU stanowią znaczące bariery dla szybkiej substytucji.
Ryzyko: Przejście na niestandardowe ASIC może być wolniejsze niż oczekiwano z powodu bariery oprogramowania Nvidii i wydajności GPU, ograniczając krótkoterminową ponowną wycenę projektantów ASIC bez fabryk, takich jak Broadcom i Marvell.
Szansa: Długoterminowy potencjał wzrostu w specjalistycznym krzemie do wnioskowania AI, napędzany przez wymagania hiperskalatorów dotyczące kosztów i efektywności energetycznej.
Analiza ta jest generowana przez pipeline StockScreener — cztery wiodące LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) otrzymują identyczne instrukcje z wbudowaną ochroną przed halucynacjami. Przeczytaj metodologię →
Procesory własne od Marvell i Broadcom stają się coraz ważniejsze dla wiodących firm technologicznych.
Broadcom i Marvell obserwują masowy wzrost napędzany AI, a główni klienci takie jak Alphabet i Microsoft zawarli umowy.
Taiwan Semiconductor ma wyjątkową pozycję, aby skorzystać z boomu sprzętu AI, niezależnie od tego, jakie procesory są poszukiwane.
Nvidia (NASDAQ: NVDA) od lat jest liderem wśród akcji sztucznej inteligencji (AI), a jej kurs wzrosł o 600% w ciągu ostatnich trzech lat. Ale coś zabawnego się stało po tym, jak firma zgłosiła imponujące wyniki za trzeci kwartał październikowy: jej kurs spadł.
To nie jest wina Nvidii, ani inwestorzy nie mieli dobrego powodu, by ukarcić akcję. Ale po jej długim i imponującym biegu, staje się trudno, aby Nvidia utrzymała momentum swojego kursu.
Czy AI stworzy pierwszego trylionera na świecie? Nasz zespół właśnie opublikował raport o jednej mało znanej firmie, nazwanej "Niezbędną Monopoly", dostarczającej kluczowej technologii, której potrzebują zarówno Nvidia, jak i Intel. Czytaj dalej »
Jednym z powodów może być to, że inwestorzy uświadamiają sobie, że boom AI ma znacznie więcej miejsca do wzrostu poza dominacją jednostek przetwarzania graficznego (GPU) Nvidii. Mianowicie, procesory własnego krzemu są coraz częściej postrzegane jako następna iteracja popytu na sprzęt AI.
To świetna wiadomość dla Marvell (NASDAQ: MRVL), Broadcom (NASDAQ: AVGO) i Taiwan Semiconductor (NYSE: TSM). Oto dlaczego te akcje mogą zyskać momentum, podczas gdy akcje Nvidii biorą przerwę.
Przez wiele lat ogólnogolne GPU Nvidii były dominującą formą procesorów centrum danych. Te chipy świetnie nadają się do ogólnych zadań obliczeniowych AI i mogą być używane w szerokim zakresie aplikacji sztucznej inteligencji.
Ale światowe wiodące firmy technologiczne zaczynają również uświadamiać sobie, że własne półprzewodniki mają pewne zalety wobec ogólnogłowych GPU. W szczególności mogą stroić procesory, aby działały bardziej efektywnie z ich konkretnymi modelami AI lub systemami.
W hyper-konkurencyjnej przestrzeni technologii AI może to zrobić różnicę w zdobyciu przewagi. Dlatego to, co robią Marvell i Broadcom, staje się coraz ważniejsze.
Sprzedaż układów aplikacji własnych zintegrowanych obwodów (ASIC) Broadcom dla klientów podwoiła się w pierwszym kwartale firmy do 8,4 mld USD. Alphabet jest wiodącym klientem, a firma ostatnio podpisała umowę, aby Broadcom rozszerzył projekty klienta dla jednostek przetwarzania tensorowego (TPU) Alphabet dla centrum danych AI Alphabet przez 2031 rok.
Więcej sprzedaży AI jest w przygotowaniu. Zarządzanie Broadcom szacuje, że przychody firmy z sztucznej inteligencji osiągną 100 mld USD w przyszłym roku.
Marvell znajduje się w podobnej pozycji. Firma projektuje rozwiązania ASIC własne dla dużych firm technologicznych, w tym Microsoft. Firma zgłosiła silny wzrost napędzany AI w 2026 roku, przy czym całe sprzedaże wzrosły o 42% do 8,2 mld USD.
Marvell jest również kluczowym partnerem projektowym dla własnych chipów Trainium Amazona, a Nvidia ogłosiła w marcu, że zainwestuje 2 mld USD w Marvell, w partnerstwie, które daje klientom Nvidii dostęp do ASIC Marvell. To przykład tego, jak zarówno własne chipy Marvell, jak i Broadcom prawdopodobnie będą działać obok, a nie w pełni zastąpią GPU Nvidii dla potrzeb obliczeniowych AI.
Jeśli szukasz skorzystania z awanturni sprzętu AI – ale nie chcesz decydować, czy Nvidia, Marvell czy Broadcom będą największym zwycięzcą – to Taiwan Semiconductor, znany również jako TSMC, powinien być twoim wyborem.
W przeciwieństwie do tych firm, TSMC produkuje procesory. Firma posiada 70% udziału w rynku globalnej produkcji procesorów i jeszcze bardziej imponujący 90% udziału w zaawansowanych procesorach sztucznej inteligencji.
Sprzedaż TSMC wzrosła o 41% w pierwszym kwartale do 35 mld USD, a jej zysk netto skoczył o 58% do 3,49 USD na amerykańskim certyfikacie depozytowym (ADR). Zarządzanie mówi, że sprzedaż wzrośnie o 30% w całym roku 2026.
Prezes TSMC C.C. Wei nazwał AI "megatrendem" w najnowniejszym konferencyjnym połączeniu spółki i uważa, że jego firma będzie nadal korzystać z rosnącego popytu na produkcję procesorów AI. Z firmami technologicznymi wciąż potrzebują GPU Nvidii, a także własnego krzemu, TSMC jest idealnie pozycjonowany, aby skorzystać ze wszystkich potrzeb procesorów AI, niezależnie od tego, które procesory wyprzedzą.
Nie ma gwarancji, że akcje TSMC, Broadcom i Marvell prześcigną Nvidie do 2030 roku, ale myślę, że tendencja ku własnemu krzemu daje tym firmom dobrą szansę na to. Ostatnie dane od Semianalysis szacują, że TPU Google mogłyby zmniejszyć jego koszty obliczeń o 62% w stosunku do używania procesorów Nvidii. Na początku tego roku Microsoft przedstawił swój własny chip Maia 200 do wnioskowania AI, którego zaprojektował we współpracy z Marvell. Microsoft twierdzi, że chip "znacząco poprawi ekonomię generowania tokenów AI".
Światowe wiodące firmy AI, Anthropic i OpenAI, również zmierzają w kierunku własnych chipów. Anthropic już rozszerzyło współpracę z Broadcom, aby uzyskać dostęp do 3,5 gigawatów TPU Broadcom i Google, zaczynając od przyszłego roku.
Przewiduje się, że procesory ASIC własne wzrosną o szacowane 45% w tym roku, w porównaniu z tempem wzrostu GPU w 2026 roku wynoszącym 15%. Gdy ta zmiana będzie się kontynuować, Marvell, Broadcom i Taiwan Semiconductor mogą zobaczyć, jak ich kursy akcji osiągają duże zyski, gdy inwestorzy przejedzą na następnej fali sprzętu AI.
Zanim kupisz akcje Broadcom, rozważ to:
Zespół analityków Motley Fool Stock Advisor właśnie zidentyfikował to, co uważają za 10 najlepszych akcji do kupienia teraz... a Broadcom nie był jednym z nich. 10 akcji, które weszły do składu, mogą przynieść potworne zyski w nadchodzących latach.
Pomyśl, kiedy Netflix wszedł na tę listę 17 grudnia 2004 roku... jeśli zainwestowałbyś 1000 USD w momencie naszej rekomendacji, miałbyś 477 813 USD! Albo kiedy Nvidia wszedł na tę listę 15 kwietnia 2005 roku... jeśli zainwestowałbyś 1000 USD w momencie naszej rekomendacji, miałbyś 1 320 088 USD!
Teraz warto zauważyć, że średni zysk Stock Advisor wynosi 986% – przeciążenie rynku w porównaniu z 208% dla S&P 500. Nie przegap najnowszej listy top 10, dostępnej z Stock Advisor, i dołącz do społeczności inwestorskiej zbudowanej przez indywidualnych inwestorów dla indywidualnych inwestorów.
**Zyski Stock Advisor na dzień 25 maja 2026 roku. *
Chris Neiger nie ma pozycji w żadnej z wymienionych akcji. Motley Fool ma pozycje w i rekomenduje Alphabet, Broadcom, Marvell Technology, Nvidia i Taiwan Semiconductor Manufacturing. Motley Fool ma politykę ujawnień.
Wskaźane i opinie wyrażone w tym miejscu są widzeniem i opiniami autora i niekoniecznie odzwierciedlają te Nasdaq, Inc.
Cztery wiodące modele AI dyskutują o tym artykule
"Bariera ekosystemu Nvidii i ryzyko koncentracji TSMC sprawiają, że przewyższenie koszyka niestandardowych układów krzemowych do 2030 roku jest mniej prawdopodobne, niż sugeruje artykuł."
Artykuł prawidłowo wskazuje na przyspieszający popyt na niestandardowe ASIC ze strony hiperskalatorów, z trajektorią przychodów z AI Broadcom i wygranymi projektami Microsoft/Amazon Marvell zapewniającymi konkretną widoczność przychodów do 2031 roku. Jednak niedocenia zdolności Nvidii do przechwytywania obciążeń związanych z ASIC poprzez jej DGX Cloud i blokadę oprogramowania CUDA, a także 30% wzrost sprzedaży TSMC w 2026 roku już uwzględniony w cenie przy wielokrotności ponad 30x. Ryzyko koncentracji geopolitycznej w TSMC i potencjalna kompresja marż w miarę przenoszenia większej liczby projektów do wewnętrznych zasobów pozostają nierozwiązane, ograniczając prawdopodobieństwo trwałego przewyższenia Nvidii do 2030 roku.
Nawet jeśli Nvidia utrzyma dominację oprogramowania, niestandardowe ASIC mogą nadal wyeliminować 20-30% jej TAM w centrach danych do 2030 roku, ponieważ obciążenia związane z wnioskowaniem wrażliwe na koszty przejdą, ograniczając ekspansję mnożnika NVDA, jednocześnie podnosząc mnożniki AVGO i MRVL.
"Wzrost niestandardowych ASIC jest realny, ale artykuł nie dostarcza żadnych dowodów wyceny, że AVGO lub MRVL mogą przewyższyć NVDA do 2030 roku, gdy oba napotykają kompresję marż, a Nvidia może wejść na rynek niestandardowych układów na dużą skalę."
Artykuł miesza dwa odrębne trendy bez dowodzenia substytucji. Niestandardowe ASIC *będą* rosły – to prawda. Ale porównanie 45% wzrostu ASIC do 15% wzrostu GPU jest mylące: oba mogą rosnąć jednocześnie. Co ważniejsze: artykuł cytuje dane z 2026 roku, jakby były aktualne, a następnie prognozuje do 2030 roku bez żadnych ram wyceny. 90% udział TSMC w produkcji chipów AI jest prawdziwy, ale AVGO i MRVL to projektanci bez fabryk – nie czerpią marży produkcyjnej. Prawdziwe pytanie nie brzmi, czy niestandardowy krzem istnieje; chodzi o to, czy AVGO/MRVL mogą utrzymać ponad 20% wzrost EPS, gdy TSMC już wycenia boom AI, a marże brutto Nvidii (ponad 70%) przyćmiewają ich (~50-55%).
Jeśli niestandardowy krzem faktycznie przewyższy GPU pod względem kosztów i wydajności, Nvidia po prostu projektuje niestandardowe układy – i ma gotówkę, talent i relacje z klientami, aby robić to szybciej, niż AVGO lub MRVL mogą skalować. Artykuł zakłada, że te firmy posiadają przyszłość niestandardowego krzemu; mogą być tylko podwykonawcami w niej.
"Przejście od szkolenia modeli AI do wnioskowania na dużą skalę strukturalnie faworyzuje niestandardowe ASIC nad uniwersalnymi procesorami GPU, przesuwając przechwytywanie wartości z chipów niezależnych od sprzętu do niestandardowo dostrojonego krzemu."
Zwrot w kierunku niestandardowego krzemu (ASIC) jest rzeczywistością strukturalną, a nie tylko trendem. Chociaż Nvidia dominuje w szkoleniu ogólnego przeznaczenia, faza „wnioskowania” AI – gdzie leży prawdziwy długoterminowy wolumen – wymaga wydajności energetycznej i optymalizacji kosztów, które zapewniają Broadcom i Marvell. Integracja Broadcom ze stosem hiperskalatorów (Google, Meta) tworzy barierę obronną, której brakuje modelowi Nvidii skoncentrowanemu na GPU. TSMC pozostaje ostateczną grą „kilofów i łopat”, ale inwestorzy muszą uwzględnić premię za ryzyko geopolityczne związane z Tajwanem. Artykuł prawidłowo identyfikuje przesunięcie w kierunku efektywności kosztów na token, co sprzyja specjalistycznemu krzemowi nad podejściem „jeden rozmiar dla wszystkich” GPU, czyniąc AVGO i MRVL atrakcyjnymi długoterminowymi składnikami.
Teza ignoruje efekt „blokady oprogramowania” ekosystemu CUDA firmy Nvidia, który sprawia, że przejście na niestandardowy krzem stanowi ogromne ryzyko inżynieryjne i migracyjne dla programistów. Jeśli modele AI będą nadal szybko ewoluować, elastyczność GPU może pozostać cenniejsza niż wydajność ASIC o stałej funkcji.
"W ciągu najbliższych 4–6 lat niestandardowe ASIC odblokują znaczące zyski w zakresie kosztów i wydajności, które mogą przechylić przywództwo rynkowe w kierunku Broadcom, Marvell i TSMC, nawet gdy Nvidia pozostanie kluczowym graczem."
Artykuł argumentuje, że Broadcom, Marvell i TSMC przewyższą Nvidię do 2030 roku ze względu na przesunięcie sprzętu AI w kierunku niestandardowych ASIC. Ta teza ma sens: niestandardowe układy mogą optymalizować pod kątem specyficznych modeli i obciążeń, a główni klienci naciskają na zyski w zakresie kosztów i wydajności. Jednak ekosystem GPU firmy Nvidia – oprogramowanie, narzędzia i skalowalne wdrażanie – pozostaje potężną barierą, co oznacza, że przejście na w pełni niestandardowy krzem może być wolniejsze i bardziej stopniowe niż twierdzono. Dodatkowe ryzyka obejmują optymistyczne wskaźniki adopcji AI, cykle nakładów inwestycyjnych, potencjalne ograniczenia podaży i ryzyko geopolityczne Tajwanu, które może zakłócić produkcję. Wyceny mogą już odzwierciedlać korzystne ponowne wyceny sprzętu AI, czyniąc wzrost zależnym od namacalnych kamieni milowych adopcji.
Ekosystem Nvidii jest głęboko zakorzeniony i może dostosowywać operacje na dużą skalę; migracja do niestandardowych ASIC może być przyrostowa, a nie na poziomie zastąpienia w oknie 2030 roku, podważając tezę.
"Kwartalna iteracja oprogramowania Nvidii przewyższa 18-miesięczne cykle ASIC, ograniczając wzrost udziału AVGO/MRVL we wnioskowaniu."
Twierdzenie Gemini, że wolumen wnioskowania faworyzuje wydajność AVGO i MRVL, ignoruje roadmapę Blackwell firmy Nvidia, która już celuje w tokeny wnioskowania poniżej 200 W poprzez poprawki oprogramowania. Cykle projektowania ASIC z TSMC nadal trwają ponad 18 miesięcy; Nvidia publikuje kwartalne aktualizacje CUDA, które hiperskalatorzy mogą przyjąć bez nowych taśm produkcyjnych krzemu. Ta luka w szybkości utrzymuje większość obciążeń wnioskowania na GPU do 2028 roku, tłumiąc wszelkie ponowne wyceny dla projektantów ASIC bez fabryk.
"Zwinność oprogramowania nie przezwycięża ekonomii obciążeń wnioskowania, gdy niestandardowy krzem zostanie udowodniony i zamortyzowany."
Grok miesza szybkość cyklu projektowania z rzeczywistością wdrożenia. Tak, Nvidia publikuje kwartalne aktualizacje CUDA – ale hiperskalatorzy nie przyjmują ich bez walidacji dokładności wnioskowania i kosztu na token w porównaniu z niestandardowym krzemem już w produkcji. Maia firmy Microsoft i TPU firmy Google nie zostały opóźnione przez opóźnienia w produkcji; zostały wysłane, ponieważ różnica w wydajności uzasadniała wysiłek inżynieryjny. Kwartalny harmonogram Nvidii ma znaczenie dla szkolenia; ekonomia wnioskowania faworyzuje stały krzem po walidacji.
"Dostępność GPU i szybkość wprowadzania na rynek przeważają obecnie nad marginalnymi zyskami wydajności niestandardowych ASIC dla hiperskalatorów."
Claude, pomijasz intensywność kapitałową „przejścia wnioskowania”. Chociaż twierdzisz, że niestandardowy krzem jest nieunikniony, ignorujesz fakt, że hiperskalatorzy obecnie inwestują miliardy w procesory GPU firmy Nvidia właśnie dlatego, że nie mogą czekać na 18-miesięczne cykle walidacji ASIC, o których wspomniał Grok. Widzimy falę „wystarczająco dobre”, gdzie surowa dostępność GPU przeważa nad marginalną wydajnością niestandardowego krzemu. Dopóki pojemność CoWoS firmy TSMC nie przestanie być głównym wąskim gardłem, przejście na ASIC jest wtórnym, a nie głównym, motorem wzrostu.
"Blokada oprogramowania i koszty przenoszenia spowolnią migrację do niestandardowego krzemu, utrzymując dominację procesorów GPU firmy Nvidia we wnioskowaniu dłużej, niż oczekuje rynek."
Nacisk Gemini na „wydajność wnioskowania” jako jedyny czynnik napędzający ryzykuje niedocenienie bariery oprogramowania. Nawet jeśli AVGO/MRVL oferują niższe koszty na token, hiperskalatorzy napotykają zależności od CUDA/CuDNN, optymalizacje modeli i znajomość narzędzi, które spowalniają migrację. Ekosystem Nvidii może zamortyzować kapitał i nadal przechwytywać nowe obciążenia wnioskowania poprzez poprawki oprogramowania i opcje chmurowe, takie jak DGX Cloud, utrzymując przejście przyrostowe do 2028-29 roku i ograniczając krótkoterminową ponowną wycenę AVGO/MRVL.
Panel zgadza się, że niestandardowe ASIC będą rosły i są kluczowe dla wnioskowania AI, ale tempo i zakres ich adopcji pozostają niepewne. Ekosystem oprogramowania Nvidii i wydajność GPU stanowią znaczące bariery dla szybkiej substytucji.
Długoterminowy potencjał wzrostu w specjalistycznym krzemie do wnioskowania AI, napędzany przez wymagania hiperskalatorów dotyczące kosztów i efektywności energetycznej.
Przejście na niestandardowe ASIC może być wolniejsze niż oczekiwano z powodu bariery oprogramowania Nvidii i wydajności GPU, ograniczając krótkoterminową ponowną wycenę projektantów ASIC bez fabryk, takich jak Broadcom i Marvell.