Настінний вузький місце, яке забезпечує гарячу інфраструктуру ШІ: чому пам’ять, а не процесори, визначають 2026 рік

Економіка штучного інтелекту на 15,7 трильйонів доларів потребує більше ніж просто обчислювальної потужності

Штучний інтелект продовжує змінювати технологічний ландшафт, і за прогнозами галузі, до кінця десятиліття ця технологія може вкласти у світову економіку 15,7 трильйонів доларів. Ця оцінка розбивається на 6,6 трильйонів доларів від підвищення продуктивності та 9,1 трильйонів доларів від споживчих застосувань. Поспіх у створенні інфраструктури для ШІ — особливо дата-центрів — створив безпрецедентний попит на спеціалізоване апаратне забезпечення.

Протягом останніх трьох років розмови зосереджувалися на GPU. Nvidia захопила понад 90% ринку прискорювачів ШІ, пропонуючи графічні процесори, що відмінно справляються з паралельними обчисленнями, необхідними для тренування великих мовних моделей, таких як ChatGPT і Llama. Домінування компанії здавалося непохитним, що робило її стандартним вибором для гіперскейлерів, які будують інфраструктуру для ШІ.

Але ось що most інвесторів пропустили: справжня гаряча тенденція ШІ — це не про те, який процесор виграє.

Чому кастомні чипи не вирішують усе

Вже йде зміна. Гіперскейлери, включаючи Alphabet, Meta Platforms та інші, все частіше розгортають кастомні процесори ШІ, розроблені Broadcom і Marvell Technology. Ці спеціалізовані інтегральні схеми (ASICs) мають переваги перед традиційними GPU — вони більш енергоефективні для цільових завдань і забезпечують кращу продуктивність за ват.

Цифри свідчать, що ця тенденція набирає обертів. Broadcom прогнозує, що її дохід від ШІ подвоїться до 8,2 мільярдів доларів у поточному кварталі, що зумовлено великими контрактами з OpenAI, Meta та Google. Дослідження ринку TrendForce прогнозує, що поставки кастомних процесорів ШІ можуть зрости на 44% у 2026 році, тоді як поставки GPU зростуть лише на 16%.

Проте навіть із зростанням частки кастомних процесорів, вони стикаються з критичним обмеженням, яке жоден виробник чипів або більшість аналітиків не врахували належним чином.

Невисловлене обмеження: пропускна здатність пам’яті

Як GPU Nvidia, так і кастомні процесори Broadcom мають спільну вимогу: величезні обсяги пам’яті високої пропускної здатності (HBM). Цей спеціалізований тип пам’яті обробляє передачу даних на швидкостях, які не можуть забезпечити традиційні чипи пам’яті, при цьому споживаючи менше енергії і маючи мінімальну затримку.

HBM — це не розкішна функція — це необхідна інфраструктура, яка запобігає вузьким місцям у продуктивності GPU та ASIC. Без достатньої ємності HBM навіть найпотужніші процесори дають зменшену віддачу в дата-центрах.

Наслідки вражають. Micron Technology, провідний гравець на світовому ринку пам’яті, оцінює, що ринок HBM зросте з $35 мільярда в 2025 році до $100 мільярда до 2028 року. Ця траєкторія відображає серйозний дисбаланс між поточним пропозицією HBM і зростаючим попитом від виробників прискорювачів ШІ.

Чому це важливо для 2026 року

Ця криза пропозиції вже помітна у фінансових показниках Micron. Компанія повідомила про зростання доходу на 57% у порівнянні з попереднім роком до 13,6 мільярдів доларів у першому кварталі фіскального 2026 року (завершився 27 листопада), при цьому чистий прибуток за не-GAAP зріс у 2,7 рази до 4,78 долара на акцію.

Найважливіше, що керівництво Micron оголосило, — це те, що вони «завершили угоди щодо ціни та обсягу для всього HBM-постачання 2026 року», тобто компанія розпродала всю свою виробничу потужність на наступний рік. Це поєднання вищих обсягів і преміальної ціни призвело до прогнозу зростання прибутку Micron на 288% до 32,14 долара на акцію.

Для інвесторів, які слідкують за гарячим нарративом інфраструктури ШІ, це відкриває важливу істину: компанії, що контролюють виробництво HBM, тримають ключі до ринку прискорювачів ШІ, а не ті, що створюють процесори. Оцінка Micron — наразі нижча за 10-кратний показник майбутнього прибутку — відображає можливість, що перед ринком ще не відкрилася ця динаміка.

З прискоренням впровадження GPU та ASIC у 2026 році, справжнім обмеженням не буде обчислювальна потужність — це буде інфраструктура пам’яті, яка дозволить цій потужності реально працювати.