JPMorgan: AI özel çip sevkiyatları 2027'de GPU'ları geçebilir, Broadcom ve Marvell rüzgarı yakalıyor
BlockBeats Haberi, 22 Haziran - JPMorgan, büyük bulut bilişim şirketleri ve teknoloji devlerinin yapay zeka hesaplama maliyetlerini düşürmek, enerji verimliliğini artırmak ve genel amaçlı GPU'lara olan tek yönlü bağımlılıktan kurtulmak istemesiyle birlikte, özel çip ASIC pazarının yeni bir büyüme döngüsüne girdiğini ve Broadcom ile Marvell'in bu trendden en büyük faydayı sağlayacak şirketler olacağını belirtti.
Yakın zamanda yayınlanan bir yarı iletken sektör raporunda, JPMorgan analistleri Harlan Sur ve Mayur Ramdhani, dijital yapay zeka ASIC pazarının 2026 yılına kadar yaklaşık 60 ila 70 milyar dolara ulaşacağını ve önümüzdeki yıllarda %40 ila %50'nin üzerinde bir bileşik büyüme oranını koruyacağını tahmin ediyor. Rapora göre, Broadcom şu anda üst düzey ASIC pazarında yaklaşık %80 ila %85 paya sahipken, Marvell yaklaşık %10 ila %12 pay ile ikinci sırada yer alıyor.
Yapay zeka hesaplama talebindeki hızlı artış, çip satın alma yapısını değiştiriyor. JPMorgan, Google, Amazon, Meta, Microsoft, OpenAI ve SoftBank/Arm gibi müşterilerin, daha iyi performans, güç tüketimi ve toplam sahip olma maliyeti elde etmek için kendi yapay zeka işlemcilerini geliştirme veya özelleştirme çalışmalarını hızlandırdığını düşünüyor. Nvidia ve AMD'nin genel amaçlı GPU'larından farklı olarak ASIC'ler genellikle belirli bir müşteri, belirli bir yazılım yığını veya belirli bir platform için tasarlanır ve büyük ölçekli dahili iş yüklerine sahip hiper ölçekli bulut sağlayıcıları için daha uygundur.
Rapor, Broadcom'un yapay zeka gelirinin 2025 mali yılındaki yaklaşık 20 milyar dolardan 2026 mali yılında 60 milyar doların üzerine önemli ölçüde artacağını ve 2027 mali yılında 150 milyar doların üzerine çıkacağını öngörüyor. Proje portföyünde Google TPU, Meta MTIA, ByteDance yapay zeka video ve ağ çipleri, OpenAI XPU, SoftBank/Arm XPU ve Anthropic ile ilgili TPU raf düzeyi çözümleri yer alıyor.
Marvell tarafında ise JPMorgan, veri merkezi gelirinin 2025'teki yaklaşık 6,1 milyar dolardan 2026'da yaklaşık 9,3 milyar dolara ve 2027'de yaklaşık 14,6 milyar dolara yükseleceğini tahmin ediyor. Büyüme itici güçleri arasında Amazon Trainium 3 ve Trainium 4, Microsoft Maia, Google SmartNIC/DPU, CXL denetleyicileri ile 800G/1.6T optik DSP, coherent lite ve ilk CPO çözümleri yer alıyor.
Rapor ayrıca kritik bir öngörüde bulunuyor: 2027 yılına kadar AI ASIC/XPU birim sevkiyatları GPU'ları geçecek. JPMorgan, 2027 yılında toplam AI hızlandırıcı sevkiyatının 23,3 milyon adede ulaşacağını, bunun 10,9 milyonunun GPU (%47), 12,5 milyonunun ise ASIC/XPU (%53) olacağını tahmin ediyor. Bu, GPU'ların büyümeye devam etmesine rağmen, özel çiplerin yeni AI işlem gücü dağıtımlarında daha büyük bir pay alabileceği anlamına geliyor.
JPMorgan, Google/Broadcom TPU7x Ironwood ile Nvidia Blackwell'i örnek göstererek AI ASIC'lerin fiyat/performans ve güç verimliliği açısından rekabetçi olduğunu belirtiyor. Rapora göre, TPU7x Ironwood'un FP8 işlem gücü Nvidia B200/B300'e yakın, ancak tahmini satış fiyatı yaklaşık 13.000 dolar olup, B200'ün 35.000 dolar ve B300'ün 40.000 dolarının altında kalıyor; ayrıca dolar başına işlem gücü ve watt başına işlem gücü açısından da karşılaştırılan GPU'lardan daha iyi performans gösteriyor.
Bu öngörü, Nvidia'ya olan talebin hızla azalacağı anlamına gelmiyor. Aksine, AI altyapı yatırımlarında bir ayrışmaya işaret ediyor: GPU'lar genel eğitim ve çıkarım ihtiyaçlarına hizmet etmeye devam ederken, bulut sağlayıcılarının kendi geliştirdiği ASIC'ler büyük ölçekli, istikrarlı ve öngörülebilir dahili iş yüklerinde daha yüksek bir penetrasyon oranı elde edecek.
Yatırımcılar için JPMorgan'ın raporu, AI donanım zincirinin GPU'lardan ASIC'lere, ileri paketleme, HBM arayüzleri, SerDes, optik bağlantı ve CPO'ya doğru yayılma mantığını güçlendiriyor. Rapordaki tahminler gerçekleşirse, Broadcom ve Marvell yalnızca AI ağ veya bağlantı çipi tedarikçileri olarak kalmayacak, aynı zamanda AI hesaplama mimarisinin bir sonraki aşama geçişinde temel platform şirketleri haline gelecek.
