Bernstein rilancia sull’AI: server oltre 1.000 miliardi di dollari entro il 2028 e ASIC in piena ascesa

Le nuove proiezioni indicano:

• spedizioni globali di server in crescita a un tasso annuo composto — il CAGR, cioè la crescita media annuale su più anni — del 15% fino al 2028 ;
• spedizioni di server AI con GPU in aumento a un CAGR del 22% nello stesso periodo ;
• server equivalenti a otto GPU in crescita del 48% soltanto nel 2026 ;
• spedizioni complessive di rack AI pari a 61.000 unità nel 2026 e 88.000 nel 2027 .

La prossima spinta potrebbe arrivare dai sistemi rack di nuova generazione: il Rubin rack di Nvidia e l’Helios rack di AMD dovrebbero iniziare le spedizioni nel quarto trimestre del 2026 .

Anche una stima separata di Goldman Sachs punta nella stessa direzione: il mercato globale dei server potrebbe raggiungere 1.100 miliardi di dollari nel 2028, mentre i ricavi dei rack AI crescerebbero a un CAGR del 118%, fino a 561,4 miliardi di dollari, pari al 51% del mercato complessivo .

Data center: una pipeline da 1.200 miliardi

Dietro le previsioni sulle spedizioni c’è una quantità senza precedenti di capitale destinato all’infrastruttura. Bernstein valuta in circa 1.200 miliardi di dollari gli investimenti nei data center già pianificati o attualmente in costruzione .

Sul fronte della spesa in conto capitale, o capex, le stime sono altrettanto imponenti:

• Microsoft, Amazon, Google e Oracle sono attesi a 623 miliardi di dollari di capex nel 2026; il loro portafoglio complessivo di progetti e ordini arretrati supererebbe i 2.000 miliardi di dollari, con un aumento del 176% su base annua ;
• i cinque maggiori hyperscaler dovrebbero aumentare il capex da 438 miliardi di dollari nel 2025 a oltre 1.000 miliardi nel 2027, con un possibile percorso verso 1.600 miliardi entro il 2030 ;
• dopo i risultati del secondo trimestre 2026, le stime di consenso sul capex 2026 dei principali fornitori cloud sono state alzate di quasi il 15% rispetto a marzo. Il capex complessivo è ora modellato in crescita a un CAGR del 61%, fino a circa 1.110 miliardi di dollari nel 2027 .

Le analisi di altre società di ricerca confermano il quadro, pur con differenze nelle definizioni e nei perimetri considerati. Goldman Sachs vede la spesa combinata delle Big Tech a 750 miliardi di dollari entro la fine del 2026 e vicina a 1.200 miliardi nel 2027 . Morgan Stanley ha stimato per i cinque maggiori hyperscaler circa 800 miliardi di dollari di capex nel 2026 e 1.200 miliardi nel 2027 .

Bank of America, in una previsione formulata alla fine del 2025, indicava una crescita della spesa hyperscale globale del 67% nel 2025 e di un ulteriore 31% nel 2026, fino a 611 miliardi di dollari . Gartner, considerando l’intero ecosistema — infrastruttura, software, servizi e applicazioni — prevede invece una spesa mondiale per l’AI di 2.590 miliardi di dollari nel 2026, in aumento del 47% annuo .

La rivoluzione dei chip ASIC personalizzati

La novità più importante non riguarda soltanto la quantità di hardware installato, ma anche il tipo di chip scelto. I grandi operatori cloud stanno sviluppando e impiegando sempre più ASIC, cioè circuiti integrati progettati per applicazioni specifiche. L’obiettivo è ridurre la dipendenza dai processori commerciali — soprattutto le GPU — e ottimizzare i costi e le prestazioni per attività precise, come l’addestramento o l’inferenza dei modelli AI .

Broadcom consolida il ruolo di partner principale

Broadcom appare come il principale abilitatore di questa transizione. La società ha siglato con Google un accordo di lungo periodo per co-sviluppare TPU di nuova generazione, i processori progettati da Google per i carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale . Broadcom realizza già i TPU di Google e il chip personalizzato di OpenAI .

Secondo le stime riportate, Broadcom detiene circa il 60% del mercato dei partner di progettazione per gli ASIC AI . I suoi ricavi da semiconduttori AI hanno raggiunto 10,8 miliardi di dollari nel secondo trimestre dell’anno fiscale 2026, in aumento del 143% su base annua. L’azienda ha inoltre confermato l’obiettivo di superare 100 miliardi di dollari di ricavi da semiconduttori AI nell’anno fiscale 2027; nel trimestre, le prenotazioni AI hanno oltrepassato i 30 miliardi di dollari .

Marvell amplia la produzione per il cloud

Anche Marvell sta accelerando la produzione di ASIC per i principali fornitori cloud, tra cui AWS, Microsoft e Google . La società progetta i chip Trainium di AWS e Maia di Microsoft e punta a generare fino a circa 11 miliardi di dollari di ricavi da ASIC AI nel 2026 .

Broadcom e Marvell, insieme, controllerebbero circa il 95% del mercato del co-design degli ASIC AI personalizzati . È un dato che evidenzia quanto la crescita del silicio proprietario degli hyperscaler dipenda ancora da un numero ristretto di partner specializzati.

GPU ancora dominanti, ma ASIC in crescita più rapida

La transizione non significa che le GPU stiano per scomparire. TrendForce prevede che nel 2026 rappresenteranno ancora il 69,7% delle spedizioni di server AI . Tuttavia, gli ASIC stanno aumentando la propria quota a un ritmo più sostenuto.

Bernstein stima che gli ASIC rappresenteranno circa il 45% delle spedizioni complessive di chip AI basati su packaging CoWoS, mentre le spedizioni di TPU dovrebbero crescere di circa il 90% su base annua nel 2026 .

Le stime di TrendForce e Counterpoint Research aggiungono altri segnali:

• le spedizioni di ASIC per il calcolo nei server AI potrebbero triplicare tra il 2024 e il 2027, con Broadcom ancora al 60% del mercato ;
• i server AI basati su ASIC potrebbero arrivare al 27,8% del mercato nel 2026, la quota più alta dal 2023 ;
• la crescita annua prevista per gli ASIC personalizzati nel 2026 è del 44,6%, quasi tre volte il 16,1% stimato per le GPU commerciali .

Cosa significa per il mercato

Il tracker di Bernstein descrive una filiera AI in cui convivono due traiettorie. Da un lato, Nvidia e AMD continuano a guidare l’espansione dei sistemi basati su GPU, sostenuta dall’aumento della domanda di calcolo. Dall’altro, Google, Amazon, Microsoft e gli altri hyperscaler stanno investendo in chip progettati su misura per ottenere maggiore efficienza e controllo sull’infrastruttura.

Per il momento, la spesa dei grandi operatori cloud continua a crescere e le previsioni sul mercato dei server sono state riviste al rialzo. La conseguenza più profonda potrebbe però essere il progressivo riequilibrio del settore: le GPU restano la piattaforma dominante, ma gli ASIC stanno diventando una componente strutturale del calcolo AI nei data center, non più una tecnologia di nicchia.