Bernstein ziet AI-servermarkt naar $1 biljoen groeien: datacenters en maatwerkchips stuwen investeringsgolf

• De wereldwijde serverleveringen groeien tot 2028 met een samengesteld jaarlijks groeipercentage van 15%.
• De leveringen van GPU-gebaseerde AI-servers groeien in dezelfde periode met 22% per jaar.
• Servers met het equivalent van acht GPU’s nemen in 2026 met 48% toe.
• Het aantal geleverde AI-racks komt naar verwachting uit op 61.000 in 2026 en 88.000 in 2027.

Ook aan de hardwarekant staan nieuwe aanjagers klaar. Nvidia’s Rubin-rack en AMD’s Helios-rack zullen naar verwachting in het vierde kwartaal van 2026 worden geleverd. Een rack is een volledig computerrack waarin meerdere chips, servers en netwerkcomponenten als één AI-systeem samenwerken.

De raming van Bernstein staat niet op zichzelf. Goldman Sachs verwacht dat de wereldwijde servermarkt in 2028 ongeveer $1,1 biljoen waard zal zijn. De omzet uit AI-serverracks zou daarbij met 118% per jaar groeien tot $561,4 miljard, goed voor 51% van de totale markt.

Datacenters vormen de financiële motor

De serverprognoses zijn nauw verbonden met de investeringen van hyperscalers: grote cloudbedrijven die op enorme schaal datacenters exploiteren. Bernstein schat de totale waarde van geplande en momenteel gebouwde datacenters op ongeveer $1,2 biljoen.

Voor Microsoft, Amazon, Google en Oracle samen voorziet Bernstein in 2026 ongeveer $623 miljard aan kapitaaluitgaven. Hun gezamenlijke order- en investeringsachterstand zou bovendien boven $2 biljoen uitkomen, een stijging van 176% op jaarbasis.

Ook op langere termijn blijft de lijn steil omhoog lopen:

• De vijf grootste hyperscalers zouden hun kapitaaluitgaven verhogen van $438 miljard in 2025 naar meer dan $1 biljoen in 2027. Bernstein ziet mogelijk zelfs een route naar $1,6 biljoen in 2030.
• Na de kwartaalresultaten over het tweede kwartaal van 2026 zijn de consensusramingen voor de kapitaaluitgaven van grote cloudproviders met bijna 15% verhoogd ten opzichte van maart 2026. Het totaal zou volgens modellen met 61% per jaar kunnen groeien tot ongeveer $1,11 biljoen in 2027.

Andere ramingen bevestigen de richting, al verschillen de bedragen per onderzoek en definitie. Goldman Sachs verwacht dat de gezamenlijke kapitaaluitgaven van Big Tech eind 2026 rond $750 miljard liggen en in 2027 bijna $1,2 biljoen bereiken. Morgan Stanley raamde de uitgaven van de vijf grootste hyperscalers — Microsoft, Amazon, Google, Meta en Oracle — op ongeveer $800 miljard in 2026 en $1,2 biljoen in 2027.

Bank of America zag de wereldwijde uitgaven van hyperscalers in 2025 met 67% stijgen en voorziet voor 2026 nog eens 31% groei, tot in totaal $611 miljard. Gartner raamt ondertussen de wereldwijde AI-uitgaven over de volledige keten — van infrastructuur en software tot diensten en beveiliging — op $2,59 biljoen in 2026, 47% meer dan een jaar eerder.

Custom ASIC’s rukken op

De opvallendste structurele ontwikkeling in de tracker is volgens Bernstein de opmars van custom ASIC’s. Hyperscalers gebruiken steeds vaker eigen of speciaal voor hen ontworpen chips om minder afhankelijk te zijn van algemene GPU’s en om specifieke trainings- en inferentietaken efficiënter uit te voeren.

GPU’s blijven voorlopig dominant. TrendForce verwacht dat GPU-systemen in 2026 goed zijn voor 69,7% van de AI-serverleveringen. Tegelijkertijd zou het aandeel van AI-servers op basis van ASIC’s stijgen naar 27,8%, het hoogste niveau sinds 2023.

Bernstein verwacht daarnaast dat ASIC’s ongeveer 45% van de AI-chipleveringen met CoWoS-verpakking voor hun rekening nemen. TPU-leveringen zouden in 2026 met circa 90% op jaarbasis toenemen. CoWoS is een geavanceerde chipverpakkingstechniek die meerdere chips en geheugencomponenten dicht bij elkaar plaatst — belangrijk voor de hoge bandbreedte die AI-systemen nodig hebben.

Counterpoint Research verwacht dat de leveringen van ASIC’s voor AI-serverberekeningen tussen 2024 en 2027 verdrievoudigen. Broadcom zou in 2027 met ongeveer 60% marktaandeel de belangrijkste ontwerppartner blijven.

Broadcom krijgt belangrijke TPU-deal met Google

Broadcom geldt als de dominante ontwerppartner voor AI-ASIC’s. Het bedrijf heeft met Google een langlopende overeenkomst gesloten om meerdere generaties TPU’s — Google’s eigen AI-processors — en bijbehorende netwerkcomponenten te ontwikkelen en te leveren.

Broadcom ontwerpt al Google’s TPU en de custom chip van OpenAI. Volgens de aangehaalde marktinschattingen heeft het bedrijf ongeveer 60% marktaandeel onder ontwerppartners voor AI-ASIC’s.

De financiële cijfers onderstrepen het belang van deze activiteiten. Broadcom rapporteerde in het tweede kwartaal van boekjaar 2026 $10,8 miljard aan omzet uit AI-halfgeleiders, 143% meer dan een jaar eerder. De onderneming handhaafde bovendien haar doelstelling van $100 miljard aan AI-halfgeleideromzet in boekjaar 2027. De boekingen voor AI-halfgeleiders kwamen in het kwartaal boven $30 miljard uit.

Marvell schaalt productie voor cloudbedrijven op

Ook Marvell speelt een centrale rol in de verschuiving naar maatwerkchips. Het bedrijf schaalt de productie van ASIC’s op voor de vier grote cloudserviceproviders die in de tracker worden genoemd: AWS, Microsoft, Google en Oracle. Marvell ontwerpt onder meer AWS Trainium en Microsoft Maia.

Marvell mikt voor 2026 op maximaal ongeveer $11 miljard aan omzet uit AI-ASIC’s. Broadcom en Marvell samen zouden ongeveer 95% van de markt voor het co-ontwerpen van custom AI-ASIC’s in handen hebben.

Wat betekent dit voor de AI-markt?

De cijfers wijzen op een dubbele versnelling. Aan de ene kant blijven Nvidia en AMD profiteren van de vraag naar krachtige GPU-systemen en rackoplossingen. Aan de andere kant bouwen Google, Amazon, Microsoft en andere hyperscalers aan een eigen chiplaag die beter aansluit op hun specifieke workloads.

Dat betekent niet dat GPU’s op korte termijn van het toneel verdwijnen. Ze blijven volgens TrendForce in 2026 de grootste categorie binnen AI-servers. Wel groeit het ASIC-segment sneller. Als de prognoses uitkomen, verandert daarmee niet alleen de samenstelling van AI-servers, maar ook de verdeling van waarde binnen de toeleveringsketen: van algemene processors naar gespecialiseerde chips, geavanceerde verpakking, geheugen en netwerkapparatuur.

De conclusie van Bernstein is dan ook duidelijk: de bouw van AI-infrastructuur blijft op een steile groeicurve. Voorlopig wijzen de investeringsplannen van de grootste cloudbedrijven niet op een terugval in kapitaaluitgaven — en de strijd om de volgende generatie AI-rekenkracht wordt naast de GPU steeds nadrukkelijker ook op het terrein van custom silicon uitgevochten.