Prognosene for leveranser ser slik ut:
To nye plattformer kan bli viktige drivere i den neste fasen: Nvidias Rubin-rack og AMDs Helios-rack ventes begge å starte leveranser i fjerde kvartal 2026 .
Goldman Sachs har i en separat prognose anslått at det globale servermarkedet kan nå 1 100 milliarder dollar innen 2028. Inntektene fra AI-serverrack ventes der å vokse med 118 prosent CAGR til 561,4 milliarder dollar, tilsvarende 51 prosent av de samlede markedsinntektene .
Serverprognosene henger tett sammen med investeringene hos de største skyleverandørene, ofte omtalt som hyperskalere. Bernstein anslår at den samlede verdien av planlagte datasentre og datasentre under bygging nå er rundt 1 200 milliarder dollar .
Samtidig øker kapitalbruken raskt:
Andre analysehus peker i samme retning. Goldman Sachs venter at Big Tech-selskapenes samlede investeringer når 750 milliarder dollar ved utgangen av 2026 og nærmer seg 1 200 milliarder dollar i 2027 . Morgan Stanley har anslått rundt 800 milliarder dollar i 2026 og 1 200 milliarder dollar i 2027 for de fem største hyperskalerne .
Bank of America har på sin side tidligere anslått at globale hyperscale-investeringer vil øke med 67 prosent i 2025 og ytterligere 31 prosent i 2026, til totalt 611 milliarder dollar . Gartner anslår at de samlede globale AI-utgiftene, inkludert hele verdikjeden, vil nå 2 590 milliarder dollar i 2026, opp 47 prosent fra året før .
Den kanskje viktigste strukturelle endringen i rapporten er fremveksten av ASIC-er – spesialdesignede integrerte kretser utviklet for bestemte oppgaver. Hyperskalerne bruker i økende grad egne brikker for å redusere avhengigheten av standardiserte GPU-er og for å tilpasse maskinvaren til egne trenings- og inferensløsninger .
GPU-er dominerer fortsatt. TrendForce venter at GPU-baserte systemer vil utgjøre 69,7 prosent av AI-serverleveransene i 2026, mens ASIC-baserte AI-servere ventes å nå 27,8 prosent av markedet . ASIC-segmentet vokser imidlertid raskere enn markedet for kommersielle GPU-er.
Counterpoint Research anslår at leveransene av ASIC-baserte beregningssystemer til AI-servere vil tredobles mellom 2024 og 2027, med Broadcom som ledende utviklingspartner og en anslått markedsandel på rundt 60 prosent . Bernstein venter dessuten at ASIC-er vil utgjøre omtrent 45 prosent av alle AI-brikker basert på CoWoS-pakking, mens TPU-leveransene øker med rundt 90 prosent fra år til år i 2026 .
Broadcom har etablert seg som den ledende partneren for utvikling av AI-brikker. Selskapet har inngått en langsiktig avtale med Google om å utvikle neste generasjon TPU-er, Googles spesialdesignede Tensor Processing Units . Broadcom utvikler også Googles eksisterende TPU-er og en spesialbrikke for OpenAI .
Broadcom skal ha rundt 60 prosent av markedet for designpartnere innen AI-ASIC-er . Selskapets AI-semiconductor-inntekter nådde 10,8 milliarder dollar i andre kvartal av regnskapsåret 2026, opp 143 prosent fra året før. Selskapet gjentok samtidig målet om mer enn 100 milliarder dollar i AI-semiconductor-inntekter i regnskapsåret 2027. Bestillingene på AI-semiconductor-produkter var over 30 milliarder dollar i kvartalet .
Marvell øker nå produksjonen av ASIC-er for alle de fire store skyleverandørene som omtales i Bernstein-materialet, blant annet AWS, Microsoft og Google . Selskapet står bak designarbeid for Amazons Trainium og Microsofts Maia . Marvell har anslått at AI-ASIC-inntektene kan nå rundt 11 milliarder dollar i 2026 .
Broadcom og Marvell skal samlet kontrollere rundt 95 prosent av markedet for utvikling av spesialdesignede AI-ASIC-er .
Bernsteins hovedbudskap er at investeringene i AI-infrastruktur fortsatt øker kraftig, uten tydelige tegn til en nært forestående oppbremsing blant de største skyleverandørene. Veksten drives både av GPU-systemer fra Nvidia og AMD og av et raskt voksende økosystem for spesialdesignede brikker, ledet av Broadcom og Marvell.
GPU-ene vil fortsatt være størst på kort sikt, men ASIC-ene vokser raskere. Det peker mot en gradvis endring i hvordan hyperskalerne bygger ut datakapasiteten sin: Ikke bare med stadig kraftigere standardbrikker, men også med maskinvare utviklet spesielt for selskapenes egne AI-modeller og tjenester.