Popyt na AI napędza cały łańcuch półprzewodników — od 2 nm TSMC po centra danych Marvella

Popyt na infrastrukturę sztucznej inteligencji nie jest już widoczny wyłącznie w nagłówkach o akceleratorach AI. Widać go w strukturze produkcji wafli i planach inwestycyjnych TSMC, w sprzedaży rozwiązań sieciowych oraz układów projektowanych na zamówienie przez Marvell, a także w rozbudowie mocy dostawców chemikaliów dla fabryk na Tajwanie.

To mocne przesłanki, ale profil ekspozycji obu spółek jest inny. TSMC odzwierciedla popyt szerokiej grupy klientów korzystających z najbardziej zaawansowanych procesów produkcyjnych. Marvell jest znacznie silniej powiązany z konkretnymi programami centrów danych i dużymi dostawcami chmury, tzw. hyperscalerami. Taka koncentracja może zwiększać potencjał wzrostu, ale też wrażliwość na zmiany planów wydatków klientów.

TSMC: AI przesuwa popyt w stronę najnowocześniejszych procesów

TSMC odnotowało w II kwartale 2026 r. przychody na poziomie 40,2 mld USD oraz marżę brutto 67,7%. Spółka podniosła prognozę wzrostu przychodów za cały rok do nieco ponad 40% i zwiększyła plan nakładów inwestycyjnych na 2026 r. do 60–64 mld USD, wskazując na strukturalny popyt ze strony AI oraz HPC (high-performance computing, czyli obliczeń wysokiej wydajności). 3436

Struktura przychodów z wafli potwierdza tę tendencję:

• technologie 7 nm i mniejsze zapewniły 77% przychodów z wafli;
• proces 3 nm odpowiadał za 30%, a 5 nm za 33%;
• nowy proces 2 nm przyniósł 3% przychodów z wafli, co pokazuje, że jego wdrożenie zaczęło już przekładać się na sprzedaż. 34

Segment HPC — obejmujący m.in. akceleratory AI i procesory do centrów danych — stanowił 66% przychodów TSMC w II kwartale. 40 Nie oznacza to, że cała sprzedaż w tej kategorii dotyczy AI, ale jest to istotny wskaźnik skali inwestycji w infrastrukturę obliczeniową wewnątrz biznesu TSMC.

Co oznacza większy budżet inwestycyjny

Podwyższenie capeksu nie jest tylko optymistyczną deklaracją zarządu, lecz decyzją o realnym zwiększeniu zdolności produkcyjnych. Sugeruje, że TSMC oczekuje wieloletniego popytu, zwłaszcza na zaawansowane procesy. Według informacji o planie spółki około 70–80% budżetu inwestycyjnego ma trafić do technologii zaawansowanych. 33

W zamian rośnie ryzyko wykonawcze. Program tej skali wymaga trwałego wysokiego wykorzystania mocy, dobrych uzysków produkcyjnych w procesie 2 nm i terminowych premier produktów klientów. Jeżeli zamówienia osłabną albo premiery zostaną przesunięte, wysokie koszty stałe nowej infrastruktury staną się większym obciążeniem.

Marvell: szybszy wzrost w centrach danych, ale większa koncentracja

Marvell podał rekordowe przychody w II kwartale roku fiskalnego 2027: 2,739 mld USD, o 37% więcej niż rok wcześniej. Sprzedaż do centrów danych osiągnęła 2,17 mld USD, rosnąc o 46%, i odpowiadała za 79% całkowitych przychodów. 3117

Taka struktura czyni Marvella jedną z bardziej bezpośrednich giełdowych ekspozycji na rozbudowę infrastruktury AI. Wzrost spółki opiera się przede wszystkim na produktach łączności dla centrów danych oraz układach projektowanych na zamówienie, a nie na szerokim ożywieniu we wszystkich segmentach rynku półprzewodników.

Zarząd podniósł prognozę przychodów na rok fiskalny 2027 do około 12 mld USD z około 11,5 mld USD, a perspektywę na rok fiskalny 2028 ustalił na około 18 mld USD. Prognoza przychodów na III kwartał wynosi 3,15 mld USD, z tolerancją plus/minus 5%. 1820

Rozszerzona umowa dotycząca układów projektowanych na zamówienie, powiązana z Google i obejmująca warrant uzależniony od kamieni milowych przychodowych, jeszcze mocniej wiąże perspektywy Marvella z programami AI hyperscalerów. 23 Porozumienie może poprawiać widoczność relacji z dużym klientem, ale jednocześnie przypomina, jak istotne dla trajektorii spółki są harmonogramy pojedynczych programów i budżety inwestycyjne klientów.

Solvay: sygnał z wcześniejszego etapu łańcucha dostaw

Popyt napędzany przez AI dociera też do producentów bardzo czystych materiałów dla fabryk. Solvay planuje do końca 2026 r. ponad dwukrotnie zwiększyć moce produkcyjne elektronicznego nadtlenku wodoru w Shinsol Advanced Chemicals — tajwańskiej spółce joint venture, w której ma 51% udziałów. Roczna zdolność ma wzrosnąć z 35 tys. ton do ponad 70 tys. ton. 1

Elektroniczny nadtlenek wodoru stosuje się w kluczowych procesach czyszczenia i trawienia podczas produkcji półprzewodników. 14 Projekt nie jest bezpośrednią miarą popytu na chipy AI i nie pozwala wskazać, które rodzaje układów wykorzystają dodatkowy materiał. Jest jednak operacyjnym sygnałem, że dostawca oczekuje utrzymania silnej aktywności produkcyjnej w tajwańskim sektorze półprzewodników.

TSMC i Marvell: dwa różne sposoby ekspozycji na AI

Obszar	TSMC	Marvell
Główne powiązanie z AI	Produkcja zaawansowanych procesorów i akceleratorów	Łączność dla centrów danych i układy projektowane na zamówienie
Profil popytu	Szeroka ekspozycja na klientów i platformy foundry	Centra danych dały 79% przychodów w II kwartale roku fiskalnego 2027 17
Najważniejszy obecny sygnał	77% przychodów z wafli z zaawansowanych węzłów; 2 nm to 3% 34	Przychody z centrów danych wzrosły o 46% rok do roku 17
Kluczowe wyzwanie operacyjne	Wykorzystanie mocy, realizacja technologii zaawansowanych i rozruch 2 nm	Realizacja programów klientów i tempo wydatków hyperscalerów
Główne ryzyko	Bardzo wysokie nakłady inwestycyjne i zależność od produkcji na Tajwanie	Większa wrażliwość na ograniczoną liczbę dużych klientów infrastruktury AI

Wyniki TSMC pokazują, że AI staje się częścią ekonomiki produkcji na najnowocześniejszych węzłach: procesy zaawansowane dominują w miksie, HPC jest największą platformą, a spółka przeznacza zdecydowanie więcej kapitału na zaspokojenie oczekiwanego popytu. Dane Marvella pokazują bardziej skoncentrowaną odmianę tego samego zjawiska — to centra danych napędzają zarówno wzrost kwartalny, jak i podwyższone prognozy.

Dla oceniających cykl półprzewodnikowy AI zasadnicza różnica sprowadza się do szerokości ekspozycji kontra koncentracja. TSMC daje dostęp do warstwy produkcyjnej obsługującej wiele projektów zaawansowanych chipów, ale wymaga wiary w powodzenie wyjątkowo dużej rozbudowy mocy. Marvell oferuje bardziej bezpośrednią ekspozycję na sieci AI i układy niestandardowe, lecz jego perspektywy są bardziej podatne na zmiany harmonogramów wdrożeń i priorytetów inwestycyjnych kilku hyperscalerów.