Bernstein: rynek serwerów AI przekroczy 1 bilion dolarów. Nadchodzi era układów ASIC

Najważniejsze założenia raportu:

• globalne dostawy serwerów mają rosnąć do 2028 roku w tempie 15% rocznie (CAGR, czyli skumulowana roczna stopa wzrostu) ;
• dostawy serwerów AI wyposażonych w GPU mają zwiększać się w tempie 22% rocznie ;
• liczba serwerów odpowiadających konfiguracji z ośmioma GPU ma wzrosnąć o 48% w samym 2026 roku ;
• dostawy całych szaf serwerowych AI mają sięgnąć 61 tys. sztuk w 2026 roku i 88 tys. w 2027 roku .

Kolejnym katalizatorem popytu mają być nowe platformy rack-scale. Szafy Rubin firmy Nvidia oraz Helios firmy AMD mają rozpocząć dostawy w czwartym kwartale 2026 roku .

Podobnie optymistycznie ocenia rynek Goldman Sachs. Według osobnej prognozy globalny rynek serwerów może osiągnąć 1,1 biliona dolarów w 2028 roku, a przychody z szaf serwerowych AI mają rosnąć w tempie 118% rocznie, sięgając 561,4 mld dolarów, czyli 51% wartości całego rynku .

Centra danych: inwestycje liczone w bilionach

Rosnące dostawy sprzętu są bezpośrednim skutkiem gigantycznych nakładów na moc obliczeniową, energię i powierzchnię centrów danych. Bernstein szacuje, że łączna wartość inwestycji w centra danych, które są planowane lub już powstają, wynosi około 1,2 biliona dolarów .

Skala wydatków największych firm chmurowych wygląda następująco:

• czterech głównych dostawców chmury — Microsoft, Amazon, Google i Oracle — zmierza do nakładów inwestycyjnych (capex) na poziomie 623 mld dolarów w 2026 roku; ich łączny portfel zamówień ma przekraczać 2 biliony dolarów, co oznacza wzrost o 176% rok do roku ;
• pięciu największych operatorów hyperscale ma zwiększyć capex z 438 mld dolarów w 2025 roku do ponad 1 biliona dolarów w 2027 roku, a potencjalna ścieżka wzrostu zakłada nawet 1,6 biliona dolarów w 2030 roku ;
• po publikacji wyników za drugi kwartał 2026 roku konsensus dla capexu głównych dostawców usług chmurowych wzrósł o niemal 15% względem marca 2026 roku; łączne nakłady są modelowane na około 1,11 biliona dolarów w 2027 roku, przy CAGR na poziomie 61% .

Dane innych instytucji potwierdzają ten kierunek. Goldman Sachs spodziewa się, że łączne nakłady inwestycyjne Big Tech sięgną 750 mld dolarów pod koniec 2026 roku i niemal 1,2 biliona dolarów w 2027 roku . Z kolei Morgan Stanley szacował, że pięciu największych operatorów hyperscale wyda około 800 mld dolarów w 2026 roku i 1,2 biliona dolarów w 2027 roku .

Bank of America prognozował wcześniej wzrost globalnych wydatków hyperscale o 67% w 2025 roku i kolejne 31% w 2026 roku, do łącznej kwoty 611 mld dolarów . Gartner szacuje natomiast, że całościowe wydatki na AI — obejmujące sprzęt, oprogramowanie, usługi i pozostałe elementy technologicznego stosu — wyniosą 2,59 biliona dolarów w 2026 roku, o 47% więcej niż rok wcześniej .

Układy ASIC wychodzą z cienia GPU

Najważniejsza zmiana strukturalna opisana w raporcie dotyczy rosnącego znaczenia układów ASIC (application-specific integrated circuits), czyli chipów projektowanych pod konkretne zadania. Operatorzy chmurowi coraz częściej tworzą własne układy, aby ograniczyć zależność od standardowych GPU i lepiej dopasować sprzęt do trenowania modeli oraz ich obsługi podczas wnioskowania .

GPU nadal pozostają dominującą kategorią. TrendForce przewiduje, że w 2026 roku będą odpowiadać za 69,7% dostaw serwerów AI, ale udział ASIC rośnie szybciej i zmienia sposób, w jaki hyperscalerzy budują swoje centra obliczeniowe .

Broadcom i długoterminowa współpraca z Google

Broadcom wyrósł na głównego partnera projektowego w segmencie układów AI ASIC. Firma podpisała z Google długoterminową umowę dotyczącą wspólnego opracowywania kolejnych generacji układów TPU. Broadcom projektuje już TPU Google oraz niestandardowy chip dla OpenAI .

Według przywoływanych szacunków Broadcom ma około 60% udziału w rynku partnerów projektujących układy AI ASIC . W drugim kwartale roku fiskalnego 2026 przychody firmy z układów półprzewodnikowych dla AI wyniosły 10,8 mld dolarów, co oznacza wzrost o 143% rok do roku. Broadcom podtrzymał też cel przekroczenia 100 mld dolarów przychodów z półprzewodników AI w roku fiskalnym 2027. Wartość zamówień na układy AI w drugim kwartale przekroczyła 30 mld dolarów .

Marvell zwiększa produkcję dla dostawców chmury

Marvell zwiększa produkcję układów ASIC dla wszystkich czterech głównych dostawców chmury wymienianych w raporcie . Firma projektuje między innymi układy Trainium dla AWS oraz Maia dla Microsoftu . Jej prognoza zakłada do około 11 mld dolarów przychodów z ASIC dla AI w 2026 roku .

Łącznie Broadcom i Marvell mają kontrolować około 95% rynku projektowania niestandardowych układów AI ASIC . To sprawia, że obie firmy są kluczowymi beneficjentami inwestycji w infrastrukturę AI, nawet gdy końcowi użytkownicy widzą przede wszystkim produkty Nvidii, AMD lub dostawców chmury.

Udział ASIC będzie szybko rósł

Bernstein oczekuje, że ASIC będą odpowiadać za około 45% dostaw chipów AI wykorzystujących opakowanie CoWoS, a dostawy TPU wzrosną w 2026 roku o około 90% rok do roku .

Szacunki rynkowe wskazują również, że dostawy ASIC do obliczeń AI w serwerach mogą potroić się między 2024 a 2027 rokiem. Counterpoint Research prognozuje, że Broadcom utrzyma w 2027 roku około 60% udziału w tym segmencie . Według innych przywoływanych danych serwery AI oparte na ASIC mogą stanowić 27,8% rynku w 2026 roku — najwięcej od 2023 roku .

Wniosek: inwestycje nie hamują, ale zmienia się ich struktura

Obraz wyłaniający się z raportu Bernstein jest spójny: największe firmy chmurowe nadal zwiększają wydatki na centra danych, serwery i układy przyspieszające AI. Wzrost opiera się dziś na dwóch filarach — systemach GPU dostarczanych przez Nvidię i AMD oraz szybko rozwijającym się ekosystemie niestandardowych ASIC, którego najważniejszymi partnerami są Broadcom i Marvell.

Nie oznacza to końca dominacji GPU. Oznacza jednak, że rynek wchodzi w bardziej zróżnicowaną fazę, w której hyperscalerzy coraz częściej będą łączyć uniwersalne akceleratory z własnymi chipami dopasowanymi do konkretnych usług. Na razie raporty analityczne nie wskazują na rychłe ograniczenie nakładów inwestycyjnych — przeciwnie, kolejne prognozy są systematycznie podnoszone.