Цифри, що стоять за суперциклом

Масштаб важко переоцінити. Світовий дохід від напівпровідників минулого року перевищив $800 млрд і зараз стрімко наближається до $1,3 трлн у 2026 році . Дослідницька компанія Gartner окремо повідомила про зростання на 64% порівняно з попереднім роком .

Рескон зазначив, що чотири найбільші американські гіперскейлери – Amazon, Microsoft, Google та Meta – планують витратити приблизно $725 млрд на капітальні інвестиції у 2026 році, причому більшість коштів піде на інфраструктуру ШІ . Ціни на пам'ять зросли стрімко: ціни на DRAM зросли приблизно на 90% квартал до кварталу на початку 2026 року .

Ефект «гри в ховраха»: дефіцит всюди

Одне з найяскравіших спостережень Рескона – це те, що він називає ефектом «гри в ховраха» (whack-a-mole): вузькі місця поширюються по всьому ланцюжку постачання мікросхем. «Усе підтягується цим ненаситним попитом на обчислення для ШІ. Я ніколи не бачив нічого подібного в такому масштабі за свою кар'єру», – сказав Рескон .

Він простежив поширення: дефіцит почався з GPU-прискорювачів, потім перекинувся на HBM-пам'ять, далі на обладнання для виробництва напівпровідників, потім на мережеве обладнання та оптику, на силові мікросхеми, і тепер навіть CPU є в дефіциті .

Конкретний приклад масштабу попиту: навіть Intel, яка мала «раніше майже нульові запаси», повністю їх розпродала . Клієнти, за повідомленнями, сказали Intel: «Нам байдуже, просто продайте нам» .

HBM: прихований «пожирач» кремнію

Критичним вузьким місцем є високошвидкісна пам'ять HBM, яка займає понад 85% площі кремнію ШІ-чіпа . Через низький вихід придатного при штабелюванні та накладні витрати на логічні кристали, виробництво 1 ГБ HBM потребує приблизно в чотири рази більше площі кремнію, ніж стандартна DRAM . Ця математика пояснює, чому пропозиція пам'яті не встигає за попитом на GPU і чому ціни на пам'ять стали домінуючим фактором у вартості чіпів.

Дохід Nvidia від CPU: історія однієї стійки

Рескон навів разючий факт: у 72-GPU стійці 36 CPU генерують приблизно $20 млрд доходу для Nvidia від продажу CPU. Це ілюструє, як розвиток ШІ створює величезний попит на мікросхеми далеко за межами самих GPU-прискорювачів.

Від навчання до інференсу: зсув у комерціалізації

Рескон наголосив, що фокус ринку зміщується з навчання моделей на інференс ШІ – основний шлях до монетизації . Він навів приклад Anthropic, чий дохід зріс з $9 млрд до $30 млрд, як прямий доказ цього зсуву . Коли моделі ШІ переходять з дослідницьких проєктів у реальне виробництво, обчислювальні потужності, необхідні для інференсу, ймовірно, перевищать навантаження від навчання.

ASIC проти GPU: співіснування, а не конкуренція

Поширене питання серед інвесторів: чи витіснять кастомні ASIC (наприклад, вироблені Broadcom) GPU від Nvidia? Рескон вважає, що вони співіснуватимуть довгостроково на зростаючому ринку . Його рамкова модель: програмовані GPU краще підходять для досліджень та експериментального інференсу, тоді як ASIC чудово справляються з передбачуваними, високооб'ємними завданнями інференсу. Загальний адресний ринок достатньо великий, щоб поглинути обидва типи.

Кінцеве вузьке місце: енергія

Рескон завершив на стримаж ноті. Остаточним обмеженням є не чіпи, не пам'ять, не мережі – це енергія. Інфраструктура ШІ потребує приблизно 5% щорічного збільшення потужності енергосистеми США, щоб підтримати траєкторію зростання . Це величезне навантаження на електромережу, яка десятиліттями мала мінімальне зростання потужностей.

Він стверджує, що наступна хвиля інновацій та вузьких місць ШІ неминуче припаде на генерацію енергії, охолодження та атомну енергетику . Без значних інвестицій в електромережу суперцикл може натрапити на «енергетичну стелю».

Що це означає для інвесторів

Повідомлення Рескона чітке: доки попит на ШІ не впаде, суперцикл у напівпровідниках є реальним і стійким. Але характер можливостей змінюється. Легкі гроші на акціях GPU можуть поступитися місцем складнішому ландшафту, де саме «вузьке місце» – чи то в HBM, силових мікросхемах чи енергетичній інфраструктурі – стане генератором прибутку .

Цифри, що стоять за суперциклом

Масштаб важко переоцінити. Світовий дохід від напівпровідників минулого року перевищив $800 млрд і зараз стрімко наближається до $1,3 трлн у 2026 році . Дослідницька компанія Gartner окремо повідомила про зростання на 64% порівняно з попереднім роком .

Рескон зазначив, що чотири найбільші американські гіперскейлери – Amazon, Microsoft, Google та Meta – планують витратити приблизно $725 млрд на капітальні інвестиції у 2026 році, причому більшість коштів піде на інфраструктуру ШІ . Ціни на пам'ять зросли стрімко: ціни на DRAM зросли приблизно на 90% квартал до кварталу на початку 2026 року .

Ефект «гри в ховраха»: дефіцит всюди

Одне з найяскравіших спостережень Рескона – це те, що він називає ефектом «гри в ховраха» (whack-a-mole): вузькі місця поширюються по всьому ланцюжку постачання мікросхем. «Усе підтягується цим ненаситним попитом на обчислення для ШІ. Я ніколи не бачив нічого подібного в такому масштабі за свою кар'єру», – сказав Рескон .

Він простежив поширення: дефіцит почався з GPU-прискорювачів, потім перекинувся на HBM-пам'ять, далі на обладнання для виробництва напівпровідників, потім на мережеве обладнання та оптику, на силові мікросхеми, і тепер навіть CPU є в дефіциті .

Конкретний приклад масштабу попиту: навіть Intel, яка мала «раніше майже нульові запаси», повністю їх розпродала . Клієнти, за повідомленнями, сказали Intel: «Нам байдуже, просто продайте нам» .

HBM: прихований «пожирач» кремнію

Критичним вузьким місцем є високошвидкісна пам'ять HBM, яка займає понад 85% площі кремнію ШІ-чіпа . Через низький вихід придатного при штабелюванні та накладні витрати на логічні кристали, виробництво 1 ГБ HBM потребує приблизно в чотири рази більше площі кремнію, ніж стандартна DRAM . Ця математика пояснює, чому пропозиція пам'яті не встигає за попитом на GPU і чому ціни на пам'ять стали домінуючим фактором у вартості чіпів.

Дохід Nvidia від CPU: історія однієї стійки

Рескон навів разючий факт: у 72-GPU стійці 36 CPU генерують приблизно $20 млрд доходу для Nvidia від продажу CPU. Це ілюструє, як розвиток ШІ створює величезний попит на мікросхеми далеко за межами самих GPU-прискорювачів.

Від навчання до інференсу: зсув у комерціалізації

Рескон наголосив, що фокус ринку зміщується з навчання моделей на інференс ШІ – основний шлях до монетизації . Він навів приклад Anthropic, чий дохід зріс з $9 млрд до $30 млрд, як прямий доказ цього зсуву . Коли моделі ШІ переходять з дослідницьких проєктів у реальне виробництво, обчислювальні потужності, необхідні для інференсу, ймовірно, перевищать навантаження від навчання.

ASIC проти GPU: співіснування, а не конкуренція

Поширене питання серед інвесторів: чи витіснять кастомні ASIC (наприклад, вироблені Broadcom) GPU від Nvidia? Рескон вважає, що вони співіснуватимуть довгостроково на зростаючому ринку . Його рамкова модель: програмовані GPU краще підходять для досліджень та експериментального інференсу, тоді як ASIC чудово справляються з передбачуваними, високооб'ємними завданнями інференсу. Загальний адресний ринок достатньо великий, щоб поглинути обидва типи.

Кінцеве вузьке місце: енергія

Рескон завершив на стримаж ноті. Остаточним обмеженням є не чіпи, не пам'ять, не мережі – це енергія. Інфраструктура ШІ потребує приблизно 5% щорічного збільшення потужності енергосистеми США, щоб підтримати траєкторію зростання . Це величезне навантаження на електромережу, яка десятиліттями мала мінімальне зростання потужностей.

Він стверджує, що наступна хвиля інновацій та вузьких місць ШІ неминуче припаде на генерацію енергії, охолодження та атомну енергетику . Без значних інвестицій в електромережу суперцикл може натрапити на «енергетичну стелю».

Що це означає для інвесторів

Повідомлення Рескона чітке: доки попит на ШІ не впаде, суперцикл у напівпровідниках є реальним і стійким. Але характер можливостей змінюється. Легкі гроші на акціях GPU можуть поступитися місцем складнішому ландшафту, де саме «вузьке місце» – чи то в HBM, силових мікросхемах чи енергетичній інфраструктурі – стане генератором прибутку .