A explosão de investimento em infraestrutura de IA desencadeou uma competição acirrada entre fabricantes de semicondutores. Quer esteja a acompanhar a adoção de IA ou a procurar exposição a esta mega-tendência, compreender o panorama das empresas de semicondutores de IA é fundamental. Aqui está o porquê de cinco players específicos se destacarem neste espaço.
Quem realmente controla a cadeia de abastecimento de chips de IA?
O boom da infraestrutura de IA não se resume a um tipo de chip—é um ecossistema. De um lado, temos designers a competir para conquistar quota de mercado. Do outro, há um ponto crítico de estrangulamento: a capacidade de fabricação real. Vamos analisar onde encaixa cada player.
A história do domínio das GPUs: Fortaleza da Nvidia
Quando as pessoas falam de chips de IA, geralmente referem-se a GPUs. A Nvidia não só lidera aqui—praticamente dirige o espetáculo com uma 92% de quota de mercado no espaço de GPUs. Mas aqui está o que torna a posição da Nvidia tão defensável: CUDA, a sua plataforma de software proprietária.
Quando as GPUs eram usadas apenas para gráficos de jogos, a Nvidia teve a visão de construir o CUDA como uma ferramenta de programação de uso geral. Enquanto os concorrentes demoraram a reagir, a Nvidia disseminou o CUDA por universidades e laboratórios de investigação. Hoje, desenvolvedores em todo o mundo são treinados nos sistemas da Nvidia, e a empresa continua a acrescentar ferramentas e bibliotecas ao CUDA para potenciar o desempenho das GPUs.
Isto já não se trata apenas de hardware—é sobre o lock-in do ecossistema. Onde quer que o investimento em infraestrutura de IA flua, a Nvidia captura naturalmente a maior fatia. É uma barreira que é extraordinariamente difícil de ultrapassar.
O Desafiante: Jogo Assimétrico da AMD
A AMD ocupa uma posição distante em GPUs, mas não joga o mesmo jogo que a Nvidia. Em vez disso, a AMD construiu uma força genuína em CPUs para data centers (os processadores que lidam com lógica, enquanto as GPUs lidam com computação bruta). O mercado de CPUs para data centers está a crescer, embora continue muito menor do que o de GPUs.
Mais intrigante ainda, a AMD está a conquistar um território real na inferência de IA—a fase em que os modelos treinados fazem previsões após o treino. Aqui está a nuance: as cargas de trabalho de inferência têm requisitos de desempenho mais baixos e são muito mais sensíveis ao custo do que o treino. Isso significa que a vantagem do CUDA fica nivelada. A AMD pode competir em relação ao preço-desempenho, e isso é uma verdadeira ameaça.
Olhando para o futuro, espera-se que a inferência se torne o mercado maior em comparação com o treino. Se a AMD conseguir captar até ganhos modestos de quota de Nvidia na inferência nos próximos anos, a oportunidade de receita torna-se substancial.
A Camada de Infraestrutura: Os vencedores não reconhecidos
Projetar chips é uma coisa. Fazer com que funcionem eficientemente em clusters de IA extensos é outra.
Broadcom: Networking + Ambições em Chips Personalizados
A Broadcom consolidou-se como a espinha dorsal de conectividade para data centers e clusters de IA. Os seus switches Ethernet e componentes de interconexão gerem os fluxos massivos de dados que mantêm ambientes de computação de alto desempenho a funcionar sem problemas. À medida que os clusters de IA se expandem, o valor deste portefólio de networking só aumenta.
Mas o maior potencial da Broadcom não está no networking—está nos chips de IA personalizados. A empresa já desempenhou um papel fundamental ao ajudar a Alphabet a construir as suas Tensor Processing Units (TPUs). Esse sucesso abriu portas. Agora, a Broadcom trabalha com vários clientes no desenvolvimento de semicondutores de IA proprietários, incluindo novos entrantes como a Apple.
A empresa identificou os seus três clientes de chips personalizados mais maduros como representando uma oportunidade de mercado de $60-90 mil milhões até 2027. Embora a Broadcom não capture tudo, este segmento por si só pode impulsionar décadas de crescimento, sem contar com futuros clientes a entrarem em linha.
Marvell Technology: O Motor de Propriedade Intelectual
Como a Broadcom, a Marvell fornece propriedade intelectual e tecnologia de interconexão para chips personalizados. Os processadores Graviton e Trainium da Amazon dependem das contribuições da Marvell. Além disso, a Marvell fornece, segundo relatos, chips de networking, soluções de conectividade e controladores de armazenamento para a Amazon—a infraestrutura essencial para escalar a infraestrutura de IA.
Relatórios recentes sugerem que a Marvell também conquistou um papel na iniciativa de chips personalizados da Microsoft, Maia, e garantiu compromissos para futuras gerações desse programa. Embora ainda esteja numa fase inicial, esta parceria pode tornar-se um acelerador de receitas significativo.
O risco aqui é a concentração de clientes e a potencialização de grandes provedores de cloud para internalizar mais desenvolvimento. Dito isto, o portefólio diversificado da Marvell em vários hyperscalers posiciona-a melhor do que dependências de um único cliente.
O Fabricante: A Posição Inquestionável da TSMC
Enquanto os designers e fornecedores de IP competem por quota, a Taiwan Semiconductor Manufacturing opera a um nível completamente diferente. A TSMC é a principal fabricante mundial de semicondutores avançados—a fundição onde quase todos os chips de IA de ponta são produzidos.
Aqui está a simplicidade elegante da posição da TSMC: não importa quem ganha as guerras de design de chips de IA. Desde que o investimento global em infraestrutura de IA continue a acelerar—e todos os indícios apontam para isso—a TSMC vence. A empresa possui uma expertise tecnológica e escala incomparáveis. Os seus concorrentes mais próximos lutam para acompanhar.
A TSMC está a experimentar um forte crescimento de receitas impulsionado pela expansão de capacidade e força de preços. A empresa trabalha de perto com os seus maiores clientes para garantir um fornecimento adequado de chips, posicionando-se para um crescimento sustentado nos anos vindouros.
O que isto significa para a estratégia de investimento em semicondutores de IA
A narrativa dos semicondutores de IA não é monolítica. Empresas diferentes vencem de maneiras distintas:
Nvidia vence através do domínio e controlo do ecossistema
AMD vence através do posicionamento competitivo em mercados adjacentes
Broadcom e Marvell vencem ao possibilitar o desenvolvimento de chips personalizados para grandes provedores de cloud
TSMC vence por ser o parceiro de fabricação inevitável
Para investidores expostos ao tema da infraestrutura de IA, compreender estas distinções é importante. Cada empresa captura valor em diferentes pontos da cadeia de abastecimento, e cada uma tem perfis de risco-recompensa distintos. A convergência de todas estas empresas de semicondutores de IA em modo de crescimento rápido sugere que a tendência ainda tem uma margem significativa de expansão pela frente.
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A Corrida pelos Chips de IA Está a Intensificar-se: Quais as Empresas de Semicondutores de IA Estão em Posição de Dominar?
A explosão de investimento em infraestrutura de IA desencadeou uma competição acirrada entre fabricantes de semicondutores. Quer esteja a acompanhar a adoção de IA ou a procurar exposição a esta mega-tendência, compreender o panorama das empresas de semicondutores de IA é fundamental. Aqui está o porquê de cinco players específicos se destacarem neste espaço.
Quem realmente controla a cadeia de abastecimento de chips de IA?
O boom da infraestrutura de IA não se resume a um tipo de chip—é um ecossistema. De um lado, temos designers a competir para conquistar quota de mercado. Do outro, há um ponto crítico de estrangulamento: a capacidade de fabricação real. Vamos analisar onde encaixa cada player.
A história do domínio das GPUs: Fortaleza da Nvidia
Quando as pessoas falam de chips de IA, geralmente referem-se a GPUs. A Nvidia não só lidera aqui—praticamente dirige o espetáculo com uma 92% de quota de mercado no espaço de GPUs. Mas aqui está o que torna a posição da Nvidia tão defensável: CUDA, a sua plataforma de software proprietária.
Quando as GPUs eram usadas apenas para gráficos de jogos, a Nvidia teve a visão de construir o CUDA como uma ferramenta de programação de uso geral. Enquanto os concorrentes demoraram a reagir, a Nvidia disseminou o CUDA por universidades e laboratórios de investigação. Hoje, desenvolvedores em todo o mundo são treinados nos sistemas da Nvidia, e a empresa continua a acrescentar ferramentas e bibliotecas ao CUDA para potenciar o desempenho das GPUs.
Isto já não se trata apenas de hardware—é sobre o lock-in do ecossistema. Onde quer que o investimento em infraestrutura de IA flua, a Nvidia captura naturalmente a maior fatia. É uma barreira que é extraordinariamente difícil de ultrapassar.
O Desafiante: Jogo Assimétrico da AMD
A AMD ocupa uma posição distante em GPUs, mas não joga o mesmo jogo que a Nvidia. Em vez disso, a AMD construiu uma força genuína em CPUs para data centers (os processadores que lidam com lógica, enquanto as GPUs lidam com computação bruta). O mercado de CPUs para data centers está a crescer, embora continue muito menor do que o de GPUs.
Mais intrigante ainda, a AMD está a conquistar um território real na inferência de IA—a fase em que os modelos treinados fazem previsões após o treino. Aqui está a nuance: as cargas de trabalho de inferência têm requisitos de desempenho mais baixos e são muito mais sensíveis ao custo do que o treino. Isso significa que a vantagem do CUDA fica nivelada. A AMD pode competir em relação ao preço-desempenho, e isso é uma verdadeira ameaça.
Olhando para o futuro, espera-se que a inferência se torne o mercado maior em comparação com o treino. Se a AMD conseguir captar até ganhos modestos de quota de Nvidia na inferência nos próximos anos, a oportunidade de receita torna-se substancial.
A Camada de Infraestrutura: Os vencedores não reconhecidos
Projetar chips é uma coisa. Fazer com que funcionem eficientemente em clusters de IA extensos é outra.
Broadcom: Networking + Ambições em Chips Personalizados
A Broadcom consolidou-se como a espinha dorsal de conectividade para data centers e clusters de IA. Os seus switches Ethernet e componentes de interconexão gerem os fluxos massivos de dados que mantêm ambientes de computação de alto desempenho a funcionar sem problemas. À medida que os clusters de IA se expandem, o valor deste portefólio de networking só aumenta.
Mas o maior potencial da Broadcom não está no networking—está nos chips de IA personalizados. A empresa já desempenhou um papel fundamental ao ajudar a Alphabet a construir as suas Tensor Processing Units (TPUs). Esse sucesso abriu portas. Agora, a Broadcom trabalha com vários clientes no desenvolvimento de semicondutores de IA proprietários, incluindo novos entrantes como a Apple.
A empresa identificou os seus três clientes de chips personalizados mais maduros como representando uma oportunidade de mercado de $60-90 mil milhões até 2027. Embora a Broadcom não capture tudo, este segmento por si só pode impulsionar décadas de crescimento, sem contar com futuros clientes a entrarem em linha.
Marvell Technology: O Motor de Propriedade Intelectual
Como a Broadcom, a Marvell fornece propriedade intelectual e tecnologia de interconexão para chips personalizados. Os processadores Graviton e Trainium da Amazon dependem das contribuições da Marvell. Além disso, a Marvell fornece, segundo relatos, chips de networking, soluções de conectividade e controladores de armazenamento para a Amazon—a infraestrutura essencial para escalar a infraestrutura de IA.
Relatórios recentes sugerem que a Marvell também conquistou um papel na iniciativa de chips personalizados da Microsoft, Maia, e garantiu compromissos para futuras gerações desse programa. Embora ainda esteja numa fase inicial, esta parceria pode tornar-se um acelerador de receitas significativo.
O risco aqui é a concentração de clientes e a potencialização de grandes provedores de cloud para internalizar mais desenvolvimento. Dito isto, o portefólio diversificado da Marvell em vários hyperscalers posiciona-a melhor do que dependências de um único cliente.
O Fabricante: A Posição Inquestionável da TSMC
Enquanto os designers e fornecedores de IP competem por quota, a Taiwan Semiconductor Manufacturing opera a um nível completamente diferente. A TSMC é a principal fabricante mundial de semicondutores avançados—a fundição onde quase todos os chips de IA de ponta são produzidos.
Aqui está a simplicidade elegante da posição da TSMC: não importa quem ganha as guerras de design de chips de IA. Desde que o investimento global em infraestrutura de IA continue a acelerar—e todos os indícios apontam para isso—a TSMC vence. A empresa possui uma expertise tecnológica e escala incomparáveis. Os seus concorrentes mais próximos lutam para acompanhar.
A TSMC está a experimentar um forte crescimento de receitas impulsionado pela expansão de capacidade e força de preços. A empresa trabalha de perto com os seus maiores clientes para garantir um fornecimento adequado de chips, posicionando-se para um crescimento sustentado nos anos vindouros.
O que isto significa para a estratégia de investimento em semicondutores de IA
A narrativa dos semicondutores de IA não é monolítica. Empresas diferentes vencem de maneiras distintas:
Para investidores expostos ao tema da infraestrutura de IA, compreender estas distinções é importante. Cada empresa captura valor em diferentes pontos da cadeia de abastecimento, e cada uma tem perfis de risco-recompensa distintos. A convergência de todas estas empresas de semicondutores de IA em modo de crescimento rápido sugere que a tendência ainda tem uma margem significativa de expansão pela frente.