Инвестиции в ИИ-инфраструктуру продолжают расти из года в год – рынок одних полупроводников уже оценивается в $790 млрд. Однако заработать можно не только на производителях GPU. За каждым сервером стоит длинная цепочка компаний, от разработчиков архитектуры и софта до производителей чипов, оборудования и сборщиков систем.
В этой публикации проведем короткий обзор как работает индустрия, чтобы инвестору было проще ориентироваться в это непростой сфере.
⏺Основные клиенты
Главные покупатели самых мощных чипов - гиперскейлеры:
• Microsoft (#MSFT)
• Amazon #AMZN
• Alphabet #GOOG
• Meta #META
• Oracle #ORCL
Они строят масштабные дата-центры, инвестируя сотни миллиардов долларов. В 2025 году их капитальные затраты на ИИ-инфраструктуру составили ~$300 млрд, а в 2026 году могут превысить $600 млрд.
⏺Из чего состоит ИИ-сервер
Эти компании приобретают не отдельные чипы, а готовые серверы, каждый из которых имеет четыре ключевых компонента:
→ ИИ-ускорители (GPU/ASIC)
Главный элемент для обучения и инференса нейросетей. NVIDIA #NVDA занимает около 80% рынка. Конкуренты – AMD #AMD, Broadcom AVGO и Marvell #MRVL.
→ Центральные процессоры (CPU)
Отвечают за управление системой и распределение задач. Основные игроки - Intel #INTC и AMD #AMD.
→ Память HBM и DRAM
Высокоскоростная память необходима для быстрой передачи данных к ускорителю. Лидеры HBM - SK Hynix, Samsung и Micron #MU.
→ Сетевые чипы (Interconnect)
Объединяют тысячи серверов в кластеры. Ключевые поставщики - Broadcom, Marvell и Arista Networks #ANET.
⏺Почему важна вся система
GPU - центральный элемент, но без мощного CPU, быстрой памяти и сетевого подключения его потенциал теряется. Один сервер не способен обучать крупные модели в одиночку - требуется кластер, где скорость обмена данными критична. Слабое звено замедляет всю систему и ведет к потерям.
⏺Архитектура и проектирование
Создание любого чипа начинается с архитектуры. Популярная архитектура разработана ARM Holdings (#ARM). Альтернатива - открытый стандарт RISC-V.
Проектирование невозможно без EDA-софта. Лидеры - Cadence #CDNS и Synopsys #SNPS. Их инструменты позволяют разрабатывать чипы с миллиардами транзисторов.
⏺Производство
Большинство компаний, включая NVIDIA и AMD, работают по модели fabless: разрабатывают дизайн, но не владеют заводами. Производство сосредоточено у TSMC #TSM, на долю которой приходится более 90% передовых чипов. Из всех компаний, только Samsung и Intel инвестируют в наращивание собственных производств.
⏺Оборудование для фабрик
Строительство фабрики для производства чипов стоит $20-30 млрд - из-за дорогостоящего оборудования. Его ключевые поставщики:
• ASML #ASML - монополист в EUV-литографии
• Applied Materials #AMAT и Lam Research #LRCX - оборудование для нанесения и обработки слоев
• KLA Corporation #KLAC - контроль качества
⏺Сборка серверов
Готовые чипы интегрируются в серверные системы. Этим занимаются:
• Super Micro Computer #SMCI
• Dell Technologies #DELL
• Hewlett Packard Enterprise #HPE
• Lenovo #0992
Они объединяют ускорители, память и сетевые решения в готовые стойки.
⏺Финальный этап - ЦОД
Уже собранный сервер отправляется в дата-центр заказчика. Вся цепочка взаимозависима: NVIDIA зависит от производства TSMC, TSMC - от оборудования ASML. Основной дефицит сейчас составляют память HBM и мощности по упаковке чипов, где у TSMC монополия.
Наименее зависимы поставщики специализированного софта - их доходы зависят от более стабильных подписок, в отличие от цикличных производителей чипов.
💎 Наши фавориты
В рамках всей индустрии мы выделяем ряд компаний, который охватывает всю цепочку и находится в наиболее выгодной позиции:
• NVIDIA #NVDA
• TSMC #TSM
• Broadcom #AVGO и Marvell #MRVL
• AMD #AMD
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией | При копировании ссылка обязательна | Нашли ошибку - выделить и нажать Ctrl+Enter | Жалоба