JPMorgan: Los envíos de chips personalizados de IA podrían superar a las GPU en 2027; Broadcom y Marvell aprovechan la oportunidad
BlockBeats News, 22 de junio — JPMorgan Chase afirmó que, a medida que grandes compañías de cloud computing y gigantes tecnológicos buscan reducir los costos de computación de IA, mejorar la eficiencia y alejarse de la dependencia exclusiva de GPUs de propósito general, el mercado de chips ASIC personalizados está entrando en un nuevo ciclo de crecimiento, y Broadcom y Marvell están posicionadas para ser las principales beneficiarias de esta tendencia.
En un reciente informe de investigación de la industria de semiconductores, los analistas de JPMorgan, Harlan Sur y Mayur Ramdhani, estimaron que el mercado de ASICs digitales para IA alcanzará aproximadamente entre 600.000 millones y 700.000 millones de dólares para 2026 y mantendrá una tasa compuesta anual de crecimiento superior al 40% a 50% en los próximos años. El informe señala que Broadcom actualmente posee entre el 80% y el 85% de la cuota de mercado de ASICs de alto rendimiento, y Marvell ocupa el segundo lugar con aproximadamente el 10% al 12%.
El rápido crecimiento en la demanda de computación para IA está redefiniendo la estructura de adquisición de chips. JPMorgan considera que clientes como Google, Amazon, Meta, Microsoft, OpenAI y SoftBank/Arm están acelerando el desarrollo de procesadores de IA internos o personalizados para lograr mejor rendimiento, menor consumo energético y costo total de propiedad más eficiente. A diferencia de las GPUs de propósito general de Nvidia y AMD, los ASICs suelen diseñarse para clientes, stacks de software o plataformas específicas, lo que los hace más adecuados para proveedores de cloud a hiperescala con grandes cargas de trabajo internas.
El informe anticipa que los ingresos de Broadcom por IA aumentarán significativamente desde unos 20.000 millones de dólares en el año fiscal 2025 a más de 600.000 millones en el año fiscal 2026 y hasta superar 1,5 billones en 2027. Su cartera de proyectos incluye Google TPU, Meta MTIA, chips de vídeo y redes de IA de ByteDance, OpenAI XPU, SoftBank/Arm XPU y soluciones escalables de racks TPU relacionadas con Anthropic.
En cuanto a Marvell, JPMorgan prevé que sus ingresos por data center crecerán de alrededor de 6.100 millones de dólares en 2025 a aproximadamente 9.300 millones en 2026 y alcanzarán unos 14.600 millones en 2027. Entre los motores de crecimiento se encuentran Amazon Trainium 3 y Trainium 4, Microsoft Maia, Google SmartNIC/DPU, controladores CXL, así como DSP ópticos 800G/1,6T, coherent lite y soluciones iniciales de CPO.
El informe también presentó una proyección clave: para 2027, los envíos de unidades de AI ASIC/XPU superarán a los de GPU. JPMorgan estima que para ese año los envíos totales de aceleradores de IA alcanzarán las 23,3 millones de unidades, con las GPUs representando 10,9 millones (47%) y los ASICs/XPUs, 12,5 millones (53%). Esto implica que, aunque las GPUs seguirán creciendo, los chips personalizados podrían tomar una mayor participación en las nuevas implementaciones de cargas de trabajo de IA.
Usando Google/Broadcom TPU7x Ironwood y Nvidia Blackwell como ejemplo, JPMorgan indicó que los ASICs para IA son competitivos en rentabilidad y eficiencia energética. El informe revela que el rendimiento FP8 del TPU7x Ironwood es cercano al de los B200/B300 de Nvidia, pero con un precio estimado de unos 13.000 dólares, inferior a los 35.000 dólares del B200 y a los 40.000 del B300; su costo por dólar de computación y por vatio de computación también supera los estándares de la GPU.
Esta proyección no implica una rápida debilidad en la demanda de Nvidia. Más bien, apunta a una diferenciación en la inversión en infraestructura de IA: las GPUs seguirán satisfaciendo necesidades generales de entrenamiento e inferencia, mientras que los ASICs internos de los proveedores de cloud lograrán mayor penetración en cargas de trabajo internas de gran escala, estables y predecibles.
Para los inversores, el informe de JPMorgan refuerza el cambio de la cadena de hardware de IA desde las GPUs hacia ASICs, encapsulado avanzado, interfaces HBM, SerDes, interconexión óptica y lógica de difusión CPO. Si se concretan las predicciones del informe, Broadcom y Marvell no solo serán proveedores de chips de red o interconexión para IA, sino que se convertirán en empresas core de plataformas en la próxima etapa de la migración arquitectónica de computación IA.
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