JPMorgan: La quota di spedizioni di chip personalizzati nel 2027 supererà quella delle GPU, il "mimetismo nella supply chain" dei TPU di Broadcom non significa che ci siano dubbi sugli ordini

La domanda di capacità di calcolo AI sta guidando l’industria dei chip dall’egemonia delle GPU verso un’espansione parallela di GPU e chip personalizzati. Nel suo ultimo rapporto aggiornato sull’industria statunitense dei semiconduttori e delle apparecchiature per semiconduttori per l’autunno 2026, JPMorgan prevede che nel 2027 gli ASIC/XPU rappresenteranno il 54% delle unità di accelerazione AI spedite, superando le GPU; nel 2028 la quota salirà ulteriormente al 55%.

Secondo JPMorgan, il mercato degli AI ASIC personalizzati raggiungerà un valore compreso tra 60 e 70 miliardi di dollari nel 2026, con un tasso di crescita annuale composto di oltre il 40-50% nei prossimi anni. Attualmente Broadcom e Marvell detengono circa il 90% della quota di mercato, di cui Broadcom circa l’80-85%, indicando un’elevata concentrazione di mercato.

Il rapporto sottolinea inoltre che le informazioni sulla catena di fornitura di progetti di chip personalizzati come Google TPU sono relativamente riservate, ma ciò non implica una mancanza di certezza sugli ordini. L’accordo di fornitura quinquennale tra Broadcom e Google per i TPU copre il periodo 2026-2031, include tecnologie a 3nm, 2nm e packaging avanzato, con un piano di ricavi TPU in crescita annuale, offrendo così una buona visibilità sugli introiti per le attività AI correlate.

In termini più ampi, gli investimenti in capitale AI restano il pilastro più importante della domanda per il settore dei semiconduttori. JPMorgan prevede che nel 2026 i ricavi globali dell’industria dei semiconduttori cresceranno del 118% su base annua, del 32% escludendo la memoria; nel 2027 la crescita complessiva sarà del 35%, del 18% al netto della memoria. Le spese per apparecchiature per wafer dovrebbero aumentare del 31% e del 38% rispettivamente nello stesso periodo, con la domanda di AI, memoria e chip tradizionali che traina la prosecuzione del ciclo industriale.

Penetrazione accelerata degli ASIC, i chip personalizzati diventeranno il principale elemento di crescita nell'AI computing

I cloud provider su larga scala stanno accelerando lo sviluppo di ASIC/XPU: il loro obiettivo principale non è semplicemente sostituire le GPU, bensì ottimizzare prestazioni, consumo energetico e costo per token per carichi di lavoro specifici, riducendo al contempo la dipendenza dalle GPU generiche.

Questa tendenza sta modificando la composizione dell’offerta di acceleratori AI. JPMorgan prevede che nel 2026 gli ASIC/XPU rappresenteranno circa il 41% delle unità di acceleratori AI spedite, salendo al 54% nel 2027 e al 55% nel 2028.I chip personalizzati passeranno dal rappresentare una soluzione complementare a una diffusione su larga scala, diventando un’importante risorsa aggiuntiva per l’espansione delle infrastrutture AI.

Attualmente il mercato degli AI ASIC personalizzati è altamente concentrato, con Broadcom e Marvell che insieme ne detengono circa il 90%. Con l’avanzamento dello sviluppo di chip AI proprietari da parte di cloud provider come Google, Amazon e Microsoft, esiste ancora un ampio margine di crescita per la progettazione ASIC e i servizi correlati.

Le informazioni su Broadcom TPU sono non trasparenti, ma non implicano incertezza sugli ordini

Un dubbio del mercato sulle attività AI di Broadcom riguarda la scarsità di informazioni su parte della catena di approvvigionamento di progetti come Google TPU, il che rende difficile un monitoraggio completo degli ordini e delle spedizioni dall’esterno. Tuttavia, secondo JPMorgan, la limitata trasparenza della catena di fornitura non dimostra di per sé un indebolimento della domanda, e l’attenzione dovrebbe concentrarsi su accordi con i clienti, iterazioni di prodotto e pianificazione della capacità produttiva.

Prendendo come esempio Google TPU, il contratto di fornitura tra Broadcom e Google ha una durata di 5 anni dal 2026 al 2031, coprendo tecnologie a 3nm, 2nm e packaging avanzato. L’accordo include anche un piano di ricavi TPU in crescita annuale, quindi anche se i dettagli della catena di fornitura non sono completamente trasparenti, gli ordini e i guadagni restano ben visibili.

Anche Marvell beneficia dalla produzione di chip proprietari da parte dei cloud provider, con la sua attività di chip personalizzati che copre progetti come Amazon Trainium, Microsoft Maia e Google XPU. Con il passaggio delle soluzioni personalizzate dalla fase iniziale al deployment su larga scala, anche la progettazione ASIC, la connettività e il packaging avanzato ne trarranno vantaggio.

La spesa in conto capitale AI prosegue, il ciclo di WFE e memoria si rafforza ulteriormente

JPMorgan prevede che gli investimenti globali in cloud computing per il 2026, 2027 e 2028 raggiungeranno rispettivamente 953 miliardi, 1.410 miliardi e 1.540 miliardi di dollari. Con l’emergere del ritorno sugli investimenti AI, la motivazione economica dei cloud provider a mantenere alti livelli di spesa in infrastrutture si rafforza ulteriormente.

Anche la domanda di apparecchiature resta forte. Nel 2026 le spese globali per WFE sono previste in crescita del 31% a circa 225 miliardi di dollari, con un ulteriore incremento del 38% nel 2027 a circa 263 miliardi di dollari. L’espansione delle capacità di produzione avanzata e la nuova capacità DRAM spingeranno insieme la domanda di apparecchiature, mentre la scarsità di spazi in camera bianca anticipa alcuni ordini di acquisto.

Anche la memoria rappresenta un altro importante sostegno. JPMorgan prevede che nel 2026 il prezzo medio combinato di DRAM e NAND aumenterà di circa il 250%, con ulteriori aumenti di circa il 30% e il 25% rispettivamente nel 2027.I server AI trainano la domanda di DRAM, mentre gli SSD enterprise diventano una fonte chiave per la domanda di NAND; accordi di acquisto a lungo termine e una spesa in conto capitale relativamente contenuta aiutano inoltre a evitare rapide eccedenze di offerta.

In sintesi, JPMorgan ritiene che l’attuale ciclo di crescita dell’industria dei semiconduttori non sia trainato solo dalla domanda di chip AI, bensì dalla simultanea espansione delle filiere di chip personalizzati, investimenti cloud, memorie e apparecchiature per wafer. In questo contesto, la continuità degli investimenti in infrastrutture AI resta la variabile chiave che determina la durata del ciclo positivo dell’industria dei semiconduttori.