Relatório importante do Morgan Stanley: GPU e XPU, qual vencerá?

A concorrência futura na infraestrutura de IA não se limitará apenas às GPUs, mas evoluirá gradualmente para um cenário onde GPUs e vários processadores especializados em IA (XPUs) se desenvolverão em conjunto.

Segundo o Zhuifeng Trading Desk, a Morgan Stanley divulgou o mais recente relatório de semicondutores, apontando que, com a contínua expansão dos gastos de capital pelos fornecedores de cloud computing, o rápido crescimento da procura por inferência de IA e a aceleração da adoção de chips personalizados, a cadeia de valor da indústria de semicondutores de IA está a sofrer novas mudanças.

O mercado global de semicondutores de IA deverá atingir aproximadamente 485 mil milhões de dólares em 2026, com perspetivas de crescer para cerca de 753 mil milhões de dólares até 2030, representando cerca de metade do mercado global de semicondutores, que se situa em cerca de 1,5 biliões de dólares.

No cenário de alta impulsionado pelos dados da sua cadeia de abastecimento, as despesas de capital em cloud em 2026 são estimadas em 796 mil milhões de dólares, com cerca de 600 mil milhões de dólares em despesas de capital em servidores de IA e aproximadamente 90 mil milhões de dólares em ASICs de cloud IA e GPUs não NVIDIA.

O foco do desenvolvimento da indústria de IA está a passar gradualmente do treino de modelos para aplicações de inferência, tornando a procura por capacidade computacional mais diversificada. As GPUs continuarão a manter uma posição central no treino e na computação de alto desempenho, mas os XPUs, como ASICs de IA e NPUs, concebidos para cenários específicos, estão a surgir rapidamente, tornando-se ferramentas importantes para os fornecedores de cloud otimizarem custos e aumentarem a eficiência.

Para toda a indústria de semicondutores, isto significa que os vencedores da era da IA não serão apenas os fabricantes de GPUs, mas abrangerão múltiplas áreas como design de chips, fabrico avançado, embalagem avançada, teste e chips especializados em IA. A distribuição de valor na cadeia industrial está a entrar numa nova fase.

GPU já não é o único dominante, a capacidade computacional de IA entra numa era diversificada

Nos últimos anos, a capacidade computacional de IA foi quase dominada pelas GPUs, mas este cenário está a mudar.

À medida que as aplicações de IA se tornam mais diversificadas, os principais fornecedores de cloud começam a desenvolver chips personalizados em torno dos seus próprios modelos e necessidades de negócio. Mesmo que o desempenho das GPUs continue a melhorar, os fornecedores de cloud ainda precisam de implementar um grande número de ASICs de IA para melhorar a eficiência da inferência, reduzir o custo total de propriedade e otimizar para diferentes cargas de trabalho.

A infraestrutura de IA futura apresentará uma tendência de desenvolvimento colaborativo entre GPUs e XPUs.

Entre eles, XPU não é um produto único, mas abrange vários processadores especializados para cenários de computação de IA, como ASICs de IA. À medida que a procura por capacidade computacional para diferentes tarefas, como treino, inferência e IA agêntica (Agentic AI), se torna mais segmentada, chips de diferentes arquiteturas desempenharão os seus papéis nos cenários em que são mais adequados.

Os fornecedores de cloud continuam a aumentar os gastos de capital, e a cadeia de valor de IA está a estender-se para o fabrico e embalagem avançados

O investimento em infraestrutura de IA ainda está numa fase de expansão. As despesas de capital dos quatro principais fornecedores de cloud - Amazon, Google, Microsoft e Meta - no primeiro trimestre de 2026 aumentaram 95% em termos homólogos, e espera-se que a proporção das despesas de capital em relação ao EBITDA se mantenha em cerca de 50%. As despesas de capital em cloud computing dos principais fornecedores de cloud cotados globalmente em 2026 aproximar-se-ão de 811 mil milhões de dólares.

O investimento de capital em crescimento contínuo não só impulsiona a procura por GPUs e ASICs de IA, como também levará à expansão simultânea de elos da cadeia industrial, como processos avançados, embalagem avançada e equipamentos de teste.

A capacidade de embalagem avançada CoWoS da TSMC continuará a expandir-se em 2027, e tecnologias de embalagem avançada como SoIC tornar-se-ão direções-chave de desenvolvimento nos próximos anos. Ao mesmo tempo, a procura por wafers de computação de IA continua a crescer, aumentando ainda mais a importância dos processos avançados e da embalagem.

O foco da concorrência na futura cadeia industrial de IA já não é apenas o chip em si, mas todo o sistema de infraestrutura de IA, incluindo múltiplos elos como fabrico de wafers, embalagem avançada, teste e integração de sistemas.

É de notar que o aumento dos custos de wafers, OSAT e armazenamento, e a pressão dos recursos da IA sobre chips não IA, poderão aumentar a pressão sobre as margens de lucro das empresas de design de chips em 2026.

A ascensão da procura por inferência, os chips de IA chineses têm uma janela de desenvolvimento

O foco do desenvolvimento da indústria de IA está a passar do treino para a inferência, e esta mudança está a impulsionar o desenvolvimento da cadeia industrial de chips de IA na China.

A DeepSeek validou a viabilidade da inferência de IA de baixo custo, impulsionando o rápido crescimento da procura por inferência e também aumentando as oportunidades de desenvolvimento para a cadeia industrial local de GPUs de IA. O relatório prevê que, até 2030, o mercado de GPUs de IA na China poderá atingir cerca de 91 mil milhões de dólares, e a taxa de autossuficiência local em chips de IA poderá aumentar para cerca de 70%.

Com a expansão gradual da capacidade de processos avançados na China, os chips de IA locais continuarão a melhorar a sua competitividade em cenários de inferência, e a construção de infraestrutura de IA dependerá mais das cadeias de abastecimento locais.

A concorrência na era da IA está a passar de 'quem possui a GPU' para 'quem possui o ecossistema completo de capacidade computacional'

A lógica de concorrência na futura indústria de IA passará da concorrência pelo desempenho de um único chip para a concorrência de todo o sistema de capacidade computacional.

A indústria de IA futura precisa de prestar atenção especial às mudanças estruturais entre treino e inferência, cloud e edge, GPUs e ASICs personalizados, enquanto o orçamento, a energia, a capacidade de produção de chips e a regulamentação continuarão a ser os principais fatores de restrição para o desenvolvimento da IA.

Para o mercado, isto significa que a linha principal de investimento em IA está a expandir-se ainda mais. As GPUs continuam a ser uma parte importante da infraestrutura de IA, mas com a crescente diversidade de XPUs, o avanço contínuo dos chips desenvolvidos internamente pelos fornecedores de cloud e o rápido crescimento da procura por inferência de IA, os vencedores da futura era da IA serão mais prováveis de vir de todo o ecossistema de capacidade computacional de IA, e não de uma única via tecnológica.

O conteúdo excelente acima é do Zhuifeng Trading Desk.

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