Епоха гетерогенного обчислення в AI: прорив прискорювачів Microsoft Maia 300 на власних чіпах, а TSMC (TSM.US) та Marvell (MRVL.US) вступають у цикл зростання ASIC

Згідно з даними з Ukrainian财经APP, після того як медіа послалися на інформованих осіб і повідомили, що американський технологічний гігант Microsoft (MSFT.US) планує незабаром запустити свій новітній власний AI-акселератор Maia 300, відомий інвестиційний інститут з Wall Street Wedbush Securities вважає, що ця остання ринкова динаміка може дуже позитивно вплинути на компанію Marvell Technology (MRVL.US), яка зосереджена на AI ASIC і чіпах для оптичного з'єднання в дата-центрах, а також на "короля чип-фаундрі" TSMC (TSM.US). Microsoft може оголосити про нове покоління власних AI ASIC-чіпів Maia 300 вже у вересні 2026 року та веде переговори з TSMC щодо резервування потужностей для понад 300 тисяч чіпів на 2027 рік, у довгостроковій перспективі навіть сподівається отримати понад 1 мільйон чіпів.

Microsoft у своїй заяві чітко зазначила, що розгортання власного AI ASIC Maia має на меті задовольнити величезний попит на AI-інференцію, що вимірюється у гігаватах (GW). Це здебільшого означає, що гіпермасштабні провайдери хмарних обчислень повністю переходять від "колективної закупівлі GPU" до гетерогенної інфраструктури AI-обчислювальної потужності, яка поєднує Nvidia AI GPU + AMD AI GPU + власні ASIC/XPU: процес AI тренінгу та найскладніші й найдинамічніші передові AI-робочі навантаження все ще сильно потребують кластери AI GPU, а масштабні інференційні навантаження для зрілих та відкритих AI моделей, Copilot, AI Agent (тобто AI агентів) дедалі більше підходять для спеціалізованих власних AI чіпів.

Очевидно, Microsoft намагається йти комерційним шляхом Google TPU — оренда обчислювальної потужності та продаж потужностей, а не просто використання для внутрішніх AI процесів Microsoft. Станом на зараз це більше схоже на оренду потужностей у Azure, а не прямий продаж окремих чіпів. Microsoft вже зазначила, що Maia 200 підвищує обчислювальну потужність для AI-інференції на платформі Azure для клієнтів, і відкрила попередній перегляд Maia SDK для розробників, AI-стартапів та академічних інституцій.

У цілому, попереднє покоління власних AI чіпів Microsoft Maia 200 вже перейшло від внутрішньої розробки до виробничого середовища Azure Cloud, і почало трансформуватися в обчислювальні потужності для AI-інференції, доступні клієнтам; проте на даному етапі не варто розглядати це так, ніби клієнти можуть орендувати чіпи Maia 200 як інстанси так само масово та індивідуально, як орендують Nvidia Blackwell, H100 чи Google TPU.

Ще важливіше, за даними Reuters, Microsoft намагається переконати великих хмарних клієнтів, включаючи Anthropic, використовувати Maia 300, що вказує на те, що Maia вже не лише власний чіп для Microsoft 365 Copilot чи внутрішніх робочих навантажень OpenAI.

Maia 300 від Microsoft впливає на витрати на AI-інференцію, чи стануть TSMC та Marvell найбільшими бенефіціарами?

Старший аналітик Wedbush Matt Bryson пише у звіті для клієнтів: "До цього часу проект власних AI чіпів Maia від Microsoft не виправдовував очікувань, і загалом Microsoft завжди демонструвала обмежену ефективність у сфері апаратного забезпечення."

"Попри це, розробка власних AI чіпів Microsoft підходить до важливого етапу багатопоколінного розвитку продукту, і з історії відомо, що позитивний вплив розробки чіпів зазвичай починається саме на цьому етапі — наприклад, після 4–5 років роботи та виходу на третє покоління продукту. Якщо буде оформлено великі замовлення на обчислювальну потужність, власні AI чіпи Microsoft принесуть пряму вигоду такому партнеру, як Marvell (IP чіпів і дизайн), а також TSMC, який буде виробляти чіпи."

Аналітик Bryson також зазначає, що Maia 300 може певною мірою вплинути на котирування та фундаментальні показники Nvidia (NVDA.US), адже це стане черговим проектом кастомізації власних AI чіпів від хмарного гіганта, спрямованим на зниження витрат на AI-інференцію, після аналогічних проектів Amazon і Google. Однак Bryson додає, що вплив на Nvidia, ймовірно, буде незначним, оскільки компанія "відмінно забезпечує достатній обсяг поставок і базову обчислювальну потужність".

За даними медіа, Maia 300 може бути представлена вже цієї осені. Microsoft веде переговори з TSMC про резервування виробничих потужностей для понад 300 тисяч чіпів і планує доставку у 2027 році. Maia 200 було представлено у січні цього року, а ранні версії проекту власних AI чіпів Maia вперше вийшли у листопаді 2023 року.

Microsoft і Marvell не відразу відповіли на запити медіа щодо коментарів.

Microsoft хоче копіювати шлях Google TPU! Maia 300 націлена на потужності Azure, TSMC і кастомна чіп-індустрія виходять на новий цикл росту

З погляду базової архітектури, реальна перевага Microsoft Maia над GPU Nvidia полягає не в "абсолютній потужності", а в одиничній економіці під час надмасштабної, повторюваної інференції — тобто у вартості на Token, масштабі продуктивності Token на ват (Tokens/Watt) та загальній вартості володіння AI-сервером (TCO).

GPU повинні об'єднувати тренінг, інференцію, наукові обчислення і багаточисельні динамічні робочі навантаження, тому найбільша конкурентна перевага тут — універсальність + CUDA/TensorRT програмний екосистем + здатність масштабуватися до кластерів NVLink; Maia ж є кастомним AI-акселератором, розробленим з урахуванням Azure, що дає змогу зосередити більшу кількість транзисторів, електричний бюджет і площу під чіпи саме на низькоякісній обчислювальній потужності для трансформер-інференції, місткість/пропускну здатність пам'яті і перенесення даних.

Maia 200 вже базується на 3-нанометровому процесі TSMC (TSMC 3nm), має рідні FP4/FP8 Tensor Core, 216GB HBM3e, 7TB/s пропускну здатність і 272MB вбудованого SRAM, Microsoft особливо посилила DMA, NoC та двоступеневу масштабовану мережу; по суті, це архітектурна оптимізація для подолання "memory wall", KV Cache та витрат на перенесення даних у фазі інференції. Згідно з останнім фінансовим звітом Microsoft, Maia 200 показує на 30% кращу продуктивність на долар порівняно з новітнім апаратним забезпеченням у серверному кластері, а при запуску власних моделей MAI на Maia 200 — на 40% кращу продуктивність на ват. Це нова конкурентна перевага ASIC/XPU у сфері інференції: коли мільярди однотипних задач на генерацію Token можуть бути максимально стандартизовані, гнучкість "універсального GPU" від Nvidia більше не виправдовує кожен запит на інференцію.

Якщо Maia 300 реально буде запущено згідно нинішніх медіа-прогнозів, це стане "значно позитивним структурним" фактором для глобальних AI-напівпровідникових інвестицій, але це також означає подальше збільшення TAM (total addressable market) та перегрупування прибутковості AI-інфраструктури — тобто попит на сучасний виробничий процес TSMC, сучасну промислову ланцюжок, кастомне ASIC-проєктування, HBM/NAND/datacenter-DRAM, сучасне пакування, високошвидкісні оптичні з'єднання та датацентр-мережі зростає, а для Nvidia і AMD, які домінують на AI GPU-ринку, це скоріш негативний чинник для розвитку.

Стратег від топового інвестфонду Wolfe Research Chris Caso зазначає, що Philadelphia Semiconductor Index (SOXX) за останні три місяці подвоївся, а потім впав на 25% з максимуму; нинішня слабкість більше схожа на корекцію після значного росту. Caso прогнозує, що попит на AI-чіпи щонайменше до 2028 року перевищуватиме пропозицію, і зазначає, що попередні побоювання щодо скорочення інвестицій у гіпермасштабні хмарні обчислення не реалізувались, а конкуренція навколо AI агентів навпаки змушує гіпермасштабних провайдерів не скорочувати витрати.

Дослідницька команда під керівництвом Brian Nowak з Morgan Stanley у нещодавній аналітичній записці знову значно підвищила прогноз капітальних витрат для п'яти найбільших гіпермасштабних провайдерів (Meta, Amazon, Microsoft, Google, SpaceX) на 2027/2028 роки — до приблизно $1.2 та $1.4 трлн відповідно. Прогноз витрат американських технологічних гігантів на 2026 рік також сильно підвищений: з $433 млрд торік до $805 млрд.

Але це не означає, що Maia найближчим часом може замінити Nvidia. Навпаки, конкуренція в інференції перейшла від "пікових FLOPS-чіпів" до "ефективності всього AI-фабрики", і найбільша перевага Nvidia — це єдина екосистема CUDA, TensorRT-LLM, Dynamo, зрілий Kernel-каталог, і взаємодія GPU—NVLink—мережі—ПЗ. TensorRT-LLM постійно оптимізується для FP8/FP4, Paged KV Cache, Speculative Decoding, Expert Parallelism тощо; тому основний виклик для масштабного запуску Maia — не просто створити чіп, а побудувати компілятор, Kernel, шедулер, сумісність моделей і достатньо зрілу екосистему розробників.

З точки зору Morgan Stanley, Wedbush Securities та інших інститутів, які позитивно оцінюють перспективи інвестування в ланцюжок AI-обчислень, нескінченний передовий попит на AI-інференцію та обчислювальні ресурси для AI агентів дозволяє AI ASIC стати другим трильйонним екосистемним компонентом без руйнування попиту на GPU — і зміцнює логіку інвестування в AI-ланцюжок: AI-напівпровідниковий "суперцикл" — це не лише GPU-цикл, а цикл росту "силікону" у дата-центрах.

Щодо перспектив котирування TSMC, аналітик Barclays Simon Coles нещодавно підвищив цільову ціну TSMC з $625 до $650 і зберігає рекомендацію "купувати"; якщо це буде реалізовано, ринкова капіталізація TSMC може вирости з поточних $2.17 трлн до $3.37 трлн.

Основна "буліш" логіка Coles: глобальний AI провокує "битву за сучасні логічні кристали" — азійські постачальники вже спостерігають гостру конкуренцію за потужності для сучасних логічних кристалів, а TSMC одночасно контролює сучасний процес N2/N3 і сучасне CoWoS-пакування — це дві основні вузькі місця AI-інфраструктури, і ця рідкість перетворюється на надпотужну цінову перевагу. Іншими словами, $650 у "буліш" сценарії означає ставку не лише на "Nvidia продовжить продавати GPU", але й на те, що усі кластери — Nvidia/AMD GPU + Google TPU + AWS Trainium + Microsoft Maia + AMD GPU — потребують сучасних виробничих процесів і пакування, тому TSMC стає найбільш наближеним "перевалочним пунктом інфраструктури AI-інференції" у сфері напівпровідників.

Щодо перспектив котирування Marvell, найагресивніша "буліш" оцінка належить аналітику KeyBanc John Vinh — цільова ціна $400, підвищена 14 липня з $385 і рекомендація "купувати"; відносно поточної ціни $208.56 це означає приблизно 91.8% потенційного росту. За нинішньої кількості акцій (близько 875.8 мільйонів), $400 — це потенційна капіталізація Marvell приблизно $350.3 млрд. Основна "буліш" логіка Vinh — "гіпермасштабна гетерогенна інфраструктура + AI-інференційний період" — Marvell (Marvell) одночасно отримує зростання як постачальник кастомних AI ASIC/XPU (Custom Silicon) і як спеціалізований постачальник високошвидкісних оптичних/мережевих рішень для супер-гіпермасштабних клієнтів.

Цільова ціна $400 від Vinh — це ставка не лише на одну Maia 300, а на те, що, коли Microsoft, Google, Amazon та інші хмарні гіганти переходять від закупки Nvidia GPU до гетерогенних обчислень GPU + власних ASIC, Marvell стане не тільки постачальником AI-інтерконектів, а й ключовим "постачальником зброї" для кастомних чіпів хмарних гігантів.