Анализ Morgan Stanley: Взлет чипов ИИ, сможет ли энергетика справиться? Предполагаемый спрос около 38 ГВт к 2027 году

TL;DR
· Morgan Stanley оценивает, что с примерно 19 миллионами GPU/ASIC и средней TDP в 2 кВт на чип, предполагаемый спрос на электроэнергию для чипов в 2027 году составит около 38 ГВт, при этом NVIDIA будет отвечать за около 16 ГВт.
· 38 ГВт — это не общее потребление электроэнергии дата-центров или уже установленная мощность, а скорее стресс-тест для оценки того, сможет ли инфраструктура справиться с давлением поставок чипов.
· В отчете оценивается, что спрос на AI HBM в 2027 году составит примерно 48,6 миллиарда Гб, а спрос на CoWoS составит около 2,66–2,69 миллиона единиц, хотя решение Rubin Ultra с многослойной памятью еще не было окончательно утверждено.
· Ожидается, что поставки TPU от Google вырастут с 3,7 миллиона единиц в 2026 году до 7,35 миллиона единиц в 2027 году, что приведет к увеличению заказов в цепочке поставок тестирования.

Последняя проверка цепочки поставок Morgan Stanley в Азии переводит расширение ИИ в более интуитивную энергетическую цифру: оценивается, что с примерно 19 миллионами предполагаемых GPU и ASIC для CoWoS в 2027 году и средней TDP в 2 кВт на чип, соответствующая мощность для этой партии чипов составляет примерно 38 ГВт.

Из них NVIDIA составляет около 16 ГВт, Google около 9 ГВт, AMD около 7 ГВт, AWS около 2 ГВт, а Microsoft, Meta и другие производители по 1 ГВт каждый.

Важно подчеркнуть, что 38 ГВт — это не общее потребление электроэнергии глобальных дата-центров в то время, и это не уже подтвержденная мощность. Это не учитывает полностью электроэнергию, используемую CPU, сетями, хранилищами, охлаждением и другими вспомогательными системами, но ближе к стресс-тесту, выведенному из объемов поставок чипов: если ускорители ИИ будут увеличиваться в соответствии с моделью цепочки поставок в 2027 году, сможет ли энергетическая инфраструктура идти в ногу с этими чипами?

Это означает, что ограничения на расширение вычислительной мощности ИИ переходят от "можно ли производить GPU" к тому, могут ли HBM, CoWoS, тестирование, доставка стоек и доступ к электроэнергии быть обеспечены одновременно.

Стресс-тест на 38 ГВт подталкивает узкое место ИИ к энергии

Расчет Morgan Stanley основан на двух основных предположениях: что количество GPU и ASIC, соответствующее CoWoS в 2027 году, составит около 19 миллионов, со средней TDP в 2 кВт на чип, что приведет к предполагаемому спросу на электроэнергию около 38 ГВт.

2 кВт — это среднее предположение, используемое для оценки общего объема, и не означает, что все GPU и ASIC имеют одинаковое потребление энергии. 38 ГВт также не равен фактической рабочей нагрузке дата-центров, так как чипы не всегда будут работать на полной нагрузке, а CPU, сети, хранилища и системы охлаждения в серверах будут потреблять дополнительную электроэнергию.

Тем не менее, эта цифра все еще имеет справочную ценность. За последние два года обсуждения в цепочке поставок ИИ в основном сосредоточились на производстве GPU, поставках HBM и мощностях CoWoS. Поскольку объемы поставок чипов продолжают расти, доступ к сети, строительство подстанций, выбор местоположения дата-центров и долгосрочные соглашения о покупке электроэнергии могут напрямую повлиять на то, смогут ли чипы быть преобразованы в фактическую вычислительную мощность.

Доставка чипов — это только первый шаг. Как только GPU или ASIC попадают в дата-центры, им также нужны серверы, стойки, сети, охлаждение, электроэнергия и операционные системы. Если строительство инфраструктуры отстает от поставок чипов, рынок может столкнуться с несоответствием, когда "чипы приходят, но дата-центр и электроэнергия не готовы."

Предполагаемый спрос на чипы GPU/ASIC в 2027 году составляет около 38 ГВт, при этом NVIDIA — 16 ГВт, Google — 9 ГВт, а AMD — 7 ГВт.

Для NVIDIA предполагаемый спрос в 16 ГВт также объясняет, почему компания продолжает увеличивать плотность GPU на стойку. В отчете говорится, что NVIDIA давно надеется подключить больше GPU через архитектуру масштабирования, чтобы повысить вычислительные возможности и производительность на уровне стоек.

Тем не менее, решение Kyber первой генерации стойки Rubin Ultra все еще сталкивается с проблемами PCB и охлаждения и может продолжать использовать дизайн Oberon NVL72, расширяясь до масштаба NVL576 через соединения CPO или NPO. Увеличение плотности стоек не устранит спрос на электроэнергию; скорее, это сосредоточит давление на поставках, охлаждении и соединениях на более высоких спецификациях проектирования дата-центров.

HBM и CoWoS расширяются синхронно, спецификации Rubin Ultra еще предстоит определить

Помимо энергии, HBM и передовая упаковка остаются основными ограничениями для расширения чипов ИИ около 2027 года.

Согласно модели цепочки поставок Morgan Stanley, спрос на HBM, соответствующий чипам ИИ в 2027 году, оценивается примерно в 48,618 миллиарда Гб. В выставке 3 указано количество конфигураций CoWoS около 2,664 миллиона пластин, в то время как выставка 5 дает глобальный спрос на CoWoS около 2,694 миллиона пластин, с небольшими различиями из-за различных статистических охватов.

В отчете также оценивается, что размер рынка доходов от пластин, соответствующих чипам вычислений ИИ, достигнет как минимум 58,8 миллиарда долларов к 2027 году. NVIDIA остается крупнейшей стороной спроса на CoWoS, ожидается, что она составит около 1,222 миллиона пластин; AMD и Broadcom ожидаются на уровне около 530 000 и 484 000 пластин соответственно.

Спрос на AI HBM в 2027 году составляет около 48,6 миллиарда Гб, вместе с конфигурациями CoWoS и HBM для различных GPU и ASIC.

В прогнозе спроса все еще существует важная переменная: конфигурация HBM для Rubin Ultra еще не была окончательно утверждена.

Проверки цепочки поставок указывают на то, что Rubin Ultra может принять многослойную спецификацию, при этом высококачественная версия использует HBM4e 8Hi, в то время как низкокачественная версия может использовать HBM4 12Hi или 8Hi. Morgan Stanley ожидает, что NVIDIA примет окончательное решение до конца третьего квартала 2026 года.

Эта корректировка в основном отражает три давления: нехватка мощностей HBM, рост цен на память и различные требования к мощности и пропускной способности для различных рабочих нагрузок ИИ. В отчете предполагается, что снижение конфигурации HBM может оказать большее влияние на рабочие нагрузки декодирования, чем на предварительное заполнение, особенно в больших контекстных моделях.

Важно отметить, что выставка 3 все еще рассчитывает конфигурацию HBM4e 12Hi для Rubin Ultra с общей емкостью 384 ГБ на чип. Таким образом, спрос на HBM в 48,6 миллиарда Гб не полностью отражает потенциал схемы снижения спецификаций. Если окончательная конфигурация будет снижена, использование HBM на чип может уменьшиться, но более низкие цены на память также могут привести к увеличению поставок чипов, частично компенсируя влияние снижения использования на чип.

Общая информация Micron указывает на то, что его HBM4 вошел в стадии массовых поставок, при этом HBM4E ожидается в производстве в 2027 году. Сторона поставок продвигает новые продукты, но какую конфигурацию в конечном итоге примет Rubin Ultra, все еще зависит от комплексной оценки NVIDIA по производительности, стоимости и гарантии поставок.

Ритм поставок серии Rubin остается агрессивным. В отчете оценивается, что поставки Rubin и Rubin Ultra в совокупности достигнут около 7 миллионов единиц к 2027 году, при этом Rubin составит около 5,92 миллиона единиц, а Rubin Ultra — около 1,04 миллиона единиц; поставки стоек Rubin NVL72 могут достичь около 90 000 единиц.

Ожидается, что Rubin начнет наращивание с третьего квартала 2026 года, а поставки стоек начнутся в четвертом квартале. Отчет также считает, что предыдущие рыночные опасения по поводу "инвентаря" Blackwell больше касаются буферного инвентаря цепочки поставок, который ожидается, что будет полностью потреблен к 2026 году.

Прогнозы по поставкам чипов Rubin и Rubin Ultra и поставкам стоек Rubin NVL72.

Это означает, что с второй половины 2026 года до 2027 года цепочка поставок NVIDIA должна одновременно завершить переработку инвентаря Blackwell, нарастить Rubin, переключить спецификации HBM и доставить стойки. Любое замедление в одной из звеньев может повлиять на окончательный масштаб вычислительной мощности.

Увеличение Google TPU до 7,35 миллиона единиц, заказы поступают в цепочку тестирования

Помимо NVIDIA, Google TPU является еще одной четкой линией роста в отчете.

Согласно прогнозу Morgan Stanley, ожидается, что поставки TPU от Google вырастут с 3,7 миллиона единиц в 2026 году до 7,35 миллиона единиц в 2027 году. Из них v8i, связанный с Broadcom, ожидается, что будет поставлено 4 миллиона единиц, v8t, связанный с MediaTek, ожидается, что будет поставлено 3 миллиона единиц, v9 ожидается на уровне около 150 000 единиц, а оставшиеся примерно 200 000 единиц поступят от v7.

Прогнозы по поставкам TPU от Google по поколениям и их потенциальный вклад в доход KYEC.

Увеличение TPUs передаст заказы на проектирование чипов, производство пластин, передовую упаковку и этапы тестирования. В отчете оценивается, что бизнес, связанный с TPU, может составить 7%–8% от дохода KYEC в 2026 году, с немного более высокой долей более 10% в 2027 году, включая окончательное тестирование и некоторые доходы от пробирования пластин.

Если все бизнесы Google по CPU, TPU, окончательному тестированию и некоторым пробированию пластин будут включены, связанный спрос от Google ожидается на уровне 10%–15% от дохода KYEC в 2027 году, по сравнению с 8%–10% в 2026 году.

Спрос на тестирование также становится более сложным. В отчете говорится, что 3-нм TPU, связанный с MediaTek, ожидается, что будет использовать тестирование Burn-in для повышения стабильности и надежности производительности чипов ИИ; проект CPU от Google также требует Burn-in и тестирования на уровне системы.

Более сложные процессы тестирования и более длительные циклы тестирования увеличат заказы на тестовые фабрики, но станет ли мощность тестирования узким местом, все еще зависит от совместных изменений времени тестирования одного чипа и общего объема поставок. В отчете также отмечается, что некоторые сокращения времени тестирования могут облегчить недавнее давление на мощность, поэтому рост спроса на тестирование нельзя просто приравнять к неизбежным нехваткам мощностей.

38 ГВт — это не конечная точка спроса, а тест на способность доставки

Наиболее примечательным аспектом этой проверки цепочки поставок является не только предоставление большего количества цифр поставок чипов ИИ, но и размещение основных ограничений расширения на 2027 год в одной и той же модели: NVIDIA продолжает увеличивать плотность GPU, Google TPU быстро нарастает, спрос на HBM и CoWoS растет синхронно, и предполагаемый спрос на чипы поднимается до 38 ГВт.

Эти цифры все еще зависят от нескольких предпосылок. Многослойная схема HBM для Rubin Ultra еще не была окончательно утверждена, и влияние снижения конфигураций памяти на производительность декодирования с длинным контекстом все еще требует проверки; мощности CoWoS и HBM должны расширяться по плану; и строительство серверов, стоек, электроэнергии и охлаждения должно идти в ногу с поставками чипов.

Схемы соединений также могут привести к различиям. В отчете говорится, что из-за местных ограничений процесса литейного производства скорость SerDes производителей AI GPU в Китае может все еще застрять на уровне 100 Гбит/с на канал, поэтому их архитектура суперузлов принимает больше соединений NPO, в то время как NVIDIA давно отдает приоритет CPO. Разные маршруты повлияют на проектирование суперузлов, затраты на развертывание и эффективность системы.

Таким образом, 38 ГВт не является точным прогнозом фактического потребления электроэнергии в 2027 году, а скорее стресс-тест, выведенный из стороны поставок чипов. Это показывает, что спрос на чипы ИИ остается сильным и напоминает рынку, что то, что может определить, сможет ли вычислительная мощность ИИ быть реализована, может больше не быть просто производством GPU, а тем, смогут ли HBM, CoWoS, тестирование, стойки и электроэнергия быть обеспечены одновременно.