Tecnología de Asia-Pacífico y cadena de suministro de semiconductores para IA: Las configuraciones HBM escalonadas y la optimización de la arquitectura de racks respaldan el crecimiento del volumen de chips de IA, mientras que la energía y la entrega de supernodos siguen siendo restricciones clave

Visión general

Este informe se centra en la arquitectura de GPU, configuraciones HBM, interconexiones de supernodos, proyectos ASIC, capacidad CoWoS y demanda de pruebas en la cadena de suministro de IA de Asia-Pacífico. La visión central es que NVIDIA podría aliviar la escasez de memoria y la presión de costes mediante configuraciones HBM escalonadas para Rubin Ultra, mientras continúa aumentando la densidad de GPU a nivel de rack y utiliza CPO o NPO para respaldar interconexiones de mayor escala. La demanda de Google TPU y CPU, la complejidad de las pruebas de chips de IA y la demanda de empaquetado avanzado continúan aumentando, pero el suministro eléctrico, las PCB y la refrigeración, la capacidad HBM y los calendarios de entrega de racks de servidores podrían seguir limitando el incremento real de volumen.

Perspectivas principales

Primero, Rubin Ultra puede venir en múltiples configuraciones HBM, con modelos de gama alta que enfatizan el rendimiento y modelos de gama baja que reducen la capacidad de memoria para adaptarse a diferentes cargas de trabajo y mejorar la disponibilidad de suministro. Segundo, las especificaciones HBM inferiores pueden tener un impacto limitado en las tareas de prellenado, pero son más sensibles para el rendimiento de decodificación de grandes modelos de contexto largo; mientras tanto, una menor capacidad de memoria por chip puede aumentar la demanda de chips. Tercero, los servidores blade Kyber aún enfrentan desafíos de PCB y refrigeración, y los racks Rubin Ultra de primera generación pueden continuar utilizando Oberon NVL72 y escalar al nivel NVL576 mediante CPO o NPO. Cuarto, la demanda de Google TPU, CPU y las pruebas relacionadas de burn-in y a nivel de sistema está creciendo rápidamente, beneficiando a segmentos como MediaTek, GUC y King Yuan Electronics Co Ltd. Quinto, la demanda de CoWoS, HBM y obleas está creciendo rápidamente, pero las restricciones se han expandido gradualmente desde la fabricación pura de chips hasta la energía, la refrigeración, las interconexiones y la entrega de sistemas completos.

Marco de análisis

El informe combina investigación de la cadena de suministro, desgloses de especificaciones de productos, asignación de obleas CoWoS, chips por oblea, configuraciones de capacidad HBM, relaciones de conversión de servidores a racks y supuestos de consumo energético por chip para estimar desde abajo los envíos de GPU y ASIC, el consumo de HBM, las oportunidades de ingresos por obleas y la demanda energética. También evalúa las contribuciones de ingresos de cada segmento basándose en el progreso de proyectos de clientes de nube y los requisitos de pruebas.

Notas metodológicas

• Análisis de la cadena de suministroInvestigación y validación cruzada de la cadena de suministro

  Validar de forma cruzada las especificaciones de productos y los calendarios de producción en masa mediante información de múltiples segmentos, como memoria, empaquetado, pruebas, servidores e interconexiones ópticas.

  Este método es adecuado para evaluar las configuraciones HBM de Rubin Ultra, el avance de los racks Kyber y la división del trabajo en proyectos ASIC que aún no se han finalizado, aunque las conclusiones todavía pueden cambiar con los diseños finales y los planes de producción en masa de los clientes.

• Análisis de capacidadMapeo ascendente de capacidad y envíos

  Estimar los envíos de GPU y ASIC basándose en la asignación de obleas CoWoS y los chips por oblea.

  El informe además vincula los envíos de chips con la demanda HBM, el consumo de obleas de procesos avanzados y las oportunidades de ingresos relacionadas para identificar cuellos de botella de la cadena de suministro y segmentos beneficiarios.

• Análisis de escenariosEstimación de escenarios de restricciones energéticas

  Utilizar un supuesto de aproximadamente 2kW de consumo energético medio por GPU o ASIC para convertir la escala de chips en demanda de capacidad eléctrica de centros de datos.

  Esta estimación muestra que unos 19 millones de chips en 2027 pueden corresponder a aproximadamente 38GW de demanda energética, lo que indica que la infraestructura eléctrica puede limitar la conversión de capacidad de obleas y empaquetado en despliegue real.

• Análisis de envíosConversión de chips y racks equivalentes

  Incluir servidores HGX en el modelo de consumo de racks y asumir que nueve servidores HGX de 8-GPU equivalen aproximadamente a un rack NVL72.

  Este ajuste hace más completa la correspondencia entre la producción de chips Blackwell y la demanda final, y también ayuda a distinguir el inventario de reserva de la cadena de suministro del exceso real de inventario.

Correspondencia y comparación de activos

Correspondencia estructurada entre la tesis y activos concretos (fortalezas, debilidades, pares y riesgos).

• NVIDIA Corp.

  Proveedor de plataforma central para las arquitecturas Rubin, Rubin Ultra, Blackwell y supernodos.

  Fortalezas

  Cuenta con capacidades integrales de plataforma que abarcan GPU, NVLink, sistemas a nivel de rack e interconexiones CPO, y se espera que la escala de envíos de la serie Rubin continúe expandiéndose.

  Debilidades

  La escasez de HBM, la presión de costes y los problemas de PCB y refrigeración en los racks Kyber pueden obligar a ajustes en las especificaciones de producto y los planes de entrega.

  Comparación

  En comparación con los supernodos chinos que utilizan más frecuentemente soluciones NPO, NVIDIA tiende a utilizar CPO para reforzar el rendimiento de escalamiento entre racks.

  Riesgos

  Especificaciones HBM inferiores que afecten el rendimiento de decodificación de contexto largo, retrasos de racks, energía insuficiente y cambios en el gasto de capital de los clientes.

• TSMC

  Proveedor clave de procesos avanzados y empaquetado CoWoS para GPU y ASIC de IA.

  Fortalezas

  La demanda de CoWoS está creciendo rápidamente, los ingresos de obleas y empaquetado relacionados con IA tienen alta visibilidad y la CAGR de ingresos relacionados con IA de 2024 a 2029 puede alcanzar alrededor de 60%.

  Debilidades

  La expansión de capacidad para empaquetado avanzado y procesos avanzados debe coordinarse con equipos, materiales, energía y calendarios de proyectos de clientes.

  Comparación

  Su capacidad CoWoS es el vínculo central que conecta GPU, ASIC, demanda HBM y estimaciones de envíos finales de chips.

  Riesgos

  Energía insuficiente en los centros de datos finales, retrasos en proyectos de clientes, cambios en la asignación de capacidad y restricciones geopolíticas.

• MediaTek

  Socio de diseño importante para proyectos Google TPU y participante en productos posteriores de 2nm.

  Fortalezas

  Se espera que la cuota de mercado ASIC alcance 15% a 20% en 2027, y que la participación de ingresos aumente aún más a medida que los TPU de 2nm escalen en 2028.

  Debilidades

  La concentración de ingresos y la ejecución de proyectos dependen del calendario de producción en masa de Google TPU, mientras que la complejidad de diseño y validación es alta para productos de procesos avanzados.

  Comparación

  En comparación con los proyectos TPU existentes de Broadcom, la participación de MediaTek en v8t y los posteriores productos de 2nm está aumentando.

  Riesgos

  Retrasos de proyectos, ajustes de pedidos de clientes, problemas de rendimiento y ciclos de prueba prolongados.

• King Yuan Electronics Co Ltd

  Beneficiario de pruebas finales, burn-in y parte del sondeo de obleas para Google TPU y CPU.

  Fortalezas

  Los tiempos de prueba más largos de los chips de IA y los mayores requisitos de fiabilidad contribuyen a aumentar el valor de pruebas por chip.

  Debilidades

  La contribución a ingresos depende de que los productos de los clientes escalen según lo previsto, y parte de los ingresos de IA se ha retrasado al cuarto trimestre de 2026 y a 2027.

  Comparación

  En comparación con las pruebas de chips tradicionales, los ASIC de IA requieren ciclos de prueba más largos, burn-in y pruebas a nivel de sistema.

  Riesgos

  Retrasos de proyectos de clientes, fluctuaciones en la utilización de equipos de prueba y creciente concentración de clientes.

• SK hynix, Micron, Samsung Electronics

  Principales proveedores potenciales de HBM3e, HBM4 y HBM4e.

  Fortalezas

  Los chips de IA están impulsando un crecimiento significativo de la demanda total de HBM, y la oferta ajustada ayuda a reforzar el valor estratégico de la memoria de gama alta.

  Debilidades

  Las configuraciones escalonadas de Rubin Ultra pueden reducir la capacidad HBM por chip de algunos modelos y cambiar la estructura de demanda entre diferentes generaciones y especificaciones de pila.

  Comparación

  Los proveedores difieren en generación HBM, altura de pila, avance de certificación y participación en proyectos de clientes.

  Riesgos

  Reducciones de especificaciones de clientes, expansión de capacidad más rápida que la demanda, retrasos de certificación y rendimientos por debajo de las expectativas.

• Cadena de suministro de CPO, NPO, PCB de alta velocidad y refrigeración

  Segmentos de infraestructura que respaldan supernodos de clase NVL576, interconexiones entre racks y mayor densidad de GPU.

  Fortalezas

  La expansión de escala de los supernodos y una mayor densidad de computación por rack aportan mayor contenido de valor para interconexiones, PCB y refrigeración.

  Debilidades

  La complejidad técnica es alta, y la solución Kyber ya ha demostrado que el diseño de PCB y térmico puede convertirse en cuellos de botella para la producción en masa.

  Comparación

  NVIDIA se inclina hacia CPO, mientras que los proveedores chinos de GPU adoptan más a menudo NPO debido a limitaciones de SerDes y procesos.

  Riesgos

  Cambios en la hoja de ruta tecnológica, rendimiento de producción en masa, ciclos de validación de clientes y retrasos en el despliegue de racks.

Datos clave

• Envíos de Google TPU3.7 millones de unidades en 2026; más de 7 millones de unidades en 2027, y la tabla estima alrededor de 7.35 millones de unidadesEl crecimiento proviene principalmente de v8i, v8t y los posteriores productos de 2nm.
• Envíos de Google CPU1.5 millones de unidades en 2026; 3 millones de unidades en 2027Los proyectos relacionados requieren pruebas de burn-in y a nivel de sistema.
• Contribución del negocio TPU para King Yuan Electronics Co LtdAproximadamente 7% a 8% de los ingresos en 2026; ligeramente por encima de 10% en 2027Incluye pruebas finales y parte de los ingresos por sondeo de obleas.
• Ingresos relacionados con Google para King Yuan Electronics Co LtdAproximadamente 8% a 10% de los ingresos en 2026; aproximadamente 10% a 15% en 2027Cubre TPU, CPU, pruebas finales y parte del sondeo de obleas.
• Chips de IA y demanda energética en 2027Aproximadamente 19 millones de chips, correspondientes a cerca de 38GW de capacidad eléctricaEstimado sobre la base de un promedio de aproximadamente 2kW por GPU o ASIC.
• Escenario de expansión de SpaceXUn adicional de 8GW equivale aproximadamente a más de 4 millones de GPU RubinEquivale aproximadamente al 20% del número de aceleradores de IA que TSMC puede producir en 2027.
• Crecimiento interanual de la demanda global de CoWoS102% en 2026; 93% en 2027El crecimiento es impulsado conjuntamente por NVIDIA, Broadcom, AMD y clientes de ASIC personalizados.
• Demanda de HBM relacionada con IAHasta cerca de 30 mil millones de Gb en 2026; hasta cerca de 50 mil millones de Gb en 2027Las configuraciones HBM escalonadas pueden cambiar el uso por chip y las cuotas de proveedores.
• Oportunidad de ingresos por obleas de IAAl menos US$26 mil millones en 2026; al menos US$59 mil millones en 2027Estimado según los procesos, los recuentos de chiplets y los precios de obleas para GPU, ASIC y CPU.
• Envíos de BlackwellAproximadamente 5.4 millones de unidades en 2026Se espera que el suministro de chips satisfaga la demanda de Grace Blackwell NVL72 en la segunda mitad de 2026.
• Envíos de la serie RubinCerca de 7 millones de unidades en 2027Se espera que Rubin comience a aumentar su volumen en el tercer trimestre de 2026, con envíos de racks a partir del cuarto trimestre.
• Envíos de racks Rubin NVL72Aproximadamente 90,000 conjuntos en 2027El ritmo real depende del diseño de racks, la refrigeración, las PCB y las soluciones de interconexión.
• Crecimiento de ingresos de TSMC relacionados con IATasa de crecimiento compuesto esperada de alrededor de 60% de 2024 a 2029Impulsado conjuntamente por chips de IA de propósito general, ASIC personalizados, CoWoS, pruebas de obleas y CPU de servidores.
• Objetivo de cuota de mercado ASIC de MediaTek15% a 20% en 2027La empresa considera que su participación en ingresos aún tiene margen para aumentar a medida que los productos TPU de 2nm escalen en 2028.

Impacto e implicaciones

Las configuraciones HBM escalonadas pueden reducir el contenido de memoria de cada acelerador de gama alta, aliviando la presión de suministro y costes a corto plazo, pero también reasignarán la demanda entre generaciones HBM, alturas de pila y cuotas de proveedores. Si una menor memoria por chip lleva a los clientes a aumentar el número de chips, los proveedores de GPU, CoWoS, obleas, pruebas y componentes de servidores pueden obtener crecimiento adicional de volumen. CPO y NPO se convertirán en vías técnicas importantes para ampliar la escala de supernodos, impulsando la demanda de módulos ópticos, motores ópticos, empaquetado avanzado y PCB de alta velocidad. Por otra parte, si la energía, la refrigeración y la entrega de racks no pueden expandirse de forma sincronizada, la demanda de chips estimada a nivel de obleas podría no traducirse en ingresos según el calendario previsto.

Riesgos

• La escasez de capacidad HBM o los retrasos en la certificación de proveedores pueden limitar la producción en masa de Rubin Ultra y otros aceleradores de IA.
• La reducción de las especificaciones HBM puede afectar significativamente el rendimiento de decodificación de grandes modelos de contexto largo y debilitar la competitividad de algunos productos.
• Los problemas de PCB, refrigeración e integración de sistemas en los racks Kyber pueden provocar retrasos en los envíos de servidores y racks.
• La infraestructura eléctrica global podría no ser capaz de respaldar la escala de despliegue de chips de IA implícita por la capacidad de obleas.
• El empaquetado avanzado CoWoS, las obleas de procesos avanzados y los equipos de prueba pueden experimentar desajustes periódicos entre oferta y demanda.
• Si se retrasan Google TPU, CPU y otros proyectos ASIC, ello afectará la materialización de ingresos para MediaTek, GUC y King Yuan Electronics Co Ltd.
• Los controles de exportación, las órdenes ejecutivas de EE. UU. y las restricciones de transacciones relacionadas pueden afectar a algunas empresas, valores y actividades de la cadena de suministro.
• Morgan Stanley tiene relaciones de banca de inversión u otros negocios con múltiples empresas cubiertas, y los inversores deben prestar atención a posibles conflictos de interés.

Aspectos que vigilar

• La decisión final de NVIDIA sobre las especificaciones HBM de Rubin Ultra y la segmentación de productos antes del final del tercer trimestre de 2026.
• El impacto real de los cambios en las especificaciones HBM sobre el rendimiento de decodificación de contexto largo, la demanda de cantidad de chips y las cuotas de proveedores HBM.
• El calendario de producción en masa de las soluciones Kyber, Oberon NVL72 y NVL576, y si se alivian los problemas de PCB y refrigeración.
• El progreso de adopción por clientes y los rendimientos de producción en masa de CPO y NPO en interconexiones entre racks.
• El aumento de volumen de Rubin en el tercer trimestre de 2026 y el inicio de los envíos de racks en el cuarto trimestre.
• Si puede materializarse la demanda de más de 7 millones de Google TPU y 3 millones de CPU en 2027.
• La participación de ingresos de MediaTek en proyectos TPU y el avance del escalamiento de productos de 2nm en 2028.
• Si la asignación de capacidad CoWoS, el suministro HBM y la construcción de energía para centros de datos pueden mantenerse sincronizados.
• Si el inventario de reserva de la cadena de suministro Blackwell puede consumirse completamente según lo esperado durante 2026.
• La validación de la demanda final mediante cambios en el gasto de capital de clientes de nube, precios de alquiler de chips de IA y capacidad eléctrica.