Cadeia Global de Fornecimento de Servidores de IA (cobertura de múltiplas empresas) (META.US、AMD.US等): A cadeia de fornecimento de servidores de IA esfria no curto prazo, enquanto capex e demanda por computação ainda sustentam a expansão de longo prazo

Visão geral

Este relatório amplia a estrutura de acompanhamento de IA do 1T26 da Bernstein e analisa o capex de IA do 2T, projetos de data centers, concorrência entre GPU e ASIC, embarques de servidores e desempenho financeiro de empresas da cadeia de fornecimento. O relatório argumenta que a cadeia de fornecimento de IA entrou em uma fase de correção de valuation e preços das ações desde junho, mas a demanda do setor não enfraqueceu na mesma proporção: os provedores de nuvem continuam elevando investimentos, a escala dos projetos de data centers está se expandindo, as projeções de servidores e aceleradores estão sendo revisadas para cima, e os fabricantes de componentes também estão expandindo capacidade antecipando a demanda de 2027–2028.

Visões principais

Primeiro, o resfriamento de curto prazo no sentimento de mercado decorre principalmente do risco de atrasos nos racks Kyber da Nvidia, do impacto do Kimi K3, da desalavancagem em ações de tecnologia de momentum e de preocupações com os retornos sobre investimentos em IA, e não de uma queda ampla na demanda final por computação. Segundo, os principais provedores de nuvem e novos provedores de nuvem ainda estão expandindo o capex, e o investimento global planejado e em construção em data centers se aproximou de US$ 1,2 trilhão. Terceiro, as GPUs ainda representarão a maior parte do mercado de aceleradores de IA, mas o aumento das cargas de trabalho de inferência, os requisitos de eficiência de custos e a autonomia da cadeia de fornecimento impulsionarão um crescimento mais rápido dos ASICs. Quarto, a IA agêntica transformará a inferência de chamadas pontuais em fluxos de trabalho contínuos de múltiplas etapas, elevando simultaneamente a demanda por CPUs, servidores de uso geral, memória e armazenamento. Quinto, os investidores devem permanecer seletivos dentro da cadeia de fornecimento, concentrando-se em segmentos com revisões positivas de lucros, capacidade restrita ou suporte de pré-pagamento dos clientes, enquanto evitam empresas com pressão de financiamento e realização insuficiente de valuation.

Estrutura de análise

O relatório utiliza uma abordagem combinada top-down e bottom-up: primeiro acompanha o capex dos provedores de nuvem, os projetos de data centers e o financiamento de IA; depois desenvolve modelos de embarques para GPUs, ASICs, CPUs, servidores e racks; subsequentemente compara preços das ações, múltiplos de valuation e alterações nas estimativas de lucros para 29 empresas da cadeia de fornecimento de servidores de IA; e, com base nisso, formula classificações de empresas, preços-alvo e recomendações principais.

Notas metodológicas

• Projeção de demandaAcompanhamento de capex e projetos de data centers

  Mede a demanda de médio prazo por infraestrutura de IA utilizando capex de provedores de nuvem, investimento em projetos anunciados e capacidade elétrica.

  O relatório agrega projetos de data centers de grandes provedores de nuvem, novos provedores de nuvem e capital soberano, e combina alterações nas expectativas de consenso para avaliar os ciclos de construção e a direção da demanda por hardware; também observa que o capex é afetado por estruturas de arrendamento e políticas contábeis e não deve ser diretamente equiparado a gastos com hardware.

• Dimensionamento de mercadoModelo de aceleradores GPU e ASIC

  Estima o mercado de XPU por embarques, participação de mercado, encapsulamento avançado e valor de HBM.

  O modelo distingue entre GPUs e ASICs personalizados e avalia separadamente o impacto de TPUs, encapsulamento CoWoS e HBM; como alguns fornecedores incluem HBM na receita de chips, os preços e os métodos de aquisição de HBM podem afetar significativamente as estimativas de tamanho e participação de mercado.

• Triagem de açõesComparação cruzada de lucros e valuations da cadeia de fornecimento

  Compara simultaneamente o desempenho dos preços das ações, mudanças nos múltiplos de valuation, revisões de estimativas de lucros e posições na cadeia de fornecimento.

  O relatório cobre 29 empresas da cadeia de fornecimento e identifica diferentes situações, como ganhos nos preços das ações apesar da compressão de valuation, revisões positivas de lucros e beneficiários de gargalos de capacidade, evitando julgamentos sobre fundamentos baseados apenas no momentum de curto prazo dos preços das ações.

Mapeamento e comparação de ativos

Mapeamento estruturado da tese para ativos nomeados (pontos fortes, pontos fracos, pares e riscos).

• META

  Grande provedor de nuvem e entidade de capex em data centers de IA, classificada como Outperform com preço-alvo de US$ 800.

  Pontos fortes

  Projetos de grande escala, como Hyperion, continuam a se expandir, e capital externo está sendo introduzido por meio de estruturas de joint venture; o investimento em infraestrutura de IA e as capacidades de comercialização são fortes.

  Pontos fracos

  O capex é massivo, e os retornos sobre investimento em hardware precisam de validação contínua.

  Comparação

  Em comparação com alguns provedores de nuvem baseados puramente em arrendamento, a Meta possui tanto capacidade de construção própria quanto parceiros como Blue Owl e BlackRock para compartilhar a pressão de financiamento.

  Riscos

  Expansão excessiva de capacidade de IA, atrasos na entrega de projetos, volatilidade do negócio de publicidade e retornos de capital abaixo das expectativas.

• AMD

  Fornecedor de GPU, CPU e racks de servidores de IA, classificada como Outperform com preço-alvo de US$ 600.

  Pontos fortes

  Espera-se que os racks Helios entrem em produção em massa no fim de 2026, a ZT Systems fortalece a capacidade de design de racks de ponta a ponta, e a IA agêntica também é favorável à demanda por CPUs.

  Pontos fracos

  Seu ecossistema de GPUs de IA e desempenho em treinamento ainda enfrentam a vantagem de liderança da NVIDIA.

  Comparação

  Em comparação com a NVIDIA, a AMD tem menor participação de mercado, mas a capacidade de integração de racks e a adoção por clientes de múltiplas nuvens oferecem espaço para recuperação.

  Riscos

  Aceleração de produtos abaixo das expectativas, lacuna no ecossistema de software, atrasos na validação de clientes e cortes competitivos de preços.

• NVDA

  Fornecedor central no mercado de GPUs e racks de IA, classificado como Outperform com preço-alvo de US$ 315.

  Pontos fortes

  Desempenho líder em cargas de trabalho de treinamento e ecossistema de software, com as GPUs devendo ainda representar a principal parcela do mercado de XPU.

  Pontos fracos

  Problemas de design e rendimento do backplane de PCB dos racks Kyber podem atrasar as entregas, enquanto a penetração de ASICs personalizados está aumentando.

  Comparação

  Em comparação com os ASICs, a NVIDIA tem vantagens em generalidade e desempenho de treinamento, mas enfrenta concorrência em custo de inferência e autonomia dos clientes.

  Riscos

  Atrasos em racks, mudanças nas especificações de arquitetura, substituição por ASICs, aumento dos custos de HBM e preocupações com retornos sobre investimento em IA.

• MediaTek

  Beneficiária dos ASICs personalizados TPU do Google, classificada como Outperform com preço-alvo de NT$ 4.380.

  Pontos fortes

  Garantiu dois projetos de TPU, com o primeiro projeto programado para produção em 2026, e elevou as expectativas de receita de ASICs em 2026 para mais de US$ 2 bilhões.

  Pontos fracos

  A receita depende fortemente do progresso dos projetos dos principais clientes e de recursos de encapsulamento avançado.

  Comparação

  Em comparação com o negócio tradicional de eletrônicos de consumo, os ASICs para data centers proporcionam maior flexibilidade de crescimento no médio prazo.

  Riscos

  Atrasos de projetos, concentração de clientes, mudanças nos modelos de aquisição de HBM e capacidade insuficiente de encapsulamento avançado.

• Unimicron and Delta

  Nomes asiáticos preferidos de hardware no curto e longo prazo, respectivamente, ambos classificados como Outperform.

  Pontos fortes

  A Unimicron se beneficia de gargalos em PCB e substratos de CI e do suporte de clientes para expansão de capacidade; a Delta se beneficia de melhorias de longo prazo em energia e infraestrutura de data centers.

  Pontos fracos

  Após ganhos anteriores nos preços das ações, os valuations e as expectativas são relativamente elevados, tornando-as sensíveis à aceleração de capacidade e à entrega de pedidos.

  Comparação

  A Unimicron é mais uma operação de escassez de capacidade de curto prazo, enquanto a Delta está mais vinculada à lógica de longo prazo de aumento da densidade de energia e melhorias de infraestrutura.

  Riscos

  Mudanças nas especificações de racks, atrasos em projetos de clientes, expansão excessivamente rápida de capacidade e contínua compressão de valuation no setor.

• Memória, armazenamento, PCB, substratos de CI e equipamentos de teste

  Segmentos de gargalo em forte expansão na cadeia de fornecimento de servidores de IA.

  Pontos fortes

  Algumas ações da amostra subiram cerca de 100% a 200% em 2026, enquanto os clientes estão apoiando a expansão de capacidade por meio de pré-pagamentos, compartilhamento de capex e acordos de longo prazo.

  Pontos fracos

  A volatilidade dos preços das ações e a ciclicidade são elevadas, e a compressão de valuation nos setores de memória e PCB foi notável recentemente.

  Comparação

  Em comparação com ações de provedores de nuvem, esses segmentos apresentaram desempenho relativo mais forte no acumulado do ano, mas são mais sensíveis a mudanças na oferta e demanda e no ciclo de capex.

  Riscos

  Excesso de nova capacidade, quedas de preços, mudanças de especificações, rendimentos abaixo do padrão e concentração de clientes.

• CoreWeave

  Provedor de serviços de nuvem GPU, classificado como Underperform com preço-alvo de US$ 67.

  Pontos fortes

  A carteira de pedidos é de cerca de US$ 100 bilhões, e o modelo de construção conforme a demanda proporciona forte visibilidade de receita.

  Pontos fracos

  A orientação de capex para 2026 chega a US$ 31 bilhões a US$ 35 bilhões, criando necessidades significativas de financiamento e pressão sobre o balanço patrimonial.

  Comparação

  Em comparação com grandes provedores de nuvem que combinam construção própria e arrendamento, a CoreWeave depende mais de financiamento externo, contratos com clientes e capacidade alugada de data centers.

  Riscos

  Aumento dos custos de financiamento, concentração de clientes, estouros de capex, execução de contratos e excesso de oferta de computação de IA.

Dados principais

• Investimento planejado e em construção em data centersCerca de US$ 1,18 trilhãoAumentou adicionalmente em relação a cerca de US$ 960 bilhões em abril de 2026.
• Ajuste de projeção para o capex de 2026 dos principais provedores de nuvemElevado em cerca de 15% em relação a março de 2026Reflete o contínuo aumento das expectativas do mercado para investimentos em infraestrutura de IA após os resultados do segundo trimestre.
• Capex de 2027 de provedores de nuvem, novos provedores de nuvem e OracleCerca de US$ 1,11 trilhãoCAGR esperada de cerca de 61% durante 2025–2027.
• Tamanho do mercado de XPU em 2027Cerca de US$ 500 bilhõesInclui GPUs e ASICs, com as GPUs ainda representando a maior parte.
• Participação dos ASICs no mercado de XPU em 2027Cerca de 20%Anteriormente cerca de 10%, com a demanda por inferência e a eficiência de custos impulsionando maior penetração.
• Crescimento dos embarques de TPU em 2026Mais de 90% ano a anoEspera-se que represente cerca de 42% dos embarques de ASICs encapsulados com CoWoS.
• Mercado de ASICs para data centers de IA em 2028Cerca de US$ 140 bilhões a US$ 160 bilhõesInclui HBM; excluindo HBM, o tamanho é aproximadamente reduzido à metade.
• Projeção de embarques de servidoresCAGR total de servidores de 15% e CAGR de servidores de IA com GPUs de ponta de 22% durante 2025–2028O mercado global de servidores deverá superar US$ 1 trilhão em 2028.
• Projeção de embarques de racks da Nvidia61.000 racks em 2026 e 88.000 racks em 2027Espera-se que os racks Rubin e os racks AMD Helios comecem a ser embarcados no 4T26.
• Financiamento de IA no mercado primário no 2T26US$ 147 bilhõesAlta de 213% ano a ano, representando cerca de 70% de todo o investimento de venture capital no trimestre.

Impacto e implicações

No nível do setor, o investimento em infraestrutura de IA permanece em fase de expansão, mas os beneficiários estão se espalhando de GPUs para ASICs, CPUs, memória, armazenamento, PCBs, substratos de CI, equipamentos de teste, energia e interconexões ópticas. No nível das ações, a compressão de valuation de curto prazo oferece oportunidades potenciais em nomes de qualidade com contínuas melhorias nos fundamentos, mas capex elevado, dependência de financiamento e atrasos em projetos ampliarão a dispersão entre ações. Os investidores devem dar maior ênfase à visibilidade de pedidos, ao suporte de financiamento dos clientes, à escassez de capacidade e à entrega de lucros, em vez de simplesmente perseguir a exposição ao tema de IA.

Riscos

• Os racks Kyber da Nvidia e o design, rendimento e progresso de entrega do backplane de PCB ficam abaixo das expectativas.
• Retornos insuficientes sobre investimentos em IA por provedores de nuvem e empresas de modelos de fronteira desencadeiam cortes de capex.
• Grandes projetos de IA dependem de arranjos complexos de financiamento, e a deterioração das condições de taxas de juros, financiamento por dívida ou capital próprio pode atrasar a construção.
• O ritmo de substituição de GPUs por ASICs, os preços de HBM e mudanças nos métodos de aquisição causam desvios nas projeções de tamanho de mercado.
• Fabricantes de memória, PCB, substratos e equipamentos de teste enfrentam excesso de capacidade após expandirem capacidade antes da demanda.
• Os valuations da cadeia de fornecimento de IA continuam a se comprimir, e as melhorias de lucros são insuficientes para compensar a redução do apetite por risco.
• Mudanças frequentes na arquitetura de racks, resfriamento, interconexões ópticas e especificações de aceleradores provocam perdas de estoque ou de P&D.

Pontos a observar

• Orientações de capex e planos de financiamento dos principais provedores de nuvem nos próximos 12 meses.
• Arranjos de financiamento e cooperação de capacidade entre empresas como OpenAI, Nvidia, Oracle e CoreWeave.
• Finalização de design, rendimento e progresso de produção em massa dos racks Nvidia Rubin e Rubin Ultra.
• Adoção dos racks AMD Helios pela Meta, Microsoft, Oracle e outros clientes.
• Aceleração da produção em massa dos projetos Google TPUv8, Amazon Trainium3 e MediaTek TPU.
• Demanda efetiva gerada pela IA agêntica por CPUs e servidores de uso geral.
• Gargalos de fornecimento em vidro T, substratos ABF, HBM, backplanes de PCB e encapsulamento avançado.
• Ritmo de embarques comerciais de racks de energia, óptica coempacotada e óptica próxima ao encapsulamento.
• Se as expectativas de lucros de 2026–2027 das empresas da cadeia de fornecimento continuam sendo revisadas para cima.