SemiAnalysis: Le sfide del finanziamento e della catena di approvvigionamento per le infrastrutture AI

Il 25 ottobre, Dylan Patel, fondatore di SemiAnalysis, e l'analista di Bernstein Stacy Rasgon hanno sottolineato che gli investimenti nelle infrastrutture AI affrontano la doppia sfida dell'aumento dei costi di finanziamento e dei colli di bottiglia nella catena di approvvigionamento. Il rendimento dei titoli di Stato americani a 10 anni ha superato il 5%, mentre il rendimento delle obbligazioni non garantite di alcuni nuovi fornitori di servizi cloud emergenti si avvicina al 15%. I fornitori di cloud non iperscalabili gestiscono quasi la metà della domanda di costruzione, ma mancano di un bilancio sufficiente e la difficoltà di finanziamento dei progetti senza impegni di acquisto a lungo termine è aumentata. La capacità di produzione di substrati, HBM, componenti di interconnessione ottica e camere bianche affronta colli di bottiglia a breve termine; il numero di wafer necessari per produrre la stessa capacità di HBM è da 3 a 4 volte superiore a quello di DDR5, e le nuove camere bianche non saranno operative fino al 2027. Gli analisti avvertono di un potenziale punto di svolta nel 2028, poiché NVIDIA sostiene i prezzi elevati attraverso il miglioramento delle prestazioni, ma Google TPU, Amazon Trainium e i chip sviluppati internamente da OpenAI offrono alternative ai grandi clienti, aumentando il loro potere contrattuale. Anche se i ricavi di NVIDIA crescono, la quota di mercato e il margine di profitto potrebbero non aumentare di pari passo. Per quanto riguarda la memoria, l'attuale margine lordo dell'HBM è compreso tra l'88% e il 90%, ma la valutazione di mercato non è alta, con preoccupazioni che dopo il 2028 ci sarà un rilascio concentrato di nuova capacità; se la velocità di espansione supera l'aumento della domanda, i prezzi elevati e i margini alti attuali potrebbero subire un'inversione. Le aziende saranno più propense ad acquistare token tramite servizi cloud, e la futura domanda di infrastrutture AI dipenderà fortemente dall'uso dei servizi di inferenza.

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