Мировая полупроводниковая отрасль вступает в этап структурной трансформации. На смену универсальным процессорам все активнее приходят чипы, созданные для решения конкретных задач – от графических процессоров (GPU) до специализированных интегральных схем (ASIC) и перспективных решений на основе кремниевой фотоники. Они обеспечивают рост производительности, экономию энергии и оптимизацию под конкретные сценарии – от работы с искусственным интеллектом до телекоммуникаций и автомобильной электроники.
Рынок растет быстрее прогнозов: в 2024 году объем глобальных инвестиций в специализированные полупроводники превысил $7,5 млрд, а количество патентных заявок – один из ключевых индикаторов инноваций – достигло рекордных значений. Поисковая активность по теме выросла на 38%, упоминания в СМИ – на 68%, а число вакансий в отрасли – на 22%.
«Сегмент специализированных чипов сегодня демонстрирует почти идеальный баланс между спросом и инновациями. Мы видим синхронный рост инвестиционной активности, патентных разработок и практического внедрения решений в промышленности. Такой момент на рынке возникает нечасто», – отмечает Светлана Васильевна Карпова, д.э.н., заведующий Кафедрой маркетинга Финансового университета.
Ускоренное развитие генеративного ИИ резко повысило потребность в архитектурах, способных обрабатывать огромные массивы данных параллельно. GPU и ASIC-процессоры в этой среде становятся стандартом: они не только увеличивают скорость обучения и инференса, но и позволяют экономить на энергопотреблении – критически важном факторе для дата-центров.
Ведущие облачные провайдеры – Amazon, Google, Microsoft – инвестируют в собственные кастомные ИИ-чипы, снижая зависимость от внешних поставщиков. Так, AWS представила Trainium3 и обновленный Inf2, Google вывела TPU Ironwood с пятикратным ростом вычислительной мощности, а Microsoft продвигает Maia 100 с оптимизацией «от кремния до ПО».
«Крупные компании формируют новую экосистему, где чип – это не универсальный компонент, а часть интегрированной архитектуры, заточенной под конкретный бизнес-процесс. Это открывает возможности и для других игроков – особенно там, где есть научная база и проектные компетенции», – подчеркивает Степан Алексеевич Сергеев, заместитель заведующего Кафедрой бизнес-информатики Финансового университета.
Сохранение доминирования азиатских производителей в сегменте чипов остается фактором риска. Торговые споры, тарифы и технологические санкции уже приводят к пересмотру стратегий и регионализации цепочек поставок. США и ЕС инвестируют в технологический суверенитет, наращивая производство внутри регионов.
Однако эксперты отмечают: эти процессы открывают и дополнительные возможности для стран, готовых предложить не только сборочные мощности, но и собственные R&D-разработки.
Одним из ключевых ограничений роста остается кадровый разрыв. Наиболее востребованные навыки – Python (37% вакансий), работа с GPU (30%) и машинное обучение (17%) – сегодня в дефиците в разы, а в ряде случаев и в десятки раз относительно спроса. Это формирует конкуренцию между технологическими компаниями и усиливает давление на систему подготовки специалистов.
При этом страны, где готовность рынка труда к высокотехнологичным вызовам выше среднего, получают конкурентное преимущество. Это касается не только инженеров-аппаратчиков, но и разработчиков ПО, интеграторов и архитекторов систем.
По прогнозам McKinsey, к 2030 году около 70% мощности дата-центров будут обслуживать ИИ-нагрузки. Это означает, что спрос на специализированные чипы, высокоскоростную память HBM и интегрированные фотонные решения будет только расти.
Для компаний, работающих в сфере проектирования и производства таких решений, ключевыми стратегиями становятся:
интеграция оборудования и ПО в единую архитектуру;
диверсификация цепочек поставок;
развитие внутренних R&D-компетенций.
«В этом смысле мировая гонка за лидерство в специализированных полупроводниках уже началась. И выигрывать будут не только гиганты, но и те, кто сумеет занять нишу в сложной, но крайне перспективной технологической цепочке.», – подытоживает Зубов Ярослав Олегович, к.э.н., доцент Кафедры бизнес-информатики Финансового университета при Правительстве Российской Федерации.