Immagine copertina generata con l’intelligenza artificiale
La corsa all’intelligenza artificiale sta modificando anche il mercato dei semiconduttori. Nel 2026, infatti, gli ASIC progettati specificamente per i carichi di lavoro AI sono destinati a conquistare una quota sempre maggiore dei server. Secondo le stime riportate da Tom’s Hardware, le spedizioni di server basati su ASIC per l’AI arriveranno al 27,8% del mercato, il livello più elevato dal 2023. Ancora più significativo è il ritmo di crescita previsto per gli ASIC custom, pari al 44,6% su base annua, quasi il triplo rispetto al 16,1% atteso per le GPU commerciali.
Perché i chip AI ASIC custom diventano protagonisti
Gli ASIC, ovvero circuiti integrati progettati per funzioni specifiche, stanno attirando l’interesse dei grandi hyperscaler perché consentono di costruire hardware ottimizzato per determinati carichi di lavoro. Google, Amazon, Meta, Microsoft e OpenAI stanno investendo miliardi nello sviluppo di soluzioni proprietarie o personalizzate.
Il vantaggio non riguarda soltanto le prestazioni: un chip progettato per uno specifico utilizzo può contribuire a migliorare efficienza e costi operativi. La crescita degli ASIC custom si inserisce quindi nella ricerca di infrastrutture AI sempre più specializzate, accanto alle GPU tradizionali.
Impatto delle spedizioni di server con ASIC per IA
Il dato del 27,8% delle spedizioni di server mostra quanto rapidamente gli acceleratori personalizzati stiano entrando nelle infrastrutture destinate all’intelligenza artificiale. Tom’s Hardware sottolinea che si tratta della quota più alta dal 2023, in un mercato nel quale Nvidia mantiene ancora circa il 70% della quota dei chip AI.
La crescita degli ASIC non significa però necessariamente una sostituzione delle GPU. Meta, per esempio, utilizza i propri MTIA per l’inference ottimizzata su larga scala, continuando contemporaneamente ad acquistare GPU Nvidia per l’addestramento dei modelli più avanzati.
La crescita annua del 44,6% nei chip custom
Il +44,6% previsto per le spedizioni di ASIC custom nel 2026 rappresenta uno dei dati più rilevanti dello scenario. Il ritmo è nettamente superiore alla crescita stimata per le GPU commerciali, fissata al 16,1%.
A sostenere questa espansione è soprattutto la crescente richiesta di hardware su misura. Broadcom, per esempio, ha accumulato un backlog AI da 73 miliardi di dollari e punta a superare i 100 miliardi di ricavi annuali dai chip AI nel 2027.
I principali attori e le strategie emergenti
La competizione coinvolge ormai numerosi protagonisti. Broadcom è uno degli elementi centrali dell’ecosistema ASIC custom e collabora con diversi hyperscaler, mentre Marvell lavora con Amazon sui chip Trainium e con Microsoft su Maia. Secondo Tom’s Hardware, le due società controllano complessivamente circa il 95% del mercato del co-design degli ASIC AI custom.
Parallelamente, Google porta avanti la propria famiglia TPU, Amazon sviluppa Trainium attraverso Annapurna Labs, Meta accelera sul programma MTIA e Microsoft ha introdotto Maia 200.
Chip AI ASIC custom: verso una nuova geografia del mercato
La diffusione degli ASIC sta quindi ridisegnando gli equilibri dell’industria dei chip AI. TSMC svolge un ruolo centrale, producendo i semiconduttori destinati ai principali hyperscaler e a Broadcom.
Il fenomeno riguarda inoltre architetture sempre più avanzate: Broadcom utilizza tecnologie di packaging 2.5D e 3D, mentre i nuovi chip dei grandi operatori vengono realizzati con processi produttivi avanzati e integrano quantità crescenti di memoria HBM.
Lo scenario operativo per chi segue l’evoluzione AI
La corsa agli ASIC custom indica una progressiva specializzazione dell’hardware per l’intelligenza artificiale. Google, Amazon, Meta e Microsoft stanno sviluppando piattaforme proprietarie, mentre OpenAI ha stretto collaborazioni per acceleratori personalizzati.
Il mercato resta comunque articolato: le soluzioni custom convivono con le GPU e vengono destinate a specifiche esigenze, dall’inference all’addestramento. La crescita prevista per il 2026 mostra però quanto rapidamente gli ASIC stiano diventando una componente importante delle infrastrutture AI.
Fonte: Tom’s Hardware
