AI-waardeketen
AI-chips & GPU's
AI-modellen draaien op gespecialiseerde chips: GPU's, AI-accelerators en geheugen. Deze categorie omvat de ontwerpers van die chips en de leveranciers van het snelle geheugen dat ze nodig hebben. Het is de meest zichtbare en kapitaalintensieve schakel in de keten.
Over deze schakel
AI-chips zijn de rekenmotoren waarop moderne kunstmatige intelligentie draait. Het trainen van een groot taalmodel vraagt om duizenden processoren die maandenlang parallel rekenen. GPU's (grafische processoren) bleken hier bijzonder geschikt voor, omdat ze duizenden bewerkingen tegelijk kunnen uitvoeren. Naast GPU's bestaat deze schakel uit gespecialiseerde AI-accelerators, snel geheugen (zoals HBM, high bandwidth memory) en de netwerkonderdelen die chips onderling verbinden.
Deze schakel doet ertoe omdat zonder voldoende rekenkracht geen enkel AI-model kan bestaan. De vraag naar krachtige chips groeide de afgelopen jaren sneller dan het aanbod, waardoor de bedrijven die ze ontwerpen een sterke onderhandelingspositie kregen. Een chip die schaars en moeilijk te vervangen is, levert hoge marges op zolang de vraag aanhoudt.
De waarde stroomt hier op een specifieke manier. Bedrijven als Nvidia en AMD ontwerpen de chips maar laten ze fysiek produceren door fabrikanten zoals TSMC. Het ontwerp, de bijbehorende software (zoals Nvidia's CUDA-platform) en het ecosysteem leveren een groot deel van de marge op. Geheugenmakers zoals SK Hynix, Samsung en Micron verdienen aan het HBM-geheugen dat naast elke AI-chip nodig is.
In deze categorie zitten grofweg drie typen bedrijven: chipontwerpers (vaak fabless, dus zonder eigen fabriek), geheugenproducenten, en leveranciers van netwerk- en verbindingstechnologie. Sommige hyperscalers ontwerpen inmiddels ook eigen chips om minder afhankelijk te zijn van externe leveranciers.
Factoren en risico's spelen sterk mee. De markt is cyclisch: een periode van zware investeringen kan worden gevolgd door overcapaciteit. Daarnaast spelen geopolitiek (exportbeperkingen op geavanceerde chips), afhankelijkheid van een klein aantal productielocaties in Azië, en de vraag of de huidige investeringsgolf zich vertaalt in winstgevende toepassingen.
Kenmerken
- Kapitaalintensief en sterk afhankelijk van onderzoek en ontwikkeling
- Sterk geconcentreerd bij enkele dominante spelers
- Cyclisch, met scherpe pieken en dalen in de vraag
- Hoge marges zolang de chips schaars zijn
- Gevoelig voor geopolitiek en exportbeperkingen
- Software en ecosysteem versterken de positie van de chipontwerper
Bedrijven in deze schakel (9)
NVIDIA Corporation
NVDA · NASDAQ
NVIDIA ontwerpt grafische processors (GPU's) en bredere reken-platformen die zijn uitgegroeid tot de standaard voor het trainen en draaien van AI-modellen. Het bedrijf levert niet alleen chips, maar ook netwerktechnologie, complete serverontwerpen en het softwareplatform CUDA. Die combinatie van hardware en software vormt een belangrijk deel van de huidige AI-infrastructuur. De datacenter-divisie is de laatste jaren de grootste inkomstenbron geworden.
Advanced Micro Devices
AMD · NASDAQ
AMD ontwerpt processors (CPU's) en grafische chips (GPU's) voor pc's, servers en datacenters. Met de Instinct-lijn van AI-accelerators richt het bedrijf zich nadrukkelijk op de markt voor AI-rekenkracht. AMD positioneert zich daarmee als belangrijkste uitdager van NVIDIA in datacenter-AI. De productie is uitbesteed aan externe chipfabrikanten.
Broadcom Inc.
AVGO · NASDAQ
Broadcom maakt halfgeleiders voor netwerken, opslag en connectiviteit, en levert daarnaast bedrijfssoftware. In de AI-markt is het bedrijf bekend om het mee-ontwerpen van klantspecifieke AI-chips (ASIC's) voor grote technologiebedrijven. Ook de netwerk-switches van Broadcom spelen een rol bij het koppelen van grote aantallen AI-accelerators. Na de overname van VMware is software een belangrijk tweede been geworden.
Taiwan Semiconductor Manufacturing Company
TSM · NYSE
TSMC is 's werelds grootste onafhankelijke chipfabrikant en produceert chips in opdracht voor ontwerpers die zelf geen fabrieken hebben. Het bedrijf maakt de meest geavanceerde processors voor onder meer AI, smartphones en pc's. Veel bekende chipontwerpers laten hun productie bij TSMC plaatsvinden. De fabrieken staan voornamelijk in Taiwan, met uitbreidingen elders.
Arm Holdings
ARM · NASDAQ
Arm Holdings uit Cambridge ontwikkelt processorarchitecturen die het in licentie geeft aan chipfabrikanten en techbedrijven. De ontwerpen van Arm zitten in vrijwel alle smartphones en steeds vaker in servers en datacenters. Het bedrijf maakt zelf geen chips, maar verdient aan licenties en royalty's. Arm is grotendeels in handen van investeerder SoftBank.
Micron Technology
MU · NASDAQ
Micron Technology produceert geheugenchips (DRAM) en flash-opslag (NAND) voor uiteenlopende toepassingen. Het bedrijf is een van de weinige spelers wereldwijd in geavanceerd geheugen. Met high bandwidth memory (HBM) richt Micron zich op de geheugenbehoefte van AI-accelerators. De geheugenmarkt staat bekend om sterke prijsschommelingen.
Intel Corporation
INTC · NASDAQ
Intel ontwerpt en produceert processors (CPU's) voor pc's en servers en bezit, anders dan veel concurrenten, eigen chipfabrieken. Het bedrijf werkt aan AI-accelerators en bouwt met Intel Foundry een dienst op om ook chips voor derden te produceren. Na jaren van marktaandeelverlies in delen van de markt zit Intel midden in een omvangrijke ombouw. Het bedrijf opereert zowel als chipontwerper als als fabrikant.
Qualcomm Incorporated
QCOM · NASDAQ
Qualcomm ontwerpt chips en draadloze technologie voor smartphones en andere apparaten en bezit een groot patentportfolio rond mobiele communicatie. De Snapdragon-chips combineren reken-, grafische en AI-onderdelen op één chip. Het bedrijf richt zich naast telefoons op pc's, auto's en het internet der dingen. Een belangrijk deel van de winst komt uit licenties op zijn technologie.
Marvell Technology
MRVL · NASDAQ
Marvell Technology ontwerpt halfgeleiders voor datacenters, netwerken, opslag en connectiviteit. Het bedrijf werkt samen met grote technologiebedrijven aan klantspecifieke AI-chips (ASIC's) en levert componenten die datacenters met hoge snelheid verbinden. Daarmee richt Marvell zich nadrukkelijk op de infrastructuur achter AI. De productie is uitbesteed aan externe foundries.
Veelgestelde vragen
- Waarom zijn GPU's zo belangrijk voor AI?
- GPU's kunnen duizenden rekenbewerkingen tegelijk uitvoeren, wat past bij de parallelle berekeningen die AI-modellen vereisen. Daardoor trainen ze modellen veel sneller dan klassieke processoren. Het software-ecosysteem rond GPU's heeft die voorsprong verder versterkt.
- Wat is het verschil tussen een chipontwerper en een chipfabrikant?
- Een ontwerper bepaalt hoe een chip werkt maar bezit vaak geen eigen fabriek; dat heet fabless. De fysieke productie gebeurt bij gespecialiseerde fabrikanten zoals TSMC. Het ontwerp en de bijbehorende software leveren doorgaans het grootste deel van de marge op.
- Waarom is HBM-geheugen relevant in deze schakel?
- AI-chips hebben extreem snel geheugen nodig om data aan te voeren zonder dat de rekenkernen stilvallen. HBM (high bandwidth memory) levert die snelheid en wordt naast vrijwel elke AI-accelerator geplaatst. De makers ervan profiteren daardoor direct mee van de vraag naar AI-chips.