Previsioni sulla domanda di chip AI: si accumulano, e l'indagine di Singapore data il segnale

Nessuno dei due rapporti è una lettura della domanda. Sono entrambi proiezioni costruite su ipotesi di spesa per l'AI che il mercato non ha ancora messo alla prova.

Le previsioni orientano dove produttori di chip, fornitori di macchinari e investitori mettono il capitale. Una proiezione può muovere denaro prima che arrivi un ordine, e può sviare se le sue ipotesi saltano. I numeri qui riguardano pezzi diversi della filiera, quindi non si sommano in un'unica cifra per i chip AI. Resta da capire se la spesa per i data center diventa ordini ripetuti. I produttori di Singapore hanno risposto a questa domanda con prudenza e ottimismo insieme.

Le previsioni si accumulano su nicchie diverse dei chip

La previsione sui wafer riguarda il substrato su cui si costruiscono le celle solari ad alta efficienza e molti semiconduttori, in crescita a un tasso annuo composto del 6,93% fino al 2032. I servizi di teardown smontano chip e package per il benchmarking, l'analisi dei guasti e il rilevamento dei falsi. Un secondo rapporto ResearchAndMarkets prevede che questo lavoro arrivi a 1.230.000.000 di dollari entro il 2032, con un CAGR del 7,51%. Uno copre il materiale, l'altro l'ispezione e l'analisi.

Il numero sull'edge è più piccolo e più veloce. The Business Research Company stima i semiconduttori per l'AI on edge a 6.890.000.000 di dollari nel 2025, 8.130.000.000 nel 2026 e 15.500.000.000 entro il 2030, con un CAGR del 17,5% fino al 2030.

L'indagine di Singapore dà una data al segnale della domanda

Il 2 novembre l'Economic Development Board di Singapore ha pubblicato l'indagine trimestrale sulle prospettive manifatturiere, riferisce Zaobao. Un saldo netto ponderato del 24% dei produttori si aspettava condizioni migliori da ottobre 2026 a marzo 2027: il 29% prevedeva un miglioramento e il 5% un peggioramento. È in aumento rispetto a un margine di 12 punti nell'indagine precedente. L'ingegneria di precisione è stato il comparto più ottimista, con gli ottimisti che superavano i pessimisti di 48 punti percentuali. Anche l'elettronica si aspettava condizioni solide grazie agli ordini di chip AI. La chimica era l'immagine speculare, con i pessimisti avanti di 13 punti percentuali e le aziende petrolifere preoccupate per le materie prime grezze.

Han Teng Chua è economista senior alla DBS. Ha detto a Zaobao che la capacità limitata potrebbe restare una difficoltà importante per le aziende che cercano di ampliare la produzione. La spesa in conto capitale per l'AI resterà probabilmente sostenuta per il resto dell'anno, ha aggiunto, citando i risultati recenti dei grandi hyperscaler statunitensi.

Le attese sulla produzione sono più solide di quelle sulle assunzioni. Un saldo netto del 34% dei produttori si aspetta che la produzione cresca nel quarto trimestre rispetto al trimestre precedente, mentre il 72% prevede un'occupazione sostanzialmente stabile. Gli ordini di esportazione restano il punto debole: circa il 23% delle aziende si aspetta difficoltà a ottenerli, citando la concorrenza sui prezzi dall'estero, i dazi e l'incertezza geopolitica.

Macchinari e software sono il primo posto dove si vede l'AI

SEMI prevede vendite mondiali di macchinari per semiconduttori a 165.900.000.000 di dollari nel 2026, in crescita del 23,2% sul 2025, e a 229.500.000.000 entro il 2028. Le macchine per i test dovrebbero salire del 31,0% nel 2026 a 15.300.000.000 di dollari, dopo un aumento del 55,3% nel 2025. Gli strumenti per assemblaggio e packaging dovrebbero crescere del 9,6% a 6.700.000.000 di dollari. TrendForce stima la spesa in conto capitale delle nove maggiori società cloud a circa 830.000.000.000 di dollari nel 2026. È la domanda che sta dietro a quelle macchine. Le cifre sui macchinari sono previsioni di vendita, non di spedizioni. Mostrano dove si costruisce capacità prima che arrivi in fabbrica.

NVIDIA, in un post sul blog, ha messo numeri sul livello software. Ha dichiarato che COMSOL ha accelerato le simulazioni multifisiche fino a 10 volte usando la sua libreria cuDSS. La piattaforma Ginestra di Applied Materials gira fino a 10 volte più veloce degli approcci solo su CPU. La sua piattaforma ACE+ offre simulazioni di topografia fino a 35 volte più rapide, secondo lo stesso post. Siemens sta integrando cuLitho in Calibre, che secondo NVIDIA porta fino a 17 volte di accelerazione su carichi di simulazione chiave. Sono dichiarazioni dei fornitori sulla velocità, non benchmark indipendenti. Contano perché il software può accorciare i cicli di progettazione prima che si ordinino gli hardware. Il blog nomina le piattaforme dietro le dichiarazioni.

Le previsioni non sono la stessa cosa della domanda

Un'analisi della previsione WSTS nota che i rendimenti degli investimenti nei data center, la carenza di energia, i ritardi nelle costruzioni e i vincoli dell'offerta potrebbero rallentare il ciclo. Aggiunge che Deloitte ha detto che il settore dovrebbe prepararsi a un rallentamento degli investimenti in AI o a una correzione della domanda.

Alcune figure del settore scommettono su qualcosa di più circolare. SCMP ha riferito che Chen Yunji, cofondatore di Cambricon Technologies, ha previsto che i modelli AI miglioreranno i modelli AI e i chip AI miglioreranno i chip AI entro un decennio.

Le prove dell'indagine hanno limiti propri: ha risposto l'83% dei 397 produttori intervistati.

Cosa succede adesso

Le prospettive dell'Economic Development Board coprono da ottobre 2026 a marzo 2027. La prossima indagine trimestrale sarà il primo controllo per vedere se il saldo netto del 24% tiene.