Omdia podwyższyła prognozę wzrostu przychodów z półprzewodników w 2026 r. do +62,7 proc. wobec 2025 roku. Dla porównania w ub.r. wzrost przekroczył 20 proc.  i do niedawna przewidywano podobną dynamikę na ten rok.

Rozwój sztucznej inteligencji znacznie zwiększył popyt na układy scalone, przez co wystrzeliły przychody całej branży półprzewodników. Tak potężny wzrost w br. ma być głównie efektem coraz wyższych cen DRAM i NAND. Analitycy spodziewają się, iż niedobory pamięci utrzymają się przez cały rok. W rezultacie wydatki na DRAM niemal podwoją się wobec 2025 r. Natomiast nieco mniejszy segment NAND może wzrosnąć aż czterokrotnie. Ograniczenia podaży konwencjonalnych pamięci pogłębia koncentracja branży na produkcji HBM-ów.

Do najważniejszych czynników wzrostu rynku pamięci należy także wymiana serwerów w firmach, na co nakładają się inwestycje hiperskalerów. Otóż organizacje przyspieszają usuwanie starszego sprzętu, aby obsługiwać bardziej wymagające obciążenia. Jednocześnie Omdia obserwuje wyraźne przesunięcie inwestycji do projektów systemów o wyższej wartości. Ten trend w połączeniu z ciągłym niedoborem komponentów będzie generował wzrost średnich cen sprzedaży.

Dane pociągną sprzedaż

Przetwarzanie i przechowywanie danych będą liderami wzrostu przychodów z półprzewodników, rosnąc o 90 proc. rok do roku, do ponad 700 mld dol. Wynika to z dużego popytu na serwery do centrów danych i inne zastosowania wymagające dużo pamięci, na co nakłada się skok cen.

Branża w obliczu ryzyka

Omdia zauważa, iż wzrost przychodów z półprzewodników w tym roku jest napędzany głównie przez wyższe ceny, a nie wolumeny. Podobną dynamikę obserwowano w poprzednich cyklach, jednak obecnie skala i zasięg są bezprecedensowe. Zdaniem analityków branża stoi więc w obliczu ryzyka związanego z ilością kapitału alokowanego w infrastrukturę AI.

Pozostają pytania o to, jak szybko dostawcy będą w stanie skalować moce przerobowe i produkcję, a w dłuższej perspektywie: które aplikacje wygenerują wystarczający zwrot z inwestycji, aby uzasadnić obecny poziom nakładów inwestycyjnych w AI.