Ropa po 100 dolarów za baryłkę i technologiczna wyprzedaż

Reuters donosi, że inżynierowie ASML i jego kluczowego partnera optycznego, Carl Zeiss, opublikowali pracę naukową opisującą Hyper-NA EUV, czyli potencjalnego następcę najbardziej zaawansowanych maszyn litograficznych ASML. Według autorów technologia mogłaby być gotowa za około 10 lat, a więc w okolicach 2036 roku.

Nowy system miałby zwiększyć aperturę numeryczną z 0,55 w obecnym High-NA do co najmniej 0,75, umożliwiając drukowanie struktur o rozmiarach nawet 5 nm, ponad jedną trzecią mniejszych niż w High-NA. Mówimy tutaj o wielkości drukowanych struktur, a nie o nazwie procesu technologicznego 5 nm. Co ciekawe, Zeiss jest już podobno w stanie produkować lustra o wymaganej precyzji, a Hyper-NA mogłoby wykorzystywać dotychczasowe źródło światła EUV. Oznaczałoby to rozwój obecnej architektury bez konieczności budowania całej technologii od nowa.

Warto jednak pamiętać, że ASML rozpoczął prace rozwojowe, ale nie podjął jeszcze decyzji o komercyjnej produkcji Hyper-NA. Zresztą sama generacja High-NA dopiero wchodzi na rynek. Intel już wykorzystuje ją w produkcji, Samsung i SK Hynix zapowiadają szersze wdrożenia w 2028 roku, a TSMC w 2030 roku.

Moim zdaniem ta informacja dobrze pokazuje, jak trudno będzie komukolwiek podważyć pozycję ASML w najbardziej zaawansowanej litografii. Firma już dziś prowadzi badania nad technologią, której komercjalizacja może nastąpić dopiero za dekadę, wykorzystując kompetencje i łańcuch dostaw budowane przez dziesięciolecia. Oczywiście nie jest to żaden krótkoterminowy katalizator wyników, ale kolejny przykład przewagi technologicznej, która sprawia, że ASML pozostaje jednym z najbardziej wyjątkowych biznesów w całym sektorze półprzewodników.

Similarweb policzył, że 5 października Muse miało 2,182 mln dziennych aktywnych użytkowników w aplikacjach na iPhone'a i Androida. Trzynastego września, według odczytu z tego samego wykresu, było ich około 0,2 mln, więc w trzy tygodnie liczba wzrosła około dziesięciokrotnie.

Ponad dwa tygodnie po moim webinarze o Mecie swoich nowych agentów pokazali Microsoft, OpenAI i Google, więc sprawdzam przy okazji, co z tego, co mówiłem 22 września, na razie się potwierdza.

Bloomberg donosi, że Broadcom prowadzi wstępne rozmowy dotyczące pozyskania około 30 mld USD finansowania dłużnego, które miałoby umożliwić OpenAI zakup projektowanych wspólnie akceleratorów AI. Z kolei Wall Street Journal wskazuje na kwotę przekraczającą 50 mld USD. To doniesienia o potencjalnym finansowaniu tego samego przedsięwzięcia, przy czym formalny proces według Bloomberga jeszcze się nie rozpoczął, a ostateczna struktura transakcji pozostaje otwarta.

Co ciekawe, zaledwie kilka dni temu informowano o organizowanym przez Broadcom pakiecie finansowania o wartości 60 mld USD, przeznaczonym na infrastrukturę wykorzystywaną przez Anthropic i innych klientów. Z tej kwoty 42 mld USD stanowi dług zabezpieczony, przy którym Broadcom zapewnia wsparcie wartości rezydualnej sprzętu. Oznacza to, że spółka pomaga klientom finansować zakup infrastruktury, a jednocześnie bierze na siebie część ryzyka związanego z jej przyszłą wartością.

I tutaj przypomniał mi się jeden z zabawniejszych fragmentów ostatniej konferencji wynikowej Broadcomu. Hock Tan, zapytany o zależność zamówień od zewnętrznego finansowania Anthropic i OpenAI, porównał te firmy do dwóch geniuszy znajdujących się gdzieś pośrodku Mongolii, którzy muszą dostać się na studia, żeby zrealizować swój potencjał. Broadcom, jak tłumaczył, po prostu robi wszystko, co może, żeby im w tym pomóc. No cóż, wygląda na to, że Hock Tan właśnie organizuje obu geniuszom kredyt studencki na kilkadziesiąt miliardów dolarów.

Żarty żartami, ale ekonomicznie ma to sporo sensu. Broadcom chce sprzedawać coraz więcej własnych akceleratorów, a jego dwaj potencjalnie najwięksi klienci potrzebują ogromnych nakładów, żeby móc budować własną infrastrukturę obliczeniową. Na tej samej konferencji Tan przekonywał, że oba laboratoria z czasem staną się samodzielnymi hyperscalerami. Finansowanie ma więc przyspieszyć ich rozwój, a przy okazji zabezpieczyć przyszły popyt na produkty Broadcomu.

Tyle że właśnie tutaj zaczyna się również ryzyko circular financing. Coraz większa część popytu na infrastrukturę AI zależy od tego, czy dostawcy sprzętu i instytucje finansowe będą gotowi pomagać klientom finansować kolejne zakupy. Sam mechanizm nie musi być niczym złym, szczególnie jeśli OpenAI i Anthropic faktycznie osiągną skalę przychodów, której spodziewa się Hock Tan. Problem pojawi się wtedy, gdy tempo monetyzacji AI nie nadąży za nakładami, a wierzyciele zaczną bardziej konserwatywnie podchodzić do finansowania kolejnych projektów. W takim scenariuszu ryzyko nie ograniczy się już do samych laboratoriów, ale zacznie przenosić się również na ich dostawców.