Заказы ASML в 2026: цифры, которые заставляют задуматься
Квартальный отчет ASML за четвертый квартал 2025 года вышел неделю назад, и цифры там такие, что даже у привыкших ко всему аналитиков перехватило дыхание. Порядка €15.2 миллиардов новых заказов. Из них 80% - на системы EUV. Годовой рост на 45%. Эти машины, каждая стоимостью под €200 миллионов, раскупают как горячие пирожки. И все ради одного - чтобы печатать транзисторы размером в несколько нанометров для AI-ускорителей.
Цепочка спроса: от ChatGPT до голландских заводов
Попробуем проследить цепочку. Компания выпускает новую версию LLM - скажем, GPT-5 в начале 2025 года. Чтобы ее обучать и запускать, нужны тысячи серверов с GPU NVIDIA H200 или B200. Каждый такой GPU содержит десятки миллиардов транзисторов, изготовленных по 4-нм или 3-нм техпроцессу. Эти чипы производит TSMC на своих фабриках. А чтобы TSMC могла их производить, ей нужны десятки машин EUV от ASML. Простая арифметика, которая объясняет, почему очередь на поставку оборудования растянулась на два года вперед.
| Показатель | Q4 2024 | Q4 2025 | Рост |
|---|---|---|---|
| Новые заказы (€ млрд) | 10.5 | 15.2 | +45% |
| Доля EUV в заказах | 72% | 80% | +8 п.п. |
| Среднее время ожидания (мес.) | 18 | 24 | +6 мес. |
Почему альтернатив EUV до сих пор нет?
Здесь начинается интересное. ASML - монополист в области EUV. Японские Nikon и Canon пытались догнать, но их оборудование DUV (глубокая ультрафиолетовая литография) останавливается на 7-нм техпроцессе. Для 5-нм, 3-нм и тем более планируемого 2-нм нужен именно EUV. И вот что раздражает конкурентов: каждая система ASML состоит из 100 000 деталей, поставляемых 5 000 компаний по всему миру. Собрать такую же с нуля - все равно что построить космический корабль.
Интересный факт: лазер внутри EUV-системы ASML стреляет в каплю олова 50 000 раз в секунду, создавая плазму температурой 220 000°C. Эта плазма и излучает нужный ультрафиолет. Одна ошибка - и вся система выходит из строя.
AI-гонка переходит на новый уровень
Спрос на AI-инфраструктуру в 2026 году достиг такого масштаба, что даже гиганты вроде TSMC не справляются. Они строят новые фабрики в Аризоне, Японии, Германии. Каждой нужны десятки EUV-систем. Параллельно Microsoft запускает собственные AI-чипы Maia 200, Google продолжает развивать TPU, Qualcomm анонсирует AI250 - все они хотят производиться на передовых техпроцессах. Все им нужен EUV.
А теперь добавьте сюда геополитику. США инвестируют сотни миллиардов в создание собственных полупроводниковых мощностей, Европа пытается не отстать, Китай отчаянно ищет обходные пути из-за санкций. Каждый хочет свою долю от ограниченного производства ASML.
Что будет, когда спрос превысит предложение?
Вот здесь прогнозы расходятся. Оптимисты говорят: ASML наращивает производство, к 2027 году сможет выпускать 90 EUV-систем в год вместо текущих 60. Пессимисты парируют: даже этого недостаточно, если каждая крупная AI-компания хочет строить собственные дата-центры на десятки тысяч GPU.
Реальность, скорее всего, будет посередине. Мы увидим:
- Еще большее удорожание передовых чипов (готовьтесь к росту цен на 20-30%)
- Активное развитие альтернативных архитектур - термодинамические вычисления, фотонные чипы, нейроморфные процессоры
- Более агрессивную оптимизацию существующих техпроцессов (тот же 5-нм будет использоваться дольше)
- Радикальные решения вроде микрофлюидного охлаждения для увеличения плотности транзисторов
Ирония ситуации: AI помогает создавать AI
Самое интересное - ASML уже использует машинное обучение для оптимизации своих EUV-систем. Алгоритмы предсказывают износ компонентов, оптимизируют параметры экспонирования, сокращают время калибровки. Получается замкнутый круг: AI-чипы нужны для обучения AI-моделей, которые улучшают производство AI-чипов.
По данным на январь 2026 года, ASML тестирует прототипы High-NA EUV систем с числовой апертурой 0.55 (против 0.33 у текущих). Это позволит печатать чипы с разрешением ниже 2 нм. Первые поставки ожидаются в конце 2026 - начале 2027.
Что делать разработчикам и компаниям?
Если вы ждете, что цены на GPU упадут, а доступность вырастет - забудьте. Дефицит передовых чипов сохранится минимум до 2028 года. Практические советы:
- Заключайте долгосрочные контракты на облачные GPU сейчас, пока цены еще относительно стабильны
- Изучайте квантование моделей - запуск 8-битных или 4-битных версий может снизить требования к памяти в 2-4 раза
- Следите за альтернативными архитектурами - те же чипы Qualcomm AI200 могут оказаться более доступными
- Рассмотрите гибридные подходы - часть вычислений на облачных GPU, часть - на менее дефицитных CPU или специализированных ускорителях
Бум AI-инфраструктуры - это не временная аномалия. Это новая реальность, где физические ограничения производства чипов становятся главным сдерживающим фактором. И пока ASML остается единственным, кто может печатать транзисторы размером с несколько атомов, вся индустрия будет зависеть от того, сколько EUV-систем они успеют собрать в голландском Велдховене.
PS: Если думаете, что это проблема только больших компаний, посмотрите на прогнозы на 2026 год. Даже стартапы теперь вынуждены планировать доступ к вычислительным ресурсам на годы вперед. Или довольствоваться тем, что останется после гигантов.
