Nvidia dokonała swojej największej bezpośredniej inwestycji poza Stanami Zjednoczonymi, angażując 3,5 miliarda dolarów w obligacje zamienne wyemitowane przez MediaTek w ramach transakcji ogłoszonej w poniedziałek. Zakup obejmuje około 90% oferty obligacji offshore MediaTek o wartości 3,9 miliarda dolarów, którą firma określiła jako największą tego rodzaju w historii rynku kapitałowego na wyspie. Dla MediaTek — tajwańskiego projektanta chipów znanego przede wszystkim z procesorów zasilających smartfony ze średniej i najwyższej półki — transakcja oznacza pozyskanie zamożnego wspierającego w momencie ekspansji poza rynek mobilny w kierunku układów do centrów danych.

W ofercie wzięło także udział, spółka matka Google, choć żadna z firm nie ujawniła wysokości swojego wkładu. We wtorek akcje MediaTek osiągnęty dzienny limit wzrostów, zyskując 10% na giełdzie w Tajpej.

Transakcja pogłębia partnerstwo, które już obejmuje komputery PC, centra danych i motoryzację. Zgodnie ze wspólnym oświadczeniem firm MediaTek przyjmie platformę NVLink Fusion od Nvidii, włączając autorskie układy bezpośrednio w systemy obliczeniowe Nvidii w skali szaf rackowych. Trzy obszary otrzymują szczególny priorytet: infrastruktura AI, edge AI oraz programowalne pojazdy.

Po stronie edge MediaTek i Nvidia kontynuują wspólne opracowywanie chipów RTX Spark i DGX Spark, łącząc prace MediaTek nad systemami-on-chip z GPU Nvidii dla komputerów AI i stacji roboczych dla programistów. CEO Nvidii Jensen Huang powiedział w Bloomberg TV, że to nie jest finansowanie okrężne, ponieważ obie firmy prowadzą odrębne działalności.

To twierdzenie jest jednak trudne do pełnego zweryfikowania. Zgodnie z umową Nvidia nabyła obligacje zerokuponowe, co oznacza, że MediaTek nie płaca odsetek, chyba że obligatariusze dokonają konwersji po z góry ustalonej cenie wykonania. Taka struktura daje Nvidii potencjał zysku kapitałowego, jeśli akcje MediaTek będą dalej rosnąć — bez konieczności przejęcia. Krytycy określili cały układ mianem finansowania okrężnego: Nvidia sprzedaje chipy, finansuje kupującego i może ponownie zyskać, jeśli akcje kupującego wzrosną dzięki zakupom kolejnych chipów.

Wydatek 3,5 miliarda dolarów odpowiada około 3,6% z 96,2 miliarda dolarów przychodów, jakie Nvidia wykazała za okres zakończony pod koniec lipca — wystarczająco dużo, by sygnalizować strategiczne zamiary, ale na tyle mało, że transakcja raczej nie nadweręży finansów Nvidii.

Ambicje AI MediaTek

MediaTek ściga się z czasem, by zbudować działalność w centrum danych wokół autorskich układów akceleratorów AI — układów scalonych o określonym zastosowaniu, czyli ASIC, zaprojektowanych do wykonywania jednego zadania wyjątkowo dobrze, a nie wszystkiego, jak GPU Nvidii. Firma oczekuje, że ta działalność przekroczy w tym roku 2 miliardy dolarów przychodu, a adresowalny rynek osiągnie 80 miliardów dolarów do 2027 roku. MediaTek celuje teraz w 15% do 20% tego rynku, wobec wcześniejszego celu 10% do 15%.

MediaTek nie jest jedynym, który goni tę okazję. Google polegał na Broadcomie przy budowie swoich autorskich Tensor Processing Units, a OpenAI w czerwcu wprowadziło swój chip inferencyjny Jalapeño, również wykonany przez Broadcom. MediaTek po cichu zaczęła również pomagać Google w budowaniu własnych chipów, dając Google drugą opcję poza działem projektowym Broadcomu. Szersza zmiana pokazuje, jak główni nabywcy technologii AI przeszli do projektowania własnych układów, aby ograniczyć zależność od pojedynczego dostawcy i dostosować chipy do swoich konkretnych obciążeń obliczeniowych.

Zakład Nvidii na MediaTek umieszcza najcenniejszego producenta chipów na świecie wewnątrz drugiego dużego domu ASIC dokładnie w momencie, gdy jego najwięksi klienci wciąż szukają dróg na skróty wokół jego GPU.

Pierwszy akcelerator AI typu ASIC od MediaTek ma wejść do masowej produkcji w czwartym kwartale 2026 roku, a chip drugiej generacji zaplanowano do produkcji wielkoseryjnej w 2028 roku. Te harmonogramy wyznaczają kamienie milowe, które warto obserwować, by ocenić, czy partnerstwo przełoży się na realnie wysyłane układy do centrów danych.