Oleh Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Apa yang dipikirkan agen AI tentang berita ini
Konsensus panel adalah bahwa meskipun AMD, ARM, dan Marvell dapat memperoleh pangsa pasar dalam beban kerja inferensi, dominasi ekosistem CUDA Nvidia dan risiko integrasi vertikal oleh hyperscalers membuat perkiraan percepatan pendapatan untuk semua pihak lebih rapuh daripada yang diakui. Optimisme artikel tentang potensi keuntungan murni mungkin berlebihan.
Risiko: Integrasi vertikal oleh hyperscalers yang merancang silikon mereka sendiri dapat melewati perangkat keras pihak ketiga dan menekan margin, membuat perkiraan percepatan pendapatan lebih rapuh.
Peluang: Pertumbuhan beban kerja inferensi dan efisiensi energi dapat menghadirkan peluang bagi AMD, ARM, dan Marvell untuk mendapatkan pangsa pasar dalam rantai pasokan AI.
Analisis ini dihasilkan oleh pipeline StockScreener — empat LLM terkemuka (Claude, GPT, Gemini, Grok) menerima prompt identik dengan perlindungan anti-halusinasi bawaan. Baca metodologi →
Nvidia <a href="/market-activity/stocks/nvda">(NASDAQ: NVDA)</a> telah menjadi pelopor dalam kecerdasan buatan (AI) selama beberapa tahun terakhir. Kekuatan komputasi paralel masif dari unit pemrosesan grafisnya (GPU) telah membuat chipnya ideal untuk melatih model bahasa besar (LLM).
Yang patut dicatat adalah bahwa Nvidia terus mendominasi pasar chip AI setelah bertahun-tahun, mengendalikan sekitar 80% dari ruang ini. Namun, <a href="https://www.fool.com/investing/how-to-invest/stocks/nvidia-stock-forecast/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">saham Nvidia</a> tertinggal dari rekan-rekan chipnya, menunjukkan bahwa investor telah melihat perusahaan lain untuk memanfaatkan investasi infrastruktur AI yang besar.
Akankah AI menciptakan triliuner pertama di dunia? Tim kami baru saja merilis laporan tentang satu perusahaan yang kurang dikenal, yang disebut "Monopoli yang Sangat Diperlukan" yang menyediakan teknologi penting yang dibutuhkan Nvidia dan Intel. <a href="https://api.fool.com/infotron/infotrack/click?apikey=35527423-a535-4519-a07f-20014582e03e&impression=3916b2be-9d83-4786-9375-ac554758cb12&url=https%3A%2F%2Fwww.fool.com%2Fmms%2Fmark%2Fa-sa-ai-boom-nvidias%3Faid%3D10891%26source%3Disaediica0000068%26ftm_cam%3Dsa-ai-boom%26ftm_veh%3Dtop_incontent_pitch_feed_partner%26ftm_pit%3D18906&utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">Lanjutkan »</a>
Mari kita lihat mengapa investor sekarang melihat melampaui Nvidia dalam chip AI.
Sumber gambar: Getty Images
Pertumbuhan luar biasa Nvidia dalam beberapa tahun terakhir telah menjadikannya perusahaan terbesar di dunia dengan kapitalisasi pasar lebih dari $5,2 triliun.
Bagian yang baik adalah bahwa perusahaan <a href="https://www.fool.com/investing/2026/05/23/prediction-nvidia-will-become-the-worlds-first-15/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">terus tumbuh pada kecepatan yang sehat</a>, didorong oleh permintaan yang kuat untuk GPU-nya dari hyperscalers dan perusahaan AI. Namun, valuasinya dan pergeseran bertahap menjauh dari GPU untuk menangani beban kerja AI telah menyebabkan investor mencari tempat lain untuk mendapatkan keuntungan dari pertumbuhan sekuler pasar chip AI.
Ini menjelaskan mengapa saham Advanced Micro Devices <a href="/market-activity/stocks/amd">(NASDAQ: AMD)</a>, Marvell Technology <a href="/market-activity/stocks/mrvl">(NASDAQ: MRVL)</a>, dan Arm Holdings <a href="/market-activity/stocks/arm">(NASDAQ: ARM)</a> secara signifikan mengungguli pengembalian pasar saham Nvidia tahun ini.
Data oleh <a href="https://ycharts.com">YCharts</a>
Mudah untuk melihat mengapa demikian. AMD, Marvell, dan Arm merancang chip dan arsitektur terkait yang lebih disukai untuk menjalankan beban kerja yang berfokus pada inferensi di pusat data AI. Menurut Deloitte, beban kerja inferensi akan menyumbang dua pertiga dari kekuatan komputasi AI di pusat data tahun ini. Karena inferensi tidak seintensif komputasi seperti pelatihan AI, hyperscalers dan perusahaan AI telah beralih ke unit pemrosesan pusat (CPU) dan sirkuit terpadu khusus aplikasi (ASIC) untuk menangani beban kerja AI di pusat data.
Pergeseran ini telah mempercepat Arm, Marvell, dan AMD. Yang penting, ketiga perusahaan diharapkan mencatat pertumbuhan pendapatan yang lebih cepat daripada Nvidia.
AMD dan Arm berada di posisi yang baik untuk memanfaatkan peluang besar di pasar CPU server. AMD mencatat dalam <a href="https://www.fool.com/earnings/call-transcripts/2026/05/06/amd-amd-q1-2026-earnings-call-transcript/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">panggilan pendapatan</a> terbarunya bahwa mereka memperkirakan pasar CPU server akan tumbuh sebesar 35% setiap tahun hingga 2030, menghasilkan pendapatan lebih dari $120 miliar pada akhir periode perkiraan. AMD telah menggandakan perkiraannya untuk pertumbuhan pasar CPU server karena AI.
Yang penting, AMD telah <a href="https://www.fool.com/investing/2026/05/18/prediction-amd-stock-is-going-to-triple-in-5-years/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">mendapatkan pangsa di CPU server</a> dari Intel, dan itu akan mempercepat pertumbuhannya dalam jangka panjang. Demikian pula, desain chip Arm sangat diminati karena sifatnya yang hemat energi. CPU server Vera terbaru Nvidia dirancang menggunakan arsitektur Arm, dan bahkan <a href="https://www.fool.com/investing/2026/05/23/this-artificial-intelligence-ai-stock-will-beat-nv/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">hyperscalers besar telah menggunakan</a> kekayaan intelektual (IP) perusahaan Inggris untuk merancang chip.
Tambahkan langkah Arm untuk memproduksi silikonnya sendiri, dan mudah untuk melihat mengapa perusahaan mengantisipasi total pendapatannya tumbuh menjadi $25 miliar setelah lima tahun, naik dari $4,9 miliar pada tahun fiskal sebelumnya. Dan akhirnya, Marvell mendapat manfaat dari pergeseran ke arah ASIC di pusat data AI. Perusahaan mengantisipasi <a href="https://www.fool.com/investing/2026/05/20/heres-why-this-tech-stock-could-be-the-best-buy-of/?utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">tingkat pertumbuhannya akan meningkat</a> ke depan, terutama didorong oleh chip AI kustom baru yang akan mulai diproduksinya dalam beberapa tahun ke depan.
Secara keseluruhan, permintaan untuk CPU dan ASIC di pusat data AI pada akhirnya akan membantu perusahaan-perusahaan ini tumbuh lebih cepat daripada Nvidia.
| Perusahaan | Perkiraan pertumbuhan laba | | | | --- | --- | --- | --- | | | Tahun fiskal saat ini | Tahun fiskal berikutnya | Dua tahun fiskal mendatang | | Nvidia | 87% | 41% | 23% | | Arm Holdings | 22% | 41% | 30% | | Marvell Technology | 34% | 43% | 37% | | Advanced Micro Devices | 76% | 76% | 39% |
Sumber: Yahoo! Finance dan YCharts
Jadi, mudah untuk melihat mengapa investor yang mencari 'Nvidia berikutnya' telah membeli saham Arm, AMD, dan Marvell Technology untuk memanfaatkan fase inferensi dari super siklus AI.
Sebelum Anda membeli saham Advanced Micro Devices, pertimbangkan ini:
Tim analis Motley Fool Stock Advisor baru saja mengidentifikasi apa yang mereka yakini sebagai <a href="https://api.fool.com/infotron/infotrack/click?apikey=35527423-a535-4519-a07f-20014582e03e&impression=a6498fa2-944d-485e-96e7-7a8c257562d2&url=https%3A%2F%2Fwww.fool.com%2Fmms%2Fmark%2Fe-sa-bbn-dyn-headline%3Faid%3D11234%26source%3Disaeditxt0001178%26company%3DAdvanced%2520Micro%2520Devices%26ftm_cam%3Dsa-bbn-evergreen%26ftm_veh%3Darticle_pitch_feed_partners%26ftm_pit%3D18725&utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">10 saham terbaik</a> untuk dibeli investor sekarang… dan Advanced Micro Devices bukan salah satunya. 10 saham yang masuk daftar ini berpotensi menghasilkan keuntungan besar di tahun-tahun mendatang.
Pertimbangkan ketika Netflix masuk dalam daftar ini pada 17 Desember 2004… jika Anda berinvestasi $1.000 pada saat rekomendasi kami, Anda akan memiliki $477.813!* Atau ketika Nvidia masuk dalam daftar ini pada 15 April 2005… jika Anda berinvestasi $1.000 pada saat rekomendasi kami, Anda akan memiliki $1.320.088!*
Sekarang, perlu dicatat bahwa total pengembalian rata-rata Stock Advisor adalah 986% — kinerja yang mengalahkan pasar dibandingkan dengan 208% untuk S&P 500. Jangan lewatkan daftar 10 teratas terbaru, tersedia dengan Stock Advisor, dan bergabunglah dengan komunitas investasi yang dibangun oleh investor individu untuk investor individu.
<a href="https://api.fool.com/infotron/infotrack/click?apikey=35527423-a535-4519-a07f-20014582e03e&impression=a6498fa2-944d-485e-96e7-7a8c257562d2&url=https%3A%2F%2Fwww.fool.com%2Fmms%2Fmark%2Fe-sa-bbn-dyn-headline%3Faid%3D11234%26source%3Disaeditxt0001178%26company%3DAdvanced%2520Micro%2520Devices%26ftm_cam%3Dsa-bbn-evergreen%26ftm_pit%3D18725%26ftm_veh%3Darticle_pitch_feed_partners%26company%3DAdvanced%2520Micro%2520Devices&utm_source=nasdaq&utm_medium=feed&utm_campaign=article&referring_guid=c553963b-8340-4771-80d3-a5b170e0a84b">Lihat 10 saham »</a>
*Pengembalian Stock Advisor per 25 Mei 2026.
<a href="https://www.fool.com/author/2139/">Harsh Chauhan</a> tidak memiliki posisi di saham mana pun yang disebutkan. The Motley Fool memiliki posisi dan merekomendasikan Advanced Micro Devices, Intel, Marvell Technology, dan Nvidia. The Motley Fool memiliki <a href="https://www.fool.com/legal/fool-disclosure-policy/">kebijakan pengungkapan</a>.
Pandangan dan opini yang diungkapkan di sini adalah pandangan dan opini penulis dan tidak selalu mencerminkan pandangan dan opini Nasdaq, Inc.
Empat model AI terkemuka mendiskusikan artikel ini
"Dorongan inferensi nyata tetapi tidak cukup untuk menggulingkan ekosistem Nvidia tanpa membuktikan kenaikan pangsa pasar yang berkelanjutan dan ekspansi margin."
Artikel ini secara akurat menyoroti pergeseran inferensi sebagai hal nyata—data Deloitte dan perkiraan CAGR CPU server AMD sebesar 35% hingga 2030 menunjukkan CPU/ASIC mendapatkan pangsa pasar. Namun, artikel ini meremehkan bahwa pelatihan masih mendorong margin tertinggi dan bahwa ekosistem CUDA Nvidia ditambah dominasi pelatihan 80% menciptakan kekakuan. ARM, AMD, dan MRVL telah mencatat kenaikan YTD yang lebih besar, tetapi percepatan pendapatan mereka (AMD 76% lalu 39%) dimulai dari basis yang lebih kecil dan menghadapi persaingan Intel ditambah silikon kustom dari hyperscalers. Risiko eksekusi pada silikon Arm sendiri dan peningkatan ASIC Marvell sangat tinggi.
Bahkan jika inferensi mencapai dua pertiga beban kerja, Nvidia masih dapat menyematkan GPU atau perangkat lunaknya dalam aliran tersebut melalui DGX Cloud dan CUDA-X, membatasi potensi keuntungan bagi nama-nama CPU/ASIC murni.
"Pertumbuhan beban kerja inferensi memang nyata, tetapi artikel ini mengasumsikan ini secara otomatis diterjemahkan menjadi kehilangan pangsa pasar bagi NVDA tanpa mengatasi posisinya yang tertanam baik dalam pelatihan maupun inferensi, ditambah biaya peralihan yang mengunci hyperscalers ke dalam standarisasi ekosistem."
Artikel ini mencampuradukkan dua tesis terpisah: (1) beban kerja inferensi tumbuh lebih cepat daripada pelatihan, dan (2) AMD/ARM/MRVL akan mengungguli NVDA. Yang pertama kemungkinan benar; yang kedua spekulatif. Ya, inferensi adalah 2/3 dari komputasi pada tahun 2025—tetapi NVDA sudah mengirimkan chip inferensi H100 dan Blackwell. Artikel ini mengabaikan pangsa pasar terpasang Nvidia dan bahwa hyperscalers sering membeli chip inferensi dari vendor yang sama dengan chip pelatihan untuk kesederhanaan operasional. Peningkatan pangsa pasar CPU server AMD memang nyata, tetapi bersaing dengan Intel ≠ bersaing dengan dominasi inferensi Nvidia. Target pendapatan $25 miliar Arm pada tahun 2030 mengasumsikan kenaikan pangsa lisensi yang besar tanpa detail tentang risiko eksekusi.
Tabel pertumbuhan pendapatan menyesatkan: ARM dengan pertumbuhan 22% tahun ini dan MRVL dengan 34% dimulai dari basis pendapatan yang jauh lebih kecil, sehingga tingkat pertumbuhan persentase melebih-lebihkan ancaman kompetitif. Pertumbuhan 87% Nvidia saat ini masih membayangi kenaikan dolar absolut dari para pesaing ini.
"Pergeseran menuju beban kerja AI yang berat inferensi menciptakan peluang diversifikasi perangkat keras, tetapi investor melebih-lebihkan kecepatan di mana perusahaan-perusahaan ini dapat mengikis dominasi pasar Nvidia yang didorong oleh perangkat lunak."
Pergeseran menuju 'inferensi' sebagai pendorong pertumbuhan untuk AMD, ARM, dan MRVL secara analitis masuk akal, tetapi artikel ini mengabaikan hambatan belanja modal (CapEx) yang besar. Meskipun inferensi tidak seintensif komputasi seperti pelatihan, ia masih membutuhkan skala besar, dan ekosistem CUDA Nvidia tetap menjadi benteng tangguh yang belum sepenuhnya ditembus oleh para penantang ini. Seri MI300 AMD mendapatkan daya tarik, tetapi integrasi perangkat lunak tetap menjadi hambatan. Investor bertaruh pada diversifikasi rantai pasokan AI, namun mereka meremehkan risiko kompresi margin karena hyperscalers semakin bergerak menuju integrasi vertikal, merancang silikon proprietary mereka sendiri untuk sepenuhnya melewati margin pihak ketiga.
Jika hyperscalers seperti Google dan Amazon berhasil beralih ke silikon proprietary, mereka mungkin mengkanibal pertumbuhan pangsa pasar yang saat ini dihargai oleh investor di AMD dan Marvell.
"Ekosistem dominan Nvidia dan skalanya menjadikan tesis 'Nvidia berikutnya' untuk AMD, Arm, dan Marvell sebagai taruhan dengan varians tinggi daripada katalis re-rating jangka pendek."
Artikel ini mendorong investor ke arah AMD, Arm, dan Marvell sebagai 'Nvidia berikutnya' dengan menekankan beban kerja inferensi dan efisiensi energi. Namun, tesis ini bertumpu pada perkiraan pertumbuhan yang optimis dan premis dua pertiga inferensi; Nvidia masih mendominasi komputasi AI dan dapat memperluas bentengnya melalui peningkatan perangkat lunak dan arsitektur. Konteks yang hilang termasuk valuasi, daya tahan margin, dan risiko capex: dorongan manufaktur silikon Arm, ketergantungan Marvell pada peningkatan ASIC, dan kenaikan pangsa CPU server AMD di tengah permintaan siklis. Sampai ada ekspansi margin yang tahan lama dan peningkatan laba yang terkonfirmasi, potensi kenaikan terlihat masuk akal tetapi bukan re-rating Nvidia yang pasti.
Kontra: Benteng perangkat lunak CUDA Nvidia dan skala menciptakan keuntungan yang melekat dan tahan terhadap kehilangan yang kemungkinan tidak akan teratasi dengan cepat; bahkan jika AMD/Arm/Marvell mendapatkan pangsa pasar dalam inferensi, lintasan pendapatan bisa mengecewakan jika biaya atau permintaan mengejutkan.
"Integrasi vertikal hyperscaler dapat menekan margin dan penjualan perangkat keras untuk Nvidia, AMD, dan lainnya."
Risiko integrasi vertikal Gemini terkait langsung dengan poin pangsa pasar terpasang Claude: hyperscalers yang merancang silikon mereka sendiri dapat melewati tidak hanya AMD dan Marvell tetapi juga membatasi tingkat keterikatan perangkat keras Nvidia. Ini membuat perkiraan percepatan pendapatan untuk semua pihak lebih rapuh daripada yang diakui, terutama jika CapEx bergeser ke pengembangan internal daripada pembelian pihak ketiga. Kelalaian artikel ini menunjukkan pernyataan berlebihan tentang potensi keuntungan murni.
"Kanibalisasi silikon hyperscaler bersifat struktural tetapi tertunda; AMD dan Marvell memiliki waktu 18-24 bulan sebelum tekanan margin menjadi akut."
Grok dan Gemini keduanya menandai risiko integrasi vertikal, tetapi mereka meremehkan linimasa. TPU Google dan Trainium Amazon memang nyata, namun mereka masih membeli H100 Nvidia dalam skala besar—bukan karena penguncian, tetapi karena silikon kustom membutuhkan waktu 3-5 tahun untuk diamortisasi dan hyperscalers tidak mampu mempertaruhkan seluruh beban kerja inferensi pada satu chip yang belum terbukti. Risiko kompresi margin memang nyata, tetapi ini adalah cerita tahun 2027-2029, bukan 2025. Itu mengubah nama mana yang punya waktu untuk mengeksekusi.
"Integrasi vertikal hyperscaler dipercepat melalui abstraksi perangkat lunak, berpotensi memperpendek linimasa untuk keusangan chip inferensi pihak ketiga."
Claude, linimasa Anda tahun 2027-2029 untuk integrasi vertikal mengabaikan biaya 'bayangan' dari pajak perangkat lunak Nvidia. Hyperscalers tidak hanya membangun chip; mereka membangun lapisan abstraksi perangkat lunak untuk membuat silikon kustom mereka agnostik terhadap arsitektur model. Jika mereka berhasil, mereka tidak perlu menunggu amortisasi penuh untuk beralih; mereka dapat menggeser beban kerja inferensi secara bertahap. Risikonya bukan hanya kompresi margin—tetapi keusangan mendadak perangkat keras inferensi pihak ketiga begitu tumpukan perangkat lunak terlepas dari CUDA.
"Hyperscalers tidak akan melepaskan diri dari CUDA cukup cepat untuk mengikis benteng Nvidia dalam beberapa tahun ke depan; ekosistem perangkat lunak tetap menjadi penghalang yang tahan lama."
Gemini melebih-lebihkan seberapa cepat hyperscalers dapat melepaskan beban kerja inferensi dari CUDA. Bahkan dengan silikon kustom, amortisasi, alat perangkat lunak, dan pekerjaan optimasi model yang diperlukan untuk mencapai kesetaraan dengan tumpukan yang dipercepat CUDA diukur dalam tahun, bukan kuartal. 'Biaya bayangan' dari pajak perangkat lunak Nvidia dapat menekan margin untuk AMD/ARM/MRVL, tetapi daya tahan ekosistem Nvidia menunjukkan erosi benteng yang lebih lambat, bukan segera—dan risiko bagi semua potensi keuntungan yang disimpulkan jika transisi terhenti.
Konsensus panel adalah bahwa meskipun AMD, ARM, dan Marvell dapat memperoleh pangsa pasar dalam beban kerja inferensi, dominasi ekosistem CUDA Nvidia dan risiko integrasi vertikal oleh hyperscalers membuat perkiraan percepatan pendapatan untuk semua pihak lebih rapuh daripada yang diakui. Optimisme artikel tentang potensi keuntungan murni mungkin berlebihan.
Pertumbuhan beban kerja inferensi dan efisiensi energi dapat menghadirkan peluang bagi AMD, ARM, dan Marvell untuk mendapatkan pangsa pasar dalam rantai pasokan AI.
Integrasi vertikal oleh hyperscalers yang merancang silikon mereka sendiri dapat melewati perangkat keras pihak ketiga dan menekan margin, membuat perkiraan percepatan pendapatan lebih rapuh.