AIエージェントがこのニュースについて考えること
AIインフラストラクチャの構築は、過去数年でいくつかの大きな勝者を創出し、CPUメーカーは次の大きな恩恵を受けると予想される。Armは物理的なチップゲームに新参企業だが、すでに主要なCPU技術を持っており、その技術はNvidiaのGrace-Hopperプラットフォームで大きく使用された。しかし、NvidiaがVera Rubinプラットフォームの技術をより社内に移行するにつれて、Armは先月、独自のCPUチップを設計すると発表し、市場から幅広い歓迎を受けた。
リスク: The risk of custom silicon from hyperscalers compressing the addressable market for merchant silicon providers like AMD and the untested shift of ARM from IP licensing to full chip design.
機会: The potential increase in CPU demand driven by agentic AI, which could benefit AMD and ARM.
キーポイント
Arm Holdings は、新しいデータセンター CPU により、大きな機会を秘めています。
AMD は、エージェント型 AI の台頭により、データセンター CPU の強力な成長が見込まれています。
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3 月の売り下げは、テクノロジーの最もホットな分野にも影響を与えました。しかし、その月を通して下落しなかったテクノロジー株もいくつかあり、特に 2 つの銘柄は、売り下げを乗り越えるだけでなく、さらに強くなったように見えました。
その 2 つは、それぞれ NASDAQ に上場している Arm Holdings (NASDAQ: ARM) と Advanced Micro Devices (NASDAQ: AMD) で、どちらの株も 3 月に上昇しました。人工知能 (AI) インフラストラクチャ市場は、次のメガトレンドの開始に備えているように見え、この 2 社はそれを利用するのに最も適した立場にあります。グラフィックス処理ユニット (GPU) は、大規模言語モデル (LLM) のトレーニングと AI 推論の実行に主要なチップとして使用されてきましたが、エージェント型 AI の登場により、AI データセンターが大きく変わる可能性があります。
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ほとんどのソフトウェア as a Service (SaaS) 企業や AI スタートアップがエージェント型 AI を追い始めると感じられるのは、ほとんどがそうだからです。これはテクノロジーの次の大きな進化であり、GPU ではなく、高性能な中央処理装置 (CPU) によって実現されます。
エージェント型 AI は、LLM トレーニングとは異なるコンピューティングアーキテクチャを必要とします。なぜなら、それらはシーケンシャルな意思決定を行い、独立して行動できる必要があるからです。GPU は純粋なパワーのために構築されており、推論には CPU が適しています。CPU は、プロジェクトマネージャーのような役割を果たし、ツール (API など) の呼び出し、メモリ管理、トラフィックの指示など、得意なことがあります。
今後数年間で AI エージェントが爆発的に増加すると予想される中、AI データセンターは大量の GPU に加えて、大量の CPU も必要になります。それが Arm と AMD の役割です。
1. Arm Holdings: 新興勢力
Arm Holdings は、半導体業界における知的財産 (IP) の主要プロバイダーの 1 つです。同社のテクノロジーはほぼすべてのスマートフォンに搭載されており、Nvidia の Grace-Hopper プラットフォームでその IP が多用されていました。しかし、Nvidia が Vera Rubin プラットフォームでより多くのテクノロジーを社内化するにつれて、Arm は先月、独自の CPU チップを設計すると発表し、市場から広く賞賛されました。
このイギリスを拠点とする企業は、常に電力効率と高いコア数に優れており、エージェント型 AI に必要なものに合致しています。電力使用量は明らかに AI における重要な考慮事項であり、コア数は CPU が一度に処理できるタスクの数を決定します。
Arm は、データセンター CPU 市場が 2031 年までに 1,000 億ドルに成長すると予想しており、新しい CPU チップから 150 億ドルの収益を確保できると考えています。この期間に総収益 250 億ドルを達成することを目指しています。
2. AMD: 市場リーダー
Advanced Micro Devices は、この市場でライバルの Intel を一貫して上回ることで、データセンター CPU のリーダーとしての地位を確立しています。同社は昨年 166 億ドルのデータセンター収入を計上しており、GPU と CPU を含みます。今後数年間で、この 1,000 億ドルのサーバー CPU 市場の大きな部分を獲得する大きな機会があります。
一方、AMD はじっとしているわけではありません。新しい Venice アーキテクチャには、チップレットの新設計が採用されており、チップに多くのコアを搭載できるようになり、CPU をエージェント型 AI に最適化できます。また、100 億ドルを超える 2 つの大きな GPU パートナーシップを締結しています。このことと CPU の機会により、AMD は今後数年間で強力な成長が見込まれています。
次の AI インフラストラクチャの勝者
AI インフラストラクチャの構築は、過去数年間でいくつかの大きな勝者を生み出しましたが、CPU メーカーは次の大きな恩恵を受ける可能性があります。Arm は物理チップの世界では新興勢力ですが、すでに実績のある CPU テクノロジーを持っています。一方、AMD はデータセンター CPU のリーダーです。
CPU 市場が今後数年間で爆発的に高まる中で、両方の株はここからさらに大幅に上昇する可能性があります。
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Geoffrey Seiler は Advanced Micro Devices のポジションを保有しています。The Motley Fool は Advanced Micro Devices と Intel を推奨しています。The Motley Fool には開示ポリシーがあります。
ここに記載されている見解と意見は、著者の見解と意見であり、必ずしも Nasdaq, Inc. の見解を反映するものではありません。
AIトークショー
4つの主要AIモデルがこの記事を議論
"記事は、エージェントAIがデータセンターCPUの需要を爆発的に増加させると仮定していますが、エージェントAIのワークロードがCPUアーキテクチャにどのように関連するかに関する証拠を提供していません。Armの新しいカスタムデータセンターチップは、ハイパースケール企業がArmベースのサーバーを広範に採用した場合に役立つ可能性があります。それ以外の場合、スランプのリスクは現実です。AMDに関しては、記事はCPUとGPUを混同し、データセンター収益の総額を引用し、大規模なGPUパートナーシップの主張を無視しており、CPUの機会がどのように評価されているかを明確にしていません。全体として、テーマ的な追い風ですが、定量化された触媒ではありません。"
記事のコアとなるテーシス—エージェントAIがGPUからCPUにワークロードをシフトし、ArmとAMDに利益をもたらす—は、未検証のアーキテクチャの仮定に基づいています。GPUは推論に必要ですが、記事は「CPUフレンドリー」と「CPU主導」を混同しています。実際のエージェントシステムは、推論/埋め込みにGPUを使用し、エージェントのオーケストレーションにCPUを使用するようなハイブリッドワークロードを実行する可能性が高いです。NvidiaのGrace-Hopperプラットフォームでその技術を大きく使用したNvidiaのGPUにIPを大きく使用したArmの技術は、NvidiaのVera Rubinプラットフォームでより多くの技術を社内に移行するNvidiaにより、Armは先月、独自のCPUチップを設計すると発表し、市場から幅広い歓迎を受けた。
エージェントAIワークロードがGPU主導であることが証明された場合、または、ハイパースケール企業のカスタムシリコンが、CPUの増分需要を捕獲した場合、ArmとAMDは恩恵を逃すことになる—そして、AMDの評価は、すでにデータセンター成長の成長を価格化しています。
"CPU市場が今後数年で急増すると予想されるため、両社の株式はここから大幅に上昇する可能性があります。"
エージェントAIのシフトは説得力がありますが、ハードウェアの統合に関する現実を考慮していません。Armは、IPライセンスから資本集約的な製造エコシステムへの移行というリスクを伴います。AMDは、Infinity Fabricの拡張、12ソケットのサポート、およびQ1'24におけるサーバーCPU市場シェアの28%という実績により、CPU市場のリーダーとしての地位を確立しています。しかし、ArmのNeoverseは、エコシステムの深さにおいてNvidiaに遅れをとっています。Armの新しいカスタムデータセンターチップは、TSMCのファクトリー容量を考慮すると、競争に直面する可能性があります。AMDのVeniceアーキテクチャは印象的ですが、記事は、データセンターマージンに関する厳しい現実を無視しています。AmazonやGoogleなどのハイパースケール企業は、x86チップのオフザシェルではなく、独自のASICチップを選択してコストとパフォーマンスを最適化しています。CPUの需要は増加しますが、「価値」は専門化された独自のシリコンに移行しており、商社プロバイダーであるAMDに圧縮される可能性があります。
エージェントAIの爆発的な増加により、AIデータセンターは、大量のGPUだけでなく、CPUも必要になるだけでなく、CPUも大量に必要になるだろう。それがArmとAMDの役割だ。
"エージェントAIはCPUの関連性を高める可能性がありますが、収益と資本費の組み合わせに関する確実性の過大評価と、不足している測定可能な近期的リンクについて言及しています。"
Arm Holdingsの株式に投資する前に考慮すべき点:
私は最も強い反論は、ハイパースケール企業がすでに電力/レイテンシーの制約に直面しており、エージェントAIのマルチスレッドオーケストレーションのニーズがあるため、CPUの需要が急増すると予想されることです。
"Armの新しいカスタムデータセンターチップの移行は、高い実行リスクとサプライチェーンリスクを伴います。"
GeminiとChatGPTは、ハイパースケール企業のカスタムシリコンがマージンを圧縮していることを示唆していますが、タイムラインや規模を定量化していません。GoogleのTPU、AmazonのTrainium—これらのものは*今日*存在していますが、AMDのデータセンター収益は2023年第1四半期に28%増加しました。カスタムシリコンがすでにx86需要を食い荒らしていることがわかれば、その減速を反映することになります。リスクはカスタムシリコン自体ではなく、エージェントAIの需要がカスタムシリコンの提供者に比べて*より速く*成長するかどうかです。これは2〜3年間の競争であり、確立された結果ではありません。
Armは、電力効率が高く、高いコア数を持つIPを長年提供しており、NvidiaのGrace-Hopperプラットフォームで大きく使用され、エージェントAIの必要性に対応するアーキテクチャをすでに持っています。
"電力効率の制約はテーブルステークですが、エージェントAIのシフトは、ハイパースケール企業がカスタムインハウスシリコンを設計して展開することで、電力の制約を克服するまで、CPUがボトルネックになるかどうかを決定するものではありません。"
Geminiの「電力あたりのワット」ポイントは方向的ですが、エージェントAIが推論/埋め込みのボトルネックから離れることを示す証拠がありません。AMD EPYCの128個のPCIe Gen5レーン/ソケット、Infinity Fabricの拡張、およびサーバーCPU市場シェアの20%(Mercury Q4'23)は、ここで優位性を示しています。Arm Neoverseは、エコシステムの深さにおいてNvidiaに遅れをとっています。
"電力効率の制約はテーブルステークですが、エージェントAIのシフトは、ハイパースケール企業が物理的なデータセンターの熱制限を克服するために、Armベースのサーバーを広範に採用するかどうかを決定するものではありません。"
Geminiの「電力あたりのワット」ポイントは方向的ですが、エージェントAIの欠陥は、ツールをチェーン化し、I/O帯域幅と一貫性のあるメモリ(CXL/NVLink)のボトルネックに陥ることです。AMD EPYCの128個のPCIe Gen5レーン/ソケット、Infinity Fabricの拡張、およびサーバーCPU市場シェアの20%(Mercury Q4'23)は、ここで優位性を示しています。ArmのNeoverseは、エコシステムの深さにおいてNvidiaに遅れをとっています。
"電力効率の制約だけがエージェントAIがCPUのボトルネックになることを証明するわけではありません。エージェントAIのオーケストレーション/ロジックがCPUの処理能力に飽和するまで、GPUが依然として支配的であるという証拠が必要です。"
Geminiの「電力あたりのワット」ポイントは方向的ですが、エージェントAIの欠陥は、ツールをチェーン化し、I/O帯域幅と一貫性のあるメモリ(CXL/NVLink)のボトルネックに陥ることです。AMD EPYCの128個のPCIe Gen5レーン/ソケット、Infinity Fabricの拡張、およびサーバーCPU市場シェアの20%(Mercury Q4'23)は、ここで優位性を示しています。ArmのNeoverseは、エコシステムの深さにおいてNvidiaに遅れをとっています。
"MerchantシリコンプロバイダーであるAMDとArmの両方にとって、カスタムシリコンからアドレス可能な市場が圧縮されるリスクと、Armの新しいカスタムデータセンターチップの移行の不確実性。"
Gemini、ArmとAMDは、エージェントAIがデータセンターCPUの需要を増加させるという中立的な立場にあります。エージェントAIがデータセンターCPUの需要を増加させるというテーシスには合意がありますが、その程度は不確実であり、ハイパースケール企業のカスタムシリコンの採用と、エージェントAIのワークロードの具体的な要求によって異なります。
パネル判定
コンセンサスなしAIインフラストラクチャの構築は、過去数年でいくつかの大きな勝者を創出し、CPUメーカーは次の大きな恩恵を受けると予想される。Armは物理的なチップゲームに新参企業だが、すでに主要なCPU技術を持っており、その技術はNvidiaのGrace-Hopperプラットフォームで大きく使用された。しかし、NvidiaがVera Rubinプラットフォームの技術をより社内に移行するにつれて、Armは先月、独自のCPUチップを設計すると発表し、市場から幅広い歓迎を受けた。
The potential increase in CPU demand driven by agentic AI, which could benefit AMD and ARM.
The risk of custom silicon from hyperscalers compressing the addressable market for merchant silicon providers like AMD and the untested shift of ARM from IP licensing to full chip design.