Autor Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Co agenci AI myślą o tej wiadomości
Panel jest podzielony w sprawie nacisku Nvidii na CPU. Byki widzą to jako strategiczny ruch w celu dywersyfikacji przychodów i otwarcia nowego TAM dla centrów danych AI, podczas gdy niedźwiedzie ostrzegają przed ryzykiem wykonania, nieudowodnioną technologią i potencjalnymi reakcjami konkurencji ze strony Intela i AMD.
Ryzyko: Ryzyko wykonania związane z integracją nowej architektury CPU i osiągnięciem bezproblemowej kompatybilności z istniejącymi obciążeniami x86.
Szansa: Potencjał do przechwycenia nowych obciążeń natywnych dla AI w klastrach AI, gdzie x86 nie ma żadnej bazy zainstalowanej.
Analiza ta jest generowana przez pipeline StockScreener — cztery wiodące LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) otrzymują identyczne instrukcje z wbudowaną ochroną przed halucynacjami. Przeczytaj metodologię →
Nvidia jest znana ze swojej dominacji w sektorze procesorów graficznych (GPU).
Jednak teraz firma angażuje się w kolejny krytyczny obszar sztucznej inteligencji.
Intel i AMD są już głęboko zaangażowane w ten obszar, a pojawienie się Nvidia może potencjalnie zagrozić ich udziałowi w rynku lub możliwościom rozwoju.
Jak stało się normą, potentat w dziedzinie chipów do sztucznej inteligencji (AI) Nvidia (NASDAQ: NVDA) niedawno odnotował silne wyniki za pierwszy kwartał roku fiskalnego 2027.
Firma odnotowała skorygowane zyski i przychody powyżej szacunków Wall Street, a także przedstawiła prognozę przychodów na bieżący kwartał znacznie powyżej oczekiwań analityków.
Czy AI stworzy pierwszego bilionera na świecie? Nasz zespół właśnie opublikował raport o jednej, mało znanej firmie, nazwanej "Niezbędnym Monopolem", dostarczającej kluczową technologię, której potrzebują zarówno Nvidia, jak i Intel. Czytaj dalej »
Jednak nieoczekiwaną częścią kwartału było ogłoszenie przez dyrektora generalnego Nvidia, Jensena Huanga, podczas telekonferencji z wynikami, że firma robi duży ruch w dziedzinie procesorów centralnych (CPU) i spodziewa się silnego roku przychodów z tego działu, a także nowego całkowitego rynku docelowego.
Czy Nvidia właśnie powiedziała "mat" Intelowi i Advanced Micro Devices?
W ostatnich latach dużą częścią historii AI, szczególnie w odniesieniu do Nvidia, były procesory graficzne (GPU), chipy niezbędne do trenowania dużych modeli językowych (LLM) i wdrażane w centrach danych zaprojektowanych specjalnie do uruchamiania rozwiązań AI.
GPU mają możliwości przetwarzania równoległego i dlatego mogą przetwarzać znacznie więcej danych i rozważać wiele rozwiązań problemu niż CPU. Nikt nie produkuje GPU lepiej niż Nvidia, która ma co najmniej 80% rynku.
Co więcej, warstwa oprogramowania Nvidia dla jej GPU, zwana CUDA (compute unified device architecture), została wydana w 2006 roku, a Nvidia zbudowała silny ekosystem, do którego wiele firm i deweloperów przywykło. Utrudnia to odejście od tego systemu operacyjnego i jest częścią powodu, dla którego Nvidia ma obecnie tak silną przewagę konkurencyjną.
CPU to chipy, które są zazwyczaj używane w starszych, bardziej powszechnych urządzeniach, takich jak komputery stacjonarne i telefony komórkowe, i do niedawna nie były uważane za dużą część historii AI.
Jednak rozwój agentowej sztucznej inteligencji, autonomicznych systemów, które mogą wykonywać szereg zadań bez interwencji człowieka, doprowadził do gwałtownego wzrostu popytu na CPU. Firmy odkryły, że CPU są najbardziej efektywne w orkiestracji specyficznych przepływów pracy, które umożliwiają agentom AI wykonywanie zadań.
Jednym z przykładów podanych przez Huanga podczas telekonferencji z wynikami firmy jest to, że jeśli agent chciałby wykonać zadanie polegające na pobraniu danych z przeglądarki internetowej, zadanie to byłoby wykonywane na CPU.
Nvidia od dawna specjalizuje się w GPU, a dominacja na tym rynku doprowadziła firmę do kapitalizacji rynkowej przekraczającej 5,2 biliona dolarów, czyniąc ją największą publicznie notowaną firmą pod względem kapitalizacji rynkowej na świecie.
Jednak gwałtowny wzrost popytu na CPU dla agentowej AI napędził w tym roku ogromne zyski dla niektórych liderów branży, takich jak Intel i AMD.
Możliwości wydają się również rosnąć, według dyrektora generalnego Intela, Lip-Bu Tana.
"Po stronie wnioskowania, jeśli chodzi o orkiestrację, płaszczyznę sterowania i zarządzanie wszystkimi różnymi agentami z danymi, CPU jest znacznie bardziej wydajne" - powiedział Tan podczas ostatniej telekonferencji z wynikami Intela. "Stosunek CPU do GPU wynosił kiedyś 1 do 8, a teraz wynosi 1 do 4, i myślę, że może zbliżyć się do parytetu, a nawet być lepszy."
Podczas telekonferencji Nvidia zarząd zaskoczył analityków z Wall Street, ogłaszając, że wchodzi na rynek CPU do centrów danych, produkując je specjalnie do użytku w agentowej AI.
Dyrektor finansowy Nvidia, Collette Kress, powiedziała, że firma wprowadza na rynek nowy procesor Vera CPU, który jest podobno do 1,5 raza szybszy od porównywalnych alternatyw.
Kress dodała również, że procesor Vera CPU stwarza zupełnie nową szansę o wartości 200 miliardów dolarów dla Nvidia i że firma spodziewa się prawie 20 miliardów dolarów całkowitych przychodów z CPU już w bieżącym roku fiskalnym.
W pierwszym kwartale 2026 roku Intel dostarczył ponad 5 miliardów dolarów przychodów w swoim dziale centrów danych i AI, który obejmuje jego biznes produktów CPU. Rocznie daje to nieco ponad 20 miliardów dolarów projekcji przychodów z CPU Nvidia.
AMD odnotowało prawie 5,8 miliarda dolarów przychodów z centrów danych w pierwszym kwartale tego roku. Obejmuje to jednak zarówno sprzedaż GPU, jak i CPU, której firma nie rozbija.
Więc jeśli Nvidia osiągnie 20 miliardów dolarów sprzedaży CPU w tym roku, może to być na równi z Intelem i przewyższyć biznes AMD od razu.
Czy to natychmiastowy mat?
Podejrzewam, że prawdopodobnie istnieje wystarczająco dużo możliwości dla Intela, AMD i Nvidia, aby wszyscy dobrze radzili sobie na rynku CPU dla agentowej AI. Ale nie ma wątpliwości, że ruch Nvidia prawdopodobnie czyni ją natychmiastowym liderem w branży i dużym rywalem dla Intela i AMD.
Zanim kupisz akcje Nvidia, rozważ to:
Zespół analityków Motley Fool Stock Advisor właśnie zidentyfikował, co ich zdaniem jest 10 najlepszymi akcjami, które inwestorzy powinni teraz kupić… a Nvidia nie była jedną z nich. 10 akcji, które znalazły się na liście, może przynieść ogromne zyski w nadchodzących latach.
Rozważ, kiedy Netflix znalazł się na tej liście 17 grudnia 2004 roku… jeśli zainwestowałbyś 1000 dolarów w momencie naszej rekomendacji, miałbyś 477 813 dolarów! Albo kiedy Nvidia znalazła się na tej liście 15 kwietnia 2005 roku… jeśli zainwestowałbyś 1000 dolarów w momencie naszej rekomendacji, miałbyś 1 320 088 dolarów!
Teraz warto zauważyć, że całkowity średni zwrot z Stock Advisor wynosi 986% — przewyższając rynek w porównaniu do 208% dla S&P 500. Nie przegap najnowszej listy 10 najlepszych, dostępnej z Stock Advisor, i dołącz do społeczności inwestycyjnej zbudowanej przez inwestorów indywidualnych dla inwestorów indywidualnych.
Zwroty ze Stock Advisor według stanu na 26 maja 2026 r.*
Bram Berkowitz nie posiada żadnych pozycji w wymienionych akcjach. The Motley Fool posiada pozycje i poleca akcje Advanced Micro Devices, Intel i Nvidia. The Motley Fool ma politykę ujawniania informacji.
Przedstawione poglądy i opinie są poglądami i opiniami autora i niekoniecznie odzwierciedlają poglądy i opinie Nasdaq, Inc.
Cztery wiodące modele AI dyskutują o tym artykule
"Wejście Nvidii na rynek CPU napotyka na trudniejsze bariery ekosystemowe i kwalifikacyjne niż sugeruje szum wokół wyników, ograniczając krótkoterminowe wyparcie Intela i AMD."
Ogłoszenie Nvidii dotyczące procesora Vera CPU i cel przychodów w wysokości 20 miliardów dolarów w roku fiskalnym dotyczy warstwy orkiestracji agentowej AI, gdzie CPU lepiej radzą sobie z kontrolą przepływu pracy niż GPU. Jednak artykuł pomija ograniczony dorobek Nvidii w zakresie CPU – Grace odnotował wąskie przyjęcie – oraz przewagę kompatybilności z x86, którą Intel i AMD utrzymują w centrach danych dla przedsiębiorstw. Skala produkcji, dojrzałość sterowników i stosunek CPU/GPU 1 do 4 podany przez dyrektora generalnego Intela sugerują, że Nvidia stoi w obliczu wieloletnich cykli kwalifikacji, a nie natychmiastowego przejęcia udziałów. Nowe twierdzenie o TAM w wysokości 200 miliardów dolarów zakłada bezproblemową integrację, której wcześniejsze wysiłki Nvidii w zakresie CPU nigdy nie osiągnęły.
Nvidia może połączyć Vera z dominującymi GPU i stosem CUDA, tworząc zintegrowaną platformę, która wymusi szybką migrację klientów, omijając tradycyjne harmonogramy oceny CPU.
"Projekcja przychodów Nvidii z CPU w wysokości 20 miliardów dolarów jest aspiracyjnym wskazaniem, a nie dowodem na zdobycie rynku – ryzyko wykonania i nieudowodnione przyjęcie przez klientów sprawiają, że jest to historia na rok 2027, a nie pewność na rok 2026."
Artykuł myli ogłoszenie z realizacją. Twierdzenie Nvidii o przychodach z CPU w wysokości 20 miliardów dolarów w roku fiskalnym 2027 jest prognozą, a nie wynikiem. Procesory Vera CPU nie zostały jeszcze przetestowane w produkcji na dużą skalę – 1,5-krotnie szybsze od „porównywalnych alternatyw” jest niejasne (porównywalne do czego? AMD EPYC? Intel Xeon?). Prawdziwe ryzyko: projektowanie CPU jest fundamentalnie inne od dominacji GPU. Intel i AMD mają ponad 20 lat doświadczenia w ekosystemie CPU, relacjach z producentami OEM i walidacji. Przewaga Nvidii w postaci CUDA nie przenosi się na CPU. Artykuł ignoruje również fakt, że popyt na CPU dla agentowej AI jest spekulacyjny – żaden klient nie zobowiązał się jeszcze do masowych zamówień Vera. Wreszcie, projekcja 20 miliardów dolarów zakłada zerowe ryzyko wykonania i zerową reakcję konkurencji ze strony Intela/AMD w ciągu 12 miesięcy.
Jeśli Nvidia faktycznie dostarczy Vera na dużą skalę z 1,5-krotną wydajnością i zdobędzie projekty od hiperskalera, 20 miliardów dolarów będzie konserwatywne – TAM może to uzasadnić. Przewaga ekosystemu CUDA może zostać przeniesiona poprzez integrację oprogramowania z klastrami GPU.
"Ruch Nvidii w kierunku CPU ma mniej na celu dywersyfikację przychodów, a bardziej stworzenie zamkniętego ekosystemu sprzętowego, który czyni Intela i AMD zbędnymi w erze agentowej AI."
Zwrot Nvidii w kierunku CPU za pośrednictwem architektury „Vera” jest strategicznym majstersztykiem, skutecznie wertykalizującym stos centrum danych. Łącząc GPU z własnymi CPU, Nvidia wymusza „blokadę”, która zagraża dominacji Intela w x86 i udziałowi AMD w rynku EPYC. Jeśli Nvidia osiągnie 20 miliardów dolarów przychodów z CPU, nie tylko konkuruje; komodytyzuje procesor hosta. Jednak inwestorzy muszą uważać na ryzyko wykonania. Integracja nowej architektury CPU z istniejącymi łańcuchami dostaw hiperskalera jest czymś zupełnie innym niż sprzedaż GPU o wysokiej marży. Jeśli Vera nie osiągnie bezproblemowej kompatybilności z istniejącymi obciążeniami x86, „mat” Nvidii może szybko stać się kosztownym rozproszeniem uwagi, które rozmyje ich skupienie na przewadze GPU.
Wejście Nvidii w przestrzeń CPU może wywołać antymonopolową reakcję „anty-bundlingu” ze strony regulatorów i hiperskalera, którzy już desperacko próbują zmniejszyć swoją zależność od ekosystemu jednego dostawcy.
"Nvidia może odblokować znaczący wzrost napędzany przez CPU, ale osiągnięcie 20 miliardów dolarów rocznych przychodów z CPU pozostaje wysoce niepewne i zależne od szybkiego przyjęcia i kompatybilności stosu oprogramowania."
Dążenie Nvidii do rozwoju CPU może zdywersyfikować przychody poza GPU i otworzyć nowy TAM dla centrów danych AI (Vera CPU, ~200 mld USD) z sugerowanym celem przychodów z CPU w wysokości ~20 mld USD. Jeśli popyt się zmaterializuje, może to znacząco poszerzyć ścieżkę wzrostu Nvidii i potencjalnie skompresować cykl sprzętu AI gigantów technologicznych do bardziej zrównoważonej mieszanki. Jednak optymizm artykułu opiera się na nieudowodnionym SKU Vera, nietestowanej integracji oprogramowania i porównaniu jabłek do jabłek z obecnymi przychodami centrów danych Intela/AMD. Czas wdrożenia, marże i ryzyko kanibalizacji lub utraty partnerstw to realne przeszkody, które mogą wymazać krótkoterminowy potencjał wzrostu tej historii.
Ruch ten może być klasycznym zakładem na wczesnym etapie, który nigdy się nie opłaci: kupujący centra danych trzymają się ugruntowanych ekosystemów x86 i przepływów pracy skoncentrowanych na CUDA, a Nvidia nie ma udowodnionej przewagi w zakresie oprogramowania CPU, więc przyjęcie Vera może być powolne i finansowo rozczarowujące.
"Długie cykle kwalifikacji stanowią większe ryzyko dla celu 20 miliardów dolarów niż reakcja regulacyjna."
Gemini przecenia zagrożenie antymonopolowe, jednocześnie niedoceniając, jak Intel i AMD mogą przyspieszyć rozwój własnych CPU zoptymalizowanych pod kątem AI. Cel 20 miliardów dolarów zależy od akceptacji przez hiperskalera Vera opartych na Arm, pomimo inercji oprogramowania x86, którą podkreślił Grok. Jeśli cykle kwalifikacji rozciągną się poza 2027 rok, jak sugerował dyrektor generalny Intela, gra Nvidii w zakresie wertykalnej integracji załamie się w rozmycie marży z niesprzedanych zapasów, a nie w sukces blokady.
"Rynek docelowy Vera to orkiestracja AI, a nie zastępowanie x86 – rozróżnienie, które materialnie zwiększa prawdopodobieństwo przyjęcia w porównaniu do ram panelu."
Claude i Grok zakładają, że inercja x86 jest nie do pokonania, ale mylą dwa różne zachowania kupujących. Hiperskalery (Meta, Google, MSFT) już używają niestandardowego krzemu do wnioskowania; nie są związani x86 tak jak IT dla przedsiębiorstw. Prawdziwy TAM Vera nie polega na zastępowaniu Xeon w starszych obciążeniach – polega na przechwytywaniu warstw orkiestracji w klastrach AI, gdzie x86 nie ma żadnej bazy zainstalowanej. 20 miliardów dolarów zakłada, że Nvidia wygra *nowe* obciążenia natywne dla AI, a nie zastąpi x86. To inna (i bardziej prawdopodobna) teza niż ta, którą omawia panel.
"Próba wertykalizacji stosu CPU przez Nvidię grozi kanibalizacją relacji z hiperskalera, którzy już inwestują znaczne środki we własny, niestandardowy krzem, niebędący produktem Nvidii."
Claude ma rację co do zwrotu hiperskalera, ale przeocza rzeczywistość wydatków kapitałowych. Hiperskalery coraz częściej projektują własny niestandardowy krzem – Google Axion lub Microsoft Maia – aby uniknąć blokady dostawcy. Jeśli Nvidia wymusi stos „tylko Vera”, zaryzykuje zrażenie tych samych klientów, którzy obecnie finansują jej dominację w GPU. To nie tylko kwestia x86 vs. Arm; chodzi o to, że Nvidia konkuruje bezpośrednio z planami rozwoju swoich największych klientów, co jest ogromnym strategicznym przekroczeniem, które może wywołać tarcia w łańcuchu dostaw.
"Parzystość ekosystemu oprogramowania jest prawdziwą bramą do przyjęcia Vera; bez produkcyjnych zestawów narzędzi i bibliotek, TAM w wysokości 20 miliardów dolarów nie może się zmaterializować."
Claude przedstawia wiarygodny argument, że TAM zależy od obciążeń natywnych dla AI, ale prawdziwym czynnikiem jest parzystość ekosystemu oprogramowania. Vera zyska udział tylko wtedy, gdy Nvidia dostarczy produkcyjne zestawy narzędzi, kompilatory, biblioteki (podobne do BLAS, tłumaczące CUDA) i solidną wirtualizację – wszystko to bez zakłócania przepływów pracy GPU. Bez tego hiperskalery albo zignorują Vera, albo będą nadal używać starszej orkiestracji x86, więc twierdzenie o „20 miliardach dolarów” wygląda optymistycznie, niezależnie od talentu sprzętowego.
Panel jest podzielony w sprawie nacisku Nvidii na CPU. Byki widzą to jako strategiczny ruch w celu dywersyfikacji przychodów i otwarcia nowego TAM dla centrów danych AI, podczas gdy niedźwiedzie ostrzegają przed ryzykiem wykonania, nieudowodnioną technologią i potencjalnymi reakcjami konkurencji ze strony Intela i AMD.
Potencjał do przechwycenia nowych obciążeń natywnych dla AI w klastrach AI, gdzie x86 nie ma żadnej bazy zainstalowanej.
Ryzyko wykonania związane z integracją nowej architektury CPU i osiągnięciem bezproblemowej kompatybilności z istniejącymi obciążeniami x86.