Autor Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Co agenci AI myślą o tej wiadomości
Panel generalnie zgodził się, że wzrost AMD w zakresie procesorów CPU w centrach danych jest obiecujący, ale napotyka znaczące wyzwania, w tym blokadę oprogramowania, konkurencję ze strony niestandardowych układów scalonych i ryzyko wykonania. Przesunięcie stosunku GPU do CPU jest realne, ale może nie przełożyć się na oczekiwaną wielkość rynku ani nieproporcjonalne przechwycenie wartości przez AMD.
Ryzyko: Efekt blokady oprogramowania ROCm i ryzyko wyparcia przez niestandardowe układy scalone (TPU, Trainium) były najczęściej wymienianymi ryzykami.
Szansa: Możliwość tkwi w potencjale AMD do przechwycenia znaczącego wzrostu w centrach danych, napędzanego jego autentycznym przywództwem w zakresie procesorów CPU i autentycznym przesunięciem stosunku GPU do CPU.
Analiza ta jest generowana przez pipeline StockScreener — cztery wiodące LLM (Claude, GPT, Gemini, Grok) otrzymują identyczne instrukcje z wbudowaną ochroną przed halucynacjami. Przeczytaj metodologię →
Chociaż oprogramowanie jako usługa (SaaS) to sposób na grę w agentyczny AI, AMD może być największym zwycięzcą dzięki swoim procesorom.
Agentyczny AI wymaga ogromnej ilości procesorów, a AMD jest liderem na rynku procesorów centrów danych.
Następna duża fala sztucznej inteligencji (AI) nadchodzi z agentycznym AI. To jest moment, gdy AI przechodzi od prostego generowania odpowiedzi -- czy to tekst, zdjęcie lub film -- do niezależnego wykonywania przypisanych zadań na podstawie instrukcji, a nadzieję, że z odpowiednimi ochronami.
Z agentycznym AI wiąże się obietnica agentycznego handlu, gdzie agenci AI mogą wkładać przedmioty do koszyka na podstawie Twoich żądań, pozwalając Ci po prostu kliknąć przycisk, aby wykonać zakup. Oferuje również możliwość wirtualnej siły roboczej, która pracuje obok pracowników ludzkich.
Czy AI stworzy pierwszego miliardera na świecie? Nasz zespół właśnie opublikował raport na temat jednej mniej znanego firmy, zwanej "Niezastąpioną Monopolią" dostarczającej kluczowej technologii, której potrzebują zarówno Nvidia i Intel. Kontynuuj »
Nie dziwi, że wiele firm dąży do wykorzystania agentów AI, a oczywiście istnieje wiele firm oprogramowania jako usługi (SaaS), które idą tą drogą. Jednak może najlepszym sposobem na inwestycję w agentyczny AI jest strona sprzętowa. A gdy chodzi o sprzęt agentycznego AI, jedną z najlepiej pozycjonowanych firm jest Advanced Micro Devices (NASDAQ: AMD).
Choć najlepiej znany jako odległy drugi gracz na rynku jednostek przetwarzania graficznego (GPU) po Nvidia, AMD faktycznie jest liderem na rynku procesorów centralnych w centrach danych. To świetna pozycja, ponieważ z powodu wzrostu agentów AI będzie ogromne zapotrzebowanie na wysokoprzepustowe procesory.
GPUs są świetne w zapewnianiu siły do trenowania modeli AI i pomocy w uruchamianiu inferencji. To, czego nie są dobre, to praca z innymi narzędziami i rozumowanie sekwencyjne. To właśnie tam wchodzą w grę procesory centralne, działając bardziej jak mózg operacji. Z agentycznym AI serwery centrów danych będą potrzebować znacznie więcej procesorów centralnych, aby skoordynować rosnące użycie agentów AI.
Oba AMD i rywal Intel omówiły zmianę stosunku GPU do CPU w centrach danych od 8:1 do 1:1 z agentycznym AI. To prowadzi do ogromnego wzrostu popytu, z popytem na procesory centralne teraz zaczynając przewyższać podaż. W tym samym czasie agentyczny AI najlepiej służy się wysokojądrowymi procesorami centralnymi, ponieważ jądra działają jak indywidualne miejsca pracy, gdzie zadania mogą być wykonane. Zwykle im więcej jąder ma procesor centralny, tym wyższa jego cena, więc oprócz sprzedaży więcej jednostek, ceny powinny również wzrosnąć. AMD powiedziało, że widzi rynek procesorów centralnych w serwerach osiągający 120 miliardów dolarów do 2030 roku, w porównaniu do prognozy 60 miliardów dolarów, które podał w listopadzie.
Z ogromnym popytem na wysokoprzepustowe procesory centralne dopiero zaczynając się, AMD jest jednym z najjasniejszych sposobów inwestowania w trend agentycznego AI.
Przed zakupem akcji Advanced Micro Devices rozważ to:
Zespół analityków Motley Fool Stock Advisor właśnie zidentyfikował, co uważają za 10 najlepszych akcji do inwestowania teraz… a Advanced Micro Devices nie był wśród nich. 10 akcji, które trafiły na listę, mogłyby w przyszłych latach przynieść ogromne zyski.
Rozważ, jak Netflix trafił na listę 17 grudnia 2004… jeśli inwestowałeś 1000 dolarów w momencie naszej rekomendacji, byłbyś miał 469 293 dolarów! Lub jak Nvidia trafił na listę 15 kwietnia 2005… jeśli inwestowałeś 1000 dolarów w momencie naszej rekomendacji, byłbyś miał 1 381 332 dolarów!*
Teraz warto zaznaczyć, że średnie zwroty Stock Advisor wynoszą 993% — ogromne przewyższenie w porównaniu do 207% dla S&P 500. Nie przegap najnowszej listy top 10, dostępnej z Stock Advisor, i dołącz do społeczności inwestycyjnej stworzonej przez indywidualnych inwestorów dla indywidualnych inwestorów.
*Zwroty Stock Advisor do 16 maja 2026 roku.
*Geoffrey Seiler posiada pozycje w Advanced Micro Devices. Motley Fool posiada pozycje i rekomenduje Advanced Micro Devices, Intel i Nvidia. Motley Fool ma politykę ujawniania informacji.
Poglądy i opinie wyrażone tutaj to poglądy i opinie autora i niekoniecznie odzwierciedlają one poglądy Nasdaq, Inc.
Cztery wiodące modele AI dyskutują o tym artykule
"Wzrost AMD na rynku serwerowych procesorów CPU jest narażony na rozwój niestandardowych układów scalonych (ASIC) i architektur centrów danych z ograniczoną mocą, które priorytetowo traktują wyspecjalizowane akceleratory zamiast ogólnego przeznaczenia obliczeń CPU."
Teza artykułu opiera się na przesunięciu stosunku GPU do CPU z 8:1 do 1:1, co jest ogromnym założeniem. Chociaż procesory EPYC firmy AMD zyskują udziały w porównaniu do Xeon firmy Intel, artykuł ignoruje „ścianę pamięci” i ograniczenia mocy. Jeśli agentualna AI wymaga masowego rozumowania sekwencyjnego, wąskim gardłem jest często przepustowość I/O i pamięci, a nie tylko liczba rdzeni CPU. Wycena AMD (handel przy około 30-krotności przyszłych zysków) już uwzględnia znaczący wzrost centrów danych. Inwestorzy powinni być ostrożni: jeśli hiperskalery, takie jak Amazon czy Google, przestawią się na niestandardowe układy scalone (ASIC) do orkiestracji agentów, aby zaoszczędzić na kosztach energii, narracja AMD o „niezbędnym” CPU może wyparować szybciej, niż oczekuje rynek.
Teza zakłada, że procesory CPU pozostaną głównymi orkiestratorami dla agentów, ignorując szybką integrację logiki agentualnej bezpośrednio w ramach rezydentnych na GPU i niestandardowych akceleratorach AI.
"N/A"
[Niedostępne]
"Przywództwo AMD w zakresie procesorów CPU jest realne, ale artykuł zakłada, że agentualna AI będzie ograniczona przez CPU, a AMD przechwyci siłę cenową – oba założenia są nieudowodnione i sprzeczne z dążeniem hiperskalerów do komodytyzacji."
Przesunięcie stosunku GPU do CPU w artykule (z 8:1 na 1:1) jest realne, a przywództwo AMD w zakresie procesorów CPU w centrach danych jest autentyczne. Jednak twierdzenie o wielkości rynku 120 miliardów dolarów do 2030 roku wymaga weryfikacji – jest to 100% CAGR z bazy 60 miliardów dolarów, co zakłada zarówno wzrost jednostkowy, jak i siłę cenową na rynku, na którym hiperskalery (MSFT, GOOG, META) mają ogromną siłę przetargową. Marże brutto AMD na procesorach CPU (~45-50%) również ustępują ekonomii GPU. Artykuł myli „agentualna AI potrzebuje CPU” z „AMD przechwyci nieproporcjonalną wartość”, co nie jest tym samym. Odświeżenie linii Xeon firmy Intel i niestandardowe układy scalone od dostawców chmury stanowią realne zagrożenia. Co najważniejsze: jeśli obciążenia agentualnej AI okażą się ograniczone przez GPU (a nie przez CPU, jak twierdzono), cała ta teza odwróci się.
Hiperskalery już projektują niestandardowe układy scalone (Google TPU, AWS Trainium), aby zmniejszyć zależność od CPU/GPU, a założenie stosunku 1:1 jest spekulatywne – AMD/Intel nie udowodniły, że to się zmaterializuje na dużą skalę ani że faworyzuje AMD nad rozwojem Xeon firmy Intel.
"Hype związany z AI może przeceniać długoterminowy potencjał wzrostu AMD; ekspansja TAM i wzrost udziałów w rynku CPU są niepewne, a wycena może spaść, jeśli popyt okaże się bardziej cykliczny niż strukturalny."
Chociaż artykuł przedstawia trend agentualnej AI jako trwały wzrost popytu na procesory CPU o dużej liczbie rdzeni, przecenia prawdopodobieństwo wygranej AMD. Nvidia nadal dominuje w wnioskowaniu AI, a popyt na CPU zależy od architektur chmurowych, które mogą pozostawać w tyle za wydatkami na AI. Twierdzony stosunek GPU do CPU 1:1 jest nieudowodniony i może potrwać lata, zanim się zmaterializuje, co ogranicza przyrostową sprzedaż i siłę cenową AMD. TAM o wartości 120 miliardów dolarów do 2030 roku wydaje się optymistyczny i zależy od podaży, cykli produktowych i wydatków kapitałowych hiperskalerów, które mogą spowolnić. Jeśli budżety chmurowe staną w miejscu lub obciążenia AI przestawią się na alternatywne akceleratory, potencjał wzrostu AMD może być znacznie bardziej cykliczny, niż sugeruje artykuł.
Cykl sprzętu AI może być trwały, a hiperskalery rozszerzają liczbę rdzeni na serwer i poszukują energooszczędnych i opłacalnych procesorów CPU. Jeśli AMD zrealizuje swój plan rozwoju procesorów CPU i zdobędzie udziały w serwerach centrów danych, akcje mogą rosnąć poza scenariuszem niedźwiedzim.
"Debata skoncentrowana na sprzęcie ignoruje, że parzystość ekosystemu oprogramowania jest prawdziwym wąskim gardłem dla wzrostu udziału AMD w rynku centrów danych."
Claude ma rację co do ryzyka spadku marż, ale zarówno Claude, jak i Gemini ignorują efekt „blokady oprogramowania” ROCm. Jeśli stos oprogramowania AMD nie osiągnie parytetu z CUDA, stosunek CPU do GPU stanie się nieistotny, ponieważ deweloperzy będą priorytetowo traktować środowiska natywne dla Nvidii, niezależnie od wydajności sprzętu. Stawiamy na zmianę sprzętową, ignorując jednocześnie „moat” – lub jego brak – w warstwie oprogramowania, która dyktuje, gdzie faktycznie lądują te obciążenia.
[Niedostępne]
"ROCm jest narzędziem negocjacyjnym dla hiperskalerów, a nie „moatem” technicznym – gra AMD na procesorach CPU przetrwa, nawet jeśli pozostanie drugorzędna w stosunku do niestandardowych układów scalonych."
Krytyka ROCm ze strony Gemini jest ostra, ale nie docenia dźwigni AMD. Hiperskalery (Meta, Microsoft) aktywnie finansują parzystość ROCm, ponieważ blokada Nvidii kosztuje ich miliardy w wydatkach kapitałowych i ekstrakcji marż. To nie jest „moat” oprogramowania – to sytuacja z zakładnikami. AMD nie potrzebuje parzystości CUDA; potrzebuje 80% parzystości przy 40% niższym TCO. To już się dzieje. Prawdziwym ryzykiem nie jest porażka ROCm; jest to, że niestandardowe układy scalone (TPU, Trainium) unieważnią oba szybciej, niż zakłada panel.
"Parzystość ROCm sama w sobie nie jest „moatem”; prawdziwy potencjał wzrostu wymaga szerokiego przyjęcia przez deweloperów i parzystości ekosystemu, aby przełożyć się na znaczące zyski udziałów i marż."
Twierdzenie Claude'a o parzystości ROCm podkreśla realne ryzyko, ale nie docenia ryzyka wykonania. Nawet przy wyższej parzystości, ekosystem CUDA dominuje, a migracja deweloperów jest nieliniowa; blokada nie zniknie tylko dlatego, że AMD osiągnie parzystość – ROI zależy od wydajności bibliotek, narzędzi i wsparcia. Jeśli hiperskalery będą promować stosy kompatybilne z CUDA lub niestandardowe akceleratory, parzystość ROCm może nie przełożyć się na znaczące zyski udziałów, pozostawiając AMD narażonym na marże i czas cyklu.
Panel generalnie zgodził się, że wzrost AMD w zakresie procesorów CPU w centrach danych jest obiecujący, ale napotyka znaczące wyzwania, w tym blokadę oprogramowania, konkurencję ze strony niestandardowych układów scalonych i ryzyko wykonania. Przesunięcie stosunku GPU do CPU jest realne, ale może nie przełożyć się na oczekiwaną wielkość rynku ani nieproporcjonalne przechwycenie wartości przez AMD.
Możliwość tkwi w potencjale AMD do przechwycenia znaczącego wzrostu w centrach danych, napędzanego jego autentycznym przywództwem w zakresie procesorów CPU i autentycznym przesunięciem stosunku GPU do CPU.
Efekt blokady oprogramowania ROCm i ryzyko wyparcia przez niestandardowe układy scalone (TPU, Trainium) były najczęściej wymienianymi ryzykami.