Lo sviluppo di Nvidia NVDA ) di GPU per data center di fascia alta per l’elaborazione di attività di machine learning e intelligenza artificiale (AI) lo ha trasformato in un titolo in ipercrescita negli ultimi due anni. Tutte le principali aziende di intelligenza artificiale del mondo, tra cui OpenAI, sviluppatore di ChatGPT, Microsoft , Google di Alphabet e Amazon , utilizzano GPU Nvidia.

Il vantaggio di Nvidia di fare la prima mossa e la sua mancanza di concorrenti significativi ne hanno fatto uno dei modi più semplici per trarre profitto dall’espansione del mercato dell’intelligenza artificiale . Ma anche Advanced Micro Devices ( AMD  ) , il più grande concorrente di Nvidia nel mercato delle GPU da gioco, sta rivolgendo lo sguardo al mercato dell’intelligenza artificiale. Potrebbe AMD alla fine detronizzare Nvidia come leader nei chip AI?

La rivalità tra AMD e Nvidia

AMD è entrata nel mercato delle GPU acquisendo ATI per 5,6 miliardi di dollari nel 2006. Successivamente ha ampliato il marchio Radeon di ATI per sfidare Nvidia nelle GPU discrete per PC da gioco e ha sfruttato quella tecnologia per creare APU, che raggruppano CPU e GPU su un singolo die. – per PC e console di gioco.

La principale strategia di AMD contro Nvidia, che rispecchiava il suo approccio alla sfida di Intel (NASDAQ: INTC) nel mercato dei CPU, era quella di vendere costantemente chip più economici di quelli del leader di mercato. Le GPU di AMD potevano spesso fornire prestazioni di gioco paragonabili ai chip di Nvidia, ma di solito consumavano più energia perché utilizzavano design meno efficienti.

Secondo Jon Peddie Research, l’anno scorso Nvidia controllava ancora circa l’80% del mercato delle GPU discrete, mentre AMD rimaneva al secondo posto, con una quota del 17%. La restante piccola quota appartiene a Intel, che è tornata nel mercato delle GPU discrete nel 2022.

Nvidia non ha commesso gli stessi errori di Intel, che ha ceduto gran parte del mercato delle CPU per PC ad AMD a causa dei propri errori negli ultimi dieci anni. Invece, Nvidia ha tenuto a bada AMD con chip più economici destinati ai giocatori di fascia bassa.

PUNTI DATI CHIAVE

Capitalizzazione di mercato
$ 285 miliardi
Gamma del giorno
174,55 USD – 183,80 USD
Autonomia 52 settimane
76,65 USD – 184,92 USD
Volume
69.207.367
Vol. medio
71.676.895
Margine lordo
37,88%
Rendimento del dividendo
N / A
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I vantaggi di AMD nel mercato dell’intelligenza artificiale

A differenza di Intel, che produce la maggior parte dei suoi chip nelle proprie fonderie, AMD e Nvidia sono entrambi produttori di chip favolosi che esternalizzano la loro produzione al produttore di chip a contratto Taiwan Semiconductor Manufacturing (NYSE: TSM) . Di conseguenza, la progettazione dei chip (in termini di dimensioni ed efficienza energetica) è in definitiva vincolata dai limiti tecnici di TSMC.

Questi vincoli potrebbero rendere più semplice per AMD raggiungere Nvidia con GPU comparabili per data center. AMD ha lanciato il suo primo lotto di GPU Instinct (MI6, MI8 e MI25) nel 2017, seguito da altri chip MI da 7 nanometri e 6 nm negli anni successivi. AMD ha lanciato i suoi nuovi chip MI300 Instinct, costruiti sui nodi da 5 e 6 nm di TSMC, alla fine del 2023.

Negli ultimi benchmark del settore, il suo MI300X di fascia alta batte effettivamente l’H100 di Nvidia, ampiamente utilizzato per l’elaborazione di attività di intelligenza artificiale generativa, in termini di potenza di elaborazione grezza e larghezza di banda della memoria.

Ancora più importante, gli operatori dei data center possono effettivamente acquistare quattro GPU MI300 al prezzo di una singola GPU H100, che costa più di 40.000 dollari poiché Nvidia fatica a fornire chip sufficienti per soddisfare la domanda.

Nvidia afferma che l’H100 supera ancora l’MI300X quando funziona con software ottimizzato, ma l’enorme divario di prezzo, lo stretto divario di prestazioni e i persistenti vincoli della catena di fornitura potrebbero spingere un numero maggiore di clienti verso AMD.

AMD è ben posizionata per ritagliarsi la propria nicchia

Giganti della tecnologia come Microsoft, Meta Platforms , Oracle , Dell e Hewlett Packard Enterprise hanno già testato o eseguito le GPU Instinct come alternative economicamente vantaggiose ai chip di Nvidia.

AMD vende anche le sue CPU per server Epyc, che competono con le CPU Xeon di Intel, e chip programmabili (attraverso l’acquisizione di Xilinx). Può raggruppare questi chip con le sue GPU Instinct in pacchetti convenienti per data center.

Durante la teleconferenza del quarto trimestre di AMD a gennaio, il CEO Lisa Su ha affermato che le implementazioni dell’MI300 stanno “accelerando” e sono sulla buona strada per diventare “la crescita delle entrate più rapida di qualsiasi prodotto” nella storia dell’azienda. Su ha anche sottolineato che le vendite combinate di AMD di data center e chip embedded (comprese le sue APU Epyc, Instinct, Xilinx e gaming) sono cresciute di 1,2 miliardi di dollari nel 2023 e hanno rappresentato oltre il 50% delle sue entrate dell’intero anno .

Questi sani tassi di crescita suggeriscono che AMD può ritagliarsi una nicchia ad alta crescita nel mercato dell’intelligenza artificiale. La quota di AMD nel mercato globale delle CPU per data center è già cresciuta dal 12% nel 2021 al 20% nel 2022, secondo Counterpoint Research, e Lisa Su ha stimato che la sua quota fosse salita a circa il 25% durante un’intervista dello scorso anno.

Ma riuscirà davvero a detronizzare Nvidia come leader dell’intelligenza artificiale?

Il business Instinct di AMD probabilmente si espanderà nei prossimi anni, ma probabilmente non supererà Nvidia come leader di mercato. I prezzi di Nvidia dovrebbero stabilizzarsi man mano che vengono risolti i vincoli della catena di approvvigionamento e molti operatori di data center potrebbero utilizzare un mix di chip dei due rivali e le proprie divisioni di produzione di chip di prima parte invece di dedicarsi a un unico fornitore.

Pertanto, credo che AMD si ritaglierà una nicchia ad alta crescita nel mercato dell’intelligenza artificiale nello stesso modo in cui si è espansa nei mercati delle GPU da gioco e delle GPU per data center. Ma non penso che sostituirà Nvidia come perno dell’intelligenza artificiale.