Der Analyst von Bank of America Securities Vivek Arya erhöhte das Kursziel für Advanced Micro Devices (AMD) auf 720 Dollar von zuvor 620 Dollar. Das neue Kursziel impliziert eine Marktkapitalisierung von rund 1,2 Billionen US-Dollar, ein Meilenstein gegenüber dem 1-Tonnen-Level, das AMD Anfang der Woche erreicht hat. AMD-Aktien wurden mit 632,99 Dollar gehandelt, was im frühen Handel einen Anstieg von 0,6% bedeutet und mehr als 13% für die Woche entspricht.
Das Upgrade von BofA basiert auf der Prognose eines rasanten Wachstums auf dem Markt für Server-CPUs. Das Unternehmen schätzt, dass der gesamte adressierbare Markt (TAM) für Server-CPUS von 61 Milliarden USD im Jahr 2026 auf 211 Milliarden USD bis 2030 verdreifachen wird. Von diesen 211 Milliarden USD wird rund 180 Milliarden USD durch KI-Workloads generiert, während der Markt für Unternehmens-CPUs vor Ort einen zusätzlichen Umsatz von 80 Milliarden USD umfassen könnte.
Der Analyst erhöhte auch die Gewinnprognosen von AMD für das Jahr 2027 und 2028 um 2% bis 3% und legte für die Gewinnschätzung für 2028 ein Multiplikator von 30 an, gegenüber dem früheren Multiplikator von 27. Die Verarbeitungseinheiten für CPU mit Schwerpunkt auf KI sollen von 16 Millionen im Jahr 2026 auf 53 Millionen im Jahr 2030 steigen, wobei die Durchschnittspreise der verkauften Server-CPUs in dieser Zeit von etwa 1.600 US-Dollar auf 2.600 US-Dollar ansteigen werden.
In der Industrie wurde darauf hingewiesen, dass sich der Fokus auf ARM-basierte Server-CPUs verschiebt. Ben Bajarin von Creative Strategies prognostiziert, dass der Anteil von ARM an Server-CPU-Einheiten bis zum Ende des Jahrzehnts auf 40 % steigen könnte – möglicherweise sogar auf 50 %, falls die Hyperskalierungsanbieter die Portierung beschleunigen und NVIDIA die Verwendung von ARM ausdehnt. Er wies ausserdem darauf hin, dass hochwertige KI-CPU-Pakete für NVIDIAs Chip Vera Preise von 4.000 bis 5.000 US-Dollar und darüber erreichen könnten.
Arya betonte, dass CPUs das KI-System TAM erweitern und keine Beschleuniger ersetzen, und argumentierte, dass die Latenz der CPU und die Geschwindigkeit der Aufgabenabwicklung zunehmend kritischer für die Gesamtauslastung der Grafikprozessoren sind. Er schlug ein neues Framework zur Beurteilung der CPU-Nutzung vor, das sich auf die Anzahl der von einem GPU initiierten Aufgaben konzentriert, die parallel vom CPU bearbeitet werden können, sowie auf die Geschwindigkeit der Ergebnisse, anstatt auf ein einfaches Verhältnis zwischen CPU und GPU.
Die Analyse positioniert AMD, um von der allgemeineren Expansion des maschinellen Lernens getriebenen Rechenvermögens zu profitieren, während x86-Architekturen wahrscheinlich weiterhin in bestehenden Cloud- und Unternehmenssoftwareumgebungen verbauen werden.
