Logic đầu tư vào sức mạnh máy tính đã thay đổi: Bernstein lạc quan về sự hồi sinh của CPU và giá mục tiêu của Haiguang Information đã được điều chỉnh tăng đáng kể.

Khi tác nhân AI thức dậy, nó không chờ đợi câu trả lời. Nó lấy thông tin, lập kế hoạch các bước, gọi công cụ, lý do về kết quả trung gian, gọi lại mô hình và cuối cùng thực hiện các hành động. Toàn bộ quá trình này đòi hỏi sức mạnh tính toán của CPU cao hơn nhiều so với ChatGPT để bắt đầu một cuộc trò chuyện.

Nhóm do nhà phân tích David Dai của Bernstein dẫn đầu đã công bố một báo cáo vào ngày 17 tháng 6 có tựa đề "Global Semiconductors: CPU Renaissance? 》 báo cáo, nhận định cốt lõi là AI đang bước vào kỷ nguyên của tác nhân AI từ kỷ nguyên chatbot và vai trò của CPU trong trung tâm dữ liệu đã thay đổi từ vai trò hỗ trợ của GPU thành nhân vật chính, đẩy thị trường địa chỉ CPU máy chủ (TAM) đạt 223 tỷ USD vào năm 2030, tức là Gấp 6 lần con số 37 tỷ USD vào năm 2025.

Lý luận không còn là “câu hỏi và câu trả lời”, CPU đang quay trở lại

Kể từ khi có sự nổi lên của các mô hình ngôn ngữ lớn, bộ tăng tốc GPU/AI đã trở thành cốt lõi của điện toán AI trong các cụm suy luận tùy chỉnh như Google TPU v6e và Meta Grand Teton, tỷ lệ giữa GPU và Meta Grand Teton. CPU từng đạt tỷ lệ 8:1.

Nhưng Bernstein tin rằng tỷ lệ này đang đảo ngược khi AI tác nhân trở thành phổ biến.

Tính năng cốt lõi của Agentic AI là "vòng lặp suy luận": một yêu cầu có thể kích hoạt truy xuất, lập kế hoạch, gọi công cụ, lập luận trung gian, gọi lại mô hình và thực thi các hành động toán học chuyên sâu nhưng CPU sẽ xác định xem liệu toàn bộ hệ thống có hoạt động hiệu quả hay không. điều phối quy trình công việc, lên lịch tác vụ, quản lý bộ nhớ và tránh tình trạng máy tăng tốc không hoạt động. Nếu CPU quá yếu, GPU đắt tiền sẽ buộc phải chờ và hiệu suất tổng thể của hệ thống sẽ giảm đáng kể

Bernstein dự đoán rằng tỷ lệ GPU:CPU trong cụm suy luận CSP sẽ giảm xuống mức 1:1 vào năm 2029, từ 8:1 vào năm 2025. Trong khối lượng công việc AI tác nhân, tỷ lệ điện toán của CPU sẽ giảm xuống. sẽ tăng từ 14% LLM truyền thống lên 50%, tương đương với GPU.

Báo cáo đặc biệt chỉ ra rằng lộ trình phần cứng đã xác nhận hướng đi này. Khay máy tính Venice thế hệ mới của AMD được trang bị 4 GPU MI455X cho mỗi CPU, siêu chip Vera của NVIDIA được trang bị 2 GPU Rubin cho mỗi CPU Vera và bộ mở rộng Google TPU v7x được trang bị 4 TPU vật lý cho mỗi CPU. Tỷ lệ CPU đang tăng lên. Đây không phải là dự đoán mà là thực tế đang xảy ra.

Thị trường trị giá 223 tỷ USD được tính toán như thế nào?

Bernstein tăng đáng kể dự báo TAM máy chủ năm 2030 lên 223 tỷ USD từ mức 137 tỷ USD trước đó, dựa trên các giả định cốt lõi sau:

• Chi phí đầu tư AI vào năm 2030 đạt 3,5 nghìn tỷ USD, tương ứng với việc triển khai trung tâm dữ liệu AI 70GW
• Quy mô thị trường máy tăng tốc AI là 1,6 nghìn tỷ USD, chiếm 45% chi phí vốn cho AI DC
• Tỷ lệ suy luận đã tăng từ 35% lên 70%, tỷ lệ CPU:GPU trong kịch bản suy luận đạt tỷ lệ 1:1 và kịch bản đào tạo 0,5:1
• Đơn giá của CPU tương đương với đơn giá của GPU 13%

Theo khuôn khổ này, TAM trị giá 223 tỷ USD bao gồm 174 tỷ USD từ khối lượng công việc AI tác nhân và 49 tỷ USD từ CPU máy chủ truyền thống không phải AI. So với mức hiện tại, toàn bộ thị trường CPU máy chủ sẽ chỉ là 174 tỷ USD. 37 tỷ USD vào năm 2025, trong đó chỉ có 6 tỷ USD liên quan đến AI. Điều này có nghĩa là theo dự đoán của Bernstein, thị trường CPU sẽ mở rộng gấp 6 lần trong 5 năm tới, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 43%, gần như chưa từng có trong lịch sử ngành bán dẫn. giả sử 3 nghìn tỷ vốn đầu tư + tỷ lệ suy luận 0,5:1).

Một xác nhận chéo thú vị đến từ số lượng lõi CPU máy chủ: Dữ liệu của Arm cho thấy AI tác nhân cần 120 triệu lõi CPU trên mỗi GW, gấp 4 lần so với các trung tâm dữ liệu truyền thống. Dựa trên tính toán này, việc triển khai AI 70GW vào năm 2030 sẽ cần 8,4 tỷ lõi CPU, tương ứng với TAM CPU AI. 168 tỷ USD, rất phù hợp với mô hình nói trên

Tại sao Arm là người chiến thắng lớn nhất? Không chỉ IP mà còn sản xuất chip

Arm được Bernstein liệt vào danh sách được hưởng lợi về mặt cấu trúc từ thời kỳ phục hưng CPU. Tiết kiệm chi phí hơn 40% và tiêu thụ điện năng ít hơn 60% so với phiên bản x86.

Quan trọng hơn, vào tháng 3 năm 2026, Arm đã công bố một bước chuyển đổi chiến lược: từ chỉ cung cấp giấy phép IP sang sản xuất CPU độc lập, với mục tiêu đạt doanh thu chip 15 tỷ USD vào năm 2030. CPU Arm AGI đã xác nhận Meta là khách hàng đầu tiên và nhà phát triển chung, còn OpenAI, Cerebras, Cloudflare, v.v. Dựa trên điều này, Bernstein đã nâng EPS tài chính năm 2030 của Arm lên 11,79 USD (trước đây là 9,83 USD) và tin rằng dự báo doanh thu chip của họ có thể đạt 22 tỷ USD, vượt mục tiêu của chính Arm. Mục tiêu giá 500 USD dựa trên PE 42x (trước đây là 300 USD). từ 8.200 yên đến 11.200 yên, ngụ ý khả năng tăng giá 58% của Bernstein dựa trên mức chiết khấu 30% so với NAV của tài sản mà công ty nắm giữ. Mức chiết khấu hẹp hơn trước, phản ánh sự gia tăng giá trị vốn chủ sở hữu của Arm và sự cải thiện hoạt động kinh doanh của chính SoftBank.

AMD (Overweight, mục tiêu giá 600 USD): Sản phẩm vẫn dẫn đầu phe x86 và dự kiến sẽ tiếp tục chiếm thị phần. Mẫu hiện tại của nó đã ngụ ý các giả định về CPU mạnh mẽ hơn, với mục tiêu giá tăng lên 600 USD sau khi định giá đạt mức trung bình CY27/28

Intel (thị trường không thay đổi, mục tiêu giá 100 USD): Dự báo thu nhập được điều chỉnh tăng lên. nhờ nhu cầu mạnh mẽ hơn, bền vững hơn về CPU máy chủ. Bernstein đã nâng mô hình Intel của mình lên hàng đầu trong ngành từ những giả định thận trọng và nâng mục tiêu giá của mình lên 100 USD từ 65 USD.

Haiguang Information Hygon (tỷ trọng lớn, giá mục tiêu 450 nhân dân tệ): Bernstein tin rằng nhu cầu CPU x86 của Trung Quốc sẽ vượt quá mức tăng trưởng toàn cầu. 35% vào năm 2030. Nó không chỉ có khách hàng chính phủ và doanh nghiệp nhà nước mà còn thâm nhập vào CSP. Giá mục tiêu đã tăng đáng kể từ 280 nhân dân tệ lên 450 nhân dân tệ

Nguồn dữ liệu: Bernstein

Tide Giải thích

Trong cuộc thảo luận của Bernstein, mối liên kết yếu nhất có thể không nằm ở phía cầu mà ở phía cung.

Báo cáo thừa nhận trong phần chú thích rằng "họ vẫn đang đánh giá xem liệu các xưởng đúc và dung lượng bộ nhớ có đủ để hỗ trợ tăng trưởng CPU hay không. Đây là điều không chắc chắn lớn nhất trong toàn bộ báo cáo." tỷ công suất CPU bổ sung mỗi năm vào năm 2030.

Năng lực sản xuất 3nm/5nm của TSMC đang bị siết chặt bởi các bộ tăng tốc AI và chip điện thoại di động. Liệu công suất xưởng đúc được phân bổ cho CPU máy chủ có đủ linh hoạt hay không, báo cáo không đưa ra sơ đồ công suất chính xác. Ngoài ra, các giả định cốt lõi của báo cáo đều dựa trên hướng dẫn của Nvidia về "chi tiêu hàng năm cho cơ sở hạ tầng AI sẽ vượt quá 1 nghìn tỷ USD vào năm 2027". bản thân nó là dự báo lạc quan nhất của người bán. Là điểm khởi đầu cho nhu cầu về một báo cáo nghiên cứu khác, có nguy cơ xảy ra những kỳ vọng chồng chéo.

Một tín hiệu khác đáng chú ý là CPU Vera của Nvidia sử dụng kiến trúc Arm tự phát triển, có nghĩa là Nvidia có thể đóng vai trò vừa là đối tác vừa là đối thủ cạnh tranh của Arm trong lĩnh vực CPU, điều này sẽ có tác động nhỏ đến việc liệu thị phần lâu dài của Arm có thể đạt tới 54% hay không. class="ql-align-justify">Để thu hút sự chú ý của các nhà đầu tư, điểm có giá trị nhất của báo cáo này không chỉ là mức giá mục tiêu mà nó còn cung cấp một khuôn khổ đánh giá rõ ràng:Nếu bạn tin rằng AI tác nhân thực sự là giai đoạn tiếp theo, thì cấu hình CPU phải được định giá lại từ mức "đủ", nghĩa là trọng tâm của toàn bộ bản đồ đầu tư bán dẫn cần chuyển từ sự thống trị của GPU sang câu chuyện CPU+GPU cân bằng hơn

Rủi ro. Cảnh báo

Bài viết này là sự tổng hợp và giải thích các báo cáo nghiên cứu của công ty chứng khoán bên thứ ba của Chaoxiang Research. Các xếp hạng, giá mục tiêu, dự báo lợi nhuận và các nhận định liên quan được trích dẫn trong bài viết là quan điểm của các nhà phân tích môi giới, chỉ thể hiện quan điểm của các tổ chức liên kết của họ, không đại diện cho quan điểm của Trend Research và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào