計算投資のロジックが変更されました。Bernstein は CPU の復活と、シーライト情報のターゲット価格が大幅に改善されました

AI のスマート ボディが目覚めされるとき、それは答えを待ちません: それは情報、計画のステップ、コール ツールを取り出し、中間結果を解読し、中間結果を再び呼び出し、アクションを実行します。 この一連のプロセスでは、チャットGPTが会話をポップアップするのをはるかに超えるCPUの計算が必要です。

6月17日、Bernstein analyst David Daiのチームは、「グローバル・セミコンダクター:CPUルネッサンス?」と題するレポートを発表しました。AIがチャットロボットからインテリジェントAIの年齢を入力していること、データセンター内のCPUの役割は、GPUの組み合わせから主要な俳優に変化し、2030年に223億ドルに達するためにサーバーCPUをプッシュし、2025年に6回$ 237億に達しました。

理由はもはや「質問と回答」ではなく、CPUはディスクを上回っています

GPU/AIアクセラレータはビッグランゲージモデルの出現からAIの計算の中心にありました。 GPU-CPU比は、Google TPU v6eやMeta Grand Tetonなどのカスタム推論クラスターで8:1に達した。

しかし、ベルンスタインは、この比率が主流AIと逆転していると信じています。

Agentic AI のコア機能は「推論の再生」です。リクエストは、検索、計画、ツールコール、中間推論、リフォームコール、アクションの実行をトリガーし、GPU は、集中的な数学計算を担当していますが、CPU は、システム全体がワークフローを効率的に整理したり、タスクをスケジュールしたり、メモリを管理したり、アクセラレータを回避したりできるかどうかを判断します。 CPUが弱く高価な場合、GPUは空に強制され、システム全体の効率が大幅に低下します。

Bernsteinは2029年までに、GPU:CSP推論クラスターのCPU比率は2025年に8:1から1:1に減少すると予測しています。 エージェントAIのワークロードでは、CPUの計算は従来のLLMの14%から50%にジャンプし、GPUと等しく分割します。

特に、ハードウェアのロードマップがこの方向を既に確認しているという報告メモ。 AMD新世代のVéniceは、4 MI455X GPUと2 Rubin GPU、Google TPU v7xの拡張ユニットと4 TPUのVeraスーパーチップで各CPUを計算します。 CPU の ' s 物理比が上がっています。, 予測していません。, それは起こっているという事実。

どのようにして、あなたは$ 22.3億の市場を把握しましたか

BERNSTEINは、次のコア仮定に基づいて、前回の$ 137億から$ 223億の2030サーバーCPU TAM投影を大幅に増加させました

• 2030 AI 資本支出は $3.5 兆に相当し、70 GW AI データセンターの展開に対応
• AIアクセラレータ市場規模 1.6兆米ドル、AI DC資本支出の45%
• 推論の比率は35%から70%まで、CPU:1:1のGPUの比率、訓練のシナリオ0.5:1
• CPU単価はGPUの13%を等しい

このフレームワークでは、TAMの2,23億ドルには、予測AIのワークロードから$ 174億、非AIの従来のサーバーCPUから$ 49億が含まれています。 現在のレベルと比較して、2025年にサーバーCPU市場全体がわずか37億ドルで、AIは6億ドルしか関連していません。 つまり、次の5年間で、CPU市場は、約43パーセントの年間売上高で6倍の拡張を経ることを意味します。 ベルンシュタインはまた、ブル市場($ 330億、推定$ 4兆AI資本支出+ 1.5:1推論比)とベアシティ($ 137億)の範囲を与え、$ 3兆資本支出+ 0.5:推論比)を仮定しました。

興味深いクロス認証は、サーバーのCPUのコア数から来ています。Armデータは、従来のデータセンターとして4回、GWあたり120万 CPUコアを必要とする、アジェンティックAIが示しています。 このベースでは、2030年に70 GW AIの展開には、前回モデルと非常に一貫性のある$ 168億のAI CPU TAMに対応する、8.4億 CPUコアが必要です。

なぜアームが最大の勝者ですか? 単なるIPではありません。 チップを作る

アームは、CPUの偵察の構造的な受益者としてBernsteinによってリストされました。 アームアーキテクチャは、エネルギー効率の比率でAIデータセンターでますます魅力的になっています。 AWS Graviton は、x86 と 60% 以上の高価な 40% です。

2026年3月より、Armは戦略的変革を発表しました。IPマンデートだけを自己製造CPUに提供することで、2030年までのチップ収入で15億ドル達成を目指します。 アームAGI CPUは、メタを最初のクライアントと共同開発、OpenAI、Cerebras、Cloudflareとしてロックしました。 Bernsteinは、2030年度から11.79ドル(前年$9.83)のEPSを増加させ、そのチップの収益予測が$2億に相当する可能性があると見なしました。 に基づいて 42 回 PE は $500 のターゲット価格を与えます (主に $300)。

また、ソフトシルバー(SoftBank)の対象となる価格を上昇させ、アーム内の株式の約90パーセントを保有しています。8,200円〜11,200円で、スペースに58セントの上昇を阻害します。 ベルンスタインの「軟銀の評価は、前よりも狭いNAVの保有物に対する30パーセントの割引に基づいており、アームの株式の価値の上昇を反映し、軟銀の「s独自の操作の改善を反映しています。

AMD、インテル、ヘアリー:誰が恩恵を受けていますか

AMD(オーバーマッチ、ターゲット$ 600): 本製品は、x86キャンプの先にあり、引き続き市場シェアを捉える見込みです。 現在のモデルが暗黙している CPU は、CY27/28 の平均評価を転がした後 $600 のターゲット価格に対する上方調整を想定しています。

インテル(市場フラット、ターゲット$ 100): 利益予測が大幅に増加しました。, より強く、より持続的なサーバーCPUの需要の恩恵. ベルンスタインは、保守的な前提から業界にインテルモデルを移動し、ターゲット価格は$ 65から$ 100に上昇しました。

Sealight 情報 Hygon: Bernstein は、中国の x86 CPU の需要は成長のグローバル レートを上回るものと信じ、中国のサーバーの中国の CPU 市場のシェアは、政府や州のクライアントだけでなく、CSP に貫通し、2030 年に 1 cent に現在のレベルから 35 に拡大し続けます。 対象となる価格は$ 280から$ 450に大幅に増加しました。

出典:ベルンスタイン

潮の解釈

ベルンスタインのディスコースの最も弱いリンクは、需要側にはないかもしれませんが、供給側。

報告書は、「植物やメモリ容量がCPU成長をサポートするのに十分であるかどうかの評価」が報告書全体で最大の不確実性であることを指摘しています。 年間約30億ドルのCPU容量が2030年までに必要となります。

発電のための3 nm/5nmの容量は、AIアクセラレータと携帯電話チップによって絞られます。サーバーCPUに割り当てられたサーロゲート容量が十分に柔軟で、レポートは正確な収率マップを与えません。 また、本レポートのコアの仮定は、In Weida が説明する「AI 年間インフラ支出 2027 年上の 1 兆ドル」に基づいており、売り手の最も最適化された予測であり、ニーズの発達のための別の出発点として、予想される重複のリスクがあります。

懸念のもう一つの兆候は、Ingweida Vera CPUによる自己学習アーム構造の使用が、WeidarはCPUドメインのArmのパートナーと競合他社であり、Arm ' sの長期シェアが54%に達しているかどうかに微妙な効果を持っているということです。

投資家向けレポートの最も価値のあるポイントは、単なるターゲット価格ではなく、判断のための明確な枠組みを提供しますエージェントのAIが真の次のステージだと考えているなら、CPUの設定は「十分な十分な十分な」から、半導体投資プロファイル全体がGPUからよりバランスの取れたCPU + GPUの物語に移動する必要があることを意味する必要があります。

リスクチップ

この投稿は、グローバルボイス2011の特集記事です。 紙に引用された評価、ターゲット価格、利益予測および関連する判断は、バウチャー分析のビューを表し、それが属する組織の機関的な位置だけを表す、トレンド指向の研究の観点や投資提案を構成するものではありません。