AMD перетнула ринкову капіталізацію в один трильйон доларів і почала боротьбу за визначення “обчислювальної потужності”! Офіційно заявлено про поглинання World Labs, заснованої Fei-Fei Li, за 8,2 мільярда доларів.

Згідно з додатком фінансового порталу Zhìtōng Caíjīng APP, найсильніший конкурент Nvidia у сфері AI GPU — лідер з високопродуктивних чипів для ПК та AI-центрів даних, AMD (AMD.US), чия ринкова капіталізація нещодавно вперше перевищила трильйон доларів США і чия ціна акцій постійно зростає, несподівано оголосила в понеділок (за східним часом США) про покупку за 8,2 млрд доларів у форматі повністю акціонної угоди AI-стартапу World Labs, заснованого "матері штучного інтелекту" Лі Фейфей. AMD, під керівництвом Ліси Су, має намір придбати World Labs, вартістю 8,2 млрд доларів, і таким чином включити одну з ключових команд у сфері світових моделей та просторого інтелекту до свого портфеля бізнесу як супергіганта у сфері чипів.

Ця масштабна угода очікується до завершення наприкінці 2026 року, і все ще потребує схвалення великих регуляторних органів. Згідно з заявами обох сторін, після завершення угоди Лі Фейфей стане виконавчим віце-президентом та головним науковим співробітником AMD і буде безпосередньо звітувати перед головним виконавчим директором AMD — Лісою Су.

Коротко кажучи, несподіване велике поглинання має стратегічну цінність у тому, що AMD намагається, як Nvidia — компанія з найбільшою ринковою капіталізацією у світі та найсильніший конкурент у сфері AI-чипів — глибше інтегрувати передову розробку великих AI-моделей з чипами, програмним забезпеченням та дизайном AI-систем, особливо у період масштабного зростання AI-агентів, яке провокують Meta Muse та GPT-6 Astra від OpenAI. За умов, коли технології AI перейшли від простої відповідності на запитання до автономного виконання складних задач, AMD прагне зрозуміти потреби наступного покоління робочого навантаження штучного інтелекту і розробити суперкомп’ютерні платформи, оптимізовані для цих задач. Це також означає, що AMD починає боротися за "право визначати обчислювальну потужність", яке нині має лише Nvidia — тобто AMD через розуміння базових потреб сучасних AI-моделей хоче брати участь у проєктуванні чипів та систем для наступного покоління ще раніше.

Згідно з відкритими даними, World Labs — це стартап AI, зосереджений на просторому інтелекті та світових моделях. Основна діяльність — дозволити машинам відчувати, генерувати, реконструювати та моделювати тривимірне середовище. Їхній продукт Marble дозволяє на основі тексту, зображень чи відео створювати досліджувані тривимірні світи. Нове покоління моделі Atlas, представлене у вересні, додає функції тривимірної реконструкції, генерації перспективи та просторово-часового моделювання. Компанія також придбала SceniX для розвитку робототехнічної симуляції, щоб забезпечити повний цикл "реальне середовище — віртуальне тренування — реальна експлуатація", застосовуючи це до великих роботичних моделей, фізико-математичних знань, цифрового контенту та індустріальних сценаріїв.

Від конкуренції з GPU NVIDIA до розробки великих AI-моделей: AMD планує придбати AI-стартап World Labs Лі Фейфей за 8,2 млрд доларів

Американський гігант чипів Advanced Micro Devices, Inc. (тобто компанія AMD) погодився придбати World Labs за 8,2 млрд доларів, включивши в свою структуру стартап, започаткований піонером AI, досвідченим дослідником Лі Фейфей.

У спільній заяві в понеділок обидві компанії повідомили, що ця велика повністю акціонна угода мають завершити до кінця року, але для цього потрібне схвалення регуляторів.

Як основний конкурент Nvidia на ринку AI-чипів, AMD отримує команду із провідних дослідників і технологію базової архітектури великих AI-моделей, а також глибше розуміння трендів у сфері великих моделей штучного інтелекту. Це має допомогти компанії у плануванні нових серій ключових продуктів для AI-інфраструктури.

«Чим глибше ви розумієте весь процес від початку до кінця, тим краще створюється система», — заявила генеральний директор AMD Ліса Су в інтерв'ю, яке було опубліковано в понеділок у другій половині дня.

«З цієї причини ми і купуємо World Labs», — сказала Ліса Су в інтерв'ю, — «Ми прагнемо отримати світовий рівень талановитих розробників великих AI-моделей, зібраних Лі Фейфей, і об'єднати їх із компетенціями AMD у сфері апаратного забезпечення, програмного забезпечення та систем.»

World Labs розробляє так звані «світові моделі» — великі AI-програмні платформи, що відповідають ключовим тенденціям застосування у реальному фізичному світі. Ці моделі швидко та точно генерують і реконструюють тривимірні середовища. AI-стартап стверджує, що ці функції можна застосовувати для підвищення ефективності у робототехніці, фундаментальній науці та індустріальному обладнанні.

Лі Фейфей, яка раніше була генеральним директором World Labs, є відомим дослідником і комп’ютерним науковцем зі Стенфордського університету. Згідно з угодою, вона приєднається до AMD, займе посаду виконавчого віце-президента та головного наукового співробітника, і буде напряму підпорядковуватись Лісі Су.

«У міру розвитку компанії наші амбіції тільки зростають», — сказала Лі Фейфей в інтерв'ю в понеділок. Вона підкреслила, що це також суттєво збільшило попит компанії на обчислювальні потужності.

«На цьому етапі співпраця з AMD означає, що ми створюємо значні можливості для зростання не лише для себе й AMD, але і для всієї екосистеми AI, прискорюючи взаємне стимулювання розвитку програмного й апаратного забезпечення», — сказала вона в інтерв’ю.

Угода також дозволить AMD, як і Nvidia під керівництвом Дженсена Хуана, пропонувати клієнтам різноманітні великі AI-моделі, тим самим розширюючи портфель продуктів і послуг. Компанія постійно розширює асортимент, орієнтуючись на продаж нових продуктів і послуг клієнтам дата-центрів, які зараз є найбільшим джерелом доходів. Нова стратегія — забезпечити всі необхідні компоненти для швидкого створення і запуску ключових AI-інфраструктур.

«У майбутньому існуватимуть і відкриті моделі, і патентовані моделі», — сказала Ліса Су. — «AMD традиційно робить свій внесок у цю сферу. Я вважаю, що ми й надалі будемо розширювати цей внесок.»

Ліса Су додала: кінцева мета — створити кращий AI. «Наші амбіції — визначити майбутній шлях обчислень для штучного інтелекту.»

Nvidia — конкурент AMD, яка має більший масштаб — першою застосувала підхід створення ключових продуктів AI-інфраструктури, AI-хмарних сервісів, великих моделей, чипів та потужностей у пакеті, допомагаючи клієнтам швидко запускати і експлуатувати AI-модельні платформи. Зараз Nvidia використовує цю стратегію для розширення клієнтської бази далеко за межі хмарних гігантів, хоча останні й надалі забезпечують більшу частину її зростання.

Nvidia нещодавно погодилася купити ще один популярний AI-стартап Hugging Face, за оцінкою угоди близько 13 млрд доларів США. Hugging Face — це "GitHub" для моделей штучного інтелекту, об'єднує моделі, набори даних, інструменти розробника, корпоративних клієнтів і розробників. Після покупки Nvidia зможе додати кроки «відкриття — оцінка — оптимізація — реальне впровадження» до GPU, мережі NVLink, програмного стека CUDA та AI-систем, забезпечуючи легшу інтеграцію відкритих моделей у масштабовані тренувальні та інференційні AI-платформи та швидше ідентифікувати нові потреби у потужностях.

World Labs заснована у 2024 році і має приблизно 70 співробітників. Серед них — команда робототехнічних експертів, що прийшла у липні після придбання SceniX — стартапу, який розробляє ПЗ для тренування роботів у реалістичних віртуальних світах.

За 12 років керівництва Ліси Су AMD — американський чип-гігант — постійно робила спроби зарекомендувати себе технологічно і відмовитися від репутації "відстаючого" у Кремнієвій долині. На ринку центральних процесорів AMD вже вийшла з тіні Intel і зараз має найкращі у галузі серії CPU для ПК та дата-центрів.

На ринку прискорювачів AI (чипів для тренування та запуску AI-моделей), частка AMD залишається другою, суттєво поступаючись Nvidia, яка має 90% ринку. Водночас Ліса Су невпинно запускає нові серії AI-інфраструктурних продуктів і стверджує, що їхня продуктивність перевищує аналогічну продукцію більшого конкурента — серію AI GPU Nvidia.

Інвестори розглядають AMD як головного вигодоотримувача безпрецедентних світових капітальних витрат на AI-технології, завдяки чому ціна її акцій зросла цього року майже утричі від рівня на початку року. Це підняло поточну капіталізацію AMD до приблизно 1 трильйона доларів, і лише 12 інших великих технологічних компаній, включаючи Nvidia та Apple, досягли такого рівня.

Nvidia залишається компанією з найбільшою капіталізацією у світі — понад 5 трильйонів доларів. Але її акції за цей рік зросли лише приблизно на 22%, а показники з 2026 року значно поступаються майже всім топовим чип/напівпровідниковим компаніям, а також істотно поступаються Філадельфійському напівпровідниковому індексу — "барометру AI-інфраструктури потужностей".

Helios — актуальність сьогодні, світові моделі — стратегія на майбутнє: AI-амбіції AMD від продажу потужностей до участі у їх визначенні

AMD вперше переступила межу трильйонної капіталізації 21 вересня, а за останній рік її акції зросли понад 200%, що пов’язано із переглядом ринком потенціалу для майбутнього зростання її AI-прискорювачів та серверних CPU для центрів даних.

AMD — найсильніший конкурент Nvidia у сфері GPU, раніше цього місяця на глобальній технологічній конференції, організованій Citigroup, зробила важливу заяву: до 2030 року ринок обчислень, пов’язаних із AI-центрами даних, розшириться до 2 трильйонів доларів (суттєво вище попереднього прогнозу у 1 трлн доларів), і зазначила, що потреби у AI-висновках стали основним джерелом зростання запитів на потужності, а агенти штучного інтелекту, орієнтовані на робочі потоки, паралельно стимулюють потребу на GPU і серверні CPU.

AMD повідомила на конференції, що Meta та ще дві лабораторії — основні клієнти Helios — прогнозують майбутній обсяг закупівель вище, ніж передбачалося на момент укладення стратегічного партнерства. Компанія також прогнозує ріст бізнесу серверних CPU у другому півріччі цього року понад 80%, а у наступному році — понад 70%. Такий прогноз підкреслює можливість подальшого розширення запитів на потужності, хоча це лише оцінки потреб клієнта і не всі вони є невідкличними замовленнями інфраструктури потужностей. Helios — це стійкові AI-комплекси AMD, основний замовник яких — материнська компанія Facebook, Meta.

AMD прогнозує, що до 2030 року сукупний обчислювальний ринок у центрах даних, ПК, периферії та embedded-системах досягне майже 2 трлн доларів, з яких AI-прискорювачі у центрах даних складатимуть близько 1,4 трлн доларів, серверні CPU — близько 220 млрд доларів.

Особливо варто відзначити виконання зростаючого попиту на AI-потужності: на конференції менеджмент AMD заявив, що Meta, OpenAI та Anthropic — три основні клієнти — прогнозують запити, які перевищують початкові очікування, і що обсяги замовлень Helios у 2027 році також перевищують перші плани AMD. Вони планують, що MI450 та Helios розпочнуть поставки наприкінці третього кварталу, а у четвертому кварталі та у 2027 році обсяги постачання розширяться; раніше компанія прогнозувала ріст доходів від центрів даних у 2027 році більш ніж на 100%, а доходи від серверних CPU у другій половині 2026 року і у 2027 році зростуть більш ніж на 80% і 70% відповідно. Високомаржинальний CPU-бізнес може стати джерелом підтримки сукупного прибутку, а партнерство з Cerebras доповнить функцію низькозатримкового висновку.

Muse та Astra — AI-агенти нового покоління — забезпечують основу для розширення застосувань: один запит може активувати браузер, виконання коду, пошук матеріалів, багаторазовий висновок та перевірку результату. GPU працює над обчисленнями моделей, CPU — підтримує віртуальну машину, організацію задач і виконання інструментів, пам’ять і сховище зберігають контекст, файли і стан виконання. Коли AI-суперплатформи переходять від роботи "всередині екрану" до роботів і фізичного середовища, генерація тривимірних сцен, моделювання довкілля та оцінка різних сценаріїв дій створюють нові запити на обчислювальні ресурси; реальне зростання визначається масштабом задач, ефективністю моделей та способом розгортання.

Muse виконує міждодаткові задачі через спеціальне хмарне VM і браузер та може працювати навіть після закриття додатка, Astra — вдосконалює керування комп’ютером, розробку ПЗ і складні професійні робочі процеси. Коли AI здійснює дослідження, програмування, шопінг та офісну роботу, продається не лише коротка відповідь, а повна робота. З точки зору бізнесу, вищий відсоток успішних задач та нижчі витрати стимулюють компанії та споживачів розширювати застосування, що підтримує прогноз зростання доходів від підписок, оплати за використання та інфраструктури.

Таке розширення застосувань передається на рівень потужностей через повну обчислювальну систему: GPU та інші AI-прискорювачі здійснюють обчислення моделі, CPU відповідають за браузер, виконання коду, віртуальні машини, виклик інструментів і організацію задач; збільшення вагових коефіцієнтів, контексту і паралельних сесій — запит швидкої пам'яті, файли задач, довготривала пам’ять, кешування для DRAM і корпоративних SSD — все це стимулює новий попит. Інженери Nvidia також показали, що швидкість виконання CPU-інструментів впливає на пропускну здатність робочих потоків для агентів, а кеш KV може керуватися між пам’яттю GPU, CPU та сховищем залежно від потреб доступу.

Саме тому Goldman Sachs, Jefferies та інші фінансові гіганти Уолл-стріт вірять у логіку стійкого зростання прибутків американських акцій, підкріплену прискореною дифузією AI-застосувань і AI-потужностей. Швидке проникнення AI-агентів прогнозується як драйвер зростання попиту на обчислення, пам’ять, сховище та оптичні інтерконекти — ключових секторів AI-інфраструктури.

Jefferies, фінансова важковагова компанія Уолл-стріт, нещодавно заявила, що під впливом інвестиційної AI-манії і несподівано високих прибутків AI-компаній S&P 500 може піднятися до 8000 пунктів до кінця 2026 року і досягти 9000 у 2027 році. Їх логіка чітка: у циклі, де AI-генерує зростання прибутків у понад два рази швидше за історичну середню, протиставлення цьому тренду — ризиковане. Базовий прогноз Jefferies 8000 пунктів для S&P 500 у 2026 році базується на EPS 373 долари (ріст 35% рік до року, значно вище консенсусу — 29%) та мультиплікаторі 21,5.

З інженерної та інвестиційної точки зору, це поглинання відображає спробу AMD завоювати «право визначити базову AI-інфраструктуру» під контролем Nvidia — розуміти потреби моделей у залізі ще раніше. Архітектура Atlas мульти-модальна, з автогенерацією дифузії; матричні обчислення, просторовий контекст і генеративні ітерації пред’являють різні вимоги до пропуску обчислень, ширини пам’яті та продуктивності планування; AMD може отримати реальні потреби і скоригувати свої Instinct GPU, EPYC CPU, ROCm ПЗ та дизайн стійок. Сторони вже оптимізували обчислення і навантаження разом, а поглинання зробить цей зворотний зв’язок прямішим. Для акціонерів чи інвесторів довгостроковою цінністю стане те, чи зможе команда перетворити ці R&D-набутки на нижчі витрати задач, швидше розгортання клієнтів та більшу долю продуктів.