Ang AMD ay nakatanggap ng pagpapalit na rating na “buy” mula sa Goldman Sachs pagkatapos ng aktibidad nito sa San Francisco noong Hulyo 23, na may 12-mes na target price na $640, batay sa pagpapalakas ng kanilang kuwento ng paglago sa AI infrastructure sa pamamagitan ng mga pakikipagtulungan sa malalaking kliyente tulad ng Anthropic at Microsoft, at ang propesyonal na paghula ng $2 trilyon na kabuuang market sa computing hanggang 2030.
Hindi ito isang simpleng pagpapahayag ng mga parameter ng GPU. Sinusubukan ng AMD na ilipat ang kompetisyon sa AI mula sa isang solong chip patungo sa isang modelo ng pagpapadala na kasama ang “buong rack system + CPU + network + DPU + software tools + deployment para sa malalaking kliyente.” Para sa mga investor, ang pangunahing tanong ay naging “kaya ba ng AMD na makakuha ng sapat na malalaking order para sa AI clusters at ipadala ito sa tamang oras,” hindi na “mayroon ba ang AMD sa mas malakas na GPU.”
Ang target price na binigay sa report ay $640, batay sa estimated P/E ratio na 32x at normalized EPS na $20. Batay sa kasalukuyang presyo ng stock na halos $539.69, ang potensyal na upward space ay humigit-kumulang 18.6%; ang market capitalization ng kompanya ay humigit-kumulang $890.5 bilyon.
Ang pinakatuwid na order signal ay galing sa Anthropic.
Nakapag-achieve ang AMD at Anthropic ng isang strategic partnership, kung saan magde-deploy ang Anthropic ng kabuuang 2GW ng Instinct M1450 GPU sa kanilang Helios rack-level AI system. Ang unang 1GW ay inaasahang magsisimula na mag-deploy noong unang kalahati ng 2027. Plano rin ng AMD na magbigay ng strategic equity investment na hanggang $5 bilyon sa Anthropic, at magkakasama nilang i-optimize ang performance ng Claude model sa AMD GPU at pabilisin ang pag-unlad ng ROCm software.
Hindi lamang sa pagbebenta ng chip ang kahalagahan ng ganitong kooperasyon. Para sa mga supplier ng AI chip, ang pag-deploy ng mga kumpanya ng pangunahing modelo ang nagpapasiya sa kapanatagan ng ekosistema. Kung ang Anthropic ay magpapatuloy sa pag-migrate o pagpapalawak ng mga workload ng Claude sa platform ng AMD, ito ay tutulong sa AMD na patunayan na ang kanilang GPU, rack system, at software stack ay kayang suportahan ang malalaking pangangailangan sa pag-train at pag-infer.
Ang Microsoft naman ay nagtataguyod ng isang ibang paraan ng pagpapatupad. Pagkatapos ng pagpapalawak ng kooperasyon sa Azure, plano ng Microsoft na tanggapin mula sa ikalawang kalahati ng 2026 ang Helios racks, Venice CPU, network equipment, at software para sa pagpapagalaw ng mga advanced model, sariling AI services ng Microsoft, at mga aplikasyon ng mga kliyente. Maglalabas din ang Microsoft ng dalawang bagong virtual machine na batay sa susunod na henerasyon ng 2-nanometer Venice CPU, at papalawakin ang pag-deploy ng Pensando DPU sa mga network service.
Ibig sabihin nito na gustong ibenta ng AMD ang GPU, CPU, DPU, at network equipment sa mga cloud provider scenario, hindi lang bilang supplier ng acceleration card. Para sa Azure, ang AMD platform ay makakatulong din na bawasan ang presyur sa iisang supply chain kung ito ay makapagbibigay ng sapat na performance at elasticity sa supply.
Ang pinakamalakas na numero sa ulat ay ang pagtaas ng AMD sa hinaharap na laki ng merkado ng komputasyon hanggang $2 trilyon noong 2030.
Sa pagkakasunod, ang TAM para sa AI accelerator sa data center ay inaayos mula sa $200 bilyon patungo sa $1.4 trilyon, na nagdadala ng 40% CAGR; ang TAM para sa server CPU ay inaayos mula sa $26 bilyon patungo sa $220 bilyon, na nagdadala ng 50% CAGR. Inaasahan din ni AMD na hanggang 2030, ang kompanya ay magkakaroon ng 50% na bahagi sa market ng server CPU.
Ang palatandaang ito ay batay sa agent-based AI. Kumpara sa isang beses na tanong-sagot, kailangan ng agent-based AI na gamitin ang mga kasangkapan, planuhin ang mga gawain, basahin ang konteksto, isagawa ang mga multi-step workflow, at tratuhin ang mas maraming pag-iisip at pag-organisa ng mga hiling. Hindi lamang sa GPU nakasalalay ang pangangailangan sa computing power, kundi sa CPU rin para sa pag-schedule, pag-preprocess ng data, mga system service, at pag-organisa ng multi-agent workflow.
Ito rin ang bagong kuwento na gustong ipaunawa ng AMD: Ang pagpapalawak ng AI infrastructure ay hindi lang nagpapataas ng demand para sa accelerators, kundi pati na rin ang pagtataas ng demand para sa server CPU, network, at system-level solutions. Kung makakapag-package ang kompanya ng EPYC CPU, Instinct GPU, Pensando DPU, at network equipment sa isang Helios rack, mas malaki ang potential na kita kaysa sa pagbebenta ng isang chip lamang.
Ngunit ang $2 trilyon na ito ay hindi ang umiiral na laki ng merkado, kundi isang pagtataya batay sa malawakang paggamit ng agentive AI noong 2030. Kailangan nito ang patuloy na paglalawak ng pag-deploy ng AI inference ng mga kumpanya at cloud provider, pati na rin ang paglipat ng AI applications mula sa mga pilot patungo sa mga malalaking production load.
Sa antas ng produkto, ang Helios ay ang pangunahing midyum ng aktibidad ni AMD.
Ang susunod na henerasyon ng Helios AI rack platform ay batay sa CDNA 5 architecture, na may pinakamataas na performance ng 40 PFLOPS (FP4) at 20 PFLOPS (FP8) bawat GPU, na may 432GB ng HBM4 memory at 23.3TB/s na memory bandwidth. Bawat rack ay nagtatampok ng 75 GPU na konektado sa pamamagitan ng UALink over Ethernet, kasama ang 96-core EPYC CPU, Salina DPU, at Volcano 800G AI network card.
Hindi ang pagsasakop sa isang punto ang pangunahing layunin ng mga parameter na ito, kundi ang paghahatid ng AMD ng kanilang produkto patungo sa buong rack. Lalong umaasa ang mga AI cluster sa disenyo ng sistema: ang pagkakaugnay sa pagitan ng GPU, ang bandwidth ng memorya, ang network throughput, ang kakayahan ng CPU sa pag-schedule, at ang software stack ay lahat ay nakakaapekto sa huling efficiency ng training at inference.
Ang Helios ay nasa buong pagpapatakbo na, at plano na magsimula ng pagpapadala noong huling bahagi ng Q3, at pumasok sa malaking produksyon noong Q4. Ang Microsoft ay tatanggap ng Helios mula sa ikalawang kalahati ng 2026, habang ang unang 1GW deployment ni Anthropic ay magsisimula noong unang kalahati ng 2027, na nangangahulugan na ang totoong malaking pagsubok ng mga kliyente ay nasa harap pa.
Ang AMD ay nagkaroon din ng pagkakaisa sa Cerebras upang i-integrate ang Helios system sa Cerebras wafer-scale engine upang lumikha ng high-performance AI inference solution na may layunin na maabot ang mas mababang latency, mas mataas na efficiency, at pagtaas ng hanggang 5 beses sa bilang ng tokens bawat watt. Inaasahan na ipapakilala ang solusyon sa ikalawang kalahati ng 2026 sa pamamagitan ng Cerebras Cloud.
Sa software side, opisyal na inilunsad ang ROCm.ai platform, na may integrasyon ng mga AI tool tulad ng Cursor, Claude, Codex, at Gemini upang magbigay ng AI-driven na karanasan sa pagbuo ng software. Ang kasamang Hyperloom optimization layer ay nagsagawa ng pag-optimize sa higit sa 14,000 na modelo, na nagdudulot ng 3.3 beses na pagtaas sa average performance kumpara sa ROCm 7.
Gayunpaman, ang pagkakasundo ng ROCm.ai at Cerebras ay mas angkop bilang komplemento sa ekosistema ng Helios kaysa bilang pangunahing paksa ng artikulong ito. Ang mga investor ay haharapin kung makakapaggamit ang mga kliyente ng AMD platform nang tama sa tunay na load, hindi lamang kung gaano kalaki ang listahan ng mga kasangkapan at pagkakasundo.
Ipinapakita ng financial forecast ni Goldman Sachs na ang kita ng AMD ay inaasahang umabot sa halos $50.57 bilyon noong 2026, na may EPS na $6.20; $86.01 bilyon ang kita noong 2027, na may EPS na $13.20; at $109 bilyon ang kita noong 2028, na may EPS na $17.90.
Ang mga itinantiyang ito ay nangangahulugan na may mataas na pag-asa ang merkado sa pagtaas ng kita ni AMD mula sa AI sa susunod na dalawa o tatlong taon, pagpapabuti ng margin, at pagpapalaya ng operating leverage. Ang target price na $640 ay hindi lamang sumasaklaw sa kasalukuyang paglalabas ng produkto, kundi pati na rin ang pagpapadala ng Helios, ang deployment sa Microsoft Azure, ang unang pagpapatupad ng Anthropic na 1GW, at ang pagpapabuti ng ROCm ecosystem na lahat ay nagpapalaganap nang sabay-sabay.
Dito rin ang totoong pagkakaiba.
Una, ang pagkakaroon ng AI na may pagtatanggol ay maaaring mas mabagal kaysa sa inaasahan. Kung ang mga workflow ng AI sa bahagi ng negosyo ay hindi mabilis na lumalawak, ang hipotesis ng ₱2 bilyong pangkabuuang kalakalan noong 2030 ay maaaring i-downgrade.
Pangalawa, mayroon pa ring time lag sa deployment ng GPU para sa mga malalaking kliyente. Ang pagtatanggap ng Helios ng Microsoft ay magsisimula noong ikalawang kalahati ng 2026, habang ang unang 1GW ng Anthropic ay inaasahang magsisimula noong unang kalahati ng 2027, at ang maikling panahon na pagsusuri sa pagsasaulo ay hindi pa makakapag-verify ng buong kontribusyon sa kita mula sa mga kasosyo na ito.
Ikatlo, hindi magiging nawala ang presyur mula sa kompetisyon. Nananatili ang NVIDIA sa pangunahing posisyon sa AI accelerators at software ecosystem, at ang kakayahan ng ROCm na mabawasan ang pagkakaiba sa karanasan ng developer ay magdudulot ng epekto sa pagkakapalit ng AMD sa mga malalaking kliyente.
Ikaapat, ang x86 architecture ay nakakaranas din ng panganib sa bahagi sa mga enterprise AI scenario. Kung mas maraming customer ang gagamit ng custom chip, Arm server, o iba pang heterogenous solution, ang mga inaasahang CPU TAM at 50% na bahagi ng CPU sa data center ni AMD ay maaaring mabigyan ng hamon.
Nagiging isang pagsubok sa pagpapatupad ang kuwento ni AMD: ang mga ulat ay nagsampa na ng mas mataas na mga lugar sa market, mga order mula sa mga kliyente, at mga target price; ang susunod na pagtaas ng presyo ng stock ay nakasalalay kung makakapaglabas ng produkto nang tama ang Helios, kung makakapalawig nang on schedule ang Microsoft at Anthropic, at kung tutugon ba ang pangangailangan sa AI sa $2 trilyon na market hanggang 2030.
BlockBeats