AMD a reçu une réaffirmation de l'avis d'achat de Goldman Sachs après son événement à San Francisco le 23 juillet, avec un prix cible à 12 mois fixé à 640 dollars, principalement en raison de ses partenariats clés avec Anthropic et Microsoft, ainsi que de la prévision d'un marché total du calcul de 2 000 milliards de dollars d'ici 2030, renforçant ainsi son récit de croissance dans les infrastructures IA.
Ce n'est pas simplement le lancement de spécifications GPU. AMD tente de faire évoluer la concurrence dans l'IA d'un modèle basé sur un seul processeur vers un modèle de livraison intégré incluant « un ensemble complet de systèmes + CPU + réseau + DPU + outils logiciels + déploiement pour grands clients ». Pour les investisseurs, la question clé est passée de « AMD dispose-t-il d'un GPU plus puissant ? » à « peut-il obtenir suffisamment de commandes pour des clusters IA et les livrer à temps ? »
Le prix cible indiqué dans le rapport est de 640 dollars, basé sur un multiple cours/bénéfice de 32 et une estimation des bénéfices par action normalisés à 20 dollars. À partir du cours actuel d'environ 539,69 dollars, l'espace de hausse potentiel est d'environ 18,6 % ; la capitalisation boursière de l'entreprise s'élève à environ 890,5 milliards de dollars.
Le signal d'ordre le plus direct provient d'Anthropic.
AMD et Anthropic ont établi un partenariat stratégique, selon lequel Anthropic déployera un total de 2 GW de GPU Instinct M1450 dans les systèmes d'IA Helios. Les premiers 1 GW sont prévus pour être déployés à partir du premier semestre 2027. AMD prévoit également d'investir jusqu'à 5 milliards de dollars américains dans une participation stratégique dans Anthropic, et les deux parties collaboreront pour optimiser les performances du modèle Claude sur les GPU AMD et accélérer le développement du logiciel ROCm.
La signification de ce partenariat ne se limite pas à la vente de puces. Pour les fournisseurs de puces IA, le déploiement par les entreprises leaders de modèles détermine la crédibilité de l'écosystème. Si Anthropic continue de migrer ou d'étendre ses charges de travail Claude sur la plateforme AMD, cela aidera AMD à démontrer que ses GPU, ses systèmes de rack et sa pile logicielle sont capables de répondre aux exigences de formation et d'inférence à grande échelle.
Microsoft propose quant à lui un autre chemin de mise en œuvre. Après l'élargissement de la collaboration sur Azure, Microsoft prévoit de commencer à recevoir en deuxième semestre 2026 les racks Helios, les CPU Venice, les équipements réseau et les logiciels destinés à l'inférence de modèles avancés, aux services IA de Microsoft et aux applications clients. Microsoft lancera également deux nouvelles machines virtuelles basées sur la prochaine génération de CPU Venice à 2 nanomètres et élargira le déploiement des DPU Pensando dans les services réseau.
Cela signifie qu'AMD souhaite vendre simultanément des GPU, CPU, DPU et des équipements réseau dans les scénarios de fournisseurs de cloud, plutôt que de se limiter au rôle de fournisseur de cartes d'accélération. Pour Azure, une plateforme AMD offrant des performances et une élasticité d'approvisionnement suffisantes pourrait également aider à réduire la pression liée à une chaîne d'approvisionnement unique.
Le chiffre le plus impressionnant du rapport est que AMD a relevé sa prévision de la taille totale du marché du calcul d'ici 2030 à 2 000 milliards de dollars.
Parmi ceux-ci, le TAM des accélérateurs AI pour centres de données est passé de 200 milliards de dollars à 1 400 milliards de dollars, soit un CAGR de 40 % ; le TAM des CPU serveurs est passé de 26 milliards de dollars à 220 milliards de dollars, soit un CAGR de 50 %. AMD prévoit également qu'en 2030, l'entreprise détiendra 50 % du marché des CPU pour centres de données.
Cette hypothèse repose sur l'IA agent. Contrairement aux questions-réponses uniques, l'IA agent doit appeler des outils, planifier des tâches, lire le contexte, exécuter des flux de travail à plusieurs étapes, et gérer davantage de demandes d'inférence et d'orchestration. La demande en puissance de calcul ne repose pas uniquement sur les GPU ; les CPU doivent également assurer la planification, la prétraitement des données, les services système et l'orchestration des flux de travail multi-agents.
C’est aussi la nouvelle histoire que AMD souhaite raconter : l’expansion de l’infrastructure IA stimule non seulement la demande pour les accélérateurs, mais aussi pour les CPU serveur, les réseaux et les solutions systèmes. Si l’entreprise parvient à regrouper les CPU EPYC, les GPU Instinct, les DPU Pensando et les équipements réseau dans un rack Helios, son potentiel de revenus dépassera celui de la vente de puces individuelles.
Mais ces 2 billions de dollars ne représentent pas un marché déjà réalisé, mais une prévision basée sur une adoption massive de l'IA agentive d'ici 2030. Cela exige que les entreprises et les fournisseurs de cloud continuent d'élargir les déploiements d'inférence IA, ainsi que que les applications IA passent réellement des phases pilotes à des charges de production fréquentes.
Au niveau du produit, Helios est le vecteur central de cette campagne d'AMD.
La prochaine génération de la plateforme d'armoires Helios AI repose sur l'architecture CDNA 5, avec une performance maximale par GPU atteignant 40 PFLOPS (FP4) et 20 PFLOPS (FP8), équipée de 432 Go de mémoire HBM4 et d'une bande passante mémoire de 23,3 To/s. Chaque armoire intègre 75 GPU connectés via UALink over Ethernet, associés à un CPU EPYC à 96 cœurs, un DPU Salina et une carte réseau AI Volcano 800G.
L'accent de ces paramètres n'est pas sur les performances ponctuelles, mais sur le fait qu'AMD oriente ses produits vers des architectures de rack complet. Les clusters AI dépendent de plus en plus de la conception système : l'interconnexion entre GPU, la bande passante mémoire, le débit réseau, la capacité d'ordonnancement du CPU et la pile logicielle influencent tous l'efficacité finale de l'entraînement et de l'inférence.
Helios est entré en production complète, avec un démarrage des livraisons prévu à la fin du troisième trimestre et une mise en production de masse au quatrième trimestre. Microsoft commencera à recevoir Helios à partir du second semestre 2026, et les premiers déploiements de 1 GW d'Anthropic débuteront au premier semestre 2027, ce qui signifie que la validation à grande échelle par les clients réels est encore à venir.
AMD a également établi un partenariat avec Cerebras pour intégrer le système Helios avec le moteur wafer-level de Cerebras, afin de créer des solutions d'inférence IA haute performance, visant une latence réduite, une efficacité énergétique accrue et une amélioration jusqu'à cinq fois supérieure du nombre de jetons par watt. Cette solution devrait être lancée sur Cerebras Cloud au second semestre 2026.
Du côté logiciel, la plateforme ROCm.ai est officiellement lancée, intégrant des outils d'IA tels que Cursor, Claude, Codex et Gemini pour offrir aux développeurs une expérience de développement logiciel pilotée par l'IA. La couche d'optimisation Hyperloom a optimisé plus de 14 000 modèles, offrant une amélioration moyenne des performances de 3,3 fois par rapport à ROCm 7.
Cependant, le partenariat entre ROCm.ai et Cerebras s'inscrit mieux comme un complément à l'écosystème Helios que comme fil conducteur de cet article. Les investisseurs se concentreront finalement sur la capacité des clients à utiliser de manière stable la plateforme AMD sous charge réelle, et non uniquement sur la longueur de la liste des outils et partenariats.
Les prévisions financières de Goldman Sachs indiquent que le chiffre d'affaires d'AMD est estimé à environ 50,57 milliards de dollars en 2026, avec un BPA de 6,20 dollars ; en 2027, le chiffre d'affaires atteindra environ 86,01 milliards de dollars, avec un BPA de 13,20 dollars ; en 2028, le chiffre d'affaires sera d'environ 109 milliards de dollars, avec un BPA de 17,90 dollars.
Ces prévisions suggèrent que le marché attend une forte croissance des revenus liés à l'IA d'AMD au cours des deux à trois prochaines années, ainsi qu'une amélioration de sa marge et la libération de leviers opérationnels. Le prix cible de 640 dollars prend en compte non seulement les produits actuellement lancés, mais aussi la livraison de Helios, le déploiement sur Microsoft Azure, la première mise en œuvre de 1 GW par Anthropic, ainsi qu'une amélioration de l'écosystème ROCm.
La véritable divergence se trouve ici aussi.
Premièrement, la vitesse d'adoption de l'IA agentive pourrait être plus lente que prévu. Si les flux de travail IA pour les entreprises ne s'étendent pas rapidement, l'hypothèse d'un marché total de calcul de 2 000 milliards de dollars d'ici 2030 sera révisée à la baisse.
Deuxièmement, il existe toujours un décalage temporel pour le déploiement GPU auprès des grands clients. La réception de Helios de Microsoft commence à partir du deuxième semestre 2026, et les premiers 1 GW d'Anthropic sont prévus pour commencer au premier semestre 2027 ; les résultats financiers à court terme ne peuvent pas encore entièrement vérifier la contribution de ces collaborations aux revenus.
Troisièmement, la pression concurrentielle ne disparaîtra pas. NVIDIA conserve une position dominante dans les accélérateurs AI et l'écosystème logiciel ; la capacité de ROCm à réduire l'écart d'expérience pour les développeurs influencera la substituabilité d'AMD auprès des grands clients.
Quatrièmement, l'architecture x86 fait également face à un risque de part de marché dans les scénarios d'IA entrepris. Si les clients adoptent davantage des puces personnalisées, des serveurs Arm ou d'autres solutions hétérogènes, les prévisions d'AMD concernant le TAM des CPU et la part de 50 % des CPU dans les centres de données seront mises à l'épreuve.
Cela fait de l'histoire d'AMD un véritable test d'exécution : les rapports ont déjà relevé l'espace de marché, les commandes clients et les prix cibles, et la capacité du cours à absorber ces chiffres dépendra de la capacité d'Helios à livrer selon le calendrier, de l'expansion prévue de Microsoft et d'Anthropic, ainsi que de la solidité réelle de la demande IA pour soutenir un marché de 2 000 milliards de dollars d'ici 2030.
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