Le rapport de Morgan Stanley analyse NVIDIA contre AMD dans la bataille pour la norme CPU intelligente

Écrit par Rita

Guide des tendances

NVIDIA et AMD s'affrontent pour le contrôle des normes sur un marché de processeurs d'agents d'une valeur de 170 milliards de dollars.

Sous la vague de l'IA agent, les architectures CPU pour serveurs se divisent. NVIDIA prône des cœurs plus rapides, estimant que la performance par cœur détermine la limite du système. AMD mise sur un plus grand nombre de cœurs, soulignant que le débit parallèle est essentiel.

NVIDIA a dévoilé la semaine dernière l'architecture CPU Vera, équipée de 88 cœurs ARM personnalisés et d'une bande passante mémoire de 1,2 To/s, conçue avec un seul die de calcul. L'idée sous-jacente est que les agents IA nécessitent des interactions répétées entre CPU et GPU, chaque cycle dépendant de la terminaison de l'étape précédente, ce qui fait que la performance par cœur détermine directement la vitesse de réponse globale. AMD annoncera sa réponse jeudi lors de son AI Day, et le marché s'attend à ce qu'elle mise sur une stratégie axée sur « plus de cœurs ». Actuellement, dans des scénarios de déploiement de 100 kW, le throughput rack de l'EPYC 9965 atteint déjà 2,4 fois celui de Vera.

Bank of America's assessment of this rivalry is clear: whoever defines the next generation of industry benchmarks will win.

Le processeur Vera d'NVIDIA se distingue des processeurs serveur traditionnels axés sur l'accumulation de cœurs. Bien que les 88 cœurs ne soient pas exceptionnels dans le domaine des processeurs serveur, NVIDIA mise sur la « performance maximale en thread unique ». La bande passante mémoire de Vera atteint 1,2 To/s, et la bande passante d'interconnexion interne est de 3,4 To/s ; chaque conception vise à optimiser l'efficacité du cœur unique.

La logique derrière NVIDIA réside dans le fait que les agents IA diffèrent du calcul massivement parallèle ponctuel, en se caractérisant plutôt par des cycles répétés d'interaction entre CPU et GPU. Chaque étape — appel de outils, exécution de code, récupération, orchestration — dépend de la terminaison de l'étape précédente. Une performance insuffisante du cœur unique ralentira la réponse globale de l'agent, provoquant des attentes du GPU et réduisant ainsi l'utilisation globale de l'usine d'IA.

La philosophie de conception d'AMD est totalement différente. AMD considère que l'IA de production ressemble davantage à une plateforme logicielle distribuée, où des composants tels que des bases de données, des API, des stockages vectoriels, des moteurs d'orchestration, des caches et des middleware fonctionnent en parallèle. Dans ce scénario, le goulot d'étranglement du système réside dans le nombre de flux de travail simultanés pouvant être pris en charge dans un budget de consommation d'énergie fixe. Le throughput rack de l'EPYC 9965 dans un déploiement de 100 kW est 2,4 fois supérieur à celui de Vera, et la prochaine génération d'EPYC 6 devrait atteindre 3,3 fois.

Outre la bataille centrale sur le nombre de cœurs « plus rapides et plus nombreux », il existe une autre ligne de front plus discrète mais tout aussi importante : le choix de l’ensemble d’instructions, avec la bataille des écosystèmes x86 et ARM.

NVIDIA Vera est basé sur l'architecture ARM. NVIDIA estime que tant que l'architecture micro est suffisamment excellente, les différences d'ensemble d'instructions ne sont pas importantes. L'ARM peut-il prendre en charge des charges de travail IA ? La réponse est oui. L'ARM peut-il exécuter des logiciels d'entreprise ? Si ses performances dépassent globalement celles de x86, l'écosystème logiciel suivra.

AMD et Intel ont clairement des opinions différentes. Leur argument est direct : les agents IA s'étendent des inférences de modèles vers des flux de travail d'entreprise, dans des scénarios tels que les bases de données, les middleware, les plateformes de sécurité et les applications d'entreprise, qui ont été optimisés pendant des décennies sur l'architecture x86. La faisabilité de remplacer x86 par ARM ne peut pas être prouvée uniquement sur la base de quelques tests AI.

L'AI 2026 Day organisé par AMD jeudi sera le premier point de réponse public à cette bataille de feuilles de route.

Bank of America s'attend à ce qu'AMD ne se limite pas à comparer les scores pour mesurer la vitesse, ce qui le placerait dans le cadre d'évaluation de la performance mono-cœur défini par NVIDIA. AMD doit redéfinir les critères de concurrence en passant de la « performance mono-cœur » à la « capacité de prise en charge d'agents dans des environnements de production réels ».

Bank of America estime que c'est là le cœur du débat. Le enjeu n'est pas la comparaison des technologies, mais laquelle des normes de mesure l'industrie finira par adopter.

L'analyse de ce rapport de Bank of America révèle que ce débat sur la ligne directrice de la technologie CPU se résume en réalité à une lutte pour le contrôle des normes industrielles.

Les besoins en puissance de calcul des agents IA diffèrent de ceux de l'entraînement traditionnel de l'IA. L'entraînement traditionnel repose principalement sur un parallélisme à grande échelle, tandis que les agents combinent des boucles séquentielles et un planificateur concurrentiel. L'architecture la plus optimale dépend de la définition des critères d'évaluation. Si l'industrie considère la « latence de réponse d'un seul agent » comme indicateur principal, la voie NVIDIA est plus rationnelle. Si l'industrie privilégie le « nombre d'agents supportés par baie », AMD détient un avantage.

Le AMD AI Day jeudi sera un moment clé de ce débat. Mais le jugement implicite de Bank of America est que la bataille des approches ne sera pas tranchée à court terme. Le gagnant final ne sera pas nécessairement celui qui obtient les meilleurs scores, mais celui qui parviendra à faire adopter sa propre définition des critères d'évaluation par l'industrie.

Pour les investisseurs, la valeur de cette discussion ne réside pas à déterminer quelle voie est juste ou fausse, mais à comprendre les paris stratégiques respectifs des deux entreprises. NVIDIA mise sur l'IA agent, extrêmement sensible à la latence, tandis qu'AMD mise sur la densité de concurrence comme besoin fondamental en production. Les deux approches sont possibles ; le résultat final dépendra de l'évolution réelle des applications d'IA.

Bank of America donne une notation d'achat aux deux entreprises, avec un prix cible de 350 dollars pour NVIDIA et de 620 dollars pour AMD. Cela indique que Bank of America considère cette concurrence comme non nulle, les deux entreprises pouvant réaliser une croissance grâce à des stratégies différenciées, bien que leurs parcours de croissance soient différents.

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Ce document est une synthèse et une interprétation par Chaoxiang Research d'un rapport d'analyse tiers (Bank of America Securities, 22 juillet 2026). Les notations, prix cibles, prévisions de bénéfices et jugements cités dans ce document reflètent uniquement les opinions des analystes de cette société de courtage et représentent la position de leur institution respective ; ils ne reflètent pas les vues de Chaoxiang Research et ne constituent en aucun cas une recommandation d'investissement.

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