मॉर्गन स्टैनले रिपोर्ट इंटेलिजेंट सीपीयू मानक युद्ध में एनविडिया बनाम एएमडी का विश्लेषण करती है

लेखक: रिता

Tide Guide

NVIDIA और AMD 1700 बिलियन डॉलर के एजेंट CPU बाजार के मानक परिभाषा के लिए लड़ रहे हैं।

AI एजेंट की लहर के तहत, सर्वर CPU आर्किटेक्चर के मार्ग अलग हो गए हैं। NVIDIA तेज़ कोर का समर्थन करता है और मानता है कि सिंगल-कोर प्रदर्शन ही सिस्टम की सीमा निर्धारित करता है। AMD बहुत सारे कोर पर जोर देता है और मानता है कि समानांतर थ्रूपुट ही महत्वपूर्ण है।

निविडा ने पिछले हफ्ते वेरा CPU आर्किटेक्चर लॉन्च किया, जिसमें 88 कस्टम ARM कोर, 1.2TB/s मेमोरी बैंडविड्थ और सिंगल-चिप कॉम्प्यूटिंग डाई डिज़ाइन शामिल है। इसका तर्क यह है कि एजेंट AI को CPU और GPU के बीच बार-बार इंटरैक्शन की आवश्यकता होती है, और प्रत्येक चक्र पिछले कदम के पूरा होने पर निर्भर करता है, इसलिए सिंगल-कोर प्रदर्शन सीधे समग्र प्रतिक्रिया गति को निर्धारित करता है। AMD गुरुवार को AI Day पर अपनी प्रतिक्रिया जारी करेगा, और बाजार की अपेक्षा है कि वह "अधिक कोर" रणनीति पर जोर देगा। वर्तमान में, 100kW डिप्लॉयमेंट स्थिति में EPYC 9965 की रैक-लेवल थ्रूपुट Vera की 2.4 गुना है।

Bank of America का इस रास्ते के विवाद के बारे में निर्णय स्पष्ट है: जो उद्योग के अगली पीढ़ी के मापदंड को परिभाषित करेगा, वह जीतेगा।

NVIDIA का Vera CPU पारंपरिक "कोर ढेर" वाले सर्वर प्रोसेसर से अलग है। 88 कोर सर्वर CPU क्षेत्र में विशेष नहीं हैं, लेकिन NVIDIA "सर्वाधिक सिंगल-थ्रेड प्रदर्शन" पर जोर देता है। Vera की मेमोरी बैंडविड्थ 1.2TB/s है, और चिप-इंटरनल इंटरकनेक्ट बैंडविड्थ 3.4TB/s है, जिसका डिज़ाइन सभी एकल कोर की कार्यक्षमता में वृद्धि के लिए किया गया है।

NVIDIA का तर्क यह है कि एजेंट AI, एकल बड़े पैमाने की समानांतर गणना से अलग है; यह अधिकतर CPU और GPU के बीच दोहराए जाने वाले इंटरैक्शन साइकिल के रूप में प्रकट होता है। टूल कॉल, कोड निष्पादन, रिट्रीवल, ऑर्केस्ट्रेशन जैसे चरणों में से प्रत्येक चरण पिछले चरण के पूरा होने पर निर्भर करता है। एकल कोर प्रदर्शन की कमी पूरे एजेंट की प्रतिक्रिया गति को धीमा कर देगी, जिससे GPU प्रतीक्षा करेगा और AI फैक्ट्री की कुल उपयोग दर कम होगी।

AMD का डिजाइन दर्शन बिल्कुल अलग है। AMD का मानना है कि उत्पादन-स्तरीय AI एक वितरित सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म के करीब है, जहाँ डेटाबेस, API, वेक्टर स्टोरेज, ऑर्केस्ट्रेशन इंजन, कैश और मिडलवेयर जैसे घटक समानांतर रूप से चलते हैं। इस परिदृश्य में, सिस्टम की सीमा निश्चित शक्ति बजट के भीतर समानांतर वर्कफ्लो की संख्या है। EPYC 9965 100kW डिप्लॉयमेंट में Vera की तुलना में रैक-लेवल थ्रूपुट 2.4 गुना है, और अगली पीढ़ी का EPYC 6 3.3 गुना तक बढ़ने की उम्मीद है।

"तेज़ और अधिक" के कोर नंबर के विवाद के अलावा, एक और छिपी हुई लेकिन समान रूप से महत्वपूर्ण लड़ाई है, जो निर्देश सेट चयन, x86 और ARM के पारिस्थितिकीय संघर्ष से संबंधित है।

NVIDIA Vera ARM आधारित है। NVIDIA का मानना है कि जब तक माइक्रोआर्किटेक्चर पर्याप्त उत्कृष्ट हो, तब तक इंस्ट्रक्शन सेट का अंतर महत्वपूर्ण नहीं है। क्या ARM AI वर्कलोड को संभाल सकता है? जवाब हाँ है। क्या ARM एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर चला सकता है? यदि प्रदर्शन x86 की तुलना में समग्र रूप से बेहतर है, तो सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम भी स्थानांतरित हो जाएगा।

AMD और Intel स्पष्ट रूप से अलग दृष्टिकोण रखते हैं। उनका तर्क सीधा है: एजेंट AI मॉडल निष्कर्षण से उद्योग-स्तरीय कार्यप्रवाहों की ओर बढ़ रहा है, जिसमें डेटाबेस, मिडलवेयर, सुरक्षा प्लेटफॉर्म, उद्योग-स्तरीय अनुप्रयोग शामिल हैं, जिन्हें पिछले कई दशकों से x86 आर्किटेक्चर पर अनुकूलित किया गया है। कुछ AI परीक्षण परिणामों से ही ARM का x86 का विकल्प होना संभव नहीं है।

AMD द्वारा गुरुवार को आयोजित AI 2026 Day, इस रास्ते के विवाद का पहला सार्वजनिक प्रतिक्रिया बिंदु होगा।

मैरिल लिनच का अनुमान है कि AMD केवल बेंचमार्क डेटा के माध्यम से गति की तुलना नहीं करेगी, क्योंकि ऐसा करने से यह निविडा द्वारा निर्धारित "सिंगल-कोर प्रदर्शन" मूल्यांकन ढांचे में आ जाएगा। AMD को प्रतिस्पर्धा के मापदंड को पुनः परिभाषित करने की आवश्यकता है, जिसमें "सिंगल-कोर प्रदर्शन" से "वास्तविक उत्पादन पर्यावरण में एजेंट सहन क्षमता" की ओर जाना है।

मैरिल लिंच का मानना है कि यही बहस का मुख्य बिंदु है। जीत या हार का मुद्दा तकनीकी बेहतरी की तुलना नहीं है, बल्कि उद्योग अंततः किसके द्वारा परिभाषित मापदंड को स्वीकार करेगा।

मैरिल लिंच की इस रिपोर्ट की दृष्टि यह है कि एक CPU तकनीकी रास्ते के विवाद को उद्योग के "मानक निर्धारण के अधिकार" के लिए संघर्ष में बदल दिया जाता है।

एआई एजेंट की कैलकुलेशन आवश्यकताएँ पारंपरिक एआई प्रशिक्षण से भिन्न हैं। पारंपरिक प्रशिक्षण मुख्य रूप से बड़े पैमाने पर समानांतर होता है, जबकि एजेंट श्रृंखलाबद्ध चक्र और समानांतर नियोजन का मिश्रण होता है। कौन सी आर्किटेक्चर अधिक उपयुक्त है, यह मूल्यांकन मापदंड की परिभाषा पर निर्भर करता है। यदि उद्योग "एकल एजेंट प्रतिक्रिया देरी" को मुख्य सूचक के रूप में मानता है, तो न्वीडिया का रास्ता अधिक त論संगत है। यदि उद्योग "एकल रैक पर एजेंट क्षमता" को मुख्य सूचक के रूप में मानता है, तो AMD के पास लाभ है।

गुरुवार को AMD AI Day इस बहस का एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर होगा। लेकिन बैंक ऑफ अमेरिका का अंतर्निहित निष्कर्ष है कि रास्ते का विवाद शीघ्र ही निर्णीत नहीं होगा। अंतिम विजेता वह नहीं होगा जो अधिक स्कोर करता है, बल्कि वह होगा जो अपनी परिभाषा और मापदंड को उद्योग द्वारा स्वीकार कराने में सफल होता है।

निवेशकों के लिए, इस बहस का निवेश मूल्य यह निर्धारित करना नहीं है कि कौन सी रणनीति सही या गलत है, बल्कि दोनों कंपनियों के अपने रणनीतिक निवेश को समझना है। न्वाइडिया ने लेटेंसी के प्रति अत्यधिक संवेदनशील एजेंट AI पर निवेश किया है, जबकि AMD ने उत्पादन पर्यावरण की मुख्य आवश्यकता के रूप में समानांतर घनत्व पर निवेश किया है। दोनों रास्तों के पास सफल होने की संभावना है, और अंतिम रूप से यह AI अनुप्रयोगों के वास्तविक विकास की दिशा पर निर्भर करेगा।

मेरिल लिंच ने दोनों कंपनियों के लिए खरीदें रेटिंग दी है, नाइविडिया के लिए लक्ष्य मूल्य 350 डॉलर और एएमडी के लिए 620 डॉलर। इससे यह स्पष्ट होता है कि मेरिल लिंच का मानना है कि यह प्रतिस्पर्धा शून्य-योग का खेल नहीं है, और दोनों कंपनियाँ अपने भिन्न मार्गों के माध्यम से वृद्धि कर सकती हैं, केवल वृद्धि का मार्ग अलग है।

Disclaimer

यह लेख चाओशियां रिसर्च द्वारा तीसरे पक्ष के ब्रोकरेज रिसर्च रिपोर्ट (बैंक ऑफ अमेरिका सेक्युरिटीज, 22 जुलाई 2026) का संकलन और व्याख्या है। इस लेख में उद्धृत किए गए रेटिंग, लक्ष्य मूल्य, लाभ अनुमान और संबंधित निष्कर्ष केवल उस ब्रोकरेज के विश्लेषकों के दृष्टिकोण हैं, जो केवल उनके संस्थान की स्थिति का प्रतिनिधित्व करते हैं और चाओशियां रिसर्च के दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं, न ही यह किसी भी निवेश सुझाव का निर्माण करते हैं।

बाजार में जोखिम है, निर्णय स्वतंत्र रूप से लें। यह लेख किसी भी प्रतिभूति को खरीदने या बेचने के लिए आधार नहीं होना चाहिए।