AMD проти NVIDIA: чому інференс ШІ стає наступним головним полем конкурентної боротьби?

3 листопада 2026 року AMD оприлюднила фінансові результати за третій квартал: квартальна виручка досягла 13,377 млрд дол. США, що на 45% більше в річному вимірі. Виручка сегмента центрів обробки даних становила 8,546 млрд дол. США, збільшившись на 97% у річному вимірі. Компанія очікує виручку в четвертому кварталі на рівні приблизно 17 млрд дол. США та наголосила, що графічні процесори Instinct, центральні процесори EPYC і стоєчні системи Helios спільно сприятимуть зростанню її бізнесу в сегменті центрів обробки даних. Ці події посилили увагу інвесторів до того, чи зможе AMD зайняти більшу частку ринку обчислень для ШІ, на якому домінує NVIDIA.

Однак конкуренція у сфері ШІ-чипів не зводиться лише до порівняння продуктивності продуктів двох компаній. На рішення великих постачальників хмарних послуг щодо закупівель можуть впливати обсяг пам’яті GPU, пропускна здатність інференсу, сумісність програмного забезпечення, мережеві можливості, енергоспоживання та сукупна вартість володіння. У цій статті проаналізовано конкурентну динаміку між AMD і NVIDIA через технічні особливості інференсу ШІ, а також значення цих змін для індустрії ШІ-чипів та інвесторів в американські акції, пов’язані з нею.

Основні висновки

• Конкуренція у сфері ШІ-чипів розширюється від обчислювальних ресурсів для навчання до ефективності інференсу. У міру масштабування застосунків великих мовних моделей витрати на обчислення, швидкість відповіді та енергоспоживання під час інференсу стають важливими чинниками закупівель для центрів обробки даних.

• AMD розширює свій бізнес ШІ для центрів обробки даних. У третьому кварталі 2026 року виручка AMD у сегменті центрів обробки даних досягла приблизно 8,55 млрд дол. США, збільшившись на 97% у річному вимірі та вивівши загальну виручку компанії на новий максимум.

• Конкурентна перевага NVIDIA виходить за межі апаратного забезпечення GPU. Її програмна екосистема CUDA, мережеві технології, інструменти для розробників та інтегровані стоєчні системи забезпечують значні можливості системної інтеграції для масштабних розгортань інфраструктури ШІ.

• AMD прагне створити комплексну альтернативу за допомогою GPU Instinct, Helios і ROCm. Її конкурентний фокус поступово зміщується від продуктивності окремих чипів до обчислювальних можливостей на рівні системи та сукупної вартості володіння.

• Зростання попиту на інференс ШІ не обов’язково означає підвищення акцій AMD або NVIDIA. Інвесторам також слід стежити за можливостями постачання чипів, нормою прибутку, капітальними витратами клієнтів і ринковими оцінками.

Що таке інференс ШІ та чим він відрізняється від навчання моделей ШІ?

Інференс ШІ — це обчислювальний процес, під час якого навчена модель штучного інтелекту генерує прогнози, текст, зображення або інші результати на основі введених користувачем даних. Наприклад, коли користувач ставить запитання ШІ-асистенту, а модель поступово генерує відповідь на основі введених даних, цей процес є інференсом. На відміну від навчання, під час якого параметри моделі постійно коригуються, стандартний інференс переважно використовує наявні параметри моделі для виконання обчислень. Водночас деякі системи інференсу також можуть включати пошук даних, виклики інструментів і додаткові обчислювальні кроки.

Навчання ШІ та інференс суттєво відрізняються за вимогами до обчислювальних ресурсів. Для навчання великих моделей зазвичай потрібна спільна робота великої кількості GPU протягом тривалого часу, що створює високі вимоги до обчислювальної продуктивності, обсягу пам’яті та високошвидкісних з’єднань. Інференс більше зосереджений на часі відповіді на запит, кількості завдань, які можна обробити за одиницю часу, та обчислювальній вартості кожного запиту. Для таких застосунків, як чати в реальному часі та голосові асистенти, користувачі особливо чутливі до затримки відповіді. Для пакетної обробки тексту або завдань аналізу даних важливішими можуть бути загальна пропускна здатність і вартість.

У міру масштабування застосунків ШІ кількість запитів на інференс може продовжувати зростати. Наприклад, моделі може знадобитися лише обмежена кількість масштабних циклів навчання, але після розгортання вона здатна обслуговувати мільйони користувачів протягом тривалого періоду. Це створює можливість того, що сукупні витрати на інференс стануть основним джерелом витрат на інфраструктуру ШІ. Водночас співвідношення витрат на навчання та інференс суттєво відрізняється залежно від моделей і застосунків, тому не можна припускати, що витрати на інференс завжди перевищуватимуть витрати на навчання.

Чому інференс ШІ стає центром конкуренції між AMD і NVIDIA?

Ринок інференсу ШІ привертає увагу насамперед тому, що бізнес-моделі ШІ переходять від конкуренції можливостей моделей до конкуренції фактичних витрат на використання. Для постачальників хмарних послуг і розробників застосунків ШІ здатність моделі виконувати завдання є лише базовою вимогою. Те, чи може вона безперервно надавати послуги великій кількості користувачів за прийнятною вартістю, також визначає можливість комерціалізації продукту. Зі збільшенням кількості користувачів і частоти викликів навіть незначне зниження вартості одного інференсу може суттєво вплинути на загальні операційні витрати.

Навантаження інференсу не є однаковими. Розмови в реальному часі потребують низької затримки, моделі складного міркування можуть генерувати тривалі процеси міркування, а ШІ-агенти можуть кілька разів викликати моделі, отримувати дані та виконувати інструменти в межах одного завдання. Різні навантаження мають різні вимоги до точності обчислень, обсягу пам’яті, пропускної здатності пам’яті та системних з’єднань. Це створює простір для конкуренції між різними апаратними архітектурами та ускладнює визначення переваги певного чипа за одним показником продуктивності.

Для AMD важливість ринку інференсу полягає в його потенціалі розширити частку ринку ШІ-GPU. Великі постачальники хмарних послуг зазвичай прагнуть уникати надмірної залежності від одного постачальника, водночас контролюючи витрати на закупівлю обладнання. Якщо AMD зможе запропонувати альтернативу, конкурентну за продуктивністю, ціною, сумісністю програмного забезпечення та можливостями постачання, вона може брати участь у більшій кількості планів закупівель для центрів обробки даних. Водночас NVIDIA також безперервно оптимізує свої продукти для інференсу та програмні платформи, тому зростання попиту на інференс не обов’язково означає послаблення конкурентних позицій NVIDIA.

Як останнім часом розвивався бізнес AMD у сегменті центрів обробки даних?

Результати AMD за третій квартал, оприлюднені в листопаді 2026 року, свідчать, що центри обробки даних стали одним із найважливіших джерел зростання бізнесу компанії. Загальна виручка досягла 13,377 млрд дол. США, що на 45% більше в річному вимірі, а виручка сегмента центрів обробки даних становила 8,546 млрд дол. США, збільшившись на 97% у річному вимірі. У той самий період прибуток на акцію без урахування GAAP досяг 2,09 дол. США, що на 74% більше в річному вимірі та відображає внесок розширення сегмента центрів обробки даних у загальну прибутковість.

Варто зазначити, що бізнес AMD для центрів обробки даних включає не лише ШІ-GPU Instinct, а й серверні CPU EPYC. Отже, не всю виручку сегмента центрів обробки даних слід безпосередньо вважати виручкою від чипів для інференсу ШІ. Зростання бізнесу компанії зумовлене як попитом на ШІ-прискорювачі, так і попитом на серверні обчислення загального призначення. Для інвесторів визначення того, чи дійсно AMD розширює свою частку ринку ШІ-GPU, потребує подальшого спостереження за поставками продукції, розгортаннями у клієнтів і конкретною структурою бізнесу.

AMD також очікує загальну виручку на рівні приблизно 17 млрд дол. США у четвертому кварталі 2026 року, продовжуючи зростання після третього кварталу. Компанія також просуває розгортання стоєчних систем Helios і розширює співпрацю з великими постачальниками хмарних послуг та ШІ-компаніями. Це свідчить про прагнення AMD перейти від постачальника чипів до більш комплексного постачальника інфраструктури ШІ. Однак подальше зростання виручки все ще залежатиме від закупівель клієнтів, ланцюгів постачання та конкурентоспроможності продукції.

У чому відмінності між AMD Instinct і GPU NVIDIA для інференсу ШІ?

ШІ-GPU AMD і NVIDIA підтримують завдання навчання моделей та інференсу, проте компанії відрізняються дорожніми картами продуктів, програмними екосистемами та підходами до системної інтеграції. Серія Instinct від AMD переважно орієнтована на високопродуктивні обчислення та прискорення ШІ в центрах обробки даних, тоді як NVIDIA створила більш комплексну структуру обчислень для ШІ завдяки GPU для центрів обробки даних, програмній платформі CUDA та допоміжним мережевим технологіям.

Для завдань інференсу теоретична обчислювальна продуктивність GPU є лише одним із критеріїв оцінки. Моделям потрібен частий доступ до ваг і проміжних даних, тому обсяг пам’яті, пропускна здатність пам’яті та керування кешем мають не менше значення. Більший обсяг пам’яті допомагає розмістити параметри моделі та KV-кеш, створений більшою кількістю одночасних запитів, а вища пропускна здатність пам’яті може зменшувати вузькі місця доступу до даних у певних завданнях інференсу. Проте конкретні переваги залежать від розміру моделі, точності квантування, стратегії пакетування та рівня оптимізації програмного забезпечення.

Перевага NVIDIA полягає в можливостях узгодженої роботи апаратного й програмного забезпечення. Окрім GPU, NVIDIA надає CUDA, TensorRT-LLM, фреймворки для надання інференсу та високошвидкісні технології з’єднання, що дає змогу розробникам розгортати ШІ-навантаження на основі відносно зрілого набору інструментів. AMD, зі свого боку, підвищує сумісність і продуктивність систем за допомогою ROCm, GPU Instinct та систем Helios, прагнучи знизити витрати клієнтів на міграцію під час впровадження альтернативного обладнання.

Важливо наголосити, що наведене порівняння відображає позиціонування продуктів і екосистем, а не універсальний рейтинг продуктивності. Різні GPU можуть демонструвати суттєво різні результати залежно від моделей, рівнів точності та умов розгортання. Фактичну ефективність інференсу не можна визначити лише за обсягом пам’яті або теоретичною обчислювальною продуктивністю.

Чому CUDA і ROCm впливають на конкурентне середовище ШІ-чипів?

CUDA — це паралельна обчислювальна платформа NVIDIA, що розвивається протягом тривалого часу, тоді як ROCm є програмною платформою AMD для GPU-обчислень і ШІ-навантажень. Обидві платформи надають інструменти розробки, обчислювальні бібліотеки та середовища виконання, які дають змогу розробникам використовувати GPU для складних обчислювальних завдань. Для великих ШІ-компаній вибір GPU передбачає не лише закупівлю обладнання. Він також стосується того, чи можуть наявний код моделей, фреймворки навчання, механізми інференсу та операційні системи надійно працювати.

Конкурентна перевага CUDA випливає з її давно сформованої програмної екосистеми. Багато ШІ-моделей та інструментів розробки вже адаптовано й оптимізовано для GPU NVIDIA, тому компанії, що використовують обладнання NVIDIA, часто можуть зменшити обсяг робіт із міграції та налагодження. Особливо в масштабних кластерних середовищах стабільність програмного забезпечення, інструменти аналізу продуктивності й технічна підтримка можуть безпосередньо впливати на рівень використання обчислювальних ресурсів.

AMD покращує досвід розробників і підтримку основних ШІ-фреймворків через ROCm. У третьому кварталі 2026 року AMD випустила ROCm 10, додатково вдосконаливши пов’язані інструменти розробки, компілятори, обчислювальні бібліотеки та підтримку моделей. Ці вдосконалення допомагають розширити спектр застосувань GPU AMD, але випуск нової версії не означає, що всі застосунки CUDA можна перенести на ROCm без змін.

З комерційної точки зору сумісність програмного забезпечення впливає на фактичну сукупну вартість володіння GPU. Якщо компанія закуповує дешевші прискорювачі, але має інвестувати значні інженерні ресурси в повторну оптимізацію моделей, заощадження на вартості обладнання можуть зрештою бути нівельовані витратами на розробку. Тому конкуренція між AMD і NVIDIA відбувається не лише на рівні чипів, а й у межах екосистем для розробників, фреймворків інференсу та ефективності розгортання систем.

Як AMD Helios змінює конкуренцію з NVIDIA на системному рівні?

Helios — це стоєчна обчислювальна платформа AMD для великих центрів обробки даних ШІ. Вона поєднує GPU Instinct, CPU EPYC, мережеві з’єднання та пов’язані програмні компоненти, щоб надати клієнтам повнішу систему обчислень для ШІ. Порівняно з окремою закупівлею GPU та подальшою інтеграцією систем, стоєчні рішення можуть оптимізувати обчислення, зв’язок і проєктування розгортання в межах єдиної архітектури.

Ця зміна відображає розширення конкуренції в інфраструктурі ШІ від окремих чипів до повних обчислювальних систем. Навчання великих моделей та інференс зазвичай потребують спільної роботи кількох GPU. Швидкість передавання даних між GPU, з’єднання всередині серверів, топологія мережі та можливості охолодження можуть впливати на загальну ефективність. Навіть якщо окремий чип має високу обчислювальну продуктивність, фактична пропускна здатність кластера все одно може бути обмежена, якщо системний зв’язок стає вузьким місцем.

NVIDIA вже створила відносно повну лінійку продуктів за допомогою стоєчних систем ШІ, тоді як AMD прагне запропонувати ще один варіант через Helios. У своєму останньому оголошенні про фінансові результати AMD заявила, що клієнти, зокрема Anthropic, Meta, Microsoft, OpenAI та Oracle Cloud Infrastructure, запускають моделі або навантаження на основі перших рішень Helios. Ці розгортання свідчать про те, що AMD просуває впровадження продуктів системного рівня, але масштаб розгортання, обсяг закупівель і етап комерціалізації кожного клієнта все ще потрібно оцінювати окремо.

Для великих постачальників хмарних послуг наявність кількох конкурентних постачальників систем ШІ може підвищити гнучкість закупівель і зменшити ризик концентрації в ланцюгу постачання. Однак конкуренція на системному рівні також висуває до AMD вищі вимоги, зокрема щодо постачання чипів, мережевих з’єднань, стабільності програмного забезпечення, розгортання стійок і довгострокового обслуговування.

Чому витрати на інференс ШІ важливіші за продуктивність окремого GPU?

Комерційна цінність інференсу ШІ зрештою залежить від того, чи можна безперервно надавати послуги за прийнятною вартістю. Для ШІ-платформ, які щодня обробляють велику кількість запитів, ціни закупівлі GPU є лише частиною витрат. Використання серверів, енергоспоживання, охолодження, мережеві ресурси, технічне обслуговування та ефективність виконання моделей можуть впливати на загальні витрати.

Наприклад, припустімо, що витрати на закупівлю двох систем GPU становлять відповідно 1 млн і 1,2 млн дол. США. Якщо друга система може обробляти більше запитів за однакової якості обслуговування або суттєво знизити енергоспоживання кожного інференсу, дорожча система все одно може мати нижчу довгострокову вартість одного інференсу. І навпаки, якщо система має високу теоретичну продуктивність, але реальні застосунки не можуть повною мірою використовувати її апаратні ресурси, її економічна ефективність може не відповідати очікуванням.

Тому під час оцінювання чипів для інференсу ШІ важливо враховувати такі показники, як кількість токенів, згенерованих за секунду, час до першого токена, можливості обробки одночасних запитів і фактична вартість обробки мільйона токенів. Різні моделі та навантаження по-різному визначають важливість цих показників. Наприклад, взаємодія голосом у реальному часі надає пріоритет затримці, тоді як пакетний аналіз документів може більше зосереджуватися на пропускній здатності та вартості одиниці.

Ця зміна означає, що AMD не обов’язково має перевершувати NVIDIA за кожним показником продуктивності, щоб отримати ринкові можливості. Якщо її продукти можуть забезпечувати конкурентну вартість і продуктивність для конкретних навантажень, водночас відповідаючи вимогам клієнтів щодо стабільності та підтримки програмного забезпечення, вони можуть стати життєздатною альтернативою. Так само NVIDIA може підтримувати конкурентоспроможність завдяки оптимізації програмного забезпечення та ефективності систем, а не лише вищій теоретичній продуктивності чипів.

Як конкуренція на ринку інференсу ШІ вплине на оцінку акцій AMD і NVIDIA?

AMD і NVIDIA є важливими публічними компаніями в американській напівпровідниковій галузі, але інвестори не застосовують до них абсолютно однакову логіку оцінювання. NVIDIA вже створила масштабний бізнес у сфері обчислень для ШІ та відносно зрілу екосистему апаратного й програмного забезпечення, тому ринок загалом зосереджується на тому, чи зможе вона підтримувати масштаби виручки, норму прибутку та технологічні переваги. AMD, своєю чергою, має можливість розширити свою частку ринку ШІ, тому інвестори більше зосереджені на тому, чи зможуть розгортання нових продуктів, замовлення клієнтів і зростання виручки перетворитися на стійку прибутковість.

Розширення ринку інференсу ШІ може одночасно принести користь кільком постачальникам чипів, але зростання ринкового попиту не означає, що прибутки кожної компанії зростатимуть пропорційно. У міру посилення конкуренції можуть змінюватися ціни на продукцію, переговорна сила клієнтів та інвестиції в дослідження й розробку. Якщо компанії знижують ціни, щоб збільшити частку ринку, або потребують більше ресурсів для підтримки розгортань у клієнтів, зростання виручки може не забезпечити такого самого рівня зростання прибутку.

Крім того, ціни акцій залежать від того, який обсяг очікуваного зростання ринок уже врахував у ціні. Навіть якщо компанія демонструє сильні фінансові результати, її ціна акцій може зазнавати тиску, якщо інвестори очікували більшого. І навпаки, якщо фактичні поставки, норма прибутку або прогноз компанії перевищують очікування, ринок може переглянути її оцінку. Тому оцінювання інвестиційної привабливості AMD і NVIDIA потребує не лише порівняння того, який GPU має вищу продуктивність. Воно також вимагає врахування структури виручки, прибутковості, капітальних витрат, конкурентного середовища та мультиплікаторів оцінки.

За якими показниками ринку інференсу ШІ слід стежити інвесторам?

Інвестори, які прагнуть зрозуміти рух акцій компаній у сфері ШІ-чипів, можуть спостерігати за змінами на ринку з трьох позицій. Перша — це попит, зокрема капітальні витрати великих постачальників хмарних послуг на ШІ, використання сервісів інференсу та фактичні розгортання у корпоративних клієнтів. Ці показники можуть допомогти визначити, чи продовжує зростати попит на обчислювальні потужності для ШІ, але плани капітальних витрат не дорівнюють підтвердженій виручці виробників чипів.

Друга — це пропозиція, зокрема обсяги постачання GPU, постачання високошвидкісної пам’яті HBM, потужності передового пакування та прогрес розгортання систем. Навіть за високого ринкового попиту виробники чипів можуть не виконати постачання за планом, якщо бракує критично важливих компонентів. І AMD, і NVIDIA залежать від складних ланцюгів постачання напівпровідників, тому обмеження пропозиції можуть впливати на темпи зростання обох компаній.

Остання сфера — показники прибутковості та оцінки. Інвестори можуть відстежувати виручку центрів обробки даних, валову маржу, операційну маржу, вільний грошовий потік і зміни ринкових очікувань, а потім використовувати співвідношення ціни до прибутку або форвардні мультиплікатори прибутку, щоб оцінити обґрунтованість ціни акцій. Особливо важливо розрізняти вже досягнуті фінансові результати та прогнозні орієнтири керівництва, а також не вважати невиконані замовлення чи прогнози зростання гарантованою виручкою.

Підсумок

Конкуренція між AMD і NVIDIA у сфері ШІ-чипів розширюється від суто порівняння обчислювальної продуктивності до ефективності інференсу, програмних екосистем, стоєчних систем і сукупної вартості володіння. Оскільки застосунки ШІ переходять до етапу масштабного розгортання, центрам обробки даних потрібні не лише потужніші обчислювальні можливості, а й здатність безперервно обробляти великі обсяги користувацьких запитів за більш обґрунтованої вартості.

Швидке зростання бізнесу AMD у сегменті центрів обробки даних у третьому кварталі 2026 року разом із подальшим розвитком Instinct, ROCm і Helios свідчить про розширення її бізнесу інфраструктури ШІ. Водночас NVIDIA зберігає важливі переваги у CUDA, системній інтеграції та екосистемі для розробників. Результат майбутньої конкуренції залежатиме від поставок продукції, фактичної продуктивності, впровадження клієнтами та комерційної прибутковості, а не від одного технічного показника одного покоління чипів.

Для інвесторів в акції ринок інференсу ШІ надає нову перспективу для спостереження за напівпровідниковою галуззю, проте технологічна конкурентоспроможність та інвестиційна дохідність акцій не є безпосередньо рівнозначними. Спільний аналіз галузевого попиту, прибутковості компаній і ринкових оцінок забезпечує повніше розуміння конкурентного середовища між AMD і NVIDIA.

Поширені запитання

Що таке інференс ШІ?

Інференс ШІ — це процес використання навченої моделі штучного інтелекту для обробки вхідних даних і генерування результатів, наприклад у ШІ-чатах, генерації зображень, розпізнаванні мовлення та завданнях, які виконують інтелектуальні асистенти.

Чому ринок інференсу ШІ стає важливішим?

Зі збільшенням кількості користувачів застосунків ШІ та частоти їх використання компанії повинні постійно нести значні витрати на обчислення для інференсу. Унаслідок цього швидкість інференсу, пропускна здатність, енергоспоживання та питомі витрати стають важливішими.

Чи можуть ШІ-GPU AMD замінити NVIDIA?

Для певних підтримуваних моделей і сценаріїв застосування GPU AMD можуть бути альтернативою NVIDIA. Однак фактична доцільність залежить від сумісності програмного забезпечення, продуктивності, витрат на розгортання та вимог клієнтів. Не слід вважати ці рішення повністю еквівалентними в кожному сценарії.

У чому різниця між CUDA та ROCm?

CUDA — це платформа паралельних обчислень NVIDIA для GPU, а ROCm — програмна платформа AMD для GPU-обчислень. Обидві підтримують обчислення для ШІ, але відрізняються інструментами розробки, зрілістю екосистеми та конкретною сумісністю.

Що таке AMD Helios?

Helios — це стоєчна платформа обчислень ШІ від AMD, яка інтегрує GPU, CPU, з’єднання та програмні компоненти для навантажень навчання ШІ та інференсу у великих центрах обробки даних.

Чи означає зростання попиту на інференс ШІ, що акції AMD неодмінно зростуть?

Не обов’язково. На ціни акцій впливають не лише зростання бізнесу, а й прибутковість, конкурентне середовище, ланцюги постачання, ринкові очікування та оцінки акцій.