12 листопада Дженсен Хуанг публічно оголосив про свою відставку з посад президента, головного виконавчого директора та члена ради директорів. Акції Nvidia впали в внутрішньоденній торгівлі аж на 14,4%, а ринкова капіталізація тимчасово скоротилася приблизно на 600 мільярдів доларів США, перш ніж падіння на закритті скоротилося до 4,3%.
Тим часом AMD, найбільший конкурент Nvidia, закрилася зростанням на 5,9% того дня. Це вже був п'ятий поспіль торговий день зростання для AMD, яка піднялася сукупно на 44,7% з моменту закриття 5 листопада до закриття 12-го числа.
Це нагадує мені ставки на Polymarket щодо того, хто стане наступником Дженсена Хуанга. На скріншоті, опублікованому офіційним акаунтом 12 листопада, дочка Хуанга Хуанг Міньшань посіла перше місце з 12%, тоді як генеральна директорка AMD Сью та фінансова директорка Nvidia Колетт Кресс розділили друге місце з 7% кожна. AMD справді майстерно вміє бути "другим місцем"!
У епоху ПК центральний процесор був найважливішим апаратним забезпеченням, і AMD завжди наздоганяла Intel; в епоху ШІ хмарні провайдери купують графічні процесори партіями для будівництва центрів обробки даних, і AMD все ще друга, за винятком того, що лідером стала Nvidia.
Тепер, коли це сталося з Nvidia, AMD, мабуть, усміхається уві сні!
01 Центри обробки даних ШІ вже стали ціллю AMD
Те, на що зараз націлена AMD, — це найбільший бізнес Nvidia.
Оскільки Nvidia оголосить свій фінансовий звіт за третій квартал лише 17 листопада за східним часом, давайте спочатку подивимося на фінансові дані за другий квартал.
Згідно з фінансовим звітом Nvidia за другий квартал цього року, загальний дохід Nvidia становив близько 96,2 мільярда доларів США, з яких бізнес центрів обробки даних приніс 89 мільярдів доларів США, що становить понад 90%. У фінансовому звіті AMD бізнес центрів обробки даних AMD становив лише 6,7 мільярда доларів США, що також включає частину доходу від серверних центральних процесорів.
AMD об'єднала свої серверні центральні процесори, карти прискорювачів ШІ та високошвидкісні мережі в стійку під назвою Helios, що відповідає повностійковому продукту Nvidia під назвою Vera Rubin NVL72.
Ліворуч — AMD Helios, праворуч — NVIDIA Vera Rubin NVL72.
30 вересня постачальник корпоративного ІТ-обладнання Hewlett Packard Enterprise (HPE) розкрив, що підписав замовлення на стійки Helios на суму 1,2 мільярда доларів США з американським хмарним провайдером Vultr. AMD вже може брати участь у закупівлях хмарних провайдерів на мільярдні суми.
Кампус центру обробки даних Sabey SDC Columbia в Іст-Венатчі, штат Вашингтон, США. Vultr колись розширювала тут обчислювальні потужності GPU у регіоні Сіетла.
Але для Nvidia замовлення такого рівня можна вважати лише «дрібним замовленням».
2 листопада минулого року хмарна компанія IREN підписала з Dell угоду про закупівлю на суму близько 5,8 млрд доларів США на GPU Nvidia та супутні продукти й послуги. У фінансовому звіті за другий квартал цього року певний «золотий покровитель» забезпечив 16% загального доходу Nvidia, що еквівалентно приблизно 15,4 млрд доларів США, — більш ніж удвічі більше за дохід AMD від центрів обробки даних у другому кварталі.
Якщо перебільшити, то одна волосина, вирвана з Nvidia, товща за талію AMD.
Однак тепер, коли Дженсен Хуанг залишив свої посади в Nvidia, тимчасовою генеральною директоркою є фінансова директорка Колетт М. Кресс. Після зміни керівництва деякі клієнти можуть переглянути свої наступні закупівлі.
Колетт М. Кресс, тимчасова генеральна директорка та фінансова директорка NVIDIA.
Лише за дев'ять днів до того, як NVIDIA оголосила про відхід Дженсена Хуанга, AMD щойно оприлюднила фінансовий звіт за третій квартал. Зокрема, дохід від центрів обробки даних зріс до 8,546 млрд доларів США, що на 27,2% більше в порівнянні з попереднім кварталом і на 97% більше в річному вимірі, головним чином завдяки попиту на серверні процесори EPYC та запуску GPU серії Instinct MI450. Того дня на телефонній конференції Су заявила, що це перший квартал, у якому AMD відвантажила стійки MI455 і Helios та визнала дохід.
Хоча у фінансовому звіті окремо не вказано дохід від Helios, очевидно, що повностійкові продукти почали приносити AMD дохід.
NVIDIA має оприлюднити дані за третій квартал 17 листопада за східним часом США, причому статистичний період завершується 25 жовтня. На цей момент Дженсен ще обіймав посаду, тож дані не повинні бути порушені. Що варте більшої уваги, так це прогноз на четвертий квартал, наданий керівництвом.
Для AMD це схоже на купівлю власного спорядження й очікування, коли відродяться лісові монстри, коли раптом з верхньої лінії надходить новина, що суперника вбили в соло. Щоб виграти цю гру, зараз слушний момент, але чи вдасться «розкрутити снігову кулю» й продавити до кінця, — на шляху ще чимало труднощів.
02 Настільні відеокарти: справді жодного шансу
AMD була заснована в Кремнієвій долині у 1969 році, в одному поколінні з Intel і навіть раніше за NVIDIA. Вона виробляла CPU, а у 2006 році купила компанію з виробництва відеокарт ATI, привнісши Radeon в AMD. Відтоді компанія боролася з Intel за бізнес CPU і водночас боролася з NVIDIA за бізнес GPU.
Спочатку AMD ще могла на рівних змагатися з NVIDIA, але тепер, щодо настільних відеокарт, AMD зовсім не має шансів проти NVIDIA.
За даними Jon Peddie Research, у другому кварталі 2026 року світові поставки настільних дискретних GPU становили близько 12,5 млн одиниць, причому на NVIDIA припадало близько 90%, на AMD — близько 8%, а на Intel — близько 2%.
Перший очевидний розрив відкрився у 2014–2015 роках. NVIDIA спершу випустила енергоефективніші GTX 970 і 980, тоді як AMD не випускала серію Radeon 300 і Fury X аж до червня наступного року. На момент виходу нових карт AMD на ринок її частка квартальних поставок уже впала до 18%.
У другому кварталі 2018 року AMD одного разу повернулася до 36,1%, а потім до кінця року знову впала до 18,8%. Того року попит на майнінг знизився, і обидві компанії зіткнулися з проблемами складських запасів у каналах продажів. NVIDIA випустила серію RTX 20, зосереджену на трасуванні променів у реальному часі, у другій половині року, тоді як AMD не дала відсічі в основному ціновому сегменті аж до 2019 року з серією RX 5700, і її частка повернулася до 31,1% до кінця року. Пізніше RX 9070 XT також могла досягати вищої частоти кадрів за схожого бюджету, але до другого кварталу 2026 року частка поставок настільних дискретних GPU AMD все ще становила лише близько 8%.
Сьогодні флагманський сегмент усе ще очолює RTX 5090 від NVIDIA, і AMD може конкурувати з картами NVIDIA того ж рівня лише за співвідношенням ціни та якості. TechSpot протестував 52 гри у вересні 2026 року, і RX 9070 XT за ціною близько 730–750 доларів мала середню частоту кадрів у 1440p на 24% вищу, ніж RTX 5070, яка на той час стартувала від 800 доларів.
Ліворуч — Radeon RX 9070 XT, праворуч — GeForce RTX 5070.
Значна частина «розгрому» в настільних відеокартах — це заслуга Дженсена.
У листопаді 2006 року NVIDIA випустила GeForce 8800 з підтримкою CUDA. Дженсен Хуан пізніше згадував, що впровадження CUDA в ігрові карти з'їсть чимало прибутку, але він усе одно наполіг на цьому. До травня 2008 року сукупні поставки GPU серій GeForce 8 і 9 з підтримкою CUDA перевищили 70 мільйонів одиниць.
Що таке CUDA?
CUDA — це набір програмних інструментів, створених NVIDIA. Інженери використовують його, щоб передавати GPU такі завдання, як навчання моделей, і можуть безпосередньо викликати код, який NVIDIA вже написала й налагодила. Наприклад, коли десятки карт навчаються разом, є готові інструменти для того, як карти обмінюються даними одна з одною.
Ілюстрація паралельних обчислень CUDA. Той самий фрагмент коду можна передати кільком потокам GPU для одночасної обробки різних даних.
Люди, які купують ігрові карти, можуть і не використовувати CUDA, але розробники мають обладнання, яке можна будь-коли придбати, щоб писати програми й проводити експерименти.
Хоча Дженсен Хуан пішов, CUDA, до якої звикли розробники, все ще тут. AMD все ще відносно «легко» завоювати геймерів, але якщо вона хоче завоювати тих, хто купує відеокарти для розробки, їй доведеться подолати бар'єр CUDA.
03 Чи справді можна подолати рів CUDA?
Найбільший виклик для AMD у спробі завоювати клієнтів NVIDIA — це CUDA.
Цей набір створювався NVIDIA крок за кроком.
Diandian
«Шлях NVIDIA: Дженсен Хуан і його технологічна імперія» писала, що NVIDIA не лише впровадила CUDA в ігрові карти, які розробники могли собі дозволити, а й відправляла людей допомагати розробникам переносити програми молекулярного моделювання на GPU.
NVIDIA повідомила, що станом на 2026 фінансовий рік понад 7,5 мільйона розробників використовували CUDA та інші її програмні інструменти, разом із сотнями супутніх спеціалізованих програмних бібліотек.
Звісно, AMD не залишається без протидії.
ROCm — це програмний інструмент AMD для конкуренції з CUDA, який дозволяє розробникам змінювати менше рядків коду під час переходу на інші картки. Наприклад, під час навчання моделі класифікації фотографій за допомогою PyTorch на власному комп'ютері, якщо всі використовувані функції підтримуються, встановлення версії PyTorch для ROCm дозволяє оригінальному скрипту навчання продовжувати працювати на Radeon.
В офіційному посібнику AMD — локальна демонстрація ШІ на серії Radeon RX 9000, що показує роботу ComfyUI для генерації зображень SDXL.
Але що дійсно важко наздогнати CUDA — це готові інструменти та код. Чим більше функцій використовує проєкт, тим більше пунктів потрібно перевірити один за одним під час переходу на AMD.
А для центрів обробки даних заміна NVIDIA на AMD робить ситуацію ще складнішою: одна картка може працювати, але все одно потрібно перевірити, чи десятки карток, що навчаються разом, працюють належним чином.Це не лише питання грошей; насправді час важливіший.
Midjourney зіткнулася з подібною проблемою. У травні цього року засновник Midjourney Девід Гольц сказав в інтерв'ю, що Midjourney рано обрала Google TPU; якби вона використовувала повний набір інструментів NVIDIA з першого дня, прогрес досліджень команди, ймовірно, був би на рік раніше.Якби він міг почати все заново, він використовував би графічні процесори NVIDIA з першого дня. Різні технічні рішення справді впливають на прогрес бізнесу.
Архівне фото засновника Midjourney Девіда Гольца.
Говорячи про наздоганяння графічних карток NVIDIA, Лян Веньфен сказав: «Технологія не має секретів, але перезапуск потребує часу та витрат».
Підхід AMD полягає в тому, щоб змусити клієнтів змінювати якомога менше коду. Наприклад, якщо клієнт пише модель на PyTorch, доки використовувані функції вже підтримуються на AMD, більша частина коду моделі може залишитися незмінною, а PyTorch передає обчислення графічному процесору AMD через ROCm. Для власного коду CUDA клієнтів AMD також має інструменти, які можуть допомогти конвертувати його частину.
Під час роуд-шоу IPO Anthropic заявила, що використовувала Claude Mythos Preview, щоб допомогти змінити код обчислень, і запустила обробку вхідних даних моделі на AMD MI355X приблизно за три дні, досягнувши придатної для використання швидкості.
Meta та AMD адаптували 10 моделей рекомендацій до графічних процесорів обох компаній; під час навчання з однаковою кількістю карток кожна сторона десь виграла, а десь програла, і загальна швидкість навчання була приблизно однаковою.
Постачальники хмарних послуг уже почали використовувати обидва варіанти, більше не складаючи всі яйця в один кошик.
26 жовтня цього року NVIDIA оголосила про розширення співпраці щодо моделей з Meta; наступного дня AMD повідомила, що Meta вже використовує Helios. Для відділів закупівель це означає, що один і той самий раунд розширення можна розділити за завданнями. Навчання, яке залежить від CUDA, продовжує використовувати NVIDIA, тоді як навчання моделей рекомендацій, уже перевірене на ROCm, може окремо закуповувати обчислювальні потужності AMD.
Звісно, втрата Дженсена Хуана як обличчя компанії неминуче вплине на бізнес NVIDIA, головним чином тому, що Дженсен справді вміє привертати людей своїм обличчям.
У 2025 році NVIDIA уклала угоду з CoreWeave початковою вартістю 6,3 мільярда доларів, погодившись купувати її невикористані обчислювальні потужності до 2032 року. Обличчя Дженсена Хуана представляє NVIDIA.
Після його відходу чиє обличчя наважиться давати зобов'язання від імені NVIDIA?
04 AMD ледь не загинула і ще менше бажала бути другою
У 2006 році AMD купила ATI і відтоді боролася з Intel у сегменті CPU, а з NVIDIA — у сегменті відеокарт.
Але протягом наступного десятиліття обидва фронти падали один за одним.До 2015 року глобальна частка поставок x86 у AMD впала з 25,3% наприкінці 2006 року до 12,1%, а настільні дискретні GPU в якийсь момент мали лише 18%.
Наприкінці 2015 року AMD мала лише 785 мільйонів доларів готівки та ринкових цінних паперів при боргу в 2,26 мільярда доларів. Підрозділ, що продавав процесори для ПК і відеокарти, того року зазнав падіння виручки на 42%.
Тоді AMD протиставляла FX-8370 процесору Intel Skylake Core i7-6700K на настільних ПК. У тогочасному тесті, що охоплював 14 застосунків, загальний результат FX-8370 був приблизно на 39% нижчим.
З часткою CPU трохи понад 10% AMD доводилося триматися до приходу наступного покоління продуктів.
Замовлення на ігрові консолі та кошти від продажу акцій купили AMD час. Су Зіфен пізніше згадувала, що AMD спершу зосередила ресурси на переробці ядер CPU, а потім розширила інвестиції в GPU. Новий набір ядер CPU міг допомогти їй відвоювати настільний бізнес, а також повернутися на серверний ринок.
Цей новий дизайн — Zen. На тій самій частоті одне ядро може робити більше.
Серія Zen допомогла витягнути AMD з мертвих. AMD використала її, щоб створити настільні Ryzen, відвоювати настільний бізнес, а також щоб створити серверні EPYC і знову вийти на серверний ринок.До другого кварталу 2026 року, якщо дивитися лише на EPYC і Xeon у серверах, частка поставок AMD наздогнала 46,4%, відстаючи лише на 7,2 відсоткового пункту від 53,6% у Intel.
У 2017 році Су Зіфен показала процесор Ryzen першого покоління.
Лінійку GPU не покинули.
Тоді і Sony PS4, і Microsoft Xbox One використовували кастомні чіпи AMD, де CPU і графічний процесор були в одному чіпі. Технології, накопичені під час виробництва відеокарт, можна було продавати як ПК-геймерам, так і виробникам консолей.
PlayStation 4 першого покоління та контролер DualShock 4, представлені на E3 у 2013 році.
У грудні 2016 року, за день до показу настільних процесорів Zen, AMD анонсувала план Radeon Instinct для глибокого навчання.
Рятуючи CPU, AMD вже робила GPU для центрів обробки даних, щоб тренувати моделі ШІ.
Ця сміливість нарешті почала давати плоди. AMD випустила Instinct MI100 для обчислень у центрах обробки даних у 2020 році, а в 2023 році використала MI300X для боротьби за обчислювальну потужність великих моделей. Сьогодні врятований EPYC і Instinct, розроблений по дорозі, стали ядром стійки Helios.
Обкладинка офіційного інженерного відео AMD «Building Helios», на якій показано місце розробки.
Oracle Cloud — дуже хороший приклад. Тому що вона і купує стійки, і здає обчислювальну потужність клієнтам в оренду.
Oracle планує використати 50 000 графічних процесорів AMD Instinct MI450 серії, починаючи розгортання в третьому кварталі 2026 року, щоб побудувати AI-кластер, відкритий для хмарних клієнтів, і продовжити розширювати розгортання у 2027 році та пізніше. Якщо рахувати по 72 карти на стійку Helios, це майже 700 повністю укомплектованих стійок на старті.
Візьмімо Vultr як орієнтир. Його запланований AI-кластер AMD попереднього покоління в Огайо має використовувати близько 24 000 карт MI355X, і весь проєкт кластера планується з інвестиціями понад 1 мільярд доларів. Лише перша партія розгортання Oracle планує використати більш ніж удвічі більше карт, ніж у тому проєкті.
Після відходу Дженсена Хуана небо AMD прояснилося.
Настільні графічні карти нарешті можуть зітхнути з полегшенням. Хоча CUDA, до якої звикли розробники, все ще існує, вже добре, що вдалося переманити частину геймерів.
Центри обробки даних — це місце, де AMD може скористатися нагодою, щоб захопити замовлення. Повна стійка Helios сповнена надій Су Ма, ROCm також може допомогти обійти рів CUDA, і клієнти навіть уже підписалися, лише чекають на відвантаження.
Але я гадаю, AMD не буде голосно сміятися; вони не стримаються лише тоді, коли Чень Ліу також піде з Intel.
Ця стаття з публічного акаунта WeChat «Hardcore Kanban» (ID: yinghekb), автор: той, хто обіймає AI
