Artículos Relacionados con AMD

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Dylan Patel: SemiAnalysis, elogiado por Jensen Huang, tiene como fundador a un 'apicultor y forero'

Dylan Patel, fundador de SemiAnalysis, ha pasado de ser apicultor en Minnesota y un activo participante en foros técnicos anónimos a liderar una influyente firma independiente de investigación de inversiones en semiconductores. Su plataforma, que comenzó como un blog personal en 2020, ahora es una empresa global con unos 60 empleados y un laboratorio de desmontaje de chips. SemiAnalysis, que espera superar los 100 millones de dólares en ingresos este año, es reconocida por su análisis técnico profundo e independiente del sector. La firma ha ganado notoriedad e impacto significativo. Jensen Huang, CEO de NVIDIA, ha elogiado públicamente sus informes. En un caso destacado, un informe crítico de SemiAnalysis sobre las deficiencias del software ROCm de AMD para sus GPUs MI300X llevó a una llamada de 90 minutos con la CEO Lisa Su, quien agradeció la "retroalimentación constructiva". Un informe posterior de 2025 reconoció las mejoras de AMD. Además, otro análisis sobre los ajustes en la memoria de los servidores Rubin de NVIDIA influyó en la presión a la baja de las acciones de fabricantes de memoria. SemiAnalysis se distingue por centrarse en los detalles técnicos y los cuellos de botella reales de la industria, como la cadena de suministro y la escalabilidad, lo que la convierte en una referencia clave para las decisiones de inversión en el sector de los semiconductores y la IA.

Odaily星球日报Hace 4 hora(s)

Dylan Patel: SemiAnalysis, elogiado por Jensen Huang, tiene como fundador a un 'apicultor y forero'

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Informe de Bernstein: La IA Agente convertirá a las CPU de secundarias a protagonistas, visión optimista sobre Hygon Information

El informe de Bernstein titulado “CPU Renaissance?” (Renacimiento de las CPU) presenta una tesis central: la IA está evolucionando de la era del chatbot a la era de la IA agencial (Agentic AI). En esta nueva fase, las cargas de trabajo implican “ciclos de razonamiento” complejos, donde un agente recupera información, planifica, usa herramientas y ejecuta acciones. Este proceso requiere una coordinación intensiva, lo que aumenta drásticamente la importancia de las CPU en los centros de datos para orquestar flujos de trabajo, gestionar memoria y evitar que las costosas GPU permanezcan inactivas. El informe predice que para 2029, la proporción GPU:CPU en clústeres de inferencia se equilibrará de 8:1 a 1:1. En cargas de trabajo de IA agencial, la CPU representará hasta el 50% del cómputo. Esto impulsaría el mercado total direccionable (TAM) de CPU para servidores a 223.000 millones de dólares para 2030, un crecimiento de seis veces desde 2025. Bernstein señala que Arm será el mayor beneficiario estructural, gracias a su eficiencia energética y a su nueva estrategia de fabricar sus propios chips. La firma también es optimista sobre AMD (que mantiene liderazgo en x86), Intel (con una demanda más fuerte) y, en particular, Hygon (Hǎiguāng Xìnxī) en China, a la que otorga una calificación de “sobreponderar” y un precio objetivo de 450 yuanes, citando su creciente cuota en el mercado chino de servidores. La principal incertidumbre señalada en el informe es la capacidad de la cadena de suministro (fundamentalmente, las fundiciones) para soportar este crecimiento explosivo de la demanda de CPU. En resumen, si la IA agencial se adopta masivamente, la narrativa de inversión en semiconductores debería cambiar de un enfoque dominado por la GPU a uno más equilibrado entre CPU y GPU.

marsbitAyer 09:49

Informe de Bernstein: La IA Agente convertirá a las CPU de secundarias a protagonistas, visión optimista sobre Hygon Information

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Broadcom vs AMD, ¿cuál es la acción de chips de IA más prometedora después de Nvidia?

**Resumen: Broadcom vs AMD en chips de IA** Fuera de Nvidia, la batalla por el segundo lugar en chips de IA se intensifica. AMD compite directamente en GPUs de uso general, mientras que Broadcom sigue una estrategia diferenciada con chips personalizados (XPU), atrayendo a clientes clave como Anthropic, Google, Meta y OpenAI. Aunque AMD reportó un crecimiento sólido (57% interanual en ingresos del centro de datos en Q1 2026), enfrenta la fuerte barrera del ecosistema de software CUDA de Nvidia. En cambio, Broadcom diseña chips a medida para cargas de trabajo específicas, ofreciendo mayor eficiencia y una relación más estrecha con los clientes. Este enfoque puede volverse más crucial a medida que la demanda de potencia de cálculo se desplaza del entrenamiento a la inferencia. Tras sus últimos resultados, las acciones de Broadcom cayeron debido a una guía de ingresos por IA para el próximo trimestre inferior a lo esperado. Sin embargo, su CEO, Hock Tan, reafirmó el objetivo de alcanzar 100.000 millones de dólares en ventas anuales de chips de IA para el año fiscal 2027. Con ingresos actuales por IA de 10.800 millones en el último trimestre, el potencial de crecimiento es significativo. A pesar de que Broadcom tiene una valoración más elevada que AMD, los analistas argumentan que esta prima está justificada dados sus clientes de primer nivel y sus perspectivas de crecimiento más rápidas.

marsbit06/09 14:57

Broadcom vs AMD, ¿cuál es la acción de chips de IA más prometedora después de Nvidia?

marsbit06/09 14:57

Predicción del precio de las acciones de AMD para 2026-2030: ¡Wall Street envía una señal importante con un objetivo de 657 dólares!

**AMD Pronóstico de Precio de Acciones 2026-2030: Objetivo Clave de Wall Street a $657** La acción de AMD ha protagonizado una espectacular recuperación, subiendo más del 130% hasta junio de 2026 y cotizando cerca de $510, impulsada por una transformación fundamental de su negocio: los centros de datos ahora son su motor principal. El primer trimestre de 2026 arrojó ingresos de $10.300 millones, un 38% más, destacando el sector de Data Center con un crecimiento del 57% hasta $5.800 millones, superando por primera vez la mitad de los ingresos totales. El CEO, Lisa Su, revisó al alza el mercado total direccionable (TAM) de CPU para servidores, proyectando más de $1.200 billones anuales para 2030. El consenso de Wall Street, con calificación "Compra Fuerte", ofrece un precio objetivo promedio a 12 meses de $472.17. Sin embargo, objetivos individuales recientes son más alcistas, liderados por los $665 de Barclays. Los modelos de predicción a largo plazo para 2030, anclados en el TAM revisado, sugieren un rango de $493 a $822, con un escenario base alrededor de $657. Los argumentos alcistas se centran en el crecimiento continuo de Data Center, acuerdos clave con OpenAI y Meta, y el próximo lanzamiento de la plataforma MI450. Los riesgos incluyen una elevada relación P/E de más de 169x y la entrada anunciada de Nvidia en el mercado de CPU para servidores, lo que supone una mayor presión competitiva. Cualquier desaceleración podría tener un impacto significativo en la valoración actual.

marsbit06/02 13:17

Predicción del precio de las acciones de AMD para 2026-2030: ¡Wall Street envía una señal importante con un objetivo de 657 dólares!

marsbit06/02 13:17

Nuevo estudio de AMD desafía la creencia común: la inestabilidad del entrenamiento en FP4 no se debe a la falta de aleatoriedad

Un nuevo estudio de AMD y la Universidad Estatal de Pensilvania desafía la creencia de que la inestabilidad en el entrenamiento de modelos grandes de lenguaje (LLM) con precisión FP4 se debe a la falta de aleatoriedad. La investigación, realizada en hardware nativo FP4 (AMD Instinct MI355X), identifica que el problema principal es la acumulación y amplificación de errores estructurales de "microescalado" en la ruta del gradiente de los pesos (Wgrad). El estudio utilizó el formato MXFP4, que aplica factores de escala a pequeños bloques de datos. Los experimentos mostraron que cuantizar a FP4 las operaciones de propagación hacia adelante (Fprop) y gradiente de activación (Dgrad) era tolerable, pero al aplicar FP4 al cálculo del gradiente de los pesos (Wgrad), la convergencia se degradaba significativamente. Contrariamente a la intuición previa, estrategias como el redondeo estocástico o la transformada de Hadamard aleatoria empeoraban la inestabilidad. En cambio, una transformada de Hadamard **determinista** (no aleatoria) resultó efectiva, ya que aplica un patrón de error consistente que no se amplifica a lo largo del entrenamiento. Con esta solución, se completó el preentrenamiento de Llama 3.1-8B, logrando una aceleración del 9-10% en el entrenamiento extremo a extremo respecto a la línea base FP8, con solo un 8-9% de tokens adicionales necesarios para converger. Este trabajo demuestra la viabilidad del entrenamiento nativo FP4, potencialmente duplicando el rendimiento utilizable para entrenamiento en hardware como las GPU AMD MI350 y NVIDIA Blackwell, que ya soportan FP4.

marsbit05/27 06:23

Nuevo estudio de AMD desafía la creencia común: la inestabilidad del entrenamiento en FP4 no se debe a la falta de aleatoriedad

marsbit05/27 06:23

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