# Artikel Terkait AMD

Pusat Berita HTX menyediakan artikel terbaru dan analisis mendalam mengenai "AMD", mencakup tren pasar, pembaruan proyek, perkembangan teknologi, dan kebijakan regulasi di industri kripto.

AMD Membeli Taalas: AI Perangkat Keras Beroperasi Tanpa Memori HBM yang Langka

AMD telah sepakat untuk mengakuisisi startup Taalas dari Toronto yang mengatasi masalah utama dalam inferensi jaringan saraf—kebutuhan untuk terus memindahkan bobot model dari memori ke prosesor untuk menghasilkan setiap token. Chip Taalas menghilangkan operasi ini karena bobot model secara harfiah tertanam dalam transistor. Pemindahan data inilah yang membatasi kecepatan inferensi saat ini dan mengubah memori berbandwidth tinggi (HBM) menjadi komoditas paling langka di industri semikonduktor. Startup yang didirikan pada 2023 ini telah mengembangkan chip sirkuit terpadu khusus model. Chip uji pertama, dibuat dengan proses 6nm TSMC, melayani model Llama 3.1 8B dari Meta dengan kecepatan 16.960 token per detik, diklaim 48 kali lebih cepat daripada GPU Nvidia. Arsitekturnya memiliki dua zona: area untuk bobot model yang tertanam dalam ROM mask dan SRAM biasa untuk cache serta adapter penyesuaian halus. Namun, pendekatan ini memiliki kompromi jelas: setiap chip hanya melayani satu model secara permanen. Mengganti model memerlukan perubahan topologi parsial yang memakan waktu sekitar dua bulan di fasilitas TSMC. Oleh karena itu, ini hanya menguntungkan untuk model yang stabil, banyak digunakan, dan cukup berharga untuk dibekukan. Akuisisi ini tidak banyak mengubah persaingan inferensi antara AMD dan Nvidia, tetapi lebih menonjolkan keadaan pasar memori. Pembelian ini membuktikan bahwa keterbatasan memori dalam inferensi adalah solusi teknis yang dapat diatasi, bukan keniscayaan fisik. Sementara itu, pasar saat ini berasumsi bahwa kelangkaan HBM akan berlanjut, dengan harga DRAM biasa naik hampir 90% pada kuartal pertama dan HBM terjual habis hingga 2026. Namun, asumsi ini sedang ditantang dari berbagai sisi. Selain solusi Taalas yang menghilangkan kebutuhan memori untuk bobot, Nvidia mengompresi dan mengkuantisasi model, sementara produsen memori seperti Samsung dan SK hynix mengembangkan teknologi seperti zHBM dan standar memori flash berkecepatan tinggi baru untuk mengurangi ketergantungan pada HBM. AMD membuktikan bahwa inferensi dapat bekerja tanpa komponen yang langka ini, sementara investor yang melihat harga memori saat ini sebagai fitur permanen dari siklus AI bertaruh melawan gerakan teknikal besar yang bertujuan untuk hasil sebaliknya.

cryptonews.ru08/09 14:57

AMD Membeli Taalas: AI Perangkat Keras Beroperasi Tanpa Memori HBM yang Langka

cryptonews.ru08/09 14:57

Laporan Keuangan Terbaru AMD: Kinerja Melonjak, Namun Masuki Periode 'Tekanan Pertumbuhan'

AMD merilis kinerja kuartal kedua tahun fiskal 2026 yang berakhir pada 27 Juni. Pendapatan mencapai rekor baru sebesar $11,536 miliar, meningkat 50% secara tahunan, didorong oleh pertumbuhan 107% pada bisnis data center. Laba bersih GAAP naik 163% menjadi $2,297 miliar. Meski mencatat pertumbuhan kuat, saham AMD sempat turun dalam perdagangan setelah jam pasar. Hal ini merefleksikan kekhawatiran pasar mengenai keberlanjutan momentum pertumbuhan di tengah ekspektasi yang semakin tinggi, kompetisi, dan kendala rantai pasokan. Rincian kinerja divisi: * **Data Center:** Pendapatan melonjak 107% menjadi $6,72 miliar, didukung oleh chip server EPYC dan GPU Instinct untuk AI. * **Klien (Client):** Pendapatan naik 23% menjadi $3,1 miliar berkat prosesor Ryzen. * **Gaming:** Pendapatan turun 31% menjadi $779 juta. * **Embedded:** Pendapatan tumbuh 19% menjadi $977 juta. AMD optimis dengan prospek AI dan memproyeksikan pendapatan kuartal ketiga sekitar $13 miliar (± $300 juta). Namun, peningkatan belanja modal yang signifikan dan tantangan dalam skala produksi sistem AI Helios menjadi fokus perhatian investor untuk pertumbuhan di masa depan.

marsbit08/05 08:34

Laporan Keuangan Terbaru AMD: Kinerja Melonjak, Namun Masuki Periode 'Tekanan Pertumbuhan'

marsbit08/05 08:34

16 Kartu B200 Dibutuhkan untuk Menjalankan Kimi K3, Hanya 8 Kartu AMD yang Diperlukan

Ini mungkin momen yang sudah lama ditunggu AMD. Baru-baru ini, Wafer AI berhasil menerapkan model **Kimi K3** pada GPU AMD MI355X. Hasilnya, model yang sebelumnya membutuhkan 16 GPU NVIDIA B200 yang dijalankan di dua server, kini dapat dijalankan di satu server AMD dengan 8 MI355X. Kunci utamanya adalah kapasitas memori. Kimi K3 memiliki 2,8 triliun parameter dan membutuhkan lebih dari 1,5 TB memori hanya untuk bobot modelnya. Server 8-kartu B200 dengan 192 GB per kartu hampir tidak cukup, sehingga memerlukan dua server. Sementara MI355X, dengan 288 GB memori per kartu, memungkinkan seluruh model berjalan dalam satu node, menghindari latensi komunikasi antar-node. Dalam pengujian (input 1024 token, output 400 token), konfigurasi 8 MI355X mencapai throughput total puncak 952 token/detik dan kecepatan generasi per pengguna 118 token/detik. Performa throughput per node ini sekitar 3,8 kali lebih tinggi dari rata-rata konfigurasi dua node B200. Meskipun B300 tetap lebih cepat secara absolut, analisis biaya-performa oleh Wafer (dengan asumsi harga tertentu per jam) menunjukkan MI355X menawarkan efisiensi biaya tertinggi. Yang mengejutkan, pengalaman dengan platform perangkat lunak ROCm AMD kali ini relatif mulus. Model Kimi K3 dapat berjalan langsung di MI355X dengan dukungan yang hampir bersamaan. Hanya beberapa penyesuaian kecil yang diperlukan, seperti menambahkan fungsi yang hilang untuk *speculative decoding* dan mengoptimalkan kernel perhatian (*attention kernel*) untuk bentuk spesifik model, yang berhasil mengurangi waktu hingga token pertama (*TTFT*) secara signifikan. Meskipun ekosistem CUDA NVIDIA masih lebih matang, kasus ini menunjukkan bahwa strategi AMD dengan memori HBM yang lebih besar menjadi keunggulan nyata untuk model besar. Jika AMD dapat terus meningkatkan stabilitas ROCm dan dukungan bentuk model, GPU mereka menjadi alternatif yang layak dipertimbangkan untuk *data center*: harga lebih rendah, memori lebih besar, performa memadai, dan perangkat lunak yang semakin tidak merepotkan.

marsbit08/04 11:24

16 Kartu B200 Dibutuhkan untuk Menjalankan Kimi K3, Hanya 8 Kartu AMD yang Diperlukan

marsbit08/04 11:24

Bernstein Mengungkap Detail Kesepakatan Core Scientific dengan AMD Senilai $14 Miliar

Analis Bernstein mengungkap bahwa kontrak awal antara Core Scientific dan AMD untuk 530 MW berpotensi menghasilkan pendapatan lebih dari $14 miliar dalam 15 tahun. AMD juga bertindak sebagai penjamin kredit untuk sebagian infrastruktur penambang Bitcoin tersebut. Rata-rata pendapatan tahunan diperkirakan sekitar $0,9 miliar. Kontrak ini mencakup 377 MW sewa triple-net langsung ke AMD dengan margin mendekati 100%, dan 152 MW untuk penyedia cloud tak bernama dengan dukungan kredit AMD, yang mengurangi biaya pendanaan dan risiko. AMD juga menerima waran untuk membeli 30 juta saham Core Scientific dengan harga $23,47 per saham. Core Scientific memperkirakan belanja modal sekitar $6 miliar untuk kesepakatan ini. Bernstein melihat kolaborasi ini sebagai tanda transformasi mantan penambang Bitcoin menjadi operator infrastruktur untuk kecerdasan buatan (AI), di mana produsen chip AI seperti AMD kini menjadi penyewa utama. Contoh tren serupa termasuk kesepakatan Hut 8 untuk 704 MW (diduga dengan Nvidia) dan reservasi AMD untuk 200 MW di Riot Platforms. Core Scientific sebelumnya membayar $41,9 juta kepada Block untuk mengakhiri kontrak pasokan chip penambangan guna mempercepat diversifikasi ke AI.

cryptonews.ru07/30 16:12

Bernstein Mengungkap Detail Kesepakatan Core Scientific dengan AMD Senilai $14 Miliar

cryptonews.ru07/30 16:12

Tembok Pertahanan CUDA 20 Tahun Hancur dalam Satu Akhir Pekan, Claude Sendirian Jalankan GPU Baru AMD

Dalam waktu satu akhir pekan, Claude, model AI canggih dari Anthropic, berhasil menjalankan model terbarunya di server AMD MI355X tanpa campur tangan manual engineer. Hal ini menandai terobosan signifikan dalam mengatasi dominasi ekosistem CUDA NVIDIA yang dibangun selama 20 tahun. AMD menyediakan toolkit khusus bernama ROCm.AI, yang dilengkapi dengan "AMD Skills"—pengetahuan terverifikasi tentang ROCm. Hal ini memungkinkan agen AI seperti Claude untuk secara mandiri mengatur lingkungan, men-deploy model, membaca log, memecahkan masalah, dan mengoptimalkan kinerja menggunakan ROCm CLI. Bahkan, AMD mengubah cara penulisan manual chip menjadi format yang dapat dibaca AI (ISA), memungkinkan agen langsung memahami dan mengoptimalkan perangkat keras. Kemampuan ini merupakan "serangan dimensional" terhadap ekosistem CUDA. Pengalaman bertahun-tahun yang dimiliki engineer NVIDIA kini dapat dikejar oleh agen AI yang bekerja tanpa henti. Agen dapat membaca dokumentasi, menganalisis performa, menguji konfigurasi, dan menghasilkan kernel yang disesuaikan—sebuah proses yang secara drastis memampatkan waktu pengembangan dari hitungan tahun menjadi hitungan tugas. Anthropic mengumumkan rencana untuk mendeploy hingga 2GW GPU AMD Instinct di sistem Helios, dengan 1GW pertama dimulai pada paruh pertama 2027. Kolaborasi ini akan menggunakan Claude untuk mengoptimalkan beban kerja AMD dan mempercepat pengembangan perangkat lunak ROCm. Masa depan persaingan chip tidak hanya tentang performa puncak, tetapi juga tentang seberapa baik AI dapat memahami dan mengoptimalkannya.

marsbit07/28 00:11

Tembok Pertahanan CUDA 20 Tahun Hancur dalam Satu Akhir Pekan, Claude Sendirian Jalankan GPU Baru AMD

marsbit07/28 00:11

Interpretasi Laporan Penelitian: Pendapatan AI TSMC pada 2027 Akan Berlipat Ganda, Kapasitas CoWoS Masih Jadi Kendala

**Laporan: Pendapatan AI TSMC Diprediksi Naik Dua Kali Lipat pada 2027, Kapasitas CoWoS Tetap Jadi Hambatan** Morgan Stanley (23 Juni) memproyeksikan pendapatan terkait AI TSMC akan melonjak 218% menjadi US$863 miliar pada 2027, dari US$271 miliar pada 2026. Sumber pendapatan mencakup GPU, chip AI khusus, kemasan lanjutan CoWoS, dan CPU server AI. Pendorong utama adalah lonjakan permintaan untuk kapasitas CoWoS, teknologi kemasan canggih TSMC. Kebutuhan global untuk CoWoS diprediksi melonjak 93% menjadi 269,4 juta unit pada 2027. NVIDIA tetap konsumen terbesar, namun permintaan dari AMD (CPU Venice & GPU MI400) diproyeksikan meroket 308%. Permintaan TPU Google juga tumbuh signifikan melalui partner seperti MediaTek. Meskipun TSMC berencana menambah kapasitas CoWoS menjadi 200.000 wafer per bulan pada akhir 2027, digabung dengan produsen lain, total kapasitas global diperkirakan 336 juta unit/tahun. Namun, kekhawatiran muncul karena permintaan yang diprediksi (269,4 juta unit) mungkin belum menangkap semua sinyal, dan jenis CoWoS paling canggih (CoWoS-L untuk NVIDIA) tetap sangat ketat pasokannya. Laporan ini menyoroti beberapa katalis: perbaikan pasokan substrat ABF, validasi permintaan CPU baru (Vera NVIDIA, Venice AMD), dan produksi GPU Rubin Ultra generasi berikutnya dari NVIDIA. Perusahaan seperti MediaTek (partner desain TPU Google), ASE, dan KYEC dipandang sebagai penerima manfaat di sepanjang rantai pasokan AI. Intinya, pertumbuhan pesat pendapatan AI TSMC bergantung pada kemampuan mereka mengatasi kemacetan kapasitas CoWoS, yang tetap menjadi kendala kritis meskipun ada ekspansi.

marsbit06/25 03:58

Interpretasi Laporan Penelitian: Pendapatan AI TSMC pada 2027 Akan Berlipat Ganda, Kapasitas CoWoS Masih Jadi Kendala

marsbit06/25 03:58

Interpretasi Laporan Riset: Saham Semikonduktor Naik 155%, Bernstein Bilang NVDA dan AVGO Masih 'Konyol Murah'

Analis Bernstein menerbitkan ulasan industri semikonduktor pada 23 Juni. Inti laporan: AI telah menjadi "satu-satunya permainan" yang mendorong sektor semikonduktor. Indeks SOX naik 155,6% dalam setahun, didorong fundamental kuat, walau valuasi dan kepadatan posisi mencapai level tinggi historis. Laporan sangat merekomendasikan NVDA dan AVGO (rating "Outperform"). Meski kinerja tahun ini tertinggal, keduanya dianggap penerima manfaat inti dari rantai pasokan AI dan saat ini "terlalu murah secara absurd". Alasan: Valuasi NVDA untuk 2027 hanya 25x P/E (lebih rendah dari rata-rata sektor 34x) dengan prospek pendapatan chip Blackwell yang masif. AVGO dinilai murah dengan target pendapatan AI $100 miliar pada 2030. AMD dinaikkan ratingnya menjadi "Outperform" karena cerita ganda: momentum AI/GPU dan pemulihan CPU. Sebaliknya, QCOM dipertahankan pada "Market-Perform" karena tekanan pada bisnis ponsel dan kurangnya mesin pertumbuhan baru. Subsektor peralatan semikonduktor (seperti AMAT, LRCX) tetap optimis. Chip analog (ADI, TXN) dilihat mahal dan diberi rating "Market-Perform". Laporan memperingatkan dua risiko: tingkat kepadatan (crowding) yang sangat tinggi dan peningkatan hari persediaan (inventory days). Jika permintaan melemah, tekanan penurunan persediaan dan perang harga dapat mengancam. Bernstein mengambil posisi bullish selektif—memilih saham yang tepat kini lebih penting daripada sekadar melihat arah sektor.

marsbit06/24 09:40

Interpretasi Laporan Riset: Saham Semikonduktor Naik 155%, Bernstein Bilang NVDA dan AVGO Masih 'Konyol Murah'

marsbit06/24 09:40

TechFlow Intelligence Bureau: AMD Pulihkan Fitur Enkripsi Memori CPU Konsumen, Saham Chip Korea Anjlok 10% Picu Guncangan Pasar

**Teknologi & AI:** OpenAI merilis model DayBreak dengan fokus keamanan. Cursor (alat AI pemrograman) dikritik karena penurunan kualitas dan kecepatan, memicu pembatalan langganan. Klien ChatGPT untuk Mac sering mengalami *crash*. DeepSeek V4.1 akan dirilis, ditunggu komunitas Tiongkok. **Chip & Perangkat Keras:** AMD mengembalikan fitur enkripsi memori CPU konsumen setelah protes pengguna. Harga sewa GPU Nvidia terus turun, meringankan biaya pelatihan AI. Samsung mencatatkan penjualan HBM4 senilai $10 miliar dalam sebulan. **Perusahaan Teknologi:** Huawei berjanji "jaminan" untuk sistem mengemudi otonomnya. Google investasi $75 juta di A24 untuk pengembangan alat produksi film berbasis AI. Apple memperbaiki kerentanan penyadapan di Beats Studio Buds. **Pasar Modal:** Saham chip Korea (KOSPI) anjlok hampir 10%, dipimpin Samsung dan SK Hynix, memicu gelombang jual yang lebih luas. Saham Micron dan Nasdaq berdarah. Saham SpaceX jatuh >16%. Analis memperingatkan gelembung AI dan potensi puncak pasar. **Keuangan & Makro:** Logam mulia (emas, perak) turun tajam. Ekspor minyak Iran via Selat Hormuz mencapai rekor tertinggi selama perang, meredakan kekhawatiran pasokan. **Garis Bawah:** Ada pergeseran dari euforia AI ke fase "pertanggungjawaban". Gejolak di saham chip, penurunan harga sewa GPU, dan masalah stabilitas aplikasi AI menandai momen di mana narasi AI beralih dari "kemungkinan tak terbatas" ke titik dimana nilai nyatanya harus dibuktikan.

marsbit06/23 10:55

TechFlow Intelligence Bureau: AMD Pulihkan Fitur Enkripsi Memori CPU Konsumen, Saham Chip Korea Anjlok 10% Picu Guncangan Pasar

marsbit06/23 10:55

CPU Kembali ke Meja Permainan, Drama "Peningkatan Posisi" Senilai 170 Miliar Dolar Dimulai

CPU Kembali ke Meja, Drama “Naik Takhta” Senilai 1700 Miliar Dolar Dimulai Pada 1 Juni, Nvidia meluncurkan Vera CPU, menandai pertama kalinya perusahaan tersebut merilis lini produk CPU independen. CEO Nvidia Jensen Huang menyatakan, di era AI Agent, CPU telah menjadi hambatan kinerja kunci di pusat data. Pasar CPU server diproyeksikan tumbuh pesat, dari sekitar 300 miliar dolar AS pada 2025 menjadi sekitar 1700 miliar dolar AS pada 2030, didorong oleh permintaan AI. Dalam beban kerja AI Agent, CPU menangani 70% atau lebih dari total pekerjaan, karena tugas-tugas seperti pemanggilan alat eksternal dan manajemen konteks sangat intensif. Rasio GPU terhadap CPU dalam penyebaran AI juga menyusut, dari 8:1 menjadi sekitar 4:1, bahkan mendekati 1:1 dalam skenario Agent tertentu. Perubahan ini telah menyebabkan peningkatan harga CPU server sebesar 10-15%, kenaikan pertama dalam lebih dari satu dekade. Nvidia, AMD, dan Intel semua berinvestasi besar-besaran di CPU. Nvidia memproyeksikan pendapatan terkait CPU mendekati 200 miliar dolar AS pada 2026. Pertumbuhan pasar ini juga membuka peluang bagi rantai pasokan CPU China, seperti Haiguang Information dan Huawei, yang diuntungkan oleh permintaan industri dan kebijakan substitusi impor. Intinya, sementara GPU tetap penting, kemampuan sinergi antara CPU dan GPU akan menjadi pembeda utama dalam penerapan AI skala besar berikutnya.

marsbit06/19 13:48

CPU Kembali ke Meja Permainan, Drama "Peningkatan Posisi" Senilai 170 Miliar Dolar Dimulai

marsbit06/19 13:48

Dylan Patel: Pendiri SemiAnalysis yang Dipuji Jensen Huang, adalah "Peternak Lebah" dan "Kolega Forum"

**Ringkasan:** SemiAnalysis adalah lembaga penelitian investasi independen yang sangat berpengaruh di industri semikonduktor dan AI, dengan pendapatan diperkirakan mencapai $1 miliar tahun ini. Yang mengejutkan, pendirinya, Dylan Patel, bukanlah insinyur semikonduktor tradisional. Dylan tumbuh di daerah pedesaan Georgia, AS, dan pernah bekerja sebagai peternak lebah di Minnesota. Minatnya pada chip dimulai sejak usia 8-12 tahun, di mana ia aktif sebagai "forum warrior" (seperti "贴吧老哥" atau pengguna forum teknologi) di platform seperti Reddit, mempelajari desain chip secara otodidak dengan memperbaiki perangkat keras dan berdiskusi dengan komunitas. Pada Mei 2020, ia mendirikan blog SemiAnalysis, yang kemudian berkembang dari saluran konten satu orang menjadi perusahaan global dengan sekitar 60 staf dan laboratorium pembongkaran chip di Oregon. Laporan teknis mendalam mereka sangat dihormati di industri. Contoh dampaknya termasuk laporan kritis tentang perangkat lunak ROCm AMD, yang langsung mendapat tanggapan dan apresiasi pribadi dari CEO AMD, Lisa Su. CEO Nvidia, Jensen Huang, juga secara terbuka memuji analisis mereka. Baru-baru ini, sebuah laporan tentang penyesuaian memori pada server AI Nvidia Rubin dikutip oleh analis lain dan diduga mempengaruhi harga saham produsen memori. SemiAnalysis kini berperan sebagai platform model, konsultan, dan penyedia penelitian, dengan fokus pada detail teknis dan hambatan nyata dalam pembangunan AI. Dylan berencana untuk lebih lanjut mendirikan firma modal ventura.

marsbit06/19 01:10

Dylan Patel: Pendiri SemiAnalysis yang Dipuji Jensen Huang, adalah "Peternak Lebah" dan "Kolega Forum"

marsbit06/19 01:10

活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow

Kebijakan Regulasiright-arrow