Nvidia je nepochybně lídrem v oblasti infrastruktury umělé inteligence. Její grafické procesory (GPU) se staly standardem pro trénování velkých jazykových modelů a dalšího náročného AI softwaru. Společnost navíc vybudovala silný ekosystém kolem platformy CUDA a propojovací technologie NVLink, která umožňuje propojit více GPU a zvýšit jejich výkon. Výsledkem je tržní dominance, kterou lze jen těžko zpochybnit. Ve druhém čtvrtletí letošního roku měla Nvidia (NVDA) ohromující 94% podíl na trhu GPU, zatímco její tržby z datových center meziročně vzrostly o 56 % na 41,1 miliardy dolarů. Není proto překvapivé, že se firma stala největší společností světa s tržní kapitalizací přes 4 biliony dolarů. Právě tato velikost však může být paradoxně slabinou. Investoři hledají nové příležitosti a část trhu se postupně přesouvá od tréninku modelů k inferenci, tedy k fázi, kdy modely poskytují odpovědi a řeší reálné úlohy. Tento posun otevírá prostor menším hráčům, kteří mohou nabídnout alternativy k produktům Nvidie. AMD: šance v rostoucím segmentu inferenčních výpočtů Advanced Micro Devices (AMD) má oproti Nvidii výrazně menší podíl na trhu GPU, ale právě proto má před sebou velký prostor k růstu. Její silnou stránkou je, že dokáže nabídnout cenově efektivní řešení pro inferenci, což je oblast, kde se očekává dlouhodobý nárůst poptávky. Vedení AMD uvedlo, že jeden z největších provozovatelů AI modelů na světě využívá jeho GPU pro značnou část denních inferenčních úloh. Sedm z deseti největších společností zabývajících se modely AI rovněž používá produkty AMD, což je důkaz, že firma si už našla místo v dodavatelských řetězcích. Na rozdíl od trénování, které je jednorázové a extrémně náročné na výkon, inference probíhá neustále při každém použití modelu. Proto je důležitější cena a energetická efektivita než absolutní špičkový výkon. AMD v tomto směru těží z vlastní softwarové platformy ROCm, která je dostatečně vyspělá, aby tyto úlohy zvládla. Při srovnání velikosti je zřejmé, že i menší úspěch může znamenat výrazný posun. Nvidia vykázala ve druhém čtvrtletí tržby z datových center přes 41 miliard dolarů, zatímco AMD jen 3,2 miliardy. Už malý zisk tržního podílu proto může firmě přinést disproporčně vysoký růst. Navíc AMD spoluzaložilo konsorcium UALink, jehož součástí je i Broadcom a Intel (INTC). Cílem je vyvinout otevřený standard propojení čipů, který by mohl konkurovat proprietárnímu NVLink od Nvidie. Pokud by se tento projekt prosadil, odstranil by jednu z hlavních technologických výhod Nvidie a zároveň by zákazníkům umožnil stavět datová centra na bázi více dodavatelů. Broadcom: partner pro zakázkové čipy AI Broadcom (AVGO) sází na jinou strategii. Namísto výroby univerzálních GPU, jako je tomu u Nvidie a AMD, se zaměřuje na návrh a výrobu ASIC čipů na míru, které jsou optimalizované pro konkrétní úlohy umělé inteligence. První velký úspěch zaznamenal Broadcom, když navrhl procesory TPU pro Alphabet (GOOG) (GOOGL), které dnes pohánějí Google Cloud. Tento projekt ukázal, že Broadcom dokáže rychle a efektivně dodat řešení s jasnou přidanou hodnotou. Na tuto zkušenost navázaly spolupráce s dalšími technologickými giganty – mezi nimi s Meta Platforms a ByteDance, vlastníkem TikToku. Podle odhadů by tito tři zákazníci mohli pro Broadcom představovat trh v hodnotě 60 až 90 miliard dolarů do fiskálního roku 2027. Situace se stala ještě zajímavější, když společnost oznámila, že čtvrtý zákazník, kterým je podle všeobecných domněnek OpenAI, zadal objednávku na čipy v hodnotě 10 miliard dolarů s dodávkou už příští rok. To ukazuje, že Broadcom je schopný rychle reagovat na potřeby trhu a udržet vysoké tempo inovací. Navíc se očekává, že dalším významným partnerem bude Apple (AAPL), což by otevřelo nové možnosti růstu. Zakázkové čipy mají oproti GPU jasné výhody. Jsou úspornější, levnější na provoz a lépe optimalizované pro konkrétní typy inferenčních úloh. Nevýhodou jsou sice vysoké počáteční náklady na vývoj, ale právě to vytváří pro Broadcom jedinečnou konkurenční výhodu – zákazníci se poté stávají dlouhodobě loajálními. Proč se vyplatí sledovat širší trh než jen Nvidii Nvidia zůstává neotřesitelným lídrem AI infrastruktury, a nic nenasvědčuje tomu, že by v krátkodobém horizontu přišla o svou dominanci. Přesto však její velikost a vysoké ocenění akcií mohou omezovat prostor pro další růst. Naopak AMD a Broadcom začínají z výrazně menší základny, což jim dává prostor pro nadprůměrné výnosy v případě, že dokážou získat byť jen malou část trhu. AMD těží z rostoucí poptávky po inferenci a cenové efektivitě svých GPU, zatímco Broadcom se profiluje jako klíčový partner technologických gigantů při vývoji zakázkových čipů. Pro investory, kteří hledají diverzifikaci v rámci sektoru umělé inteligence, se tak AMD i Broadcom jeví jako zajímavé alternativy k dominantní Nvidii. Vzhledem k jejich menší velikosti a dynamice trhu mohou v následujících letech nabídnout atraktivní poměr mezi rizikem a výnosem.