Arm Holdings et Advanced Micro Devices ont toutes deux publié leurs résultats à 24 heures d'intervalle début mai, offrant aux investisseurs une comparaison directe de deux entreprises de puces rivalisant pour les revenus des centres de données dédiés à l'IA.
Arm Holdings et Advanced Micro Devices ont toutes deux publié leurs résultats à 24 heures d'intervalle début mai, offrant aux investisseurs une vision côte à côte de deux concepteurs de puces en compétition pour les dépenses des centres de données dédiés à l'IA, alors que l'indice des semi-conducteurs de Philadelphie a bondi de 246 % au cours des 14 derniers mois.
« La frénésie de l'IA a propulsé les semi-conducteurs à un niveau observé une seule fois auparavant », a déclaré Charlie Bilello, stratège de marché en chef chez Creative Planning. « L'histoire ne se répète pas, mais les extrêmes ont tendance à rimer. »
Arm a présenté son sous-système de calcul Neoverse (un plan directeur de conception de puces pour les processeurs de centres de données) comme une alternative économe en énergie à l'architecture x86, remportant des conceptions auprès de fournisseurs de cloud, dont Amazon Web Services et Microsoft. AMD s'est concentré sur sa gamme de GPU Instinct et ses processeurs serveur EPYC, les positionnant comme des concurrents directs des produits de centres de données de Nvidia. Les deux entreprises fabriquent leurs puces via Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., la fonderie dominante pour les processeurs d'IA avancés.
La concurrence a des implications d'investissement significatives. Oracle a déclaré des obligations de performance restantes de 638 milliards de dollars, contre 138 milliards de dollars un an plus tôt, démontrant une demande soutenue pour l'infrastructure d'IA. Oracle a à lui seul dépensé 55,7 milliards de dollars en dépenses d'investissement au cours de son exercice 2026, soit une augmentation de 162 % par rapport à l'année précédente. L'architecture de puce qui capturera ces dépenses déterminera les trajectoires de croissance des revenus d'Arm, d'AMD et de leurs partenaires respectifs dans la chaîne d'approvisionnement.
Le modèle de redevances d'Arm contre les ventes directes d'AMD
Arm génère des revenus en concédant sous licence son architecture et en collectant des redevances sur les puces vendues par ses partenaires, notamment Nvidia, Amazon et Ampere Computing. AMD vend des processeurs et GPU finis directement aux exploitants de centres de données. Cette différence structurelle signifie qu'Arm bénéficie d'une large adoption auprès de multiples clients, tandis qu'AMD capte des revenus plus élevés par conception gagnée, mais supporte un risque d'exécution plus important.
L'architecture économe en énergie d'Arm est devenue de plus en plus attractive à mesure que les coûts énergétiques des centres de données augmentent. Les fournisseurs de cloud exécutant des charges de travail d'inférence d'IA — le processus d'exécution de modèles d'IA entraînés — ont adopté des processeurs basés sur Arm de la gamme Graviton d'Amazon et d'Ampere Computing pour réduire la consommation d'électricité. Les processeurs serveur EPYC d'AMD, basés sur l'architecture x86, concurrencent directement les processeurs Xeon d'Intel dans les charges de travail traditionnelles des centres de données, tandis que ses GPU Instinct ciblent l'entraînement et l'inférence de l'IA.
Le facteur Nvidia plane sur les deux
Les deux entreprises sont en concurrence avec Nvidia, qui domine le marché des GPU pour centres de données d'IA avec une part de marché estimée à 80 % ou plus. Nvidia a tenu son assemblée générale annuelle des actionnaires en juin et continue de s'étendre dans des domaines adjacents, tels que la recherche biomédicale avec son BioNeMo Agent Toolkit, qui équipe les agents d'IA pour effectuer des travaux scientifiques.
AMD a positionné ses GPU Instinct de la série MI comme une alternative moins coûteuse aux processeurs H100 et Blackwell de Nvidia, ciblant les clients cloud sensibles aux prix. Les processeurs basés sur Arm d'Amazon Graviton et d'Ampere Computing ont gagné des parts de marché dans les charges de travail d'inférence cloud, où l'efficacité énergétique prime sur la puissance de calcul brute.
La concurrence a encore évolué en juin lorsque OpenAI et Broadcom ont annoncé leur première puce d'IA personnalisée, baptisée Jalapeño, conçue pour l'inférence. Cette initiative représente un défi direct à la domination de Nvidia et montre que les hyperscalers sont de plus en plus disposés à développer des puces sur mesure plutôt que de dépendre de fournisseurs de puces commerciaux.
Pour les investisseurs, la question clé est de savoir quelle entreprise peut gagner des parts de marché face à la position bien établie de Nvidia. Arm se négocie à une valorisation premium reflétant son flux de redevances provenant de multiples fabricants de puces, tandis que la valorisation d'AMD dépend de sa capacité à gagner des parts de marché sur le marché des GPU. Les deux font face au risque que la croissance des dépenses d'IA puisse ralentir si les hyperscalers resserrent leurs budgets d'investissement après une période d'expansion agressive.
Le marché plus large des semi-conducteurs a montré des signes de volatilité. L'indice des semi-conducteurs de Philadelphie a chuté de plus de 1 % lors des échanges de l'après-midi lors d'une séance récente, et les inquiétudes concernant les dépenses d'IA et la hausse des coûts d'emprunt ont refait surface. Les actions des fabricants de mémoires, notamment Micron, SanDisk et Seagate, ont subi des pressions à la vente, même si Micron a dépassé les estimations de bénéfices avec un chiffre d'affaires de 41,5 milliards de dollars et un bénéfice par action de 25,11 dollars.
Cet article est fourni à titre d'information uniquement et ne constitue pas un conseil en investissement.
