Нвидиа в первой половине, AMD во второй:

Большая тенденция ИИ — от обучения к выводам
Вчера после обеда я посетил одного ветерана, который более 30 лет занимается индустрией чипов хранения данных, он всю жизнь в полупроводниковой сфере и очень хорошо разбирается в трендах ИИ.
Он уверенно сказал мне: прибыль от ИИ полностью переходит от «эпохи обучения» к «эпохе выводов», и это будет ключевым поворотным моментом в ближайшие годы.
Его логика очень проста и ясна:
На ранних этапах ИИ в основном собирал данные и перечислял информацию. Когда вы спрашивали его, он давал вам кучу вариантов 12345, а окончательное решение всё равно принимал человек. Это начальная стадия, когда соревнуются в мощи вычислений и параметрах — и именно поэтому последние два года Нвидиа доминировала на рынке.
Но в будущем ИИ станет всё «умнее». Он уже не просто ищет информацию для вас, а самостоятельно анализирует, самостоятельно делает выводы и прямо предлагает оптимальные решения.
ИИ перейдет от «помощи в поиске ответов» к «помощи в принятии решений». Это крупнейшее изменение в индустрии: завершение эпохи обучения, наступление эпохи выводов.
Нвидиа в первой половине, AMD во второй
В первой половине последних двух лет основная задача ИИ — обучение больших моделей.
Массовые параметры, мощные видеокарты, агрессивные вычисления — Нвидиа, благодаря экосистеме CUDA, захватила самую раннюю и прибыльную волну прибыли.
Но начиная с 2026 года логика полностью меняется.
Индустрия больше не тратит бесконечно деньги на обучение, а сосредотачивается на коммерциализации, внедрении в реальные сценарии и эффективных выводах.
Самая важная потребность в выводах — это высокая цена/качество, низкое энергопотребление, координация программного и аппаратного обеспечения, асинхронное управление CPU+GPU — и это как раз сильные стороны AMD.
На рынке выводов потенциал роста AMD явно выше.
Кратко подытожим основную логику:
В первой половине ИИ соревнуются в обучении — эпоха Нвидиа;
Во второй половине ИИ будет соревноваться в выводах, и это станет золотым периодом AMD.