Mula GPU hanggang CPU: Paano binabago ng Meta(META.US) Muse ang rebolusyon ng AI agent at muling hinuhubog ang industriya ng chip?

Nalalaman ng APP ng Pananalaping Zhihui na ang personal na AI agent ng Meta na Muse ay umabot ng mahigit 2.5 milyon na downloads sa loob ng 6 na araw mula nang ilunsad ito, at nanguna sa libreng chart ng Apple US App Store—isang balitang parang batong inihagis sa pandaigdigang AI stock market na nagdulot ng malalaking alon—sumiklab ang presyo ng AMD noong Lunes at lumampas sa $1 trilyon ang market value, nagsama ang Meta, Intel, at Arm sa isang bihirang “CPU market rally”. Sa ibabaw, ito'y isang selebrasyon na itinulak ng isang matagumpay na produkto; sa realidad, ito'y isang muling pagtatantiya ng market sa estrukturang pagbabagong nagaganap sa computing power mula sa “generative” AI tungo sa “action-oriented” AI.

Nakapagbuo na ng sistematikong opinyon ang mga institusyon gaya ng Wedbush, Morgan Stanley, Goldman Sachs, Jefferies, at iba pa: Habang lumalaganap ang AI agents, ang bottleneck sa computing ay unti-unting lilipat mula GPU patungo sa CPU at memory, na magreresulta sa pagdating ng bilyon-bilyong dolyar na karagdagang espasyo sa merkado ng server CPU.

Pinasiklab ng Muse na blockbuster ang damdamin sa chip stocks

Inilunsad ng Meta noong Setyembre 8 ang personal na AI agent nitong Muse, at sa loob ng anim na araw ay umabot sa higit 902,000 na downloads, mas mataas kaysa 773,000 ng naunang Meta AI sa parehong panahon, at mabilis na nanguna sa libreng chart ng Apple US App Store at nanatili sa tuktok sa loob ng maraming araw. Ayon sa data ng Sensor Tower, lumampas na sa 2.5 milyon ang kabuuang downloads ng Muse, na nangunguna sa ChatGPT at Claude.

Nakapagbigay agad ng pansin ng mga consumer ang Muse at pinasiklab ang mga inaasahan para sa malaking pagtaas sa demand para sa computing power sa paglago ng AI agents, dahilan ng malalaking pagpasok ng kapital sa mga chip stock tulad ng AMD (AMD.US), Intel (INTC.US), at Arm (ARM.US). Bunsod nito, sumipa nang halos 10% ang AMD noong Lunes at umabot sa $615.52, unang beses na lumampas sa $1 trilyon ang market value, naging ikaapat na US chip company (kasunod ng Nvidia, Broadcom, at Micron) na umabot sa markang iyon. Lumago nang 11% ang presyo ng Meta, higit 12% ang paglundag ng Intel, at higit 17% ang pagsipa ng Arm; ang Philadelphia Semiconductor Index ay tumaas ng 4.3%, pinakamataas sa isang araw mula Agosto 4, at tumataas sa ikalimang sunod na trading day.

Tumaas din ng halos 3.5% ang presyo ng Samsung Electronics at SK Hynix, mga chip manufacturer sa South Korea, at ang Taiwan Weighted Index ay tumaas ng 1.8% tungo sa bagong record high.

Ayon kay Gary Tan, portfolio manager ng Allspring Global Investments, ang pagtaas ng market sa Taiwan ay “sumasalamin sa lumalaking tiwala ng market na, habang bumibilis ang paglaganap ng AI, lalo pang lalago ang bilang ng chip ng hyperscale cloud providers.”

“Kung ang mga produkto gaya ng Muse ay makakakuha ng traction, mangangailangan ng mas maraming kakayahan sa computing ang hyperscale cloud providers, na magpapabilis lalo sa demand para sa custom AI chips at susuporta sa Taiwanese ASIC ecosystem.” —Gary Tan, portfolio manager ng Allspring Global Investments. Ang malakas na unang performance na ito ay tumulong upang maibalik ang kumpiyansa sa AI trading—na dati ay pinoproblema ng labis na valuation, at kamakailan ay pinoproblema ang eksistensyal na banta ng mga advanced na modelo. Ang mabilis na interes sa Muse ay bagong ebidensya na matibay pa rin ang demand. “Mabilis na napansin ng market na hindi lang ito kwento ng isa pang matagumpay na produkto—kundi nagsasaad ng muling pagtatantiya sa estrukturang demand para sa AI computing power. Ang malawakang paggamit ng Muse ay posibleng magdulot ng malaking pagtaas sa demand sa buong AI infrastructure supply chain, kung saan makikinabang nang husto ang mga chip manufacturer.” —Dilin Wu, strategist ng Pepperstone

Ang paraan ng pagtatrabaho ng Agent ang dahilan ng pag-usbong ng papel ng CPU

Ang pokus ng market ay hindi sa pansamantalang ranggo ng isang App, kundi sa pagbabagong nagaganap sa estruktura ng demand sa computing power dahil sa AI agents tulad ng Muse.

Ang tradisyonal na chatbot ay sumusunod sa workflow na “magpapadala ng tanong ang user—magbibigay ng sagot ang modelo—tapos ang gawain”; samantalang ang Agent ay may workflow na “itatakda ng user ang layunin—gagawa ng plano ang modelo—gagamit ng browser at tools—gagawin ang aksyon—mag-aadjust kung may problema—itutuloy ang operasyon” na pabalik-balik.

Sa siklong ito, ang GPU ang bahala sa model inference at matrix operations, habang ang CPU ay pinanghahawakang mga gawain gaya ng task orchestration, virtual machine operation, browser control, API calls, database read/write, at sandbox security isolation. Tulad ng ipinakita ng Fujitsu sa Hot Chips 2026 technology expo, lalo nang napupunta sa CPU ang orchestration, retrieval, database calls, at conditional branching, at ang GPU ay ginagamit lamang sa mga bulk matrix operation steps.

Ang cuantitatibong kahulugan ng pagbabagong ito ay nasa CPU/GPU ratio. Sa dating training server setup, ang tipikal ay 1:4 o kahit 1:8 ang CPU at GPU ratio, pero sa agent inference kung saan napakahalaga ng high concurrency at tool calling, posible nang umangat ang CPU share sa 1:1 o 1:2, at may ilang institusyon pa na nagpapaluwag pa ng mas mataas na projection.

Opinyon ng malalaking institusyon: Nabuo na ang structural na hatol, pero ‘di pa napatunayan ang chain of transmission

Tungkol sa pagbabagong ito, lalong lumilinaw ang consensus ng mga pangunahing bangko sa Wall Street.

Pinaka-direkta ang pahayag ng Wedbush analyst na si Matthew Bryson: “Dalawa lamang ang mga substantial AI agent computing device manufacturer—Intel at AMD.” Ang hatol na ito ay muling nagdala ng server CPU market pabalik sa sentro ng AI investment. Binanggit din ni Jefferies analyst Jacky He na habang nakakaroon ng mas malawakang pagtanggap ang AI agents, ang mas mataas na inference at orchestration load ay direktang pakikinabangan ng demand para sa server CPU, at binigyang-diin ang pangmatagalang epekto nito sa matagal nang napapabayaan na x86 ecosystem.

Lalo pang sistematiko ang evaluation ng Morgan Stanley. Tinaya ng bangko, na pagdating ng 2030, maaaring magbigay ang agent-based AI ng karagdagang $32.5 - 60 bilyon na espasyo sa data center CPU market, samantalang ang merkado mismo ay nasa mahigit $100 bilyon na. Ang pangunahing argumento ng Morgan Stanley: “lumilipat na ang bottleneck sa computation mula GPU patungo CPU at memory”—ang paglipat ng AI mula sa generative patungo sa action autonomous phase ay magdudulot ng estruktural na pagtaas sa intensity ng general-purpose computing. Idinagdag ng research team ng Morgan Stanley na sa panahong ang AI workloads ay lumipat mula one-time inference papunta sa sustained task execution, magiging mas mahalaga ang task orchestration at coordination o CPU kaysa sa raw computing power ng GPU.

Dagdag pa ng JP Morgan mula sa industriya, na ang pag-akyat ng AI agents ay magpapabilis ng muling balanse ng hyperscale cloud providers sa pagitan ng custom chips at general CPU—magpapalaki ito ng investment sa ASIC at custom accelerators, gayundin ang pagtaas ng demand sa high-core server CPU. Hindi ito magka-kumpetensya kundi magko-complement.

Sa pinakahuling ulat ng team ng Citigroup analysts, binigyang-diin nila ang lohika ng “second-round beneficiaries”—dahil sa pagtaas ng CPU load, tatamaan ng demand ang DDR5 memory, enterprise-grade SSD, at high-bandwidth storage controllers, at pangunahing makikinabang dito ang Micron, Samsung Electronics, SK Hynix, at iba pang storage manufacturer.

Ngunit dapat klarong maintindihan na kasalukuyang may malakas na emosyonal na driver ang rally. May pagsusuri na itinatatag ng kasalukuyang pag-akyat ang sarili nito sa isang “chain of transmission na wala pang nali-litaw na disclosed orders.” Nagbigay ng isang matapang na benchmark si Oppenheimer analyst Jason Helfstein: Kailangan ng Meta ng tinatayang 115 milyong Muse paid subscription users (may $20 buwanan) para makapaghatid ng $27.5~28 bilyong taunang AI agent revenue, ngunit sa tingin niya ay “di ito malamang na mangyari” dahil sa mga duda sa paid conversion, matinding kompetisyon, at mababang consumer trust sa pagbabahagi ng password sa Meta.

Industry spillover at “crack” sa ligaya ng Meta

Kung totoo ang structural na pag-angat ng demand sa CPU, hindi lang CPU duopoly ang makikinabang. AMD ang pangalawang pinakamalaking customer ng Meta, nagbibigay ng nasa 5.5% ng kinikita nito, at lalo nilang pinalawak ang kooperasyon ngayong Pebrero, planong mag-deploy ng hanggang 6GW na AMD Instinct GPU. Mahalaga rin ang papel ng Arm sa data center CPU architecture sa panahon ng Agent. Higit pa rito, makikinabang din ang ASIC custom chips, optical communications, memory, at iba pang segment sa pagbabagong ito sa compute power.

Gayunman, ramdam na ng financial status ng Meta ang presyong binabayaran nila para sa AI. Sa ikalawang kwarter sa 2026, lumago ng 28% year-on-year ang revenue ng Meta sa $60.8 bilyon, ngunit bumagsak ang free cash flow mula $8.55 bilyon noong nakaraang taon patungong $784 milyon, na -91% year-on-year; ang operating profit margin ay bumaba mula 43% patungong 31%, at ang guidance para sa yearly capex ay nasa $130-145 bilyon.

Dagdag pa rito, hinarangan na ng Amazon ang Muse sa pag-access sa kanilang retail website dahil sa isyu umano ng identity, pagkuha ng user credentials, at account data scraping—ipinapakita nito ang tumitinding tunggalian sa Agent era para sa kontrol sa user relationships sa pagitan ng mga platform.

Ang Meta Connect conference na magbubukas ngayong Miyerkules ay magsisilbing unang sukat kung sustainable ba ang “CPU rally” na ito. Kung mapapatunayan sa conference ang pagtaas ng user ng Muse at ang kasigasigan ng commercial path nito, magiging mas matatag ang market repricing sa AI inference compute structure. Kung hindi, ang kasalukuyang valuation expansion na tinutulak ng isang produkto lang ay baka mangailangan ng mas mahabang panahon para matunaw.