Szał inteligentnych agentów Muse rozpalił „podwójny napęd wzrostu: lokalny i chmurowy”! Dwuflagowy Snapdragon pomaga Qualcomm (QCOM.US) osiągnąć najlepszy miesięczny wzrost od maja

Aplikacja informacyjna Polish Finance News zauważyła, że gigant półprzewodników Qualcomm (QCOM.US), który od dawna skupia się na chipach do smartfonów, aktywnie zwiększa swoje zaangażowanie w rozwój własnych chipów AI do wnioskowania oraz CPU do centrów danych. Gwałtowny wzrost ceny akcji Qualcomm w ostatnich dniach przestał być oparty wyłącznie na logice „cykle produkcji chipów do smartfonów osiągnęły dno” – rynek zaczyna ponownie wyceniać potencjalną kluczową rolę firmy w dwóch głównych filarach inwestycji w moc obliczeniową AI: CPU do centrów danych/własne chipy AI do wnioskowania oraz urządzenia AI agentów po stronie użytkownika. Do zamknięcia amerykańskiej giełdy w poniedziałek, akcje Qualcomm wzrosły od sierpnia o 35%, a kapitalizacja rynkowa oscyluje wokół 210 miliardów dolarów, co wyraźnie pokazuje, że rynek zaczyna wyraźnie premiować ją jako „nową siłę infrastruktury obliczeniowej AI”, a nie tylko według tradycyjnych kryteriów spółki produkującej SoC do smartfonów.

Kierownictwo Qualcomm aktywnie stara się wykorzystać rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową w erze masowej ekspansji AI po stronie użytkownika oraz zaawansowanych technologii AI agentów. Po premierze najnowszego flagowego procesora Snapdragon firma jest pod lupą inwestorów indywidualnych. Według analityków z Wall Street, wraz z przemianą branży chipów w stronę obliczeń AI agentów, chipy skoncentrowane na dużych centrach danych AI mogą stanowić kolejny silnik wzrostu dla firmy.

Wraz z ekspansją zaawansowanych systemów pracy agentów AI, takich jak Muse czy Astra, zakres automatycznie realizowanych zadań biznesowych wyraźnie się poszerza, a zapotrzebowanie na moc obliczeniową przechodzi od pojedynczych zapytań do wysoce złożonych, efektywnych przepływów pracy agentów AI. Oczekuje się, że globalny popyt na moc obliczeniową AI wejdzie w kolejną fazę ekspansji, a popyt na chipy AI Qualcomm oraz CPU do centrów danych będzie wykazywać dwukierunkowy wzrost mocy obliczeniowej AI, napędzając wzrost cen akcji Qualcomm o ponad 10% w tym tygodniu.

Główna uwaga Qualcomm w segmencie chipów AI do centrów danych skupia się na obsłudze gigantycznych obciążeń AI do wnioskowania, a technologicznym przełomem ma być redukcja kosztów transportu danych oraz kosztów pojedynczego, efektywnego tokena wyjściowego. Segment CPU do serwerów pozwala Qualcommowi na udział w kluczowym etapie obliczeń agentów AI. Dragonfly C1000, oparty o własny rdzeń Oryon, jest dedykowany do orkiestracji zadań, obliczeń ogólnych i węzłów hosta AI. Qualcomm zawarł wieloletnią współpracę z Meta w zakresie CPU – pierwsza generacja produktów ma rozpocząć masową produkcję w drugiej połowie 2028 roku, co stanowi bazę klientów dla średnio- i długoterminowego popytu. Pierwsza generacja CPU C1000, we współpracy z Meta, planowana jest na drugą połowę 2028.

Wykorzystując szanse wzrostu w erze AI! Akcje Qualcomm mają szansę osiągnąć najlepszy miesięczny wynik od maja

Kierownictwo Qualcomm aktywnie stara się wykorzystać rosnące zapotrzebowanie na moc obliczeniową w erze masowej ekspansji AI po stronie użytkownika oraz technologii agentów AI skoncentrowanych na złożonych przepływach pracy. Cena akcji firmy w środę przed otwarciem amerykańskiej giełdy lekko spadła o 0,4%, ale nadal ma szansę osiągnąć najlepszy miesięczny wynik od maja.

Daniel Newman, CEO Futurum Group, stwierdził, że segment danych Qualcomm, obejmujący planowanie produkcji chipów AI do wnioskowania oraz CPU do centrów danych, już korzysta z gorączki na agentów AI, co może skłonić rynek do podwyższenia oczekiwań wobec CPU o wysokiej wydajności do centrów danych, urządzeń sieciowych Ethernet wysokiej wydajności oraz akceleratorów obliczeniowych AI. Jednak podkreśla, że inwestorzy nie powinni ignorować możliwości w sektorze smartfonów i innych urządzeń.

Newman napisał na platformie X: „Trudno zignorować fakt, że Qualcomm może również skorzystać na gwałtownym rozwoju Muse, Grok Bot i Instinct.” Dodał: „Urządzenia wyposażone w funkcje agentów będą zyskiwać”, niezależnie od tego, która aplikacja wyjdzie zwycięsko z konkurencji agentów AI po stronie użytkownika, wszystkie będą stanowić dla Qualcomm kolejny motor wzrostu.

Nowo wprowadzony agent AI Muse od Meta oraz personalny agent AI Instinct to wyraźne przykłady zwrotu w kierunku autonomicznych AI w branży. Instinct jest znany z obsługi zadań takich jak e-maile – jak podano, firma planuje pozyskać finansowanie według wyceny 10 miliardów dolarów; w tym samym czasie Muse zdobywa uznanie użytkowników i analityków.

Jednocześnie Neil Shah skupił się na decyzji Qualcomm o wypuszczeniu dwóch flagowych wersji. Napisał na platformie X: „Pozycjonowanie produktu i podział na segmenty w Snapdragonie jest bardzo interesujący.” Dodał, że wraz z rozważaniami OEM-ów, szczególnie chińskich producentów smartfonów, jak wyodrębnić swoje urządzenia, ta strategia może nabrać jeszcze większego sensu.

Oba chipy Snapdragon celują kompleksowo w epokę AI po stronie użytkownika oraz agentów AI. Qualcomm na Snapdragon Summit zaprezentował w tym tygodniu Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 oraz Snapdragon 8 Elite Gen 6. Oba chipy wykonano w technologii 2 nanometry, wspierają AI po stronie użytkownika, gry, obrazowanie i funkcje komunikacyjne.

Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 jest najlepszym chipem Qualcomm – ma 5 GHz Oryon CPU, zapewnia wyższą wydajność obliczeń AI i grafiki, zaawansowaną obsługę gier i obrazowania. Wersja standardowa Gen 6 także osiąga 5 GHz, a jej CPU jest szybszy o 10%, GPU o 35%, NPU o 14% względem poprzedniej generacji.

Shah podkreślił, że te różnice „na papierze mogą nie wyglądać dużych”, lecz uważa, że zaawansowane funkcje agentów AI oraz gry mogą stanowić rzeczywistą, znaczącą przewagę wydajnościową.

Dodatkowo warto zauważyć, że Qualcomm zatrudnił byłego prezesa działu urządzeń Motorola, Sergio Buniać, który będzie odpowiadał za działalność w obszarze urządzeń mobilnych, komputerowych i rozszerzonej rzeczywistości (XR). Buniać pracował w Motoroli ponad 30 lat, a w 2018 objął stanowisko prezesa działu urządzeń.

Jego zadania obejmują również urządzenia AI nowej generacji Qualcomm. Gdy Qualcomm próbuje rozszerzyć zastosowanie Snapdragona poza smartfony i głębiej wejść w ekosystem AI agentów, ta nominacja wprowadza do firmy menedżera z szerokim doświadczeniem w komercjalizacji urządzeń konsumenckich.

Według danych z poranka czasu wschodniego USA, sentyment inwestorów indywidualnych wobec Qualcomm na platformie Stocktwits pozostaje „wzrostowy” – brak zmiany względem początku tygodnia. W momencie publikacji akcje znajdują się w pierwszej dziesiątce najpopularniejszych na platformie.

Doświadczony trader indywidualny na Stocktwits napisał: „Samsung prawdopodobnie stanie się pierwszym kluczowym partnerem, który wypuści urządzenia z wersją standardową chipu – doniesienia wymieniają Galaxy S27 i Galaxy Z Fold 9 jako pierwsze modele.” Oprócz Samsunga, rzekomo również Xiaomi, OnePlus i iQOO mogą uzyskać te nowe chipy stosunkowo wcześnie.

Agenci AI napędzają ekspansję mocy obliczeniowej: Qualcomm czeka podwójna szansa – po stronie użytkownika i w chmurze

Najważniejsza zmiana, jaką wnoszą zaawansowani agenci AI, tacy jak Muse czy Astra, to rozciągnięcie pojedynczego zapytania na całościowy workflow obejmujący ciągłe wnioskowanie, wywoływanie narzędzi, wykonywanie kodu i walidację wyników. Z perspektywy architektury systemu, wraz z przekazywaniem agentom AI coraz większej liczby zadań, akceleratory obsługują obliczenia modelu, CPU realizuje orkiestrację zadań i operacje aplikacji, pamięć oraz sieć przechowują kontekst i przesyłają dane. To sprawia, że zapotrzebowanie na infrastrukturę AI obejmuje szeroki zakres typów chipów, otwierając rynek dla akceleratorów wnioskowania i serwerowych CPU Qualcomm.

W związku z globalną ekspansją popytu na CPU do centrów danych, napędzaną popularnością agentów AI, kluczowy argument inwestycyjny „bullish” dla Qualcomm sprowadza się do: postęp agentów AI poszerza zakres komercyjnych zadań, więcej użytkowników, częstsze użytkowanie i dłuższe przepływy pracy razem zwiększają zapotrzebowanie na zasoby obliczeniowe. Roadmap Dragonfly od Qualcomm już postawił obsługę agentów, akceleratory wnioskowania i szybkie połączenia jako główne kierunki działalności centrów danych.

Po stronie urządzeń, agenci AI muszą stale monitorować kontekst użytkownika, błyskawicznie reagować i wywoływać aplikacje, a także spełniać wymagania dotyczące wydajności energetycznej i chłodzenia. Parametry takie jak performance na wat, heterogeniczne planowanie obliczeń i lokalna moc obliczeniowa bezpośrednio wpływają na korzystanie z urządzenia. Oryon CPU, Adreno GPU oraz Hexagon NPU Qualcomm odpowiadają za zadania kontrolne, graficzne i adaptacyjne AI: lekkie wnioskowanie i przetwarzanie danych osobistych odbywa się na urządzeniu, złożone zadania są przekierowywane do chmury. Takie podejście „cloud-edge” zwiększa wartość Snapdragona. Według porównania generacyjnego, flagowy model Extreme poprawia wydajność NPU o 35%, a wydajność na wat nawet o 33% – co komercyjnie oznacza możliwość uruchamiania zaawansowanych funkcji AI w ograniczonych warunkach energetycznych i cieplnych.

Dodatkowo, w porównaniu do architektury chipów AI NVIDIA/AMD GPU oraz Google TPU, Qualcomm koncentruje się na wnioskowaniu, a przełom techniczny to maksymalne obniżenie kosztów transportu danych oraz kosztu pojedynczego tokena wyjściowego. Najbardziej zaawansowane modele AI oraz agenci AI wykonujący złożone przepływy muszą wielokrotnie odczytywać ciężary modelu i uzyskiwać dostęp do rosnącej pamięci podręcznej – zwłaszcza przy dekodowaniu o niskim batchu i niskim opóźnieniu, przepustowość i pojemność pamięci mogą stać się wąskim gardłem.

Dlatego chip AI200 Qualcomm ma dużą pojemność pamięci o niskim zużyciu energii, AI250 wprowadza HBC zintegrowane obliczenia przy pamięci, gdzie przez trójwymiarową integrację połączenie obliczeń i pamięci jest bliższe, co pozwala ograniczyć zużycie energii podczas transportu danych. Główna przewaga konkurencyjna polega na możliwości zwiększenia liczby obsługiwanych usług wnioskowania na jednostką energii, spełniając wymagania jakościowe, opóźnieniowe i przepustowe – to zmniejsza całkowity koszt posiadania dla centrum danych. Według oficjalnej roadmapy, AI250 z pierwszą generacją HBC ma wejść do klientów w połowie 2027 roku.

Segment CPU do serwerów centrów danych pozwala Qualcommowi na udział w kolejnym kluczowym etapie obliczeń agentów AI. Dragonfly C1000 z własnym rdzeniem Oryon obsługuje orkiestrację zadań, ogólne obliczenia i węzły hosta AI, Qualcomm zawarł wieloletnią współpracę z Meta dotyczącej CPU – pierwsza generacja produktów planowana jest na drugą połowę 2028 roku, co stanowi bazę klientów pod długoterminowy popyt.

Dodatkowo, we wrześniu Qualcomm ogłosił wieloletnią współpracę z Amazonem nad niestandardowymi chipami, skupioną na AI do wnioskowania, obejmującą rozwiązania do 1,6T i w przyszłości optyczną komunikację. Te nowe wydarzenia pokazują, że liderzy łańcucha wartości AI (w tym Qualcomm) konwertują inwestycje w edge agentów AI na wartość Snapdragona, a cloudowi agenci poszerzają rynek dla akceleratorów wnioskowania, CPU do serwerów i produktów sieciowych; w miarę masowej produkcji projektów klientów, Qualcomm ma szansę przełożyć doświadczenie w projektowaniu niskomocowych rozwiązań mobilnych na przychody z centrów danych i zwiększać długoterminowe źródła wzrostu.

Na Wall Street, analitycy ustalili cel dla Qualcomm na 12 miesięcy – 400 dolarów, co oznacza około 101,75% potencjalnego wzrostu – to najwyższa cena docelowa wśród analityków. Tristan Gerra z Baird podniósł niedawno cenę docelową Qualcomm z 300 do 400 USD, utrzymując rekomendację „Outperform”. Stawiając na 400 USD, bazuje na „otwarciu nowych rynków centrów danych, dywersyfikacji przychodów i poprawie smartfonów agentów” jako łącznych motorach wzrostu i reewaluacji wyceny. Gerra prognozuje, że przychody Qualcomm z centrów danych w roku fiskalnym 2027 osiągną 5 miliardów dolarów, co stanowi około 11% szacowanych przychodów ogółem firmy – oznacza to, że działalność związana z infrastrukturą AI zacznie mieć istotny wpływ na wyniki całościowe.