AMD widzi rynek CPU wart 220 mld USD. Agenci AI zmieniają zasady gry

ACM Research znowu mocno obrywa. W momencie pisania akcje spadają w okolice 64 USD, razem z całym koszykiem spółek związanych z pamięcią. W poniższej notce chcę podzielić się z Wami moimi przemyśleniami, dlaczego uważam, że rynek zaczyna przesadzać, nawet biorąc pod uwagę szaloną zmienność, z której ACMR słynie.

Zresztą, nie pierwszy raz. Od początku maja do końca czerwca kurs zrobił około +100%, co moim zdaniem też było trochę irracjonalne. Teraz mamy już drugi w tym roku spadek o około 50% od lokalnych szczytów. Crazy, ale taki tutaj klimat.

W końcu mówimy o chińskim small capie z branży półprzewodników. Chyba trudno znaleźć bardziej wybuchową mieszankę. Można mieć rację co do fundamentów, a jednocześnie przeżywać absurdalne wahania kursu. Trzeba być tego świadomym i odpowiednio dobierać wielkość pozycji.

Niemniej jednak uważam, że na obecnych poziomach relacja potencjalnego zysku do ryzyka zaczyna wyglądać naprawdę ciekawie. Przejdźmy do konkretów.

Meta zaprezentowała wczoraj dwa nowe modele AI, Muse Wonder i Muse Wonder Full. I wyglądają nieźle. Najmocniejszy model zdobył 56 punktów w niezależnym rankingu Artificial Analysis, zaledwie dwa mniej niż Claude Opus 5.5. W niektórych testach wypada nawet lepiej.

Oczywiście nie przywiązywałbym przesadnej wagi do benchmarków. Coraz trudniej ocenić, na ile rzeczywiście pokazują możliwości modeli, a na ile odzwierciedlają optymalizację pod konkretne testy. Dlatego wolę poczekać na opinie użytkowników, którzy sprawdzą Wonder w praktyce.

Znacznie bardziej interesuje mnie jednak to, na czym Meta skupia się w swojej komunikacji. Spółka przedstawia Wonder jako kolejny krok w kierunku personal superintelligence, czyli osobistego agenta AI, który pamięta nasze wcześniejsze rozmowy, rozumie potrzeby i potrafi samodzielnie wykonywać coraz bardziej skomplikowane zadania. Temu mają służyć między innymi nowe funkcje Active Memory i Active Focus.

Niezależnie od tego, jak ostatecznie wypadnie model, progres technologiczny Mety jest coraz wyraźniejszy. Jeszcze niedawno kwestionowano, czy spółka w ogóle potrafi dogonić najlepsze laboratoria AI. Dzisiaj ma model, który przynajmniej w części testów skutecznie z nimi konkuruje.

Swoją drogą, ciekawie wygląda to w kontekście wycen. Anthropic celuje w debiut giełdowy przy wycenie około 2 bln USD, podczas gdy cała Meta jest obecnie warta około 1,9 bln USD. Oczywiście wycena IPO Anthropic pozostaje na razie ambitnym celem, a nie ceną potwierdzoną przez rynek. Niemniej jednak Meta poza rozwijaniem własnych modeli AI posiada jeszcze Facebooka, Instagrama, WhatsAppa i jeden z najbardziej rentownych biznesów reklamowych na świecie.

Źródła: Meta, 12.10.2026: Introducing Muse Wonder and Muse Wonder Full

Hock Tan, prezes Broadcomu, podczas wczorajszej konferencji DBS Asia Future Forward w Singapurze dość bezpośrednio skrytykował część inwestorów AI. Stwierdził, że wielu z nich nie ma pojęcia, w co właściwie inwestuje, stawia ekstremalnie wysokie oczekiwania i zachowuje się, jakby siedziało w kasynie. Szczególnie sceptycznie odniósł się do oczekiwań inwestorów wobec laboratoriów rozwijających modele frontier, takich jak OpenAI i Anthropic.

Co ciekawe, Tan wcale nie kwestionuje ogromnego potencjału przychodowego tych laboratoriów. Zwrócił po prostu uwagę, że tak szybki wzrost przychodów niewiele jeszcze mówi o długoterminowej rentowności. Jak sam stwierdził, odnosząc się do OpenAI:

Dodał, że obecne wyniki pokazują przede wszystkim ogromny potencjał dalszego wzrostu przychodów z modeli frontier, ale nie pozwalają jeszcze ocenić, czy ich dostarczanie będzie trwale rentownym biznesem.

Dostało się również przedsiębiorstwom eksperymentującym z AI. Tan zwrócił uwagę, że znaczna część przychodów laboratoriów od klientów korporacyjnych pochodzi z projektów pilotażowych, które niekoniecznie przekładają się na rzeczywisty wzrost produktywności. Porównał to do dzieci, którym rodzice dają 10 dolarów na żetony w salonie gier. Wydają wszystko w dziesięć minut i niczego się przy okazji nie uczą. Jego zdaniem podobnie wygląda część dzisiejszych eksperymentów z AI. Firmy wydają pieniądze na tokeny, ale wciąż szukają zastosowań przynoszących wymierne korzyści.

Jeszcze ciekawszy był jednak komentarz dotyczący finansowania całego boomu. Zdaniem Tana największym ograniczeniem dalszego rozwoju AI może okazać się dostępność kapitału, a nie półprzewodników czy pamięci.

Źródła: