文丨苏扬

编辑丨徐青阳

" 苏妈 " 正在塑造一个 AI 时代的 AMD。

现在如果还只用硬件来概括 AMD，是不准确的。当 AMD 交出 2026 年第一季度财报的时候，基本宣告它完成了从一家芯片厂商，向 AI 时代的 " 算力军火商 " 的彻底转型。

2026 财年第一财季，AMD 实现 102.5 亿美元营收，其中数据中心业务自 2025 年第四财季的 53.8 亿美元，进一步增至当季的 57.75 亿美元。必须明确，这是一个非常关键的节点。

2024 财年 Q1，英伟达同样处于这一节点，此后数据中心业务的营收开始暴增，开启了百亿级美元的季度环比增长之路。

华尔街很早就嗅到了 AMD 转型的味道。

过去 52 周，AMD 股价在过去一年内从最低约 106.98 美元一路飙升至最高 469.22 美元，仅在过去 30 天内，股价就上涨了超过 80%，市值超过 7000 亿美元。

Bernstein 分析师斯泰西 · 拉斯贡（Stacy Rasgon）将 AMD 上调至 " 跑赢大盘 "，目标价直接从 265 美元翻倍至 525 美元；摩根大通分析师哈兰 · 苏尔（Harlan Sur）也指出，AMD 的预测指向 " 远高于此前预期的多年 CPU 营收轨迹 "。

数据是冰冷的，投资者的热情是火热的，但背后的三个结构性信号是明确的：CPU 之王、GPU:CPU 从 8:1 到 1:1 的比例之变，以及 GPU+CPU 双引擎——这是担任 CEO 近 12 年的苏姿丰，向公司董事会和华尔街交出的一份最重磅的 " 作业 "。

过去数十年，英特尔占据数据中心 CPU 市场绝对统治地位。直到 2017 年，AMD 以挑战者姿态出现，推出第一代数据中心品牌 EPYC，中文名称 " 霄龙 "，当时的旗舰产品为 AMD EPYC 7601。

此后的近 10 年，AMD 持续追赶，最近这个财季 AMD 的数据中心业务收入达到 57.75 亿美元，在账面上持续超越并拉开与英特尔的距离，后者数据中心当季收入 51 亿美元。其实这种超越在过去两个季度就已有迹象：2025 年第三季度，英特尔当季数据中心业务收入为 41 亿美元，AMD 同期为 43 亿美元。

Digitime 不仅强调这是 AMD 首次在第一季度在数据中心收入上完成对英特尔的大幅超越，更强调这一趋势释放的信号可能是 AMD 长期统治地位的开端，标志着 x86 服务器市场格局的历史性转折，而英特尔可能在一段时间内都难以撼动这一地位。

很多人将 AMD 称之为 "CPU 之王 "，但更应该说是 " 数据中心之王 "。

在机构 Mercury Research 2026 年一季度的研究报告中，AMD 拿到了服务器市场收入创纪录的 46.2%，而在 2025 年同期，这一数字是 39.5%。

比起单一的看市场收入份额，我更愿意将它和出货量份额结合起来看—— Mercury Research 的报告还提到一个数字，2026 年 Q1，AMD 在数据中心 CPU 市场的出货量份额为 33.2%。

33.2% 的出货量份额，对应 46.2% 的市场收入份额，这是一个有关市场份额效率的话题。

美国银行证券在 2026 年 5 月的报告中指出，AMD 有望占据服务器 CPU 市场约 50% 的份额。单纯的等比计算，AMD 有可能在未来拿到服务器 CPU 市场 70% 的收入份额，而帮助其走向 " 数据中心之王 " 的是更灵活的 Chiplet 架构、更稳定的路线图—— AMD 在单核性能、能效比以及总拥有成本的优势。

AMD 曾提出在 2020 至 2025 年间将用 AI 训练和高性能计算（HPC）服务器处理器 / 加速器能效提升 30 倍的目标。2025 年 6 月份，AMD 披露过一份数据：其使用第五代 AMD EPYC CPU 与 Instinct GPU 的联合配置，已成功实现比 2020 年基准系统 38 倍的能效提升。相当于在执行同等计算量时，AMD 的产品组合能耗降低高达 97%。

与此同时，AMD 还提出到 2030 年，实现目前需要 275 个以上机架才能训练的典型 AI 模型，届时只需一个机架即可完成训练，同时还能减少 95% 的电力消耗，碳排放也从约 3000 公吨降至 100 公吨。

更低的总拥有成本，对应的是更高的采用率。

AWS、谷歌云、微软 Azure 均已宣布全新及扩展的第五代 EPYC 云实例，包括 Google Cloud H4D 虚拟机和 Azure 跨工作负载优化实例。甲骨文宣布将在 2026 年第三季度部署首批 5 万块 MI450 GPU，成为全球首个公开可用的超大规模 AMD 算力集群。

大范围的客户采用之下，能拦住 AMD 的可能只有产能了。

在 3 月的摩根士丹利会议上，被问及 CoWoS 封装产能是否足够，苏姿丰的回答是：" 我们绝对有足够的 CoWoS 产能。我能告诉你的最好答案是有产能，有技术，有深厚的客户关系，且数据中心服务商已经为此分配了空间。"

2025 年 6 月的 "Advancing AI" 活动上，" 苏妈 " 前瞻性地提到了推理需求的大爆发，只不过在当时，CPU 的需求还被笼罩在 GPU、ASIC 芯片推理性能的光环之下。

随着 Openclaw 这类 Agent 产品自年初开始爆发，苏姿丰也更新了自己对于 CPU 叙事的观点。她在 3 月的摩根士丹利会议上说：" 连超大规模云厂商自己都感到意外。伴随 AI 的 CPU 计算需求，可能是一个被严重低估的变量。"

AMD 这个季度的业绩，看点不仅在于业绩数字的增长，也在于管理层对于市场变化趋势判断背后对应的成长空间。

第一财季的电话会议上，苏姿丰说：" 过去，CPU 和 GPU 的配比，基本上就是 1:4 或者 1:8 的头节点配置。现在，这个比例正在向 1:1 靠拢。"

数量的变化，实质上反映的是 AI 算力基建正在告别单一的 " 加速器模式 "，进入 " 平衡计算时代 "。高盛在最新的研究简报中分析称，Agent 的本质是 " 行动 " 而非 " 预测 "，这种从向量计算向逻辑推理的重心偏移，直接导致了计算负载向 CPU 端的结构性回归。

改变这一叙事逻辑的，正是 Agent 的大爆发。

过去，一个数据中心的标准配置是 1 颗 CPU 对应 4 到 8 块 GPU，CPU 只是负责调度和管理的 " 看门人 "，从 ChatGPT 到大模型训练一直如此，Agent 出现之后，AI 助手从 " 回答问题 " 变成 " 自主完成任务 "，需要持续地规划步骤、调用工具、检查结果、重新规划。这些密集的逻辑判断和任务编排，必须依靠 CPU。

Agent 推理需求是客观因素，在 GPU 叙事笼罩之下，华尔街也同样需要一个新的故事。

美银研报预测，全球数据中心 CPU 市场规模将从 2025 年的 270 亿美元飙升至 2030 年的 1100 亿美元。AMD 管理层更是在第一财季的电话会上，激进地将 2030 年服务器 CPU 的总潜在市场目标从 18% 的年复合增长率翻倍上调至 35%+，直指 1200 亿美元。

Evercore ISI（思高研究）报告提出了一个概念—— CPU 复兴。最近也有不少类似的话题，它实际上说的也就是 CPU 重新走到舞台中央。

比例在变，市场规模也在变，刚刚成为数据中心之王，且拥有更低总拥有成本的 AMD，将迎来自己最好的时候。

CPU 需求快速增长，逐步将 AMD 推向万亿美元市值。

只不过，即便需求配比在调整，CPU 的成长不意味着是对 GPU 的取代，在 AMD 的体系里，它们更像是两个同时加速的引擎组合。

苏姿丰在高管解读财报的环节，也明确了双重驱动力的观点，她说："EPYC 服务器 CPU 的强劲需求，以及 Instinct GPU 出货量都将持续攀升。"

CPU 与 GPU 业务同步呈现加速态势，这种增长的态势在半导体周期中不多见，它代表着 AMD 不再单纯依靠单颗芯片的性能去拼市场，而是通过 CPU 和 GPU 的组合拳，提供系统级的方案，从单一的算力供应商，向全栈计算方案解决商转型，以此来优化算力客户的总拥有成本，与 Meta 的深度合作是这一战略的样本。

2026 年 2 月，Meta 与 AMD 签署的并非单纯的 GPU 采购协议，而是将 6 吉瓦的 Instinct MI450 GPU 与第六代 EPYC 服务器 CPU 进行订单捆绑。

Meta 选择这种深度捆绑方案，核心考虑在于针对万亿级参数 Llama 4 及其后续 Agent 集群的 " 端到端 " 优化，CPU+GPU 捆绑的方案，能够有效缩减系统层面的指令延迟。比如基于 Infinity Fabric 互连技术，打破了传统架构 " 内存墙 " 的问题，实现 EPYC 处理器与 Instinct 加速器之间无缝、超低延迟的数据交换与统一内存共享。

苏姿丰在电话会议中对此解释称：" 我们是从实际工作负载出发来设计芯片的。"AMD 基于 Llama 模型的运行特性，实现了从底层架构到系统层面的定制化开发。

与此同时，高盛也在研报中指出，"CPU+GPU" 的套餐，不仅拉高了单笔订单的价值，更通过架构上的深度绑定，让云厂商在使用后很难再转向其他方案。

在与 OpenAI 6GW GPU 算力的合同中，这一趋势同样有所反应：其 GPU 供应协议中，CPU 的部署规划被同步纳入。" 客户已经在同步规划 CPU 和加速器的部署，这是一个关键的市场信号。" 苏姿丰说。

财务数据印证了逻辑的正确性。

一季度服务器 CPU 营收同比增长超 50%，二季度指引上修为 70% 以上的增长。与此同时，Instinct GPU 系列正处于出货爬坡期，下半年 MI450 将进入大规模放量阶段。两个引擎，正在协同放大 AMD 数据中心业务的成长空间。

过去，NVLink 和 CUDA 构建了一个封闭的生态，而 AMD 始终坚持开放的理念，在由 Agent 定义的新赛道上，AMD 试图通过在 CPU 市场的存量优势，结合 GPU 的平台组合，输出一套更具通用性且难以在短期内被复刻的 " 双引擎标准 "，撬开英伟达封闭的大门。以 UALink 为例，作为 AMD 与全球产业伙伴共同推进的开放互联标准，目前已经吸引了全球 70 多家成员参与，其中也包含多家中国企业。

所以，如果要问 AMD 和英伟达的差别是什么，这也可能是一个具象化的差异所在。

04 苏姿丰的下半场

凭借数据中心之王、CPU 崛起、GPU+CPU 双引擎这三个故事，华尔街和投资者给 AMD 打出了 7000 亿美元市值的高分，也是对苏姿丰近 12 年 CEO 生涯的正向反馈。

在最近一次采访中，面对 " 玻璃悬崖 " 的提问，她说：" 当我接任时，外界普遍看衰，认为 AMD 快倒闭了，但我看到的是一家拥有伟大工程底蕴的公司，只是执行力不稳定。我没有把它看作陷阱，而看作是我的梦想工作。"

如果说将 AMD 彻底融入 AI 时代，是上半场的目标，那么下半场的目标就应该是转型之后的业绩暴增，而反映在市值上，最近的一个里程碑就是万亿美元。

2025 年 11 月金融分析师日上，苏姿丰说：未来三到五年内年均增长超过 60%，把数据中心年营收推向 1000 亿美元，并在战略时间框架内实现年度每股收益超过 20 美元。

以本季度 57.7 亿美元折算，AMD 数据中心的年化收入约 230 亿美元。要在五年内到 1000 亿，这个数字需要再翻两番以上。支撑这些目标的，是一条没有容错空间的产品链：从 EPYC Venice、MI450，到 Helios 机架系统，再到 ROCm 生态。

关于 ROCm，有一个颇为有趣的反转。2024 年 12 月，SemiAnalysis 创始人迪伦 · 帕特尔发了一篇报告，点名 AMD 的 ROCm 软件栈漏洞丛生。报告发出不到 24 小时，苏姿丰亲自联系了帕特尔。第二天早上 7 点，她坐在那里，听 SemiAnalysis 的工程团队逐一汇报每一个 bug 和改进建议，整整 90 分钟。

也正是因为这种态度，SemiAnalysis 在 2025 年 4 月重写了那篇文章，结论从 " 未能成为有效竞争者 " 翻转为 "AMD 已进入战时模式，2026 年下半年 MI450X 有望正面对抗英伟达 "。

苏姿丰还在 CES 的舞台上请来了 OpenAI 总裁格雷格 · 布洛克曼、Luma AI 首席执行官、Liquid AI 首席执行官，以及 AI 教母李飞飞。

算力流向哪里，苏妈就把那里的人请上台。