当全球投资者仍在追逐 AI 训练的光环时，推理领域的暗流是否正在酝酿一场颠覆？外国分析师指出，AMD 正悄然布局从云端到边缘的多维战场。从 Instinct 的内存革命到 Ryzen AI 的普及化，再到 Versal 芯片的边缘效率，这家芯片巨头并未试图全面超越，而是精准切入被忽视的细分市场。

作者：Yiannis Zourmpanos

投资观点

AMD 被严重误解，该股仍呈下降趋势，与更广泛的市场一致，目前交易价格低于 100 美元。

虽然投资者对 AI 训练津津乐道，但真正的指数级增长在于推理，即在云、企业和边缘大规模部署模型。这就是 AMD 的切入点。虽然英伟达仍然凭借其端到端的 CUDA 生态系统在 AI 训练领域占据主导地位，但云、企业和边缘推理工作负载的激增正在创造对成本高效、内存丰富、功耗优化的替代方案的迫切需求。

AMD 并不试图满足所有人的所有需求。相反，它正在推出一个有针对性的、多管齐下的 AI 产品组合：用于推理密集型数据中心的 Instinct MI300X，用于下一代消费级 PC 的 Ryzen AI，以及用于边缘智能的 Xilinx 驱动的 Versal 芯片。

随着市场从 AI 炒作转向 AI 货币化，AMD 凭借成熟的软件堆栈、开放的生态系统和数据中心级推理解决方案，有望从英伟达手中夺取重要份额。市场尚未看到这一点，但这就是机会所在。

AI 的闸门已开，AMD 正在搭建桥梁

AI 已经从稀有变为无处不在。曾经仅限于研究实验室和云计算的 AI，如今已经进入了笔记本电脑、智能手机和工厂机器人。这一转变的转折点？AI 推理，即将训练好的模型应用于生成实时输出。随着推理成为各行业的基本要求，它也在变得商品化：标准化、无处不在，并且准备好竞争。

尽管英伟达凭借其主导的 CUDA 环境和 GPU 市场份额保持其显著优势，但 AI 的淘金热为替代方案留下了空白。云服务提供商、PC 制造商和嵌入式设备生产商不希望依赖单一供应商。AMD 将此视为一个基于结构的机会，其抓住份额的机会，不是通过在每个类别中超越英伟达，而是通过在每个领域提供有吸引力的替代方案。

其工具箱包括从数据中心 GPU（Instinct MI300X）到 AI PC（Ryzen AI）再到嵌入式边缘设备（通过 Xilinx 的 Versal SoC）。多战线的方法，加上不断增长的 AI 需求，没有一个供应商能够完全满足，为 AMD 提供了重新定义其在 AI 领域地位的机会。

来源：AMD

数据中心的博弈

AMD 和英伟达将推出其最新的 AI 加速器，各自寻求在快速增长的 AI 市场中占据更大份额。AMD 的 MI350X，将于 2025 年中期推出，基于 AMD 的下一代 CDNA 4 架构，将提供比 MI300X 高出 35 倍的 AI 推理性能提升。如此显著的提升来自于架构改进和高达 288 GB 的 HBM3E 内存的加入，这将支持计算密集型 AI 操作所需的数据传输速率。AMD 提前了发布计划，预计 2025 年下半年开始出货。

来源：AMD

另一方面，英伟达未来的 Blackwell Ultra GB300 GPU 是当前 Blackwell 架构的进一步发展。它将为 AI 计算提供重大性能提升，预计将于 2025 年下半年推出。此外，英伟达还公布了未来 Vera Rubin 架构的细节，该架构将于 2026 年推出，表明其致力于更快的创新步伐。

来源：英伟达

两家公司之间的关键区别在于其战略方向和生态系统建设。AMD 优先考虑快速部署和可扩展性，以抓住数据中心对 AI 性能的短期需求。MI350 的大内存容量和处理能力使其成为希望对单一来源 AI 硬件供应商进行对冲的公司的有吸引力的替代方案。英伟达在 AI 加速器领域保持领导地位，正在投资渐进式架构改进，并构建更全面的软件生态系统，以支持各种 AI 用例。

简而言之，AMD 的计划是通过加速可用性带来显著的性能提升，可能扰乱当前的竞争格局。英伟达则维持其在经过验证的架构基础上进行扩展的战略，专注于持续创新和生态系统扩展。随着两家公司将下一代产品推向市场，AI 加速的竞争环境将加剧。

Ryzen AI 和 "AI PC" 时代

AMD 不仅在云端竞争，还通过其 Ryzen AI 处理器将 AI 加速带给大众，这些处理器特别针对主流笔记本电脑。这些芯片集成了基于 XDNA 的内置神经处理单元（NPU），这是其收购 Xilinx 的遗产。虽然它们在纯计算能力上无法与英伟达的独立 GPU 相媲美，但它们非常适合低功耗任务，如背景模糊、语音隔离或 Windows 11 的 Copilot 功能。

凭借其 Ryzen 7040 系列，AMD 是首批在 x86 CPU 上发布 AI 专用硬件的公司之一。其新的 Ryzen AI 300 芯片继续这一趋势，性能超过 50 TOPS，几乎是早期版本的十倍增长。这些芯片专为轻薄笔记本电脑设计，无需独立 GPU 即可实现 AI 功能，特别适合主流用户和企业车队。

另一方面，英伟达依赖其高端 RTX GPU 为消费级台式机提供 AI 负载。虽然它为创作者和爱好者提供了更好的性能，但其 CPU 中没有集成 AI 引擎。AMD 的方法，即大规模集成低功耗 NPU，具有更快扩展的空间。微软、联想和惠普已经承诺在其 AI 品牌笔记本电脑中使用 AMD 的芯片，并有迹象表明 2024 年及以后将实现更广泛的采用。

来源：AMD

嵌入式和边缘 AI：AMD 的自适应王牌

在数据中心和台式机之下，还有工业相机、无人机和联网车辆等产品的广阔 AI 领域。在那里，功耗限制、延迟问题和实时要求是关键。英伟达通过其 Jetson 和 DRIVE 平台拥有一定的份额，但 AMD 则带来了不同的工具：Xilinx Versal AI Edge 芯片。

这些可适应的 SoC 结合了可编程逻辑、专用 AI 加速器和 Arm CPU，比固定功能 GPU 提供了更多的灵活性和异构性。工厂机器人或汽车系统等应用可以根据其特定的传感器和模型需求定制这些芯片。AMD 提到，在某些使用场景中，由于高度优化的架构，其性能每瓦功耗可达到其他产品的 4 倍。

此外，Versal 芯片已经通过了用于安全关键应用的认证，如汽车（ISO 26262），因此对保守市场具有吸引力。电信（特别是 5G 基站）也是 AMD 的目标领域，其中自适应计算的长期存在已经根深蒂固。Versal 不像 Jetson 那样即插即用，但它允许系统设计者榨取每一比特的效率，这是 AMD 可以脱颖而出的领域。

从底层构建 AI 帝国

所有这些都转化为动力，而不仅仅是营销动力。AMD 的数据中心业务在 2024 年几乎翻倍，主要由 Instinct AI 优化 GPU 的销售收入推动，仅这些产品的收入就超过 50 亿美元。该业务已从一个可以忽略不计的误差转变为收入引擎。公司已牢固确立为英伟达在 AI 加速领域唯一可信的挑战者。

战略合作伙伴关系也在增加。Azure 已在其 OpenAI 服务中实施 AMD GPU，据说 Meta 正在测试 AMD 芯片用于其 AI 负载。在软件方面，与 Hugging Face 和微软的合作伙伴关系有助于确保模型和应用程序在 AMD 硬件上的功能。公司与微软的联合计划支持其在 AI PC 领域的牵引力，Copilot 功能得到增强以在 Ryzen AI 上最佳运行。

与此同时，AMD 在研发上的支出依然激进（现在每年超过 50 亿美元），得益于强劲的毛利率（约 50%），并由其 Xilinx 和 Pensando 收购提供支持。这些举措增强了 AMD 的全栈 AI 基础设施能力，包括计算、网络和自适应硬件，全部在一个伞形结构下。

来源：YCharts

竞争环境

英伟达的优势是巨大的。在 2024 财年，英伟达的数据中心销售额超过 1140 亿美元，仍然远远超过 AMD 在该类别的约 126 亿美元。CUDA 仍然是 AI 程序员的 facto 语言，未来的 Blackwell GPU 无疑将再次突破极限。然而，AI 领域如此炙手可热且供应如此短缺，以至于次要供应商不仅受到欢迎，而且是必要的。

英特尔凭借其 Gaudi 加速器仍在竞争中，但在执行上落后。初创公司和超大规模设计的芯片（如谷歌的 TPU 和亚马逊的 Inferentia）提供利基解决方案，但吸引力有限。当然，这让 AMD 成为英伟达之外的可信 "Plan B"，在推理成为必备功能时具有战略意义。

AMD 的路线图看起来很有吸引力。2025 年推出的 MI350（CDNA 4）有望提供高达 35 倍的 AI 推理性能提升。如果实现这一目标，AMD 可以在两年内将其市场份额提升至 15-20%。这不会推翻英伟达，但足以建立一个数十亿美元的业务部门，为 AMD 提供更高的利润率和多样化机会。

来源：Wccftech

AMD 不一定需要在 AI 芯片领域完全取胜。它只是必须成为首选方案  ，而且它完全有能力做到这一点。AMD 的 AI 解决方案涵盖高端数据中心、主流 PC 和边缘计算设备，具有多样性，因此它正在调整其 AI 方法，以应对商品化、高增长的业务，因为没有一种单一的解决方案可以满足所有需求。其 Instinct GPU 在云端与 Nvidia 展开了真正的竞争，尤其是在内存带宽和每次推理的价格方面。其 Ryzen AI CPU 将 AI 引入 PC，微软及其合作伙伴步调一致。

其基于 Xilinx 的边缘解决方案在汽车和电信应用的功率灵敏度方面提供了无与伦比的选择。仍有工作要做，ROCm 必须变得像 CUDA 一样可用，开发人员的承诺必须更加深入，MI300 的实际可靠性必须经得起扩展。但如果以最近几年的情况来判断，AMD 已经学会了如何在潜力巨大时实现目标。它与英特尔争夺 x86 CPU 份额，在合作伙伴之间培养信任，并采用小芯片架构超越竞争对手。现在，它押注人工智能推理作为下一个伟大的均衡器。如果人工智能真的变得像电力或互联网一样无处不在，那么 AMD 在各个层面推动这一未来的赌注可能是其迄今为止最重要的战略。

总结

华尔街仍在追逐 AI 训练的闪光，但真正的淘金热在于推理，而 AMD 已经在铺设轨道。凭借 MI300X 和即将推出的 MI350X，AMD 的目标是实现成本高效、高性能的部署。AMD 并不是试图推翻英伟达，而是在悄然成为 AI 基础设施不可或缺的第二引擎。市场尚未将这种从炒作到货币化的转变定价，但它会的。

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