前言：

从第一季度的财务数据看来，AMD季度营收74亿美元，同比增长36%。

这已是公司连续第四个季度营收加速。其中，数据中心和AI业务的蓬勃发展无疑是公司最强的底气来源。

数据显示，AMD数据中心部门一季度营收为37亿美元，同比增长57%，主要得益于AMD EPYC CPU和AMD Instinct GPU销量的增长。

作者| 方文三

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AMD发布3nm AI芯片Instinct MI350

在6月12日的Advancing AI大会上，AMD首席执行官苏姿丰展示了公司新推出的多款AI相关产品，包括旗舰级AI芯片、AI软件栈、AI机架级基础设施、AI网卡以及DPU。

首先，让我们关注近年来备受瞩目的GPU领域，特别是最新的AI芯片Instinct MI350系列。

MI355采用了3nm制程技术和3D先进封装技术，集成了1850亿个晶体管，配备了288GB HBM3e内存，内存带宽达到8TB/s；

在FP4、FP6精度下峰值算力可达20PFLOPS，单个GPU能够运行包含5200亿个参数的大型模型。

在AI能力方面，MI355X在运行LLama 3.1神经网络时的吞吐量比前一代MI300X高出35倍。

在具体运行大型模型时，MI355X同样表现出色。在Deepseek-R1、Llamma 4 Maverick和Llama 3.3 70B上，MI355X的性能分别是前代产品的3倍、3.3倍和3.2倍。

AMD MI350系列的内存容量是英伟达GB200的1.6倍；

在执行DeepSeek-R1或Llama3.1任务时，AMD MI355X每秒产生的tokens比英伟达B200多出20%至30%，与英伟达GB200性能相当；

MI350系列提供了更高的性价比，MI355X每投入一美元可提供的tokens比英伟达B200产品多出40%。

MI355X主打性能与竞争对手相当，但价格更为经济，非常适合那些认为英伟达产品过于昂贵的企业，用于构建自己的AI数据中心。

AMD计划于明年发布下一代AI芯片MI400系列，该系列将由AMD与OpenAI共同研发，OpenAI为MI400系列的训练和推理需求提供了关键反馈。

下一代Helios AI机架以及MI 400 GPU的细节已公开，该机架专为大规模AI模型的训练与推理而设计，预计将于2026年正式发布。

作为Helios核心组件的MI 400 GPU，是AMD公司为大规模训练和分布式推理精心打造的尖端加速器。

该加速器具备40 PF的FP4性能和20 PF的FP8性能，拥有高达432GB的HBM4内存容量，以及19.6TB/s的内存带宽和300GB/s的横向扩展带宽。

MI 400 GPU能够支持从数千亿到数万亿参数的模型，预计将成为2026年在大规模训练和推理领域性能领先的AI加速器，其性能预计将比前代产品提升十倍。

AMD数据中心增长迅猛正面竞争英伟达

根据财报数据，2024年AMD的数据中心业务收入达到126亿美元，全年增长率为94%。

相比之下，英伟达在2024年的增速与AMD相同，但其规模达到1152亿美元，约为AMD的10倍。

在去年全球数据中心GPU市场中，英伟达凭借一己之力占据了94%的市场份额，而AMD的份额仅为4%。

AMD认为，MI系列的这次更新将重振公司的增长势头，并证明其有能力与规模更大的竞争对手正面竞争。

随着全球范围内的大型科技公司对AI基础设施的数百亿美元投资，AI芯片的市场需求持续超过供应，导致芯片价格飙升，部分产品价格甚至高达数万美元一枚。

对AMD而言，AI加速器业务帮助公司摆脱了长期在PC处理器市场中被英特尔压制的局面。

然而，目前市场上的主导者是英伟达：尽管AMD通过AI芯片每年获得数十亿美元的收入，但英伟达的年收入早已突破千亿美元大关。

目前，在顶尖的10家AI厂商中，有7家在其数据中心使用Instinct，包括OpenAI、Meta、xAI、特斯拉。

根据规划，AMD将于2023年推出Instinct系列的MI300X芯片，2024年推出MI325X，这两款芯片均采用CDNA3架构。

通过推出MI300X和MI325，AMD的芯片已在微软、Meta、甲骨文等公司大规模部署，在过去9个月内，AMD新增了众多Instinct客户。

苏姿丰指出，数据中心AI加速器市场正经历迅猛增长，预计到2023年，全球数据中心AI加速器市场规模将达到450亿美元。

根据预测，到2028年，该市场将增长至5000亿美元，年均复合增长率高达60%。

AMD持续并购加速AI生态圈扩建

能在AI市场突围，除了本身在CPU和GPU积累领域的积累外，过去多年围绕AI生态的收购，也是AMD能走到现在的关键之一。

AMD已制定明确的AI战略，专注于三大核心原则，致力于为客户提供灵活、高效的解决方案。

①广泛的设计组合。

②开放的设计系统，AMD支持所有开放系统，包括主要架构和模型，坚信开放的生态系统是推动AI未来发展的重要力量。

③全栈解决方案。从CPU、GPU、DPU到自适应SoC，AMD与合作伙伴共同将所有产品整合为一个完整的系统设计，向客户提供全栈解决方案，以推动AI领域的创新。

相关统计显示，自2023年以来，AMD进行了多次收购，首先是2023年收购软件公司Mipsology和Nod.ai；

然后去年继续收购AI实验室Silo AI和数据中心基础设施提供商ZT Systems。此次收购热潮一直持续到今年。

苏姿丰透露，AMD正加大对AI生态系统平台能力的投资，仅在2024年，AMD便投资了25家AI公司，以寻求一条更宽泛的道路，加速AI创新。

这些战略性投资不仅增强了AMD的技术实力，也帮助其建立了新的合作关系，并巩固了其在硬件领域的领导地位。

AMD与Hugging Face、OpenAI以及Grok等领导者的战略合作，证明了共同开发的开放式解决方案的强大力量。

这些收购都有助于改善和增强AMD的AI能力，尤其是在数据中心市场，该市场是收入增长和盈利潜力最大的市场。

当然，AMD的AI战略及其与英伟达竞争的能力也受益于其最新一轮收购之前的收购。

这包括该公司在2022年收购可编程芯片设计公司赛灵思和网络芯片设计公司Pensando，这两笔收购都为AMD拓展新产品和新市场提供了机会。

结尾：

高性能GPU因其在设计环境中展现出的必要适应性、卓越的计算性能以及高效的数学运算能力，预计将主导市场。

AI应用的另一推动力源自端侧，AI的应用正从传统的在线智能系统向PC体验深度整合，未来甚至可能每个设备都将集成AI功能，实现无所不在的智能化。

鉴于AI应用的多样化和不断扩展的需求，不存在一种“通用适用”的单一架构或“唯一正确”的解决方案。

部分资料参考：中国电子报：《AMD发布旗舰AI芯片，称性能比肩英伟达》，第一财经：《AMD最新发布！“新芯片性能优于英伟达”》，电子发烧友网：《AMD新品叫板英伟达GB200，角逐5000亿AI加速器赛道》，半导体行业观察：《AMD发布3nm GPU，推理性能狂飙35倍》，芯调查：《AMD发布下一代AI芯片路线图，挑战英伟达》