生成式AI當道，吃了第一口螃蟹的英偉達生而逢時，市值從去年的五千億美元搖身一變成為與亞馬遜、谷歌等齊肩的萬億巨頭。

賣著三十萬元一張的顯卡，數著其他科技巨頭收上來的鈔票，連續打破預期的業績印證了英偉達顯卡在數據中心AI訓練領域有多么受歡迎。

然而，有超額利潤的地方總會招致競爭對手的沖擊，更何況是日新月異的科技賽道，AMD、英特爾，甚至準備自研芯片的科技巨頭躍躍欲試，英偉達的護城河，會由誰打破？

《福布斯》雜志評論稱：“如果業界還有英偉達潛在的對手，那一定包括蘇姿豐和她掌管的AMD。”

如何戰勝芯片市場里的大Boss？

這道題AMD是最有發言權的，公司曾將英特爾在數據中心和PC的份額從將近壟斷逼到剩下六成，靠的是集結了領先制程和架構、不斷追趕的CPU產品。

這一次，面對勢頭正勁的英偉達，AMD能否再度趕超？

下一個萬億芯片巨頭會是AMD嗎？

第一

最初兩家企業在產品開發和市場選擇上形成錯位競爭，英偉達一直在圖像顯卡領域深耕，在高端芯片上處于領先地位。在向英偉達發起正面沖擊之前，AMD曾憑借全新的Zen架構和臺積電7nm工藝顛覆了PC和數據中心的CPU霸主—英特爾。

目前，英偉達在GPU領域一枝獨秀，但AMD的產品架構要更豐富一些，在PC端同時布局了X86 CPU和獨立GPU產品。相比傳統CPU，采用集成顯卡具備更強的圖像渲染能力，這為AMD日后快速進入AI加速芯片領域競爭奠定了基礎。 根據Statista，2023年第三季度PC端CPU市場中，AMD以35%的市占率僅次于英特爾；而在獨立GPU，英偉達以超過七成的份額占據領先優勢，同樣居次的AMD今年第二季度的出貨量占全球的17%。

總的來看，在GPU顯卡領域，英偉達構建了領先算力和軟件生態的強大壁壘，用戶體驗更高，在高端旗艦市場更具優勢。 而AMD顯卡不只追求圖形渲染性能，更注重通用運算性能的提升，在入門級顯卡性價比更高，但在開發者環境中，AMD采用的OpenCL實際遠不如CUDA完善，軟件不兼容的問題會影響AMD芯片的生態網絡價值。

正因為AMD較早地完成了對兩種處理器芯片的布局，在AI大模型加速普及，未來能夠塞進各種智能終端硬件時，這種全面性給了AMD構建更加多元的AI產品矩陣的機會，包括融合 Ryzen AI 的 Ryzen 7040 系列 CPU、自適應數據中心平臺 Versal AI、 Alveo 加速器、第四代 EPYC Genoa 處理器，以及目前公布即將上市的 Instinct MI300。

其中被認為最有希望挑戰英偉達地位，重現16年對英特爾的成功突圍，莫過于MI300。

AMD在CES 2023大會上推出了這款Instinct MI300加速器，是首款數據中心級的APU產品，AMD于2011年首創，簡單來說是將CPU與GPU封裝在一起，專門用于AI語言大模型訓練及推理，對標的就是英偉達的Grace Hopper（Grace CPU + Hopper H100 GPU）。

作為一款能與H100在AI訓練端匹敵的產品，從芯片架構、制程、算力、內存帶寬上比較，這款MI300在規格及性能上十分接近英偉達的GH系列，但軟件生態上的落后或暫時無法撼動英偉達在訓練端的客戶粘性。

首先看芯片架構，MI300是AMD首款結合了4 CPU與CNDA 3 GPU的產品，采用3D堆疊技術和Chipet設計，配備了9個基于5nm制程的芯片組，與英偉達 Grace Hopper的4nm制程（屬臺積電5nm體系）看齊。

MI300 晶體管數量達到1460億，多于英偉達H100的800億。MI300 配備了24個Zen 4 數據中心 CPU 核心和 128 GB HBM3 內存，并以8192位寬總線配置運行。

算力上，上代 MI250X的FP32算力達47.9 TFLOPS，雖已超越英偉達A100的 19.5TFLOPS，但其發布時間在英偉達之后。AMD并未公布MI300與H100的算力比較，我們只知道對比上一代的MI250X，MI300預計能提升8倍，能耗水平（TFLOPS/watt）將優化5倍，可以推斷此次性能提升有望接近Grace Hopper水平。

內存帶寬上，高容量及顯存帶寬是MI300的優勢，這兩項指標分別是英偉達H100的2.4倍及1.6倍，由于內存容量大幅提升，單顆MI300X芯片可以運行800億參數模型。

而近期英偉達發布的H200作為對MI 300的回應，重點也在內存帶寬上進行了升級。H200擁有高達141GB的顯存，帶寬則從3.35TB/s增加到了4.8TB/s，內存容量上超過了MI 300的128GB，帶寬按照H100的1.6倍則稍微遜色于MI 300。

AI訓練推理中隨著模型參數提升帶來的海量數據計算和傳輸，對GPU-CPU之間的數據傳輸速度提出了更高要求。

Grace Hoopper通過NVLink-C2C和NVLink Switch實現CPU-GPU和GPU-GPU互連，雙方作為內存共享對等體可以直接訪問對方的對應內存空間，支持900GB/s，高達150TB的高帶寬內存訪問，有效解決GPU大規模并行運算中“單節點本地內存不足”的痛點，優勢要更突出一些。

AMD暫未公布MI300的傳輸帶寬，但3D Chiplet架構使其內部CPU和GPU可共享同一內存空間，這樣CPU執行計算的時候不需要先將數據進行復制，減少了內存帶寬的占用。MI300使用的新一代存儲芯片HBM3內存帶寬約為819GB/s，與英偉達 NVLink C2C 900GB/s 帶寬相近。

MI300在規格性能上或已十分接近英偉達領先算力的標準，但后者真正的殺手锏，是經過長期耕耘，積累了先發優勢的CUDA生態圈，搭配芯片。其實參考微軟操作系統和Office生產工具的組合就能夠理解，一個不斷完善的軟件生態會提高用戶粘性，形成正向循環，進一步的迭代同時提高了轉換成本。英偉達全球CUDA開發者在2020年已經達到了200萬，2023年實現翻倍。

AMD的生態是ROCm，主要客戶是一些研究機構，相比CUDA已經能夠廣泛支持英偉達多條產品線，ROCm目前僅支持Instinct 系列GPU的部分SKUs，包括Radeon Pro W6800和 Radeon Pro V62。

CUDA從1.0版本開始即支持Linux和Windows，ROCm剛剛在今年4月宣布登錄Windows，但僅支持Radeon Pro W6800，Radeon RX 6900 XT和 Radeon RX 6600，今年Q1公司宣布ROCm系統融入PyTorch 2.0框架，TensorFlow和Caffe深度學習框架也已經加入到第五代ROCm中，目前ROCm已經能對應到CUDA的部分內容了。但由于起步較晚，ROCm更多用于HPC（高性能運算），覆蓋場景就沒有CUDA那么全面了。

AMD的CEO蘇姿豐表示，計劃在擴產MI300系列芯片，相關樣品已經送達客戶進行測試，預計在2024年批量銷售。隨著ROCm平臺工具鏈逐漸完善，生態端的短板在其他廠商的積極響應下或許能加快補齊。配合定價上將延續往日的高性價比風格，打開市場的難度大大減輕。

第二

截至目前，英偉達與AMD都發布了各自最新一期的財報及業績指引。

整體來看，兩家的財報都有不少令人驚喜的表現。

英偉達當季營收181.2億美元（同比+206%，環比+32%），大幅高于市場161億美元的一致預期，也遠超英偉達自身指引范圍156.8億到163.2億美元。這主要得益于數據中心業績的爆發增長，數據中心營收145.14億美元，同比增長279%、環比增長38%，占總營收80%，遠超市場預期128.2億美元。

因為產品需求爆炸增長引發價格不斷飆升，英偉達當季毛利率同比大幅提升了20.4個百分點，環比提升3.9百分點，達到了74%。

凈利潤方面，英偉達的當季GAAP凈利潤92.4億美元，同比大幅增長1259%，環比大幅增長49%，當季Non-GAAP凈利潤100.2億美元，同比及環比分別增長了588.2%、48.7%，均大幅超出市場Non-GAAP凈利潤84億美元的一致預期。

相對的，AMD三季度實現營收58.00億美元，同比增長4.22%，環比增長8.23%，略微高于此前指引的57億美元。第三季度的凈利潤為2.99億美元，同比增長353%，環比增長了10倍，但主要是前期基數太低所致。這是連續7個季度的凈利潤同比下滑之后，首次實現季度凈利潤的同比正增長，所以另投資者感到振奮。 第三季度AMD的毛利率為47%，同提升5百分點，環比提升1百分點，雖然也是吃到了AI芯片需求大爆發的紅利，但顯著不如紅利的引領者英偉達。同時，這巨大的毛利率差距體現出的是在產品競爭力、議價能力的差距，盡管這幾年AMD的顯卡技術已經得到了很大的飛躍，但離英偉達還有很長的路要追趕。

實際上，英偉達的當季凈利潤是AMD30倍還多，兩者差距，可以說已不再同一個頻道上。

第三季度AMD數據中心營收15.98億美元，同比下滑1%，營收占比28%；經營利潤3.06億美元，同比下滑40%，連續3個季度下滑。

不過，最讓市場關心的是它們的未來業績預期。

在業績指引方面：英偉達給出了一個不大樂觀的預期，預計FY24Q4營收約200億美元（±2%）、GAAP和Non-GAAP毛利率分別為74.5%、75.5%。主要原因是在于預計四季度游戲業務將出現一定程度回落。尤其是在中國和其他受美國政府10月新出口限制影響的地區，銷售量將大幅下滑。

而AMD的業績指引相對讓投資著更加驚喜,預計四季度營收為61±3億美元，毛利率為51.5%（環比+4.5pcpt），CEO蘇姿豐在電話會上表示，多家超大規模云計算公司已經承諾部署MI300，MI300將成為AMD史上最快營收過10億美元的產品，并預計將在明年的銷售收入達20億美元。

因為強勁的業績指引，AMD在發布業績后，AMD股價周三收盤大漲9.7%，并在此后數日持續上漲。

有意思的是，從營收的地區結構看，兩家的客戶對象也較為重合。

以2022年算，英偉達有30.74%的營收來自美國本土，其次是中國臺灣占比25.9%，中國內地（包括香港）的占比為21.91%，也就是說，英偉達的營收來自中國地區的共有47.81%，接近一半的比重。 不過，最新一期數據看，由于AI顯卡需求大爆發疊加美國政府的監管政策限制對華出口，導致三季報來自美國本土的營收激增，同時根據業績指引，四季度英偉達對華高端顯卡出口會明顯下滑，這個地區營收結構會出現很大變化。

不過，英偉達似乎很快找到了一個替代的方案，據CFO透露，英偉達正在為中國開發新的算力系列芯片—HGXH20、L20PCle和L2PCle，都是由H100該款而來，能夠符合美國相關規定。

而AMD方面，來自美國本土營收占比34.1%，來著中國地區（包括香港和臺灣）的營收共有32.1%，雖然占比不及英偉達，但近幾年在中國的銷售收入增速明顯。 也就是說，英偉達的中國業務受限，或可能為AMD留下一個缺口，盡管AMD也受限于美國限制政策的影響，但多少算是一個潛在的可能在未來重新同臺競爭的機會。

目前，AMD為了盡快彌補與英偉達的差距，正在大范圍地快馬加鞭收購AI及數據相關的資產，試圖加快集齊AI拼圖，為后續的數據中心業務鋪路。

今年4月4日，AMD宣布斥資19億美元收購DPU芯片廠商Pensando，以擴展其數據中心解決方案。

8月24日，AMD收購AI初創公司Mipsology，以加強人工智能推理軟件能力。

10月11日，AMD宣收購人工智能開源公司Nod.ai，以增加在AI市場的競爭力。

同時，在研發方面，近幾年AMD的研發費用率一直超過20%，并持續攀升。第三季度，AMD的研發投入15.07億美元，同比增長17.83%，研發費用率達到了25.9%，同比也提升了32.9%（對應英偉達的為最新一期財報研發投入20.4億美元，同比增長11.84%，研發費用率23.9%，同比提升12.58%）。

第三

人工智能可以賦能智能終端的愿景正在實現，AI大模型為英偉達、AMD、英特爾等芯片廠商指明了下一個潛力市場，無論是數據中心還是PC、手機等終端，芯片升級需求和高價值量趨勢將驅使他們加快研發和產品推出節奏。

雖然整體上來看，AMD在很多個方面與英偉達都還是有很大的差距，但它已經充分展現出來了不可忽視的增長潛力。 可以說，未來在AI加速芯片領域，英偉達和AMD龍爭虎斗的局面將一直延續。 *

審核編輯：劉清