AMD能否撼動英偉達AI霸主地位

財報顯示，AMD第二季度的收入和盈利均兩位數下滑，但還沒有華爾街預期的降幅大：AMD當季營收54億美元，分析師預期53.2億美元；二季度調整后運營利潤率20％，分析師預期19.5％。

AMD首席執行官蘇姿豐（Lisa Su）指出，二季度業績強勁得益于，數據中心業務中的第四代EPYC CPU和PC業務相關的Ryzen 7000 CPU銷售大幅增長。

同時，蘇姿豐在與分析師的電話會議上表示，到2027年，數據中心的人工智能加速器市場可能會超過1500億美元。個人電腦是推動半導體處理器銷量的傳統產品，但隨著個人電腦銷量下滑，人工智能芯片成為半導體行業的新亮點之一。

生成式AI和大語言模型（LLM）需要的算力和內存大幅提高。預計今年，數據中心AI加速器的市場將達到300億美元左右，到2027年將超過1500億美元，復合年增長率超過50%。這意味著未來四年的CAGR將會超過50%。

AMD實現硬軟件關鍵里程碑

在今年5月公布一季度財報后，蘇姿豐就曾表示，AI現在是AMD的頭號優先要務，“雖然我們仍處于人工智能新時代的早期階段，但很明顯，人工智能為AMD帶來了數十億美元的增長機會”。

AI是塑造下一代計算的決定性技術，也是AMD最大的戰略增長機會。AMD正在增加AI相關的研發支出，并已經制定AI戰略 —— 包括AI專用芯片和軟件的開發，在實現硬軟件關鍵里程碑方面取得了巨大進展。

· MI300A：MI300A是AMD為AI和高性能計算（HPC）打造的一系列最新APU加速卡之一，采用3D堆疊技術和Chiplet設計，配備了基于5nm制程的9個芯片組，置于基于6nm制程的4個芯片組之上，其晶體管數量達到1460億。其中有24個Zen 4 CPU核心，一個CDNA 3圖形引擎，內置128GB的HBM3內存。相較上一代的MI250X，MI300在AI上的算力（TFLOPS）預計能提升8倍，能耗性能（TFLOPS/watt）將優化5倍。

· MI300X：MI300X是針對LLM設計的MI300A優化版本，內部沒有集成CPU內核，而是采用基于CDNA 3架構8個GPU芯粒以及另外4個I/O內存芯粒組成的芯片，晶體管達到1530億個，是目前全球最大的邏輯處理器。內存達到了192GB，內存帶寬為5.2TB/s，Infinity Fabric帶寬為896GB/s，高內存密度和高內存帶寬使得MI300X在運行大模型（如GPT-3、PaLM2等）方面更具優勢。

基于MI300X，AMD還宣布了Instinct平臺，其搭載8顆MI300X，提供總計1.5TB的內存，意味著該計算平臺能訓練參數規模更大的大語言模型。

除了硬件，AMD也在加大軟件生態的投入，推出了用于數據中心加速、一套完整軟件棧工具AMD ROCm系統，包括為PyTorch 2.0提供即時“零日”支持，AI模型“開箱即用”等。ROCm軟件棧可與模型、庫、框架和工具的開放生態系統配合使用，TensorFlow和Caffe深度學習框架也已加入第五代ROCm。

去年11月ChatGPT發布以來，人工智能領域對算力的需求空前提升，提供底層算力的英偉達是最大的受益者，其GPU產品在AI大模型訓練上幾無替代品。隨著AMD收購賽靈思完成后，其在AI領域的力度明顯加大，也希望把握生成式AI帶來的重大機遇。

此次MI300X新一代服務器處理器系列等產品披露進展后，AMD的計算產品線將從CPU、GPU、FPGA、DPU延伸至軟件平臺，形成與英偉達的全面競爭格局。

欲與英偉達試比高

目前，英偉達在AI領域處于制霸地位，它在AI處理器市場上占據大約80%的份額，其高端處理器已被用于訓練和運行各種聊天機器人。

在2016年的GTC China大會上，黃仁勛就表示：“AI算力將是未來科技發展的核心，因此英偉達不再是一個半導體公司，而是一家AI計算公司”。之后一直專注于提升AI算力，成功搭上ChatGPT的浪潮，在2023年5月30日，英偉達市值突破萬億美金。再回過頭，英偉達已經順AI之勢成了難以撼動的巨無霸。

面對五年復合增幅可達50%以上的市場需求量，AMD很難不心動，MI300新系產品線的亮相，或將成為能夠與英偉達一決高下的“終極武器”。值得注意的是，因為多個客戶啟動或擴大支持AMD Instinct加速器未來大規模部署的計劃，AMD的AI參與度在二季度增長了七倍多。

對標英偉達AI芯片H100的大模型專用芯片，AMD的MI300X號稱HBM密度高達英偉達H100的2.4倍，HBM帶寬高達H100的1.6倍，單個芯片可運行多達800億參數的模型，可以運行比H100更大的模型，相比之下，H100芯片只能支持120GB的內存。雖然英偉達在這一點上可能將很快迎頭趕上，甚至在相同的時間框架內實現反超，但在這一新興市場的主導地位仍將受到挑戰。

隨著模型規模越來越大，需要多個GPU來運行最新的大型語言模型，而當MI300X配置更大的內存，生成式AI模型可能就不再需要數目那么龐大的GPU，意味著可以節約成本。

AMD尚未公布MI300定價，但不難預測很可能將延續往日的高性價比定價風格，重點關注先把市場打開。在全球算力緊張、英偉達芯片價格居高不下的情況下，很可能選擇在英偉達產品的價格上給壓力。

此前，AMD表示MI300系列芯片將于第三季度開始批量生產，并將于第四季度開始量產，并沒有透露具體有哪些公司將計劃購買MI300X或MI300A。

AMD真的能逆襲英偉達嗎？

AMD的MI300系列是目前從硬件水平上最接近H100的產品，但MI300X并沒有像H100的Transformer Engine（用加速Transformer大模型的引擎），H100可以將大語言模型（LLM）的性能提高兩倍，這也意味著用同樣數量的MI300X將花費更長的訓練時間。

同時算力的比拼，除了硬件端，其實還有軟件端的較量。MI300系列的發布雖然在硬件參數上努力實現對標，而在軟件端存在不少的差距，需要更多的時間來追趕。

英偉達CUDA軟件生態帝國早在2007年就開始起步，AMD的ROCm在2016年才發布，ROCm操作系統長期只支持Linux，最近才登錄Windows，但由于前期積累的較少，在開發者數量和軟件包數量上遠遠落后。在Github上，貢獻CUDA軟件包倉庫的開發者超過32600位，而ROCm只有不到600個，這很大程度影響了客戶的使用。

CUDA是一個完全封閉的系統，綁定了百萬計的開發者。從2017年推出V100，到2020年推出A100，再到2022年推出H100，現如今英偉達的CUDA生態已經積累了近250萬開發者，建立了其他競爭對手短時間難以逾越的護城河。

與英偉達獨有的CUDA生態不同，AMD推出ROCm生態圈，并實現通過HIP完全兼容CUDA，同時也與客戶包括微軟等合作重構自己的生態。雖能完全兼容CUDA，為AMD提供了說服客戶遷移的條件和理由，但兼容只屬權宜之計，進一步建立屬于自己的生態才能形成競爭優勢。

目前可以真正兼容CUDA的除英偉達自身外就只有AMD一家，AMD和英偉達之間有相關的IP授權，這樣AMD的MI系列GPU可以使用CUDA，其他初創企業都不能直接使用CUDA。

從技術層面來看，兼容意味著被動、落后，因為CUDA每一次升級，ROCm都需要做出對應升級，技術團隊無法將所有精力用于ROCm生態圈的迭代上，應用場景和使用體驗都會落后于英偉達。

相比于英偉達，AMD無疑落后了半個身位。此外，英偉達已經在交付H100，并表示在未來幾個季度會增加產量，其產品已得到客戶的認可和接受，并且已經有完整的產業鏈為其供貨；而AMD的新品仍在試驗階段，還尚未披露任何基準測試，可能到下半年才會交付，還有許多問題仍待解決。這或是市場有所保留的原因，新品推出都需要經過市場長時間的驗證。

在行業景氣度持續上升的背景下，誰能率先完成獨有的軟件生態，誰就有可能挑戰英偉達在訓練芯片的市場地位，目前看最有機會的就是AMD。期待今年晚些時候能夠看到一些與同業競爭對手的比較。

有望帶動良性競爭

因為英偉達在算力芯片上具有絕對領先的地位，而當前AI需求的激增讓A100、H100等產品供不應求，其訂單已經排至2024年，像H100在明年一季度之前都處于售罄狀態。

MI300X的推出給市場帶來打破英偉達“一家獨大”局面的希望，大模型玩家渴望通過使用更優秀產品，以減少與OpenAI等廠商算力支持差距。雖然從短期看，兩家之間仍有不小的差距，但中長期的角度，市場追趕者的出現還是能加劇算力端的競爭，有助于降低AI芯片的價格，更利于技術的迭代和進步。