AI核心战场不只芯片，AMD要挑战的是NVIDIA整个生态系

2022年AI热潮爆发后，NVIDIA一直是市场的领导厂商，但面对AMD的持续追赶，并积极扩展旗下产品线，NVIDIA面对局势将越来越艰困。

外媒WCCFtech分析AMD近期的策略，称NVIDIA之所以在AI市场取得优势，原因是它最早推出AI芯片解决方案。当时AMD和英特尔仍停留在传统CPU和GPU阶段，直到聊天机器人ChatGPT问世后，AMD才意识到AI发展已势不可挡，因此于2023年宣布将全面转向AI。

但在这个时期，NVIDIA已经以Ampere和Hopper架构抢占市场，并构建起强大的软件生态系，AMD如同在一场单方面压倒的市场中姗姗来迟。

而在2023年的AI热潮下，摆脱NVIDIA的掌控绝非易事，因为许多科技巨头签约、只能依赖其AI芯片，无法选择其他替代方案。同时，在CUDA等服务打造出的“护城河”生态系下，用户几乎无法转投AMD的怀抱。

黄仁勋成功创建起一个只能靠他们产品运行的市场，这导致AMD虽然推出Instinct MI300X等AI加速器，却始终难以获得大规模客户采用。

AMD首款主要AI解决方案为Instinct MI300系列，号称可媲美NVIDIA H100，不仅内存容量是对方两倍、内存带宽也不相上下，更搭载性能大幅提升的CDNA 3架构。据内部测试显示，MI300X在AI推论应用上确实对H100造成威胁。

然而，AMD面对的不是单一对手，而是一整个NVIDIA创建的完整生态系。

由于对开发工具和AI框架的掌控，NVIDIA成为业界的首选平台，AMD则归类为“挑战者品牌”。要打造AI基础建设不只是单纯购买AI芯片，还必须考量整个软硬件系统，即使AMD提供更强大的硬件能力，转向AMD的整体成本仍高于沿用NVIDIA芯片。

针对NVIDIA的护城河生态，AMD选择拥抱开放路线。目前AMD推出开源AI软件平台“ROCm”，将用户从CUDA生态系中解放，提供高性能计算（HPC）和AI Instinct GPU的支持。除既有的Linux操作系统外，ROCm现全面支持Windows操作系统，能在AI PC和工作站等客户端设备上执行。另在AI网络技术部分，AMD同时通过UALink及UEC，满足“向上”（Scale-up+）及“向外”（Scale-out）扩展互联标准。

此外，媒体的话语权也会塑造不同的产业氛围。该报道称，不少科技巨头会在新闻稿中提到使用NVIDIA设备，不只拉抬投资人信心，使NVIDIA占据市场主要话语权。如果OpenAI、微软改口语使用AMD的设备，可能遭外界解读“技术力下滑”等负面想法，导致AMD面临形象劣势。

不过，AMD推出有竞争力的产品后，以更具吸引力的价格、更高的供应能力，以及日益健全的生态系，积极向大型科技公司推销。据悉，其MI300系列比NVIDIA同类产品便宜20%-30%、性价比更好，逐渐获得微软和OpenAI等公司采用，但投资规模仍不及NVIDIA。

至于AMD下一代产品Instinct MI400系列，预期2026年推出，专为大规模训练和分布式推理设计。MI400搭载高达432GB HBM4内存，内存容量比现有方案提升50%，内存带宽达到19.6TB/s，同时将FP4精度下峰值算力翻倍提升至40 PFLOPS，FP8峰值性能达到20PFLOPS，每个GPU横向扩展带宽达到300GB/s，可实现跨机架和集群的高带宽互联。

此外，AMD同预期明年（2026年）推出AI机架式服务器架构“Helios”，这也是公司首个AI机架级解决方案，号称可对抗Rubin NVL72解决方案。

Helios集成AMD EPYC Venice CPU、MI400系列GPU和Pensando Vulcano NIC网卡及ROCm软件，支持紧密耦合的纵向扩展域，最多可容纳72个MI400系列GPU，纵向扩展带宽高达260TB/s，并支持Ultra Accelerator Link。

报道称，这些下一代产品都证明AMD在运算实力已准备与NVIDIA一较高下，但要打破垄断货场，单凭性能仍不够，还需创建能匹敌NVIDIA的完整软硬件生态体系。不过，市场也逐渐接受另一种观点，即AMD不一定要完全取代NVIDIA，而是与对手共存共荣。

（首图来源：AMD）