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文 / 零度
就在一周之前，超威半导体公司（AMD）首席执行官苏姿丰表示，AMD最新发布的AI处理器MI350系列芯片的最新版本在速度上已优于英伟达的同类产品，较其前代产品也实现了巨大的性能提升。
是太过自信，还是产品强劲？
根据苏姿丰的说法，本月初开始发货的MI355芯片速度是前代产品的35倍。
MI355芯片在运行AI软件方面超越了英伟达的B200和GB200产品，在AI模型训练性能上则与之相当甚至略胜一筹。更值得关注的是价格，AMD的产品远低于英伟达。
此外，AMD在COMPUTEX 2025上，正式宣布了Zen5架构的AMD锐龙ThReadRIPpeR Pro 9000WX/9000系列处理器和RDNA 4架构的Radeon AI Pro R9700专业显卡。
从AI芯片到专业显卡，这一次，AMD能否挑战英伟达？
01 产品·AMD的Zen5线程撕裂者9000有多强？
当地时间6月10日，AMD在美国加州圣何塞举办了一场深入的技术沟通会，分享了更多相关的技术细节与性能数据。
根据AMD的分享会显示，ThReadRIPpeR系列可以说是AMD历代处理器产品中的传奇，从初代的Ryzen ThReadRIPpeR 1950X到上代Ryzen ThReadRIPpeR Pro 7995WX，核心数量增长了5倍；内存带宽增长了3倍；PCIe带宽也提升了3倍。
从2017年推出线程撕裂者CPU至今，AMD对该系列处理器已经迭代多次，无论是硬件规模或者性能表现都有了翻天覆地的变化，同时也大大推进了工作站市场的发展，完全改变了工作站市场的运营环境。
新一代线程撕裂者ThReadRIPpeR 9000系列，分为面向工作站领域的ThReadRIPpeR Pro 9000系列和高端桌面平台HEDT的ThReadRIPpeR 9000系列，两者均基于Zen 5架构打造，仍然使用WRX90以及TRX50主板平台，主要区别在于核心规模的大小，但相较于ThReadRIPpeR 7000系列都有着多处明显的升级。
ThReadRIPpeR 9000系列CPU对于新老用户都非常友好，新用户可以享受到核心数量带来的性能优势，而老用户也可以方便地进行升级，因为ThReadRIPpeR 9000系列仍然使用现有的sTR5平台，老用户的大部分平台配置无须更改，升级成本可以控制在最低限度。
按照AMD的计划，ThReadRIPpeR 9000系列处理器、Radeon AI Pro R9700显卡以及基于这两款产品打造的工作站整机系统将于今年7月份正式发售，主要面向高端桌面平台和中高端工作站用户。
更多硬核产品推陈出新，这一次，AMD能挑战英伟达吗？
02 差距·研发+生态，AMD仍在赶路中
AMD发布的新系列AI芯片MI350主打“高性价比”。一系列的超级性价比产品之下，AMD的AI业务得到了不少订单，但有两个潜在的购买原因：
第一是，英伟达的产能无法满足所有需求，外溢的订单转而被AMD接受，此外如微软等企业，也在通过采购AMD GPU的方式来降低对英伟达的依赖。
第二是，英伟达的客户在寻找AI芯片替代方案。
对于一些客户而言，他们希望不过分依赖英伟达。在这一背景下，微软、OpenAI、谷歌等企业最新最大的AI算力集群，仍将英伟达的H200列为首选，而AMD的MI300X等GPU，则主要被部署到其他数据中心，作为云端算力支持进行储备。
过去很长时间，市场一直将AMD和英伟达进行对比。AMD更倾向于“性价比”，而英伟达则是“高端”。
不同的市场定位，决定了两家企业不同的发展路径和生态环境。面对与英伟达的竞争，苏姿丰曾表示，AI芯片市场足够大，容得下多家企业，“AMD不是必须打败英伟达才能成功”。
但在激烈的芯片战争中，无人不想挑战英伟达。AMD显然也在不断与英伟达的产品进行对标。但过去数年间，英伟达在数据中心GPU市场中占据了主导地位，几乎构成了垄断，而AMD则长期稳居次席。
根据今年年初的统计，英伟达在数据中心AI市场拥有98%的市场份额，而AMD仅有1.2%的市场份额，英特尔则只有不到1%。
AMD差在哪？
两家除了定位不同之外，在研发投入和生态布局上存在差距：
在研发方面，2005年，AMD的研发费用为11亿美元，是英伟达的3.2倍；而到了2022年，英伟达的研发费用达到73.4亿美元，是AMD的1.47倍。截至2024财年，英伟达研发费用高达86.75亿美元，是AMD同期研发费用的1.48倍。
重金投入直接导致英伟达产品具备更优秀的性能，这也是各大厂商选择英伟达的关键原因之一。
在生态布局方面，英伟达推出CUDA平台，使得利用GPU来训练神经网络等高算力模型的难度大大降低，将GPU的应用从3D游戏和图像处理拓展到科学计算、大数据处理、机器学习等领域，建立的生态系统让很多开发者依赖于CUDA，增加了英伟达的竞争壁垒。
AMD在抢占市场份额时遇到的最大难题，就是英伟达利用自家CUDA平台，在AI软件开发领域建立起一条护城河，把不少开发人员绑定在了英伟达的生态系统里。
即便如此，并不意味着AMD没有机会，毕竟，在当前的生态中，已经有厂商开始“提防”英伟达的日益强大。
03 竞争·企业自研芯片，寻找“替代方案”
市场上的每一位参与者对于英伟达的日渐庞大，都“心有余悸”。
“英伟达如此强势，毛利率在60%以上，因此，即便英伟达训练端的地位无人能动摇，但客户不愿看到情况一直如此，每家客户在训练端、推理端都想推自己的方案。”
这直接导致，各大厂商都在试图找到第二种方案，以确保自身仍然有“选择权”。
比如目前主要的ASiC定制芯片厂商MaRvell与博通，为大型云厂商定制各种XPU芯片并提供其他组件，用于AI等计算。博通的客户包括谷歌和Meta，MaRvell的客户则包括微软和亚马逊。这些大型云厂商正与ASiC芯片厂商合作，自研AI芯片以降低对英伟达GPU的依赖。
在这一背景下，英伟达也需要迎战。
几周前，英伟达开放了自家NVlink的生态系统方案，希望谷歌等厂商的ASiC也能在NVlink上跑，继续使用英伟达的GPU。英伟达希望通过这样的方式维持自身在AI云端计算领域的主导地位。
此外，为了应对挑战，英伟达近期还推动“主权AI”在全球多地落地，以带动GPU销售。上周，英伟达宣布将在德国建设首个工业AI云，配备1万颗Blackwell GPU，并在欧洲建20余个AI工厂。
AI芯片领域如战场，各大厂商你争我夺。在更多竞争之下，各家厂商的关系“若即若离”，表面上合作共赢，私下则是找到备选方案，或自己进行研发以备后手。
科技飞速发展的时代，半导体行业始终是焦点所在。
过去很长时间，AMD和英伟达一直被市场对比。苏姿丰带领下的AMD能否反超尚不确定，但随着AI市场的不断扩大和技术的持续迭代，未来充满变数。十年之后的AI芯片市场或将呈现不同的竞争格局。
*题图由AI生成
