《AMD 推出人工智能芯片，与英伟达的 Blackwell 竞争》

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导读：

• AMD 周四推出了一款新的人工智能芯片，直接瞄准了 Nvidia 的数据中心图形处理器（GPU）。

• Instinct MI325X的推出将与英伟达即将推出的Blackwell芯片形成竞争，后者将于明年初开始大量出货。

• 如果 AMD 的 AI 芯片被开发者和云计算巨头视为 Nvidia 产品的近似替代品，就会给 Nvidia 带来价格压力。

AMD 公司周四发布了一款新的人工智能芯片，其目标直指英伟达公司的数据中心图形处理器（GPU）。

AMD 周四在宣布新产品的活动中表示，这款名为 Instinct MI325X 的芯片将在 2024 年底前开始生产。如果 AMD 的 AI 芯片被开发者和云计算巨头视为英伟达产品的近似替代品，那么它可能会对价格造成压力。

如果 AMD 的 AI 芯片被开发者和云计算巨头视为 Nvidia 产品的近似替代品，就会给 Nvidia 带来定价压力，而 Nvidia 在过去一年里的 GPU 需求旺盛，毛利率约为 75%。

先进的生成式人工智能（如 OpenAI 的 ChatGPT）需要装满 GPU 的大型数据中心才能进行必要的处理，这就要求更多公司提供人工智能芯片。

在过去几年中，英伟达（Nvidia）占据了数据中心 GPU 市场的绝大部分份额，但 AMD 却历史性地位居第二。现在，AMD 的目标是从其硅谷竞争对手手中抢夺份额，或者至少在这个市场上占据一大块份额，AMD 称，到 2028 年，这个市场的价值将达到 5000 亿美元。

人工智能的需求实际上在持续起飞，而且实际上超出了预期。很明显，各地的投资速度都在持续增长，"AMD 首席执行官苏丽莎在会上说。

AMD 在此次大会上没有透露其 Instinct GPU 的新的主要云计算或互联网客户，但该公司此前曾透露，Meta和微软购买了其人工智能 GPU，OpenAI 也在某些应用中使用了这些 GPU。该公司也没有透露Instinct MI325X的定价，该产品通常作为完整服务器的一部分出售。

随着 MI325X 的推出，AMD 正在加快其产品计划，按年度计划发布新芯片，以便更好地与 Nvidia 竞争，并利用 AI 芯片的蓬勃发展。新的 AI 芯片是去年年底开始出货的 MI300X 的后继产品。该公司表示，AMD 2025 年的芯片将被称为 MI350，2026 年的芯片将被称为 MI400。

MI325X的推出将与Nvidia即将推出的Blackwell芯片形成对立，Nvidia已表示该芯片将于明年初开始大量出货。

AMD 最新数据中心 GPU 的成功推出可能会引起投资者的兴趣，因为他们正在寻找更多的公司从人工智能热潮中获益。2024 年至今，AMD 的股价只上涨了 20%，而 Nvidia 的股价已经上涨了超过 175%。大多数业内人士估计，Nvidia 在数据中心 AI 芯片市场的份额超过 90%。

AMD 的股价周四下跌了 4%。Nvidia 股价上涨约 1%。

AMD 抢占市场份额的最大障碍是，其竞争对手的芯片使用自己的编程语言 CUDA，而 CUDA 已成为人工智能开发者的标准语言。这基本上将开发者锁定在了 Nvidia 的生态系统中。

作为回应，AMD 本周表示，它一直在改进其名为 ROCm 的竞争软件，以便人工智能开发者可以轻松地将更多的人工智能模型转换到 AMD 的芯片上，AMD 称这种芯片为加速器。

AMD 将其人工智能加速器定义为在人工智能模型创建内容或进行预测的用例中更具竞争力，而不是在人工智能模型处理 TB 级数据以提高性能的用例中更具竞争力。这部分是由于AMD在其芯片上使用了先进的内存，它说，这使它能够比某些Nvidia芯片更快地服务于Meta的Llama AI模型。

你看到的是，MI325 平台在 Llama 3.1 上的推理性能比 H200 高出 40%。

大型语言人工智能模型。

挑战英特尔

虽然人工智能加速器和 GPU 已成为半导体行业最受关注的部分，但 AMD 的核心业务一直是中央处理器（CPU），几乎是全球所有服务器的核心。

AMD 7 月份表示，AMD 6 月份的数据中心销售额比去年翻了一番多，达到 28 亿美元，其中人工智能芯片仅占 10 亿美元左右。

该公司表示，在数据中心 CPU 的总支出中，AMD 约占 34%。这仍然低于英特尔

英特尔的至强系列芯片仍然是市场老大。AMD 周四发布了名为 EPYC 5th Gen 的新系列 CPU，旨在改变这一局面。

这些芯片有多种不同的配置，从价格为 527 美元的低成本、低功耗 8 核芯片，到单价为 14813 美元、用于超级计算机的 192 核、500 瓦处理器，不一而足。

AMD 表示，新的 CPU 特别适合为人工智能工作负载提供数据。几乎所有的 GPU 都需要在同一系统中安装 CPU 才能启动计算机。

Su说："今天的人工智能真正需要的是CPU的能力，你可以在数据分析和许多这类应用中看到这一点。

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