英伟达吃肉，AMD 喝汤。
作者 | 芯芯 编辑 | 靖宇
在 AI 领域，除了英伟达，终于有另一个芯片公司跳出来迎战了。
在短短几个月内，AMD 的 AI 芯片销售额，已经从累计卖十亿美元，增长到单季度卖十亿美元。
根据 AMD 今年第二季度的财报，该芯片制造商的季度收入 58 亿美元，毛利率为 49%，营业收入为 2.69 亿美元，净收入为 2.65 亿美元。 其中 AI 数据中心芯片净收入增长超 881% ，超出华尔街的预期。而在一年前，AMD 本季度利润仅为 2700 万美元。
对此，AMD 董事长兼首席执行官苏姿丰将收入增长归因于「数据中心部门创纪录的收入」和「AI 业务继续加速发展」。其中，一个主要功臣是 AMD 的顶级 GPU MI300，对标英伟达著名的 H100 AI 芯片。
为了在 AI 芯片市场分一杯羹，AMD 正全力投入到 AI 和数据中心业务中，甚至被一些人质疑连游戏芯片业务也不管了，只想当上另一个英伟达。
AI 芯片收入暴增
目前，AMD 是仅次于英伟达的第二大数据中心图形处理单元（GPU）供应商。
由于 AI GPU 在训练和部署先进 AI（如 ChatGPT）方面的需求，作为首选芯片供应商，英伟达股价持续飙涨，今年已经翻倍。AMD 的投资者希望看到这家公司能通过其 MI300X AI 芯片在市场上抢占英伟达的份额，并展示其数据中心 AI 业务的增长潜力。
今年早些时候，AMD 曾表示，预计今年人工智能芯片销售额将达到 40 亿美元，占公司预期销售额的约 15%。
现在，AI 芯片的销售「高于预期」，AMD 首席执行官苏姿丰在财报电话会议中表示，MI300 芯片的收入在该季度超过 10 亿美元。「因此，我们现在预计 2024 年数据中心 GPU 收入将超过 45 亿美元，高于我们在 4 月份指导的 40 亿美元。」
AMD 执行副总裁、首席财务官兼财务主管 Jean Hu 表示：「我们扩大了毛利率，并实现了稳健的盈利增长，同时增加了战略性 AI 投资，为未来增长奠定了基础。」
AMD 公司业务分为四大部门： 数据中心、客户端、游戏和嵌入式 。今年二季度，AMD 在这四大业务领域的表现差异显著，近一半收入现在来自数据中心产品，而不是个人电脑芯片、游戏机芯片或工业和车辆的嵌入式芯片。
其中，数据中心正是 AMD 的 AI 芯片销售报告的主要部门， 该部门在 2024 年第二季度收入同比增长 115%，创纪录地达到了 28 亿美元 ，主要得益于 AMD Instinct MI300 GPU 出货量的强劲增长，以及第四代 AMD EPYC CPU 销售的强劲增长。据苏姿丰称，MI300 的「供应紧张将持续到 2025 年」。
客户端部门包括用于台式机、笔记本的 CPU、APU 和芯片组，这是 AMD 的原始优势项目。该部门第二季度收入同比增长 49%，达到 15 亿美元，显示出 PC 市场从疫情后的低迷中逐步恢复。此外，AMD 的 PC 处理器可以在本地运行 AI 程序，这或将使其能够为「AI PC」提供动力，也是行业关注的一个焦点。
AMD 还为游戏机和 3D 图形制造芯片，例如为索尼的 PlayStation 5 制造芯片。然而，该部门报告游戏类别的收入为 6.48 亿美元，同比下降 59%，表现最差，AMD 将其归因于「半定制收入的减少」。苏姿丰还表态，预计游戏部门下半年的销售额将低于上半年。
除了 PlayStation 和 Xbox 销售疲软等影响因素，从 AMD 最近的财报和高管表述来看，即使有新产品推出，其游戏业务的优先级显然不如 AI。有不少人已经发出疑问，AMD 是不是要为了 AI，不管游戏玩家了。
最后一块是嵌入式部门，包括嵌入式 CPU、GPU、APU、FPGA、模块化系统（SOM）和自适应 SoC 产品。该部门第二季度收入为 8.61 亿美元，同比下降 41%，但仍超过华尔街预期，AMD 将其归因于「客户继续调整库存水平」。
展望 2024 年第三季度，AMD 预计收入约为 67 亿美元，上下浮动 3 亿美元，这意味着同比增长约 16%，环比增长约 15%，非 GAAP 毛利率预计约为 53.5%。苏姿丰预测，游戏收入的下滑将被 AMD 数据中心和客户端产品的持续增长弥补。
AMD 首席执行官苏姿丰｜图片来源：AMD
「我们的 AI 业务继续加速发展，我们有望在下半年通过 Instinct、EPYC 和 Ryzen 处理器的需求实现强劲的收入增长。生成性 AI 的快速进步在每个市场都驱动了对计算需求的增长，为我们在整个业务中提供领导 AI 解决方案创造了重大增长机会。」苏姿丰称。
值得注意的是，最近部分投资者越来越谨慎，之前对 AI 支出的兴奋，开始让位于对基础设施可能无法快速获得回报的担忧。
对此，苏姿丰淡化了人们对 AI 基础设施军备竞赛放缓的担忧，并表示客户仍然渴望抓住 AI 热潮的机会，她称「对人工智能投资的总体看法是：我们必须投资——人工智能的潜力如此巨大」「投资周期将继续保持强劲」。
不过，AMD 的 AI 芯片销售收入与英伟达的份额还有不小的差距。英伟达也在数据中心方面不断创下记录，最近一个财季数据中心部门的销售额就能达到约 200 亿美元，大部分收入为 AI 芯片，对比看 AMD 这部分仅有 28 亿美元。
追赶英伟达之路
伴随 AI 热潮的一个业内流行观点是，AI 芯片是半导体行业中的新重点，而 PC 销售——传统的半导体处理器销售驱动力——则在下滑。
去年差不多同一时间，AMD 首席执行官苏姿丰就对外表示，AI 是其公司「最大和最具战略性的长期增长机会」。
「我们认为数据中心 AI 加速器市场将从今年的约 300 亿美元，以超过 50% 的复合年增长率，增长到 2027 年的超过 1500 亿美元。」苏姿丰如此预测。
在 AI 芯片市场，英伟达目前是毋庸置疑的霸主，控制着 70% 至 95% 的市场份额。 AMD 能做的，是发布对标的新产品，来提升其在 AI 市场的存在感 。
AMD 去年底推出了 AMD Instinct 系列的旗舰产品 MI300X，这是该公司最先进的 AI GPU，对标英伟达的 H100，被视为对英伟达主导地位的挑战。苏姿丰曾称，微软、Meta、甲骨文、戴尔和联想等客户都已经开始采用 AMD 的 MI300X。
该芯片提供了比竞争对手更大的内存容量，达到 192GB，声称可以减少某些任务所需的 GPU 数量，从而可能使 AMD 成为更具成本效益的选择。相比之下，H100 支持 120GB 的内存，因此需要更多 GPU 来运行推理。
AMD 将直接 MI300X 与英伟达 H100 进行对比 ｜图片来源：AMD
购买足够的英伟达芯片来构建 AI 系统的价格可能会高得惊人。例如，有机构曾计划斥资 2000 万美元购买 256 块 英伟达 GPU，而这些 GPU 只能用于构建其中一台小型计算机。
而 AMD 在定价方面目前更具进攻性，主打提供更好的「性价比」，尤其在中端市场 。这一策略帮助 AMD 吸引了一些注重预算的消费者。在相同性能水平下，AMD 的 AI 芯片通常价格更低。
云服务提供商和芯片制造商之间，各有各的合作，AMD 现在给自己打造的一大卖点也是划算。今年微软发布了新的 Azure ND MI300X V5 实例，该实例主打为 GPT 工作负载提供领先的「性价比」。
而且英伟达的供给目前难以满足全部市场需求，如果越来越多开发人员和服务器制造商将 AMD 的 AI 芯片作为英伟达产品的替代品，这将为这家主要以传统计算机处理器闻名的芯片制造商带来机会。
但有些英伟达的忠实拥趸认为，价格和价值仍是两码事。当英伟达继续将价格推向新高时，选择 AMD 似乎是合理的，但如果追求的是最佳性能和最新技术，英伟达依然是目前的首选。
历史上，AI 开发人员倾向于选择英伟达芯片的其中一个原因是其拥有 CUDA 软件包，可以让他们访问芯片的核心硬件功能，还有英伟达强大的综合生态系统，包括硬件、软件和专业计算解决方案，这种集成方法使得竞争对手难以取代英伟达的地位。
AMD 也有自己的 AI 芯片软件，称为 ROCm。「虽然这是一个旅程，但我们在构建一个强大的软件堆栈方面取得了非常大的进展，该软件堆栈可以与开放生态系统中的模型、库、框架和工具一起使用，」AMD 总裁 Victor Peng 如此称。
英伟达因其 H100 芯片获利颇丰，现在每年都会推出新的 AI 芯片，加速研究和开发，以保持领先地位。
AMD 也计划每年推出新的 AI 芯片，并在财报会议上重申，第四季度将推出 MI325X，2025 年将推出 MI350，并计划在 2026 年推出 MI400。苏姿丰称，MI350 应当能够与英伟达的 Blackwell 比起来「非常有竞争力」，英伟达在推出 Blackwell B200 GPU 时称它是目前「世界上最强大的 AI 芯片」，并已于今年 3 月开始向买家提供样品。
尽管 AMD 的新产品能否真正满足市场需求，还需市场检验，AMD 在 AI 技术上的持续投资和新产品发布表明，它在挑战英伟达的主导地位方面是认真的。
AMD 正在持续加码软件和硬件端的收并购。自几年前收购赛灵思启动 CPU+GPU+FPGA 模式后，AMD 进一步布局 AI 软件领域，去年收购了 AI 软件公司 Mipsology 和 Nod.ai，前不久又宣布将斥资约 6.65 亿美元收购 AI 初创公司 Silo AI。
除此之外，过去一年里，AMD 还陆陆续续向十几家 AI 公司投资超过上亿美元，以扩大其 AI 生态系统，推广其计算平台。
当然，投资也有成本，AI 投资的增加可能在短期内给 AMD 带来利润压力。整体而言，投资者对 AMD 的前景看法不一，有部分人认为，虽然 AMD 在 AI 产品方面的增长潜力亮眼，但游戏和嵌入式市场持续面临的挑战可能会影响其整体增长。
还有投资者担心整个大环境的 AI 交易或许「已经到头」，少数云计算提供商和大型科技公司在 AI 芯片上已经烧了太多钱，并过快建设了过多的基础设施，但相应的回报却「还没到账」。
最近一个月英伟达的股票也遭遇抛售，从 6 月份创下的历史高位回调，摩根士丹利将其归为五个主要原因——支出计划、竞争、出口管制、供应链担忧和估值担忧——但表示，「盈利环境可能会保持强劲，不仅对英伟达，对整个 AI 产业都是如此。」
不过，微软计划明年在 AI 基础设施上投入更多资金，这家巨头在第四财季的资本支出为 190 亿美元，其中约 60% 用于硬件，还暗示其昂贵的基于 GPU 的服务器正在看到投资回报。这对英伟达和 AMD 来说属于好消息，他们可以从大型科技公司的增加投资中受益。
但最大收益者仍然是霸主英伟达，甚至连 AMD 的 AI 芯片财报业绩表现亮眼本身，在市场上也成了提振英伟达股价的其中一个信号，因为它平息了一些人对 AI 交易可能已经结束的担忧。英伟达还没发布自己的财报，但在 AMD 业绩发布后，加上一些地缘政治因素，英伟达的股价就飙升逾 10%，一夜之间市值又增加 3000 多亿美元，AMD 自身涨的都没这么多。
英伟达并不是唯一一家为人工智能制造 GPU 的公司，除了 AMD 在内的各大芯片制造商，还有筹谋自研芯片的谷歌、微软、亚马逊等大型云计算巨头，都在盯着这块蛋糕。
现在的情况是，在 AI 芯片市场，大家都「遥遥落后」于英伟达，而 AMD 可能希望与英伟达在跑道上碰下面。
极客一问
AMD 在 AI 芯片领域的长期潜力如何？
马斯克：人们只相信他们愿意相信的，任何时候都不能一厢情愿。
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大腿的英语怎么读音
1. 英伟达的市值突破了一万亿大关，全球市场对人工智能的投资热潮不退。 2. 分析师们预测，如果AI热潮不退，英伟达的股价可能还会更高。 3. 麦肯锡最新报告指出，全球范围内的人工智能发展将提高生产力，对某些知识工作者可能产生颠覆性影响。 4. 生成式人工智能将赋予人类一种新能力，给原来的劳动力带来巨大压力。 5. 麦肯锡曾估计，全球约有一半的工作时间花在了可以自动化的任务上，并预测2027年人工智能技术将涉及自然语言理解的工作上与人类表现匹配，现认为今年就能实现。 6. 麦肯锡预计，从销售和营销到客户运营的整个商业活动都将更多地嵌入软件，潜在的经济效益高达4.4万亿美元，约占全球经济产出的4.4%。 7. 目前，全球价值1万亿美元的数据中心几乎完全由CPU占据，而且基本上没有实现加速。 8. 生成式人工智能引发算力需求激增，CPU在这方面的提升速度已经放缓，GPU算力芯片正在占据中心舞台。 9. 英伟达的股价飙涨逾16%，市值增加2770亿美元，为市场史上最大增长。 10. 英伟达的总市值逼近2万亿美元，成为微软、苹果之后的第三高市值公司。 11. 美股三大指数高开高走，纳斯达克指数涨幅接近3%，道琼斯指数上涨了1.18%，标普500指数上涨了2.1%，都创出了历史新高。 12. 热门科技股普涨，超微电脑涨超32%，英伟达涨超16%，公司市值增加2770亿美元，总市值逼近2万亿美元。 13. AMD涨超10%，博通涨超6%，Meta涨近4%，亚马逊涨超3%，微软涨超2%。 14. AI概念股反弹，超微电脑涨32.9%，涨超7%。 15. 热门中概股多数上涨，纳斯达克中国金龙指数涨1.40%。 16. 理想汽车涨超5%，网络涨超3%，网易、腾讯音乐、唯品会、拼多多、富途控股涨超1%，满帮、京东、阿里巴巴、小鹏汽车小幅上涨。 17. 蔚来跌超2%，哔哩哔哩、爱奇艺小幅下跌。 18. 欧洲主要股指收盘全线上涨，德国DAX指数涨1.47%，英国富时100指数涨0.29%，法国CAC40指数涨1.27%，欧洲斯托克50指数涨1.68%。 19. 欧洲多个主要股指升至历史新高，美国芯片巨头英伟达出人意料的强劲收入预测提振市场情绪。 20. 市场依旧关注美联储的货币政策前景，美联储周三公布的1月货币政策会议纪要呈现出鹰派。
NVIDIA是如何在数据中心业务上实现快速增长并超越游戏板块的？
英伟达转型成功：数据中心业务崭露头角
在新冠疫情带来的经济衰退中，数据中心行业却展现出强劲增长，英伟达的服务器芯片业务正从中受益。 从2019年的25%增长到2020年27.4%，再到2021财年第一季度的37%，数据中心业务对英伟达整体收入的重要性日益显现，甚至与游戏板块形成竞争态势。 在2020年GTC线上发布会上，英伟达果断顺应市场趋势，Ampere GPU和A100计算卡成为焦点，展示了其在AI训练和HPC领域的决心。
A100 GPU被誉为英伟达有史以来最好的数据中心产品，不仅在工艺上达到7nm，性能参数更是大幅增长，成为推动AI训练和高性能计算的利器。 这一举措不仅吸引了云巨头如亚马逊AWS、谷歌云等的大量采购，也标志着英伟达从C端转向B端，深度学习市场几乎离不开其GPU和CUDA组合。 尽管英特尔和AMD等传统对手依然存在，但云计算巨头如AWS和谷歌自研的ASIC芯片也构成了挑战，然而在生态和软件方面，英伟达的优势明显。
正如黄仁勋所言，英伟达通过CUDA平台和丰富的软件生态构建了护城河，开发者数量激增，CUDA-X软件加速库提供了深度学习和机器学习的强大支持。 在硬件方面，英伟达收购Mellanox强化了数据中心连接能力，而初创加速计划则助力AI创业公司的孵化与落地。 这些举措表明，英伟达凭借数据中心业务和强大的软件生态，正在书写芯片市场的崭新增长篇章。
比黄金更贵的显卡，疯狂H100
在科技界的璀璨舞台上，一场金融与技术的奇妙融合正在上演。 华尔街与硅谷的联姻以H100显卡——这块业界至宝——作为抵押，掀起了一个前所未有的融资风暴。 CoreWeave，这家AI云服务新贵，凭借与英伟达的深度合作，成功获得230亿美元的巨额债务支持。 这家公司的崛起，从挖矿起步，而后转向为企业级数据中心，H100显卡的供货承诺如同黄金时代的土地批文，赋予了它独特价值。 H100的威力不容小觑，它成为了云计算巨头、独立云GPU供应商和大模型公司的香饽饽，英伟达的战略布局旨在掌控市场先机。 据预测，云计算与AI领域的需求量高达43.2万张，微软Azure、谷歌等巨头的库存与CoreWeave共同支撑起这个庞大的市场。 随着AI与生成式内容（AIGC）的飞速发展，H100的未来需求预计将激增，2024年出货量甚至可能突破300万张，利润空间之丰厚，远超行业常规想象。 然而，H100的制造成本并非易事。 单张卡片的精密构造包括逻辑芯片（5nm技术，成本约200美元）、6颗HBM3存储器（每张1500美元，由SK海力士供应）和台积电的CoWoS封装技术（具体成本未知，但对性能至关重要）。 尽管HBM3供应有望改善，但CoWoS封装技术的瓶颈问题仍需突破，以推动性能极限。 英伟达，这家巨头的营收高达723亿美元，毛利率超过90%，主要靠A100、A800和H100等高利润产品。 台积电作为代工厂，仅占其收入的一小部分。 英伟达的商业模式如同软件驱动的城堡，CUDA等技术铸就了其技术壁垒。 面对英特尔和苹果等竞争者，CUDA技术的持续投入使得英伟达稳坐AI芯片市场的龙头位置。 在竞争激烈的市场环境中，英伟达凭借生态系统的深度和快速迭代策略保持强势。 在中国大陆，由于供应限制，A100/A800/H100/H800的供应逐渐减少，选择如风虎云龙科研服务器这样的正规渠道成为明智之选。 风虎云龙科研服务器凭借其高品质和专业售后服务，提供包括H100/A100在内的GPU服务器，每台双路服务器拥有192个核心，尤其推荐给从事机器学习、深度学习、强化学习等AI应用的科研用户。 总的来说，H100显卡的珍贵性不言而喻，它不仅是技术实力的象征，更是驱动AI未来发展的关键组件。 在这样一个竞争激烈的市场环境中，谁能抓住H100，谁就可能在AI的黄金时代书写传奇。
