英特尔失手十年，AMD迎来“复仇周期”

公众号记得加星标，第一时间看推送不会错过。

来 源 : 内容来自nextplatform 。

在犯错之后，会出现一个恶性循环；但当你设法把自己从坑里挖出来，不仅不再犯错，还通过优秀的工程能力、辛勤的工作以及一点运气赶上并超越竞争对手时，也会出现一个良性循环。

过去十年里，由于英特尔在数据中心领域表现挣扎，这对AMD来说并非坏事；就像在那之前的十年里，AMD自己一路“跌下楼梯”时，也并没有伤害到英特尔一样。由于多个问题，AMD在十年前几乎被数据中心市场彻底赶尽杀绝，不得不重新赢得CIO们的信任，几乎像一家创业公司一样重头再来——先是依靠CPU，如今又凭借GPU以及借助其对赛灵思(Xilinx)、Pensando 和 ZT Systems 的收购而获得的部分网络和系统设计能力。

现在，AMD首席执行官苏姿丰以及其核心管理团队表示:AMD已经准备好乘上AI浪潮，并在传统企业级计算市场中获取超过其应得份额的增长。

这正是本周在纽约举行的面向华尔街的金融分析师日上传达的主要信息。AMD并不经常举办这种FAD活动，因此每一次都对帮助外界同步预期、微调预测具有重要意义。第一次FAD是在2009年举办，那一年英特尔的Xeon产品线表现极佳，而AMD的Opteron表现不佳。2012年，前任CEO Rory Read 举办了一次大型FAD，宣布公司将弱化其数据中心业务；但到了2015年，苏姿丰成为CEO，技术长Mark Papermaster发布了AMD的“Zen”架构以及在数据中心实现复兴的目标。2017、2020、2022以及2025年的FAD活动则分别勾勒了这条复兴路线上的里程碑。如今可以安全地说:在高性能CPU和GPU方面，AMD已经比其老对手英特尔更可靠；同时在GPU与DPU方面成为Nvidia可信的替代者，并且从明年起，也将成为机架级AI系统的一个可行竞争者。

我们花了几天时间反复研究FAD 2025近五小时的演示内容，现在很高兴能根据本周AMD高层发表的内容，并结合我们对Nvidia的预期，分享我们自己的模型分析。

接下来是AMD对数据中心可寻址总市场的最新界定，以及公司对自身CPU与GPU计算产品在该总体TAM中表现的评估——需要强调的是，这里的TAM指的是销售到数据中心的芯片本身，而不是由这些芯片构建的系统，也不包括将软件叠加其上所形成的完整解决方案。AMD销售芯片并免费提供软件，因此它统计的内容包括CPU、GPU(含其转售的HBM内存)、DPU、机架级系统的scale-up网络，以及scale-out网络中的DPU。

直到目前为止，苏姿丰及其团队提供的TAM和预测仅针对数据中心AI加速器。供您参考，这是过去两年内所有的预测:

我们在今年6月做过大量“巫术般的分析”，试图将AI训练芯片与AI推理芯片区分开来，再进一步推算AI推理与训练系统的收入规模。以红色粗体与蓝色斜体标出的数字为 The Next Platform 为填补模型空白或进一步限定AMD TAM模型而做出的估算。

而这一次，在FAD 2025上，AMD只讨论整个数据中心市场，并向华尔街说明其CPU和GPU业务未来将会如何表现。以下是苏姿丰公布的最新数据中心TAM图表:

“要准确判断TAM是什么，总是非常困难。”苏姿丰在开场白中承认。“当我们最早开始讨论AI TAM时，我记得我们从3000亿美元开始，后来更新到4000亿美元，再到5000亿美元。我记得你们中很多人都说过:‘Lisa，这个数字也太高了吧？你为什么认为这些数字会这么高？’事实证明，就AI加速的速度而言，我们可能比错误更接近正确。而这些判断来自我们与大量客户的深入讨论——了解他们如何规划自己的计算需求。”

因此，这就是AMD以及在很大程度上Nvidia正在追逐的TAM。

“毫无疑问，数据中心是当前最大的增长机会，而AMD在这个市场中的位置非常非常有利。”苏姿丰继续说道。“我真正想强调的是，我们的战略一直非常一致。我认为在科技行业必须如此，因为坦白讲，这些产品周期都非常长。这些是我们的战略支柱:我们从计算技术领先开始，这是一切的基础。我们极度专注于数据中心领导力，而数据中心领导力涵盖芯片、软件以及随之而来的机架级解决方案。”

在她的演讲中，苏姿丰表示:未来三到五年间，AMD的数据中心AI收入将实现超过80%的复合年增长率；在同一期间，公司将有望在服务器CPU市场获得超过50%的营收份额、在客户端CPU获得超过40%的营收份额，并在FPGA市场获得超过70%的营收份额。她还表示，AMD数据中心部门在未来三到五年将实现超过60%的CAGR；而其核心客户端、嵌入式、定制和FPGA业务将在同一期间实现10%的CAGR，从而推动AMD整体营收实现超过35%的CAGR。最后，苏姿丰表示，AMD预计2025年营收约340亿美元，其中约160亿美元将来自数据中心部门；我们认为今年其Instinct数据中心GPU将实现约62亿美元营收，Epyc服务器CPU约93亿美元营收，剩下一小部分来自DPU和FPGA。

在将所有数字塞入“魔法电子表格”之前，我们先来讨论一下CAGR。所谓CAGR，就是取一个数据集的两个端点，然后画一条直线，并计算这条直线的斜率。这是一个非常粗糙的工具，完全忽略了任何市场自然存在的高峰和低谷。特别是在AI领域，我们认为——苏姿丰也同意——未来几年的增长会高于后期年份。我们也认为2026、2027以及2030年将是AI市场整体增长非常好的年份。我们的模型反映了这一点。

因此，不再赘述，这里是AMD模型；而为了比较，我们也加入了日历化的Nvidia数据中心销售额。请看下方:

一些观察:在假设AMD数据中心营收实现60% CAGR 的情况下，又要让AMD总体营收保持在35% CAGR，同时让其核心业务保持10% CAGR，从数学上似乎很难同时成立。我们的模型尝试平衡这些因素，同时让数据中心AI市场的机会在预测期末仍保持超过1000亿美元。

让我们继续讨论CPU业务。在深入表格前，先提一下AMD计算与企业AI总经理 Dan McNamara 对2026年即将发布、基于Zen 6与Zen 6c内核的“Venice” Epyc处理器规格的介绍:

根据“线程密度”的说法，我们计算得出的倍数为1.33，从而对应Zen 6版本为172核心，Zen 6c为256核心。而Zen 5版本的“Turin”Epyc 9005系列最高为128核心，Zen 5c为192核心。

McNamara展示的另一张有趣图表来自AI工作负载推动的GPU需求反过来刺激服务器CPU市场的复兴:

我们已经说了一段时间:如果把AI系统剔除，一般用途服务器市场实际上处于衰退——而从以上数据可以清楚看到确实如此:2022至2023年间，只有用于AI系统的高端服务器CPU维持了市场的平稳；而2024年一般用途服务器营收下降得更快，却依然因AI系统CPU销售而获得支撑。

今年，由于大量老旧机器需要升级，并通过负载整合提升效率、释放电力、空间与预算用于AI系统，一般服务器市场重新回升，AMD预期这一市场将增长到2030年。而AI服务器CPU市场将从2025年约82亿美元增至2030年约300亿美元——以服务器CPU标准来看，这是极其巨大的增长。

重点是:AI工作负载仍然需要大量串行处理，并且需要快速而昂贵的处理器来完成这些工作。

在GPU方面，AMD 的 MI350 与 MI355X GPU 正在加速量产，但所有目光都集中在明年推出的 MI400 系列——这些GPU将插入AMD与Meta合作打造的“Helios”机架中。同时，有不少人也在关注2027年推出、搭载 MI500 系列的新一代机架。

以下是“Altair”MI450 系列的基础规格，我们给它命名 Altair，因为AMD拒绝为其GPU正式采用代号:

虽然 FP4 和 FP8 精度下的FLOPS 很重要，但更重要的也许是HBM4内存的容量与带宽。我们认为，这意味着FP16训练将获得所需的内存容量与带宽，使其效率大幅优于以往的GPU；而在FP8与FP4模式下，也会有足够的带宽让上下文tokens更快被处理、输出tokens更快生成，相比Nvidia和AMD此前乃至当前GPU都更快。

据我们了解，MI400系列共有三种型号，全部采用台积电2nm工艺。正如苏姿丰本周指出，这是全球首批采用该工艺的芯片。MI450 面向 Microsoft 与 Meta 推动的 OAM 八路开放主板；MI450X(上图)进入 Helios 机架，初始为72 GPU 的配置(类似Nvidia “Oberon” 中的 NVL72)，也将提供64与128 GPU 的版本。MI455X 是高端型号，我们认为其HBM4容量为432GB——明显高于今年早些时候提到的288GB。

配备 MI455X 的 Helios 机架可提供 1.45 EFLOPS与 2.9 EFLOPS(FP4)，总计31TB HBM4、以及1.4PB/s 带宽。其基于以太网的UALink(UALoE)scale-up网络可为72颗GPU提供260TB/s的带宽(每颗3.6TB/s)，机架外的scale-out网络带宽为300GB/s。

以下是AMD将其未来Vera-Rubin 计算引擎与 Venice-Altair 计算引擎(用于Helios机架)进行对比:

看起来势均力敌……

MI430X 是 Altair 的另一个型号，目前信息不多，它面向逐渐成为AI中心的国家级HPC中心:

我们强烈认为 MI430 将拥有更高的FP64性能密度，但AMD如何实现仍不得而知。今年早些时候，我们与 AMD GPU平台副总裁、长期领导IBM Power CPU项目的 Brad McCredie 对话时，他曾暗示AMD正在尝试一些新设计。我们当时提出:是否可以将不同浮点精度拆分到不同计算chiplet中，例如FP64/FP32一个chiplet、FP16一个chiplet、FP8一个chiplet、FP6/FP4一个chiplet，并将向量与Tensor单元也拆成独立chiplet。他暗示AMD正在做一些类似的事情，但没有给出细节。

最后是机架级GPU系统的短期路线图:

随着“Verano”Zen 7/Zen 7c处理器的推出，AMD也将发布MI500系列GPU——我们还没有为其想好代号，以便让AMD自己先公布。同时AMD会继续沿用“Vulcano” DPU 系列作为Helios机架的组件。

AMD尚未透露太多MI500的信息，但以下是相对性能路线图:

如果该图按比例绘制，则MI500系列最高将达到约72 PFLOPS，比MI455X高约80%，是正在量产的 MI355X 的7.8倍。

企业确实是“购买路线图，而不是购买单点产品”，但最终仍必须购买某个实际产品才能完成实际任务。买家总是希望等待下一代计算引擎来获得更高效率，但如果一直等待，工作永远无法完成。AMD、Nvidia 等厂商当然能依赖这种心理——并顺利将其转化为收入。

只要看看我们上文模型中 AMD 与 Nvidia 的收入数字，就知道这个市场有多丰厚。

今天是《半导体行业观察》为您分享的第4227期内容，欢迎关注。

加星标第一时间看推送，小号防走丢

求推荐