在芯片界铁娘子苏姿丰的职业生涯里，有两场至关重要的战役。第一场，是在2014年接手AMD(美国超威半导体)，以力挽狂澜之势让AMD从深陷财务危机到一举成为英特尔最强劲对手。
另一场则是在当下，其刚刚推出的新品AMD MI325X的内存容量相比英伟达H200提高2倍，内存带宽性能、计算性能均提升1.3倍，该芯片将于2024年第四季度上市。
那么AMD真的能成为英伟达强劲的对手吗？一起来看。
从业绩看，英伟达要远比AMD有吸引力
在GPU 市场份额上，目前，英伟达在AI领域处于制霸地位，它在AI处理器市场上占据超80%的份额，其高端处理器已被用于训练和运行各种聊天机器人。
从业绩看，AMD2024财年第一季度财报显示其营收为54.73亿美元，同比增长2%，环比则下降了11%；净利润为1.23亿美元，而上年同期的净亏损为1.39亿美元，相当于同比增长188%，环比则大幅下降了82%；不按照美国通用会计准则的调整后净利润为10.13亿美元，同比增长4%，环比则下降了19%。
分部门看，AMD 数据中心事业部营业额创季度新高，达23亿美元，同比增长80%，主要得益于AMD Instinct GPU和第四代AMD EPYC CPU的增长。营业额环比增长2%，主要得益于AMD Instinct GPU第一个完整的季度销售，部分抵消了服务器CPU销售的季节性下降。
客户端事业部本季度营业额为14亿美元，同比增长85%，主要得益于AMD锐龙8000系列处理器的销售增长。营业额环比下降6%。
游戏事业部本季度营业额为9.22亿美元，同比下降48%，环比下降33%，主要原因是半定制业务收入减少与AMD Radeon GPU销售下降。
嵌入式事业部本季度营业额为8.46亿美元，同比下降46%，环比下降20%，主要由于客户继续调整库存水平。
在科技行业的激烈竞争中，AMD这份财报数据并不尽如人意。虽然营收方面勉强达到了市场的预期，但在利润端，AMD却再次遭遇了大幅下滑的尴尬局面。这一结果，无疑给这家知名科技公司的未来蒙上了一层阴影。
详细剖析这份财报不难发现，即便剔除了此前收购产生的递延费用，AMD的核心经营利润也仅为4.15亿美元，环比竟下滑了45.1%。这一数字的背后，反映出的是下游需求不足的严峻现实。在这个以技术为驱动的时代，需求的疲软对于任何一家科技企业而言，都是一个不容忽视的警示信号。
与之形成对比的是英伟达2025财年的第一季度财报显示在美国通用会计准则(GAAP)下，其营收达260.4亿美元，同比增长262%，环比增长18%；净利润148.8亿美元，同比上涨628%，环比上涨21%。
而比业绩差距更明显的是市值，英伟达目前的市值(截止6月14日)收盘已经达到了3.24万亿美元，而AMD市值仅为2580亿美元，不足英伟达的十分之一。这说明华尔街对英伟达未来的预期要远远好于AMD，那么为什么同样是做GPU ,两者差距会这么大呢？
AMD的硬伤：英伟达的GPU更适合Transformer结构
首先我们来看双方目前的主流产品MI300X和H100。虽然AMD的MI300X的内存达到了192GB，但英伟达也能提供具备相同内存规格的产品，因此这不会成为绝对优势。此外AMD在与英伟达的H100对比时，不会有显著的成本优势，因为高密度的HBM价格昂贵。
并且最关键的问题在于，MI300并不具备H100所拥有的Transformer Engine。Transformer Engine能够用于加速Transformer模型，以在AI的训练和推理中以较低的内存利用率提供更好的性能。
AMD的MI300系列是目前从硬件水平上最接近H100的产品，但MI300X并没有像H100的Transformer Engine(用加速Transformer大模型的引擎)，H100可以将大语言模型(LLM)的性能提高两倍，这也意味着用同样数量的MI300X将花费更长的训练时间。
Transformer Engine是英伟达H100显卡的一大亮点，专为加速Transformer网络设计。这类网络是现代AI的基础，用于处理语言理解、机器翻译等任务。H100通过其Transformer Engine，能够在保持高精度的同时，将大型语言模型的训练时间缩短至原来的一小部分。这种技术的突破为AI研究和应用带来了革命性的速度提升。
并且英伟达还在不断迭代自己的产品，不断拉开自己与AMD等公司的代差。今年3月19日，英伟达推出了全新GPU架构的Blackwell。
这款号称是“世界最强大的GPU芯片”：集成2080亿颗晶体管，采用定制4NP工艺，承袭“拼装芯片”的思路，采用统一内存架构+双芯配置，将2个受光刻模板(reticle)限制的GPU die通过10TB/s芯片间NVHyperfuse接口连一个统一GPU，共有192GB HBM3e内存、8TB/s显存带宽，单卡AI训练算力可达20PFLOPS。跟上一代Hopper相比，Blackwell因为集成了两个die，面积变大，比Hopper GPU足足多了1280亿个晶体管。对比之下，前代H100只有80GB HBM3内存、3.35TB/s带宽，H200有141GB HBM3e内存、4.8TB/s带宽。
搭载了第二代Transformer引擎：将新的微张量缩放支持和先进的动态范围管理算法与TensorRT-LLM和NeMo Megatron框架结合，使Blackwell具备在FP4精度的AI推理能力，可支持2倍的计算和模型规模，能在将性能和效率翻倍的同时保持混合专家模型的高精度。
AMD的软肋：英伟达的CUDA有明显的先发优势
英伟达除了Transformer Engine的优势外，它还通过研发开放CUDA平台统一计算架构，为开发者提供高效、易用的环境，构建庞大生态系统。举个苹果手机和IOS生态的例子：
用户使用一部苹果手机，而他必然就要使用苹果的IOS生态体系。在苹果IOS的生态体系里，APP开发者上架发布各类应用、或者买家支付都需要给苹果支付一笔生态费用，俗称“苹果税”。而Cuda平台就有点形似于GPU领域的IOS生态了，它就是通用GPU API接口，可以让不同领域的开发者访问GPU的计算资源，从而实现GPU的日常通用化。
这样一来，CUDA丰富的底层支持和软件生态服务极大降低了GPU算力调用的门槛，而在此生态中已有几百万开发者推出了各种生态服务如图形引擎、算法库及各类API接口等。
而AMD也有自己的平台即ROCm。本质上CUDA和ROCm大同小异，从芯片供应商的角度来讲，都是为了给芯片使用者或者Al的开发者，提供一个更方便使用Al芯片、异构计算的计算机模型的软件栈，都是方便用户使用他的CPU或DSA,从这个角度来看，二者解决的需求相同。
二者的区别在于CUDA推出的时间比较早，在2006年的时候，英伟达已经开始推CUDA,当时CUDA比较难用。经过了10多年的发展，2015年开始Al成为比较热门的发展方向。再加上在图形图像和并行计算领域，英伟达本身就已经是国际上最著名的公司，所以不管是高校还是企业，天然地就会选择N卡。从这个角度来讲，英伟达赶上了这一波风口浪潮，再加上CUDA做并行计算的研发时间要早很多，就带来了这种无与伦比的优势。
至于ROCm,在2015年Al浪潮兴起之后，AMD才开始做并行计算、Al计算领域的软件生态，相对来说起步更晚一些。再加上AMD的研发实力也不如英伟达强劲，所以软件栈的丰富度和好用程度相比英伟达的CUDA来说要差很多。并且AMD芯片本身的迭代速度和算力，与英伟达的迭代速度和架构变化发展相比也有不小差距。这一系列因素导致无论是AMD还是国内做GPU的芯片厂商，想用ROCm开源软件栈兼容CUDA方案去做Al技术软件栈都很困难。
结语：AMD可以分到一杯羹
虽然英伟达在算力芯片上仍然具有绝对领先的地位，但AI芯片的竞争还是处在一片正在快速扩张的蓝海之中，随着AI应用越来越深入我们的生活，更加难以想象AI芯片市场的规模极限，其中留给AMD和英伟达的空间自然也足够大。英伟达尽管通过长期积累建立了强大的优势，但还有足够的市场需求等待AMD满足，这也是后者的机会所在。
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