輝達的 AI 帝國不是一天建成的，AMD 近期宣佈即將推出最先進的資料中心 GPU MI300X，預計將在第四季度上市，但投資人對 AMD 的新品可以說是興趣缺缺，本文將分析 AMD 的 AI 野心為何沒人買單。
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如果 2023 年的科技圈有關鍵詞的話，那一定是「AI 人工智慧」。如果這個關鍵詞有主角，那一定是 NVIDIA 輝達。
無可否認的一點是，輝達憑藉硬體領域的多年積累，在現在的 AI 領域擁有著絕對的霸權地位。
但就在昨天，AMD 宣佈即將推出最先進的資料中心 GPU MI300X，預計將在第四季度上市。雖然沒有明確給輝達下戰書，可釋出會上的功能宣傳均直指 AI 大模型訓練，向 AI 霸主挑戰的意味十分明顯。
但投資人對 AMD 的新品可以說是興趣缺缺，甚至釋出會後，AMD 的股價收跌 3.6%。筆者綜合分析後，認為原因有如下幾點。
AMD 的 AI 野心有些遲鈍
AMD 這顆 MI300X 基於台積電工藝打造，CDNA3 架構，具備 1530 億個電晶體，HBM3 記憶體達到了 192GB，記憶體頻寬達到了 5.2TB/s。
尤其是在記憶體方面，由於現在大模型 AI 訓練對於記憶體需求的極大提升，現有的伺服器在計算時比起算力瓶頸，往往會先面臨「記憶體牆」的問題，因此輝達在 H100 等晶片中提供的都是多達幾十 GB 的 HBM3 記憶體。
AMD 早在 7nm 的工藝節點上就曾在消費級產品中試水了 HBM 視訊記憶體，只是當時大家都沒意識到大容量視訊記憶體和頻寬的應用價值。也在幾年前就訂立了 AI 發展的策略和計算處理器的能效目標。奈何沒有吃上風口的紅利，可以說是起了個大早，趕了個晚集。
所以 AMD 這次乾脆在單顆 MI300X 就提供了兩倍於輝達 H100 80G 的視訊記憶體容量和頻寬，可以載入更大引數的模型。根據 AMD CEO 蘇姿丰的介紹，MI300X 理論上可以支援 400 億個引數的 AI 模型。
基於此，AMD 還宣佈了新的 Instinct 平臺，採用 OCP 開放計算標準，由八塊 Instinct MI300X 加速卡組合成，可提供高達 1.5TB HBM3 記憶體。對於開發者來說，針對更大的模型，只需要更少的 GPU 數量就可以完成運算，可以節省相當大的成本。
奈何，AMD 東西雖好，可就是沒有人買帳。
輝達的 AI 帝國不是一天建成的
以目前的情況來說，輝達佔據著 AI 運算市場 80% 至 95% 的市場份額，這個比例非常誇張，一定程度上形成了 AI 算力壟斷。
在「落後就要挨打」的緊迫感驅使之下，有意開發 AI 模型的企業就不得不在現階段掏 3 萬美元一張的價錢選擇輝達的 GPU，甚至一卡難求。
而對於微軟、Google這樣具備技術實力和資金支援的大企業來說，他們除了基於現有的算力硬體開發大模型外，已經開始著手自研 AI 晶片這條道路了。
因此，目前擺在 AI 企業面前的只有兩條路：大廠搞自研，小廠用 NV。AMD 想從中橫插一腳相當難。
加上輝達打磨了多年的 CUDA 軟體平臺的強捆綁，廠商在沒有經過驗證的情況下貿然切換到 AMD 平台顯然不明智。這也導致在釋出會期間，僅有 Meta 一家表示將選用 AMD 的新 Bergamo 系列伺服器晶片，甚至都不是 GPU 平臺。
福布斯方面認為：不要指望 AMD 的新款產品能搶走輝達多少市場份額
AMD 選擇了差異化的路
AMD 高管 Forrest Norrod 曾說「AMD 不可能複製輝達的成功之道，但 AMD 可以走自己的路線」。即便 AMD 釋出了新的 AI 運算晶片，也不意味著就得和輝達正面硬碰硬。
首先一點就是價格，AMD 並沒有公佈有關新晶片的價格資訊，考慮到輝達主力產品的高價，相對更低的定價或者更好的價效比可能是 AMD 收穫市場份額的利器。再加上新競爭對手的入局，本身也會帶動行業競爭向更低成本的方向傾斜。
再一個就是差異化道路了。AMD 近年在 CPU 領域進展迅猛，年初發布的 MI300（現更名為 MI300A）就是一款 CPU 與 GPU 結合的一體化計算系統。此前完成收購的全球最大 FPGA 廠商賽靈思也有望為 AMD 的 AI 生態添磚加瓦。
在差距已經難以彌補的情況下，AMD 的未來選擇是理智的。
寫在最後
AMDCEO 蘇姿豐在釋出會上表示，未來到 2027 年，資料中心人工智慧加速器的潛在市場總額將從現在的 300 億美元增長至 1500 億美元以上。
同時她也認為「我們仍處於人工智慧生命週期的起步階段。」雖然未來還有很大的成長空間，但現在可能確實無人能撼動輝達的 AI 霸主地位了。
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