迄今为止，对人工智能增长的预期已经为 2023 年创造了一些大赢家。微软公司和英伟达公司理所当然地被认为是软件和硬件领域人工智能技术开发的领导者。预计两者都将处于有利位置，从这个新市场的增长中受益。如下图所示，他们的股价和市值今年迄今已大幅上涨。值得注意的是，由于人工智能的预期，截至本文撰写时，英伟达已成为市值达到万亿美元的公司之一 。相比之下，AMD（NASDAQ：AMD）迄今为止似乎在人工智能浪潮中被落在了后面。目前其市值“仅”徘徊在 $179B 左右，仅是英伟达和微软十亿美元估值的一小部分。其目前的市值今年迄今“仅”增长了 41%，与微软的 72% 和英伟达的 186% 形成鲜明对比。分析师认为 AMD 目前被低估了其人工智能潜力，AMD 正在专注于人工智能产品并扩大其数据中心产品组合，其产品在不久的将来将成为英伟达旗舰 AI 芯片的有力竞争对手。目前，英伟达的A100和H100是AI领域最畅销的产品。两者都是专为人工智能和机器学习应用而设计的高端 GPU。它们是市场上最强大的 GPU，被许多世界领先的公司所使用。英伟达附带的软件套件进一步增强了它们的效力。因此，我们绝对有充分的理由看好英伟达在人工智能未来的地位。然而，分析师认为 AMD 的芯片（以及英特尔的一些芯片）在不久的将来将成其为强有力的竞争对手。下表总结了一些主要的竞争产品以及看法。这些主要竞争产品包括AMD Instinct MI250X和Intel Ponte Vecchio系列。这些芯片还专为人工智能和机器学习应用而设计，它们都是 A100/H100 的可行替代品，且价格具有竞争力。特别是最近的MosaicML研究发现，在大型语言模型（“LLM”）基准测试中，MI250 的性能可以达到 A100 的 80%。这主要得益于AMD在2022年底发布的软件更新，以及Meta Platforms于2023年3月发布的新版开源软件PyTorch提供的开发支持。这使得AMD的芯片能够享受到更好的软件支持，更容易用于流行人工智能模型的训练。而MosaicML的CTO唐翰林则指出，软件恰恰是大多数AI从业者面临的最大障碍。Tang 进一步预测，随着软件工具的不断改进，AMD 可以在新的 HPC GPU 上提供更好的性能。通过这些改进，我预计 MI250 的性能很快就会与 A100 持平。然而，AMD 的股价仅为英伟达估值倍数的一小部分。首先，与英伟达相比，其目前的市盈率存在较大折扣。如上表所示，AMD 37.8 倍的 TTM 市盈率几乎仅为英伟达138 倍的四分之一，而 39.5 倍的 FY1 市盈率比英伟达的 54.4 倍折价约 27%。考虑到增长潜力，其FY2和FY3 P/E与NADA相比甚至有更大的折扣。其次，根据盈利能力进行调整后，AMD 的估值与整体市场相当一致，如下两张图表所示。这些图表中使用的源数据来自达特茅斯塔克商学院数据库。为了便于参考，这里提供了该框架的简要回顾：该方法以尤金·法玛 (Eugene Fama) 和肯·弗伦奇 (Ken French) 的名字命名。法玛与拉尔斯·彼得·汉森和罗伯特·席勒分享了诺贝尔经济学奖。Fama-French 方法被认为是对 CAPM 方法的重大改进。采用这种方法的过去结果表明，以下两个因素在所有时期都确实有效。
如下图所示，根据 Fama French 方法中使用的定义，AMD 最近几个季度的平均 OP 约为 48%，高于整个股市的 25% 百分位。即使以ROCE（已动用资本回报率）衡量，其平均水平约为37%，相当接近整体股市的25%百分位数。如下图第二张图所示，其 39.5 倍的 2015 年市盈率也接近整体市场前 25%，与其盈利能力排名一致。而其 26.8 倍的 2020 财年市盈率远低于 25% 的百分位数，表明其估值可能被低估。AMD 也面临一些挑战。由于一系列因素，该公司最近几个季度的财务业绩好坏参半。其数据中心收入与去年同期基本持平，因为较高的云销售额被较低的企业销售额所抵消。客户业务收入同比大幅下降。这些结果都是由各种不利因素造成的。而且，最大的阻力包括近期大环境经济的不确定性和高库存。这些不利因素导致平均售价和出货量下降。例如，其客户群报告上一季度的平均售价下降了 26%，单位出货量下降了 55%。从长远来看，人工智能领域的竞争仍将激烈。如前所述，英伟达和英特尔也提供 AI 芯片。而除了这些芯片公司之外，谷歌、Meta 等软件公司也在开发自家的AI芯片。为了应对长期风险，AMD 的芯片将提供多种独特的技术优势，以在人工智能领域和整体上保持竞争力。对于一般应用来说，其Zen架构是一种高效且可扩展的架构，可以让AMD芯片在广泛的应用中表现良好。Zen 架构基于许多创新设计功能，包括乱序执行、分支预测和推测执行。这些功能使 Zen 架构能够更有效地执行指令并提高性能。AMD的MI250X AI芯片基于CDNA2架构，这是一种专为高性能计算（“HPC”）和面向AI的工作负载而设计的较新架构。此外，MI250X芯片采用台积电6nm工艺技术制造。
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