挑战英伟达，AMD万事俱备？

在软件吞噬世界几十年之后，硅谷的“硅”部分又回来了。事实证明，需要大量的硬核硬件才能将生成式 AI的奇迹变为现实，而芯片制造商Nvidia凭借其强大的图形处理器抓住了时机，成为市场的卫冕冠军。

对 Nvidia 人工智能友好型处理器的需求如此强劲，以至于 5 月份投资者给予该公司超过 1 万亿美元的股市估值，大致相当于沙特阿拉伯去年的 GDP。在人工智能驱动的经济中，芯片无疑有可能变得像石油一样重要，但在快速发展的科技行业中，即使是市场领导者也不能袖手旁观，依靠已探明的储量来维持其领先地位。

对于身穿皮夹克的英伟达首席执行官黄仁勋来说，最严重的威胁来自一家跨城市的芯片制造商，该制造商拥有独特的图形处理能力和多年来与巨头较量所形成的企业形象。在Lisa Su的领导下，AMD 的目标是在人工智能芯片市场占据相当大的份额，并且随着人工智能革命的展开，甚至取代英伟达成为行业领导者。

“我认为这是我们书写 AMD 增长故事的下一个篇章的机会，”苏在 9 月中旬接受《财富》采访时说道。“世界上很少有公司能够获得我们所拥有的[知识产权]和我们所拥有的客户群，并且坦率地说，有机会真正塑造人工智能在世界各地的采用方式。我觉得我们有这样的机会。”

Su 有充分的理由谈论 AMD 在人工智能芯片市场中的机会，她预计到 2027 年，人工智能芯片市场的价值将达到 1500 亿美元。在2006 年收购了ATI（一家专注于视频游戏加速器的加拿大芯片制造商）之后，现在的它是 GPU 领域的第二大厂商——这种芯片非常适合训练 OpenAI 的 GPT-4 和 Google 的 Bard 等人工智能模型。

据估计，Nvidia 占据了超过 90% 的人工智能训练市场，但该公司正在努力满足对其最强大的人工智能芯片 H100 的需求，而 Su 正准备在本季度发布 AMD 竞争对手 MI300 时发起直接进攻。

Morningstar科技部门总监 Brian Colello 表示：“到 2024 年，我们肯定会出现这样的情况：Nvidia GPU 已售罄，客户只能使用 AMD，而 AMD 可以通过这种方式赢得一些业务，仅基于可用性。”

“英伟达估值万亿美元的问题是双重的：这个市场有多大，以及他们在这个市场上的主导地位有多大？” Colello说。如果 Nvidia 能够占据人工智能市场 95% 的份额，将 AMD 远远地甩到第二位，那是一回事。但如果是 70/30 的分配，他说，“这对 AMD 来说将非常有利。”

至于这种分裂的结果如何，这一切都取决于性能、灵活性以及在供应链不确定的时期可用性方面的斗争，而这些领域是 Su 特别经受考验的领域。

开着法拉利、有时很傲慢的黄仁勋在经营着他创办的公司，而苏则深思熟虑、直言不讳，以善于交际而闻名，她执掌这家历史更悠久的公司已进入第十个年头，人们普遍认为是她拯救了这家公司。

苏三岁时从台湾移民而来——她和黄都来自台南市，而且确实是远房亲戚——苏后来成为 IBM 一位备受尊敬的电气工程师，在那里她领导了公司的新兴产品部门。在担任飞思卡尔半导体首席技术官一段时间后，苏于 2012 年加入 AMD 担任高级副总裁，两年后成为总裁兼首席执行官。

尽管苏拯救 AMD 的最初策略是将其产品线多元化，从 PC 市场扩展到游戏和高性能计算等领域，但该公司与英特尔的竞争仍然需要大量关注。这可能是不可避免的，但分析师表示，这给英伟达带来了今天的优势。

Nvidia 在过去十年中投入了大量资金，让开发人员在构建数据处理应用程序时能够更轻松地利用 GPU 的并行处理功能（通过名为 CUDA 的接口），但 AMD 与英特尔在 CPU 领域的竞争意味着“它并没有对数据中心 GPU 的人工智能软件进行了深入投资。”

“Nvidia 的城墙就是它的软件生态系统，”Gartner分析师 Alan Priestley说。与 CUDA 相比，AMD 的 ROCm 编程堆栈以错误较多且负载较重而闻名。

AI 初创公司 Lamini 的联合创始人、Nvidia 前 CUDA 架构师 Gregory Diamos 表示，他相信 AMD 正在缩小差距。“AMD 已经派出数百名工程师支持他们的通用人工智能计划，”他说。

但就连苏也承认还有很多工作要做。“我会第一个说我们的硬件非常出色，而且我们的软件随着时间的推移不断变得更好，”她说。“对于一些过去编写的人工智能应用程序，将它们迁移到 AMD 确实需要一些工作。” 然而，她认为，ROCm 针对较新的人工智能工作负载“进行了非常好的优化”。

AMD 的巨大机遇可能会随着人工智能的自然发展而到来。

人工智能公司喜欢 GPU，因为它能够同时执行许多任务。在视频游戏中渲染丰富且快速移动的图形图像所需的计算能力可以轻松地用于在相对较快的时间内基于大量原始数据训练大型语言模型，例如OpenAI 的 GPT-4 。

但许多分析师认为，人工智能市场的更大部分不在于训练LLM，而在于部署它们：建立系统来回答随着人工智能成为日常生活的一部分而预期的数十亿个查询。这被称为“推理”（因为它涉及人工智能模型使用其训练来推断有关其呈现的新数据的信息），而 GPU 是否仍然是推理的首选芯片是一个悬而未决的问题。

正如 Meta 和 Google 等所谓的超大规模企业已经在努力开发 TPU 等内部 AI 芯片一样，大型企业最终将需要专门用于高效提供 AI 服务的芯片。许多人还看到 CPU 在推理市场中的重要作用，这一转变将发挥 AMD 的传统优势。

即将推出的 MI300 系列数据中心芯片将 CPU 与 GPU 结合在一起。“实际上，我们认为我们将成为推理解决方案的行业领导者，因为我们在架构中做出了一些选择，”Su 说。

Morningstar 的 Colello 同意市场正在不断发展，并且并不排除 AMD 的宿敌英特尔自己通过新的 AI 处理器 Gaudi2（用于训练）和 Greco（用于推理）来挑战 Nvidia 的努力。“自然有足够的动机让所有这些公司不再受制于 Nvidia，并希望有更多的竞争，并编写软件并转移模型，并采取所有必要的步骤来确保一个健康的生态系统，包括 Nvidia 加上 AMD 加上也许是英特尔以及他们自己正在开发的内部芯片，”他说。

英伟达则表示，它“高度关注”推理。一位发言人告诉《财富》杂志，该公司的 GPU 推理性能在过去一年中提高了八倍，并且 Nvidia 正在“投资我们的推理路线图” 。

该公司还表示，它认识到它不会永远是唯一的玩家，客户希望从多个供应商中进行选择是很自然的。Nvidia 发言人表示：“竞争性的生态系统对人工智能领域是积极的，因为它可以更快、更有效地加速最先进技术的发展，我们当然鼓励并欢迎竞争。”

Su 的目标不仅仅是通过云提供人工智能功能的数据中心，人工智能还需要直接在人们的个人设备和其他联网设备上运行。“成功，”她告诉《财富》杂志，“我们确实占据了人工智能计算使用量的很大一部分。”

当然，Nvidia 也瞄准了每一个细分市场，现在甚至试图通过一款名为 Grace 的新“超级芯片”进入高性能 CPU 业务，该芯片与 H100 GPU 捆绑在一起。“Nvidia 仍然希望接管推理市场，而且他们有可能做到这一点，”科莱洛说。“对于任何看好 Nvidia 的投资者来说，他们可能会假设通过 Nvidia 芯片和/或网络运行的每种类型的人工智能流程都会一网打尽。”

但即使 Nvidia 保持领先地位，科莱洛也认为 AMD 强劲的第二名“非常令人羡慕，并且[正在创造]一项伟大的业务。” 苏坚信她的公司将充分利用人工智能的爆炸式增长。

她说：“随着去年生成式人工智能的采用，这一点已经变得非常清楚，这个[行业]拥有以令人难以置信的速度增长的空间。” “我们预计未来五年多的复合年增长率将达到 50%，当你谈论数百亿美元的规模时，很少有市场能够做到这一点。”

投资研发ChatGPT 的OpenAI，使微软在人工智能市场居领导地位，且云端运算领域与Google、Meta 和其他对手竞争。因微软需大量GPU 支持云端运算与人工智能服务，使微软技术长Kevin Scott 成为最了解市场发展的专家。Kevin Scott 发表对人工智能产业发展的看法时，表示英伟达(NVIDIA) 仍是GPU 领导厂商，但任何人都不该小看AMD 的企图心。

Kevin Scott 近期于Vox Media 主办Code 活动讨论微软发展时，对英伟达和AMD 的AI 市场地位发表看法。被问及市场传言微软将为人工智能应用自行开发加速器，他否认，表示这只是选项之一，等着做最佳选择。美国财经媒体CNBC 报导，Kevin Scott 表示最好选择是英伟达。

微软与OpenAI 紧密合作，OpenAI 就是用英伟达GPU 研发ChatGPT，微软近期还透过Copilot 将ChatGPT 导入Windows 11 作业系统，也帮Edge 浏览器和Bing 搜寻增加新功能，对英伟达GPU 赞誉有加。

而微软Xbox 游戏主机为AMD 客制化处理器，Azure 云端运算平台也是EPYC CPU，故Kevin Scott 不忘帮AMD 说好话，指AMD 正在制造越来越引人注目的GPU 产品，对市场来说，这些产品将在几年内越来越重要。AMD 当天股价上涨近5%。

Kevin Scott 说英伟达GPU 供应量开始改善，是重大事件，因九个月来大规模采购GPU 一直困扰整个产业。身为微软GPU 预算负责人，前五年工作相当悲惨，但现在「没那么糟」。CNBC 报导，ChatGPT 流量三个月内持续下滑，不清楚是否影响英伟达GPU 买气。

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