AMD强势搅局AI芯片市场，性价比成破局关键

11月5日，超威半导体（AMD）发布2025年第三季度财报，营收达92.5亿美元，同比增长35.6%，远超市场预期。其中，数据中心业务收入43.4亿美元，同比增长22.3%，主要得益于Instinct MI350系列GPU的快速放量和服务器市场份额提升。更引人注目的是，AMD近期接连斩获OpenAI 6GW算力合作及甲骨文5万颗MI450芯片的超级订单，预计未来几年将带来超1000亿美元收入，极大增强了业绩确定性。
这一轮增长让人联想到AMD当年在CPU领域对英特尔的成功逆袭。如今，战场转向利润更丰厚的AI算力芯片，对手也换成了图形处理器巨头英伟达。尽管体量差距仍大——英伟达单季数据中心营收高达411亿美元，而AMD仅为43亿美元——但AMD正凭借“高性价比+推理优化”策略，在AI推理赛道打开突破口。
当前AI算力需求正从训练向推理迁移，企业更关注部署成本与能效比，而非一味追求极致算力。AMD敏锐抓住这一结构性变化：其MI300X单卡配备192GB HBM3内存，远超英伟达H100的80GB，可单卡承载原本需2–3张H100才能运行的大模型，显著降低服务器、功耗与机架空间等系统级成本。同时，MI300X售价约1万至1.5万美元，仅为H100的一半甚至更低。据云服务商RunPod数据，AMD在Tokens/美元指标上最高比H100高出33%，性价比优势突出。
这种“以价换量、以效破局”的打法，与当年Zen架构挑战英特尔如出一辙。2017年起，AMD依托台积电先进制程推出高核心数、低价格CPU，市占率从不足18%升至近40%，毛利率也从35%攀升至52%，反超英特尔。如今，AMD试图在GPU领域复制这一路径：先靠成本优势切入，再通过生态建设和技术迭代向高端迈进。
然而，挑战英伟达的难度远高于当年对抗英特尔。CUDA生态已积累近600万开发者、300多个加速库和600多个预优化模型，而AMD的ROCm虽在推理端进步显著，但成熟度和兼容性仍有差距，客户迁移存在隐性成本。不过，随着甲骨文、微软、Meta等头部云厂商陆续接入ROCm，生态短板正加速弥补。
更重要的是，英伟达并未停滞。其2025财年研发支出达129亿美元，同比增长近50%，持续领跑技术迭代，并通过软硬一体方案构筑深厚护城河。面对AMD的进攻，英伟达很可能推出更具成本效益的推理芯片或简化CUDA部署门槛予以反击。
尽管如此，AMD的强势入局已打破GPU市场“一家独大”的格局，推动行业进入“一超多强”新阶段。这场竞争不仅加速了AI算力成本的下降，也促使供应链走向多元化。无论最终能否实现全面逆袭，AMD的破局行动本身，已标志着卖方主导的时代正在终结，一个更开放、更具活力的AI基础设施生态正在形成。