AMD發布會展示了即將推出的人工智能處理器系列產品。各家媒體均認為，AMD此舉是為了挑戰英偉達在人工智能芯片市場的主導地位。但是，由於缺乏大客戶的支持，加上新款芯片MI300X與英偉達的H100等產品相比優勢不大，因此不要指望AMD能夠搶走太多的市場份額。

資本市場也給出了類似的反應，自今年年初以來，AMD股價已經翻了一番，並在周二早些時候觸及16個月來的高點。但是在活動後，AMD的股價週二收盤下跌了3.6%。當日英偉達股價收盤上漲3.9%至410.22美元，成為首家市值超過1萬億美元的芯片製造商。

彭博：投資者對AI期望已經很高AMD沒能讓他們趨之若鶩

AMD展示了即將推出的人工智能處理器系列產品，旨在幫助數據中心處理大量人工智能數據，並挑戰英偉達在這一新興市場的主導地位。

像芯片行業的其他公司一樣，AMD正在努力滿足人工智能領域日益增長的算力需求。依賴於大語言模型的主流服務正在將數據中心推向極限。然而，到目前為止，英偉達在處理這些工作負載方面具備技術優勢。

AMD首席執行官蘇姿豐在發布會上表示：“我們仍處於人工智能生命週期的起步階段。”

她說，到2027年，數據中心人工智能加速器的潛在市場總額將增長五倍，達到1500億美元以上，“會有很大體量。”

儘管如此，這場演講並沒有讓投資者趨之若鶩，他們已經對人工智能的增長早有極高期望。在周二的發布會期間，AMD股價下跌了3%以上。

路透：少了大客戶支持AMD想競爭英偉達很難

AMD週二公佈了新款人工智能係列芯片，意欲挑戰市場領頭羊英偉達。但公司沒有透露投資者最關注的事情，那就是誰計劃使用這款芯片。

AMD首席執行官蘇姿豐表示，新款人工智能芯片可能有助於科技公司控制ChatGPT等服務不斷上升的成本。但會上AMD沒有透露誰將使用MI300X或MI300A。公司沒有詳細說明芯片的成本是多少，也沒有說明將如何提振銷售業績。

TIRIAS Research首席分析師凱文·克雷韋爾(Kevin Krewell)表示：“我認為，沒有(大客戶)表示將使用MI300X或MI300A，這可能會讓華爾街感到失望。他們希望AMD宣布已經在某些設計方面取代了英偉達。”

投資者更為關注有關人工智能的信息。英偉達在人工智能領域所建立的領先地位不僅來自芯片產品，還來自十多年來為人工智能研究人員提供的軟件工具，從中預測他們關於芯片的具體需求。

AMD用Rocm軟件對標英偉達的Cuda軟件平台，週二也發布了相關更新信息。

Meta副總裁索米斯·欽塔拉(Soumith Chintala)曾幫助開發人工智能開源軟件。他表示，與AMD的密切合作能讓人工智能開發人員更容易使用免費工具，從人工智能芯片領域的“單一主導供應商”轉向AMD芯片等其他產品。

欽塔拉說：“從一個平台切換到另一個平台，你實際上不需要做那麼多工作，在很多情況下甚至不需要做任何工作。”

但分析師表示，僅僅因為Meta等技術成熟公司可以通過AMD芯片受益，並不能保證AMD產品能在技術不那麼成熟的買家當中獲得更多青睞。

Moor Insights & Strategy分析師Anshel Sag表示：“儘管AMD在硬件性能方面具有競爭力，但人們仍然不相信AMD的軟件解決方案能與英偉達競爭。”

CNBC：AMD新品是對英偉達的最大挑戰

AMD週二表示，公司最好的人工智能芯片MI300X將於今年晚些時候開始向部分客戶發貨。這是對英偉達最大的挑戰，因為目前英偉達擁有超過80%的市場份額，佔據人工智能芯片市場的主導地位。

如果AMD的人工智能芯片能夠被開發人員和服務器製造商接受，成為英偉達芯片的替代品，那麼AMD可能會開闢出一個巨大的市場。

AMD首席執行官蘇姿豐表示，人工智能是公司“最大、最具戰略意義的長期增長機會”。

儘管AMD沒有透露新款芯片的價格，但這可能會給英偉達的H100等產品帶來價格方面的壓力。較低的芯片價格可能有助於降低生成式人工智能應用的高昂成本。

福布斯：不要指望AMD的新款產品能搶走英偉達多少市場份額

當前，每個人都在問英偉達A100和H100芯片是否是為數不多能夠滿足大語言模型算力和內存需求的平台。答案是肯定的，至少目前是這樣。AMD打算在今年晚些時候通過發布新款產品MI300X來改變這種局面。

但與英偉達H100相比，MI300X還有一些問題。

首先，英偉達H100今天就開始全面出貨。事實上，英偉達擁有人工智能行業最大的軟件和研究人員生態系統，而且旗下所有芯片都不愁賣。

其次，雖然這款新的高性能HBM芯片提供了人工智能應用非常需要的192GB內存，但英偉達芯片產品可能會在同樣時間內提供相同的內存，甚至可能更早。所以這不是AMD的優勢。Semianalysis分析師迪倫·帕特爾(Dylan Patel)表示，與英偉達H100相比，AMD產品不會有明顯的成本優勢。

第三，MI300X並沒有像H100那樣的變壓器引擎，能讓主流的大語言模型性能提升兩倍。如果每年人工智能行業都需要幾千個GPU來訓練一個新模型，可能沒有人會說再等2到3年時間將模型推向市場，或者投入3倍數量的GPU來解決問題。

最後，AMD尚未披露任何基準測試的信息。但訓練和運行大語言模型時的性能不僅取決於芯片本身，還取決於系統設計架構。

像OpenAI和微軟這樣的公司需要有一個能替代英偉達產品的選擇，AMD可能會給他們一個無法拒絕的提議，但不要指望能從英偉達那裡搶走很多份額。（辰辰）