英伟达的 AI 帝国不是一天建成的。

撰文：Visssom

来源：镁客网

如果 2023 年的科技圈有关键词的话，那一定是「AI 人工智能」。如果这个关键词有主角，那一定是 NVIDIA 英伟达。

无可否认的一点是，英伟达凭借硬件领域的多年积累，在现在的 AI 领域拥有着绝对的霸权地位。

但就在昨天，AMD 宣布即将推出最先进的数据中心 GPU MI300X，预计将在第四季度上市。虽然没有明确给英伟达下战书，可发布会上的功能宣传均直指 AI 大模型训练，向 AI 霸主挑战的意味十分明显。

但投资人对 AMD 的新品可以说是兴趣缺缺，甚至发布会后，AMD 的股价收跌 3.6%。笔者综合分析后，认为原因有如下几点。

AMD 的 AI 野心有些迟钝

AMD 这颗 MI300X 基于台积电工艺打造，CDNA3 架构，具备 1530 亿个晶体管，HBM3 内存达到了 192GB，内存带宽达到了 5.2TB/s。

尤其是在内存方面，由于现在大模型 AI 训练对于内存需求的极大提升，现有的服务器在计算时比起算力瓶颈，往往会先面临「内存墙」的问题，因此英伟达在 H100 等芯片中提供的都是多达几十 GB 的 HBM3 内存。

AMD 早在 7nm 的工艺节点上就曾在消费级产品中试水了 HBM 显存，只是当时大家都没意识到大容量显存和带宽的应用价值。也在几年前就订立了 AI 发展的策略和计算处理器的能效目标。奈何没有吃上风口的红利，可以说是起了个大早，赶了个晚集。

所以 AMD 这次干脆在单颗 MI300X 就提供了两倍于英伟达 H100 80G 的显存容量和带宽，可以加载更大参数的模型。根据 AMD CEO 苏姿丰的介绍，MI300X 理论上可以支持 400 亿个参数的 AI 模型。

基于此，AMD 还宣布了新的 Instinct 平台，采用 OCP 开放计算标准，由八块 Instinct MI300X 加速卡组合成，可提供高达 1.5TB HBM3 内存。对于开发者来说，针对更大的模型，只需要更少的 GPU 数量就可以完成运算，可以节省相当大的成本。

奈何，AMD 东西虽好，可就是没有人买账。

英伟达的 AI 帝国不是一天建成的

以目前的情况来说，英伟达占据着 AI 计算市场 80% 至 95% 的市场份额，这个比例非常夸张，一定程度上形成了 AI 算力垄断。

在「落后就要挨打」的紧迫感驱使之下，有意开发 AI 模型的企业就不得不在现阶段掏 3 万美元一张的价钱选择英伟达的 GPU，甚至一卡难求。

而对于微软、谷歌这样具备技术实力和资金支持的大企业来说，他们除了基于现有的算力硬件开发大模型外，已经开始着手自研 AI 芯片这条道路了。

因此，目前摆在 AI 企业面前的只有两条路：大厂搞自研，小厂用 NV。AMD 想从中横插一脚相当难。

加上英伟达打磨了多年的 CUDA 软件平台的强捆绑，厂商在没有经过验证的情况下贸然切换到 AMD 平台显然不明智。这也导致在发布会期间，仅有 Meta 一家表示将选用 AMD 的新 Bergamo 系列服务器芯片，甚至都不是 GPU 平台。

福布斯方面认为：不要指望 AMD 的新款产品能抢走英伟达多少市场份额

AMD 选择了差异化的路

AMD 高管 Forrest Norrod 曾说「AMD 不可能复制英伟达的成功之道，但 AMD 可以走自己的路线」。即便 AMD 发布了新的 AI 计算芯片，也不意味着就得和英伟达正面硬碰硬。

首先一点就是价格，AMD 并没有公布有关新芯片的价格信息，考虑到英伟达主力产品的高价，相对更低的定价或者更好的性价比可能是 AMD 收获市场份额的利器。再加上新竞争对手的入局，本身也会带动行业竞争向更低成本的方向倾斜。

再一个就是差异化道路了。AMD 近年在 CPU 领域进展迅猛，年初发布的 MI300（现更名为 MI300A）就是一款 CPU 与 GPU 结合的一体化计算系统。此前完成收购的全球最大 FPGA 厂商赛灵思也有望为 AMD 的 AI 生态添砖加瓦。

在差距已经难以弥补的情况下，AMD 的未来选择是理智的。

写在最后

AMDCEO 苏姿丰在发布会上表示，未来到 2027 年，数据中心人工智能加速器的潜在市场总额将从现在的 300 亿美元增长至 1500 亿美元以上。

同时她也认为「我们仍处于人工智能生命周期的起步阶段。」虽然未来还有很大的成长空间，但现在可能确实无人能撼动英伟达的 AI 霸主地位了。