「我在不停打仗」，在晶片界鐵娘子蘇姿豐（Lisa Su）的職業生涯里，有兩場至關重要的戰役。
第一場，是在2014年接手AMD（美國超威半導體），以力挽狂瀾之勢讓AMD從深陷財務危機到一舉成為英特爾最強勁對手，股價上漲了40倍。另一場則是在當下，今年6月，AMD發布了針對AI需求的最新款晶片Instinct MI300，這是其狙擊英偉達最強勁的一個武器。
在GPU晶片領域，AMD與英偉達的緣分妙不可言。英偉達與AMD長期以「八二開」的比例瓜分著全球市場份額，在圖形顯示等市場並稱雙雄。而媒體則樂於炒作二者更私人的關係——比如，英偉達CEO黃仁勛與蘇姿豐可能存在的「表親關係」，當然，雙方從未在任何場合正式回應過這些話題。
無論關係如何，黃仁勛一點都不手軟，他對鐵娘子蘇姿豐的第二場戰役迅速展開了雷霆反擊。
北京時間11月13日晚間，英偉達發布了全球最強AI晶片H200，其性能較H100直接翻倍。打了搶先發布MI300的AMD一個措手不及。此前，AMD表示，公司正在今年第三季度向客戶提供樣品，產量將在第四季增加。原本MI300將有望成為AMD最快銷售額破10億美元的產品。
英偉達稱H200將在2024年第二季度開始交付，留給AMD搶跑的時間不多。
AMD開打第二場「翻身仗」
AMD還是樂觀了。
今年Q3財報發布之際，AMD曾大膽給出業績預期：四季度營收將達到58億美元至64億美元之間，預計為61億美元，同比增長9%——這也將是AMD自2022年第三季度以來，最高的季度收入。
這種預期也可以理解，2023年第三季度，AMD營收58億美元，凈利潤2.99億美元——是連續7個季度的凈利潤同比下滑之後，首次實現季度凈利潤的同比正增長。
而AMD幾乎將自己未來業績強勁增長的底牌，全部押注在了一款產品上：
今年6月份，AMD專門針對AI大模型訓練需求發布的Instinct MI300系列晶片。這幾乎是全球範圍內，第一款能夠直接對標英偉達大模型訓練晶片H100的產品。
根據AMD官方信息，MI300在部分技術指標上相比英偉達的H100更具優勢，比如MI300提供的HBM（高帶寬內存）密度是H100的2.4倍，HBM帶寬是H100的1.6倍。這意味著AMD可以運行比英偉達H100更大的模型。
驚艷四座的ChatGPT大模型大部分基於英偉達2020年發布的A100晶片進行訓練。而在2022年3月份，英偉達面向AI大模型訓練需求專門發布了H100晶片。
從亮相開始，H100就迎頭趕上了「百模大戰」的風口，成為了被各方力量爭奪的寶貴算力資源。據坊間傳聞，早在今年第三季度時，英偉達H100的訂單就已排到了2024年，至今產品稀缺程度有增無減。
儘管如此，在發布會上蘇姿豐還是表現得十分有信心：「我們認為，數據中心人工智慧加速器(市場)將以超過50%的復合年增長率，從今年的300億美元左右增長到2027年的1500億美元以上。」
AMD計劃在第四季度量產MI300。在此基礎上，公司預計在第四季度，包含MI300在內的數據中心GPU業務營收將達到4億美元；而在整個2024年，公司數據中心GPU產品有望實現20億美元的銷售額。
AMD數據中心GPU產品的下游市場既包括科學計算等高性能計算領域，也包括AI領域，但蘇姿豐認為後者才是業績的主要增長動力：「隨著2024年的到來，我們預計收入將繼續按季度增長，而且，這將主要來自人工智慧。」
而其中MI300被寄予厚望，將成為該公司「有史以來最快達成10億美元銷售額的產品」。
此前，AMD雖然在GPU市場名列第二，但主要應用於圖形處理、消費級產品等傳統GPU應用場景，在AI和高性能計算領域始終存在感較低。
從MI300的性能指標而言，AMD本來已經幾乎具備了與英偉達叫板的能力，直到H200橫空出世。在H200發布會結束結束後，AMD收盤股價下跌1.52%。
在未來，AMD想要在如火如荼的AI技術市場中搶得一席之地，面前的壓力仍毋庸多言。
至今AMD尚未公布MI300的官方定價，但市場預計，為了增加與英偉達的競爭籌碼，AMD MI300或許不得不延續其在傳統GPU市場的性價比路線。
不僅如此，為了完成預期業績，AMD還於10月份在上海啟動了一輪裁員「瘦身」。
據一位AMD前員工對「市界」透露，本次AMD給出的賠償條件是「N+3」倍的月工資，主要涉及的部門為SoC（系統級晶片技術部門）和RTG（Radeon系列顯卡技術部門）。
一步慢，步步慢
大模型時代，AMD等來了一個翻身機遇，只是對這份機遇AMD做出的反應還是晚了。
一位在國內高校任職的AI研究人員告訴「市界」：「除了媒體報道的韓國（指該國電信運營商』KT』）使用AMD Instinct平台運行了AI大模型的新聞，在日常研究里，我還沒有接觸或了解到使用AMD晶片訓練的項目。」
這種情況也反映在了市場數據上，據IDC調研，2022年中國AI加速卡（即AI訓練晶片）出貨量約為109萬張，其中英偉達在中國AI加速卡市場份額為85%，華為市占率為10%，百度市占率為2%，寒武紀和燧原科技均為1%。根據這組數據，AMD的AI訓練晶片在國內市場甚至「沒有姓名」，淪為其他。
不僅如此，亞馬遜AWS、谷歌、騰訊雲等全球主要雲廠商的AI晶片也大多來自英偉達及自研，採用AMD產品的占比較小。
追溯形成顯著市場差距的原因，可以將目光轉向多年之前。
英偉達創始人黃仁勛曾這樣總結：「我們很早地，大約在10年前就發現，（AI）這種製作軟體的方式可以改變一切。我們從底層一直到頂層，從各個角度改變了公司。」
在一家美國GPU獨角獸企業擔任市場總監的Lee告訴「市界」：「早在2012年，英偉達就開始投入在深度學習的計算了，而且是在全公司範圍內貫徹執行。」而這相較業內普遍意識到AI晶片的重要性，至少早了四五年的時間，領先一個身位。
從2016年開始，英偉達旗下的加速計算GPU產品線（代號「Tesla」）開始專門針對AI訓練任務進行設計。這一年推出的晶片型號為P100，同時配備有英偉達新研發的高速互聯技術「NVLink」。而NVLink能夠允許CPU、GPU晶片間進行高速交互，進一步提升了運算效率，至今仍是英偉達AI晶片中的核心技術之一。
還是在這一年，英偉達向後來推出了ChatGPT的OpenAI捐出了一台搭載了8塊P100晶片、價值百萬的超級計算機「DGX-1」。在這台超算的機箱上，黃仁勛親手寫道：「為了計算和人類的未來，我捐出世界第一台DGX-1。」
後來的種種跡象都表示，這段時間正是人工智慧的黃金髮展期。正是在2016年，谷歌Alpha go擊敗了圍棋大師李世石，被視為AI技術邁上新台階的重要標誌。不僅如此，AI相關產品、硬體、軟體等的市場規模已經超過80億美元，紐約時報評價稱「AI已經到達了一個熱潮」。
反觀同一時期的AMD，雖然同樣試圖在AI方面有所布局，但彼時其重心更多放在CPU業務線上，並未像英偉達一樣全面押注。
2016年，AMD正式推出Radeon Instinct系列產品線，旨在加速深度學習、神經網絡和高性能計算等方面應用。
然而從產品更新情況而言，AMD對旗下AI晶片的設計顯然不夠「上心」。在之後的4年間時間裡，Radeon Instinct系列雖然不斷更新，但始終與AMD的消費級顯卡Radeon公用基礎架構，在計算方面缺乏針對性和高效率，難以滿足AI訓練的需求。
直到2020年，這種情況才有所轉變。這一年，AMD將AI晶片產品線更名為「Instinct」，並首次拋棄了以往的消費級顯卡架構，為其採用了專門設計的CNDA計算架構。
在此之後，AMD連續更新了三代產品MI100、MI200，以及最新發布的MI300。憑藉全新的技術路線，以及採取高性價比的市場策略，AMD才開始在AI訓練市場中有人問津。
只是，在AMD「缺席」AI市場的幾年裡，英偉達已經建立起了極強的生態壁壘。
英偉達建築的高牆
Lee這樣向「市界」描述英偉達在AI領域樹立的優勢：「真正難的並不是說比別人跑的多快，而是圍繞著這一個主題，進行全方位點點滴滴的下注，從語言設計到開發者工具這些周邊的東西才是最難得的。」
而周邊工具一旦被用戶所接受，「客戶技術遷移的成本將會是難以想像的高」。
資深AI從業者路雲的說法也從側面印證了這一點，據其回憶：「早在大約10年前，我們學校就給高性能計算相關專業的學生開設了基於CUDA的課程。」
CUDA是英偉達在2006年推出的通用並行計算架構，藉助CUDA提供的編程接口和工具集等，開發者可以基於GPU晶片編程、運行複雜的AI算法等等。
全球頂尖AI學者、前百度首席科學家吳恩達曾這樣評價CUDA：「CUDA出現之前，全球能用GPU編程的可能不超過100人，有了CUDA之後使用GPU就變成了一件非常輕鬆的事情。」
這樣一代代的開發者和研究者，用汗水澆灌出了英偉達的強大生態。換句話說，即使AMD MI300的官方性能指標相比英偉達H100體現出優勢，後者的生態壁壘仍舊難以逾越，更別提H200展現出了更強的性能指標。
這樣的背景下，AMD想要逆風翻盤，除了著力補上生態差距，還不得不在市場策略上別出心裁。
生態方面，2016年，AMD推出了對標英偉達CUDA的ROCm架構。據東吳證券研報，由於ROCm平台起步晚，其對於GPU加速庫的支持沒有英偉達CUDA全面。CUDA的應用場景基本能夠覆蓋全場景，但ROCm更多用於高性能計算領域，對AI的覆蓋稍顯不足。
至今，AMD ROCm平台的工具鏈已經相對完善，並且能夠兼容英偉達的CUDA平台。此外，為了進一步優化軟體生態，AMD還在2023年10月份官宣收購了AI軟體企業Nod.ai。
對此東吳證券研報評論道：AMD的軟體生態在公司大力投入和其它廠商積極扶持下，有望徹底改善。
（英偉達與AMD軟體生態工具鏈完善程度對比。圖源/東吳證券）
另一方面，AMD高性價比的市場策略將是其在AI領域的另一大優勢。聯博資產管理公司的分析師Stacy Rasgon認為，提供』平替版的英偉達』，將是AMD爭取市場支持的關鍵。
AI研究公司Cambrian AI Research則分析稱，大公司需要「第二供應商」的戰略將為AMD提供機遇：「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。」
無論如何，大模型產業疾速發展帶來了巨大的算力缺口：根據OpenAI 數據， 模型計算量增長速度遠超人工智慧硬體算力增長速度，兩者之間存在萬倍差距。
對於長期在AI領域缺乏存在感的AMD而言，它正迎來了最好時機。
參考文獻：
《「饑渴」的AI時代：AMD Instinct加速器面前是一條「星光大道」》，快科技
作者 | 董溫淑
編輯 | 董雨晴
運營 | 劉 珊