2022 年 AI 熱潮爆發後，NVIDIA 一直是市場的領導廠商，但面對 AMD 的持續追趕，並積極擴展旗下產品線，NVIDIA 面對局勢將越來越艱困。

外媒 WCCFtech 分析 AMD 近期的策略，稱 NVIDIA 之所以在 AI 市場取得優勢，原因是它最早推出 AI 晶片解決方案。當時 AMD 和英特爾仍停留在傳統 CPU 和 GPU 階段，直到聊天機器人 ChatGPT 問世後，AMD 才意識到 AI 發展已勢不可擋，因此於 2023 年宣布將全面轉向 AI。

但在這個時期，NVIDIA 已經以 Ampere 和 Hopper 架構搶占市場，並建構起強大的軟體生態系，AMD 如同在一場單方面壓倒的市場中姍姍來遲。

而在 2023 年的 AI 熱潮下，擺脫 NVIDIA 的掌控絕非易事，因為許多科技巨頭簽約、只能依賴其 AI 晶片，無法選擇其他替代方案。同時，在 CUDA 等服務打造出的「護城河」生態系下，用戶幾乎無法轉投 AMD 的懷抱。

黃仁勳成功建立起一個只能靠他們產品運作的市場，這導致 AMD 雖然推出 Instinct MI300X 等 AI 加速器，卻始終難以獲得大規模客戶採用。

AMD 不只競爭晶片表現，還有 NVIDIA 整個生態系

AMD 首款主要 AI 解決方案為 Instinct MI300 系列，號稱可媲美 NVIDIA H100，不僅記憶體容量是對方兩倍、記憶體頻寬也不相上下，更搭載性能大幅提升的 CDNA 3 架構。據內部測試顯示，MI300X 在 AI 推論應用上確實對 H100 造成威脅。

然而，AMD 面對的不是單一對手，而是一整個 NVIDIA 建立的完整生態系。

由於對開發工具和 AI 框架的掌控，NVIDIA 成為業界的首選平台，AMD 則歸類為「挑戰者品牌」。要打造 AI基礎建設不只是單純購買 AI 晶片，還必須考量整個軟硬體系統，即使 AMD 提供更強大的硬體能力，轉向 AMD 的整體成本仍高於延用 NVIDIA 晶片。

針對 NVIDIA 的護城河生態，AMD 選擇擁抱開放路線。目前 AMD 推出開源 AI 軟體平台「ROCm」，將使用者從 CUDA 生態系中解放，提供高效能運算（HPC）和AI Instinct GPU 的支援。除既有的 Linux 作業系統外，ROCm 現全面支援 Windows 作業系統，能在 AI PC 和工作站等客戶端設備上執行。另在 AI 網路技術部分，AMD同時透過 UALink 及 UEC，滿足「向上」（Scale-up+）及「向外」（Scale-out）擴展互連標準。

AMD 擬推 Instinct MI400、Helios 解決方案應戰

此外，媒體的話語權也會形塑不同的產業氛圍。該報導稱，不少科技巨頭會在新聞稿中提到使用 NVIDIA 設備，不只拉抬投資人信心，使 NVIDIA 占據市場主要話語權。如果 OpenAI、微軟改口說使用 AMD 的設備，可能遭外界解讀「技術力下滑」等負面想法，導致 AMD 面臨形象劣勢。

不過，AMD 推出有競爭力的產品後，以更具吸引力的價格、更高的供應能力，以及日益健全的生態系，積極向大型科技公司推銷。據悉，其 MI300 系列比 NVIDIA 同類產品便宜 20%-30%、性價比更好，逐漸獲得微軟和OpenAI 等公司採用，但投資規模仍不及 NVIDIA。

至於 AMD 下一代產品 Instinct MI400 系列，預期 2026 年推出，專為大規模訓練和分布式推理設計。MI400 搭載高達 432GB HBM4 記憶體，記憶體容量比現有方案提升 50%，記憶體頻寬達到 19.6TB/s，同時將 FP4 精度下峰值算力翻倍提升至 40 PFLOPS，FP8 峰值性能達到 20PFLOPS，每個 GPU 橫向擴展頻寬達到 300GB/s，可實現跨機架和叢集的高頻寬互連。

此外，AMD 同預期明年（2026 年）推出 AI 機架式伺服器架構「Helios」，這也是公司首個 AI 機架級解決方案，號稱可對抗 Rubin NVL72 解決方案。

Helios 整合 AMD EPYC Venice CPU、MI400 系列GPU和Pensando Vulcano NIC網路卡及 ROCm 軟體，支援緊密耦合的縱向擴展域，最多可容納 72 個 MI400 系列 GPU，縱向擴展頻寬高達 260TB/s，並支援 Ultra Accelerator Link。

報導稱，這些下一代產品都證明 AMD 在運算實力已準備與 NVIDIA 一較高下，但要打破壟斷市場，單憑效能仍不夠，還需建立能匹敵 NVIDIA 的完整軟硬體生態體系。不過，市場也逐漸接受另一種觀點，即 AMD 不一定要完全取代 NVIDIA，而是與對手共存共榮。

• Is AMD the Next Major Threat to NVIDIA’s Long-Standing AI Dominance? A Deep Dive into How the Firm’s Recent Strategies Might Put It in a Much More Competitive Position

（首圖來源：AMD）

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