AMD推出外界期待已久的数据中心APU（加速处理器）Instinct MI300，其旨在帮助数据中心处理人工智能相关数据流量，并在这一快速增长的市场上挑战英伟达的垄断地位。
·但在当地时间6月13日收盘后，AMD股价下跌了3.61%（每股124.53美元）。同一天，英伟达的股价上涨3.9%，收盘时的市值再次超过1万亿美元。
AMD首席执行官苏姿丰（Lisa Su）发布最新产品。
当英伟达在这一波AI热潮中尝到甜头，市值破万亿美元之后，其老对手AMD也在加紧满足日益增长的AI计算需求。不过，投资者对其最新发布的产品似乎表现冷淡。
北京时间6月14日凌晨，AMD带来了外界期待已久的数据中心APU（加速处理器）Instinct MI300的更多细节和更新，其旨在帮助数据中心处理人工智能相关数据流量，并在这一快速增长的市场上挑战英伟达的垄断地位，最早于去年6月披露。
而这一次，AMD首席执行官苏姿丰（Lisa Su）在美国旧金山举办的演示中表示，Instinct MI300系列将包括一个GPU（图形处理器）MI300X，可以加速ChatGPT等聊天机器人所使用的生成式AI技术的处理。
“我们仍处于人工智能生命周期的非常早期的阶段。”苏姿丰表示，到2027年，数据中心人工智能加速器的总潜在市场价值将增长五倍，达到1500亿美元以上。
尽管如此，此次演示似乎未能让投资者眼花缭乱。他们已经对人工智能的增长抱有很高的期望，今年以来AMD的股票价格已累计上涨了91.8%。此前，随着发布会临近，美国机构的分析师纷纷对AMD表示看好。研究机构Piper Sandler的分析师哈什·库马尔（Harsh Kumar）将AMD目标股价从110美元修正至150美元。但在当地时间6月13日收盘后，AMD股价下跌了3.61%（每股124.53美元）。而在同一天，英伟达的股价上涨3.9%，收盘时的市值再次超过1万亿美元。
AI“超级芯片”与“AMD版”CUDA
来自亚马逊云科技（AWS）和Meta的高管加入了苏姿丰的舞台，谈论在其数据中心使用新的AMD处理器。AMD还宣布了其最新版本EPYC（霄龙）服务器处理器的全面上市——一款名为Bergamo的新变种。
Bergamo将是业界首款x86云原生CPU（中央处理器），可以容纳最多128个Zen4c核心（Zen芯片架构由AMD于2017年首次推出，支撑着AMD的所有处理器），L3缓存容量达到256MB；工艺方面，则采用台积电的5nm技术。Bergamo针对计算密集应用进行优化，适用Ampere、亚马逊、谷歌和微软等新兴基于Arm架构的数据中心级SoC（系统级芯片）。
AMD表示，其新的MI300X芯片及其CDNA架构专为大型语言模型和其他尖端AI模型设计。“我喜欢这个芯片。”苏姿丰说，“其核心是GPU，GPU正在支持生成式AI。”
“模型变得越来越大，实际上你需要多个GPU来运行最新的大型语言模型。”苏姿丰指出，随着AMD芯片内存的增加，开发人员就不需要那么多的GPU了。苏姿丰以Hugging Face AI模型进行了演示，这个大语言模型在现场写了一首关于旧金山的诗。单个MI300X可以运行一个800亿参数的模型，这是首次在单个GPU上运行这么大的模型。
AMD还表示，将提供Infinity架构，将8个MI300X加速器组合在一个系统中。英伟达和谷歌已经开发出类似系统，将8个或更多GPU组合起来用于AI应用。MI300X介绍。
另一款新公布的产品为“GPU+CPU”架构（APU）的MI300A，现已开始提供样品。MI300X和Instinct Platform则将在今年第三季提供样品，第四季度正式推出。MI300A和MI300X。
AMD Instinct MI300加速处理器的参数其实早在2023年年初就被曝光。MI300是市场上首款“CPU+GPU+内存”的一体化产品，晶体管数量高达1460亿个，多于英伟达H100的800亿个，也是AMD目前生产的最大规模芯片。
据华泰证券测算，MI300的性能逼近英伟达的Grace Hopper芯片。虽然AMD暂时未公布MI300与Grace Hopper在算力上的对比，但相较上一代的MI250X，MI300在AI上的算力（TFLOPS）预计能提升8倍，能耗性能（TFLOPS/watt）将优化5倍。如果用这款处理器进行ChatGPT、DALL-E等超大型人工智能模型的训练，可以使训练时间从以往的几个月缩短至几周，从而节约数百万美元的电能。
苏姿丰在上个月的业绩电话会议上告诉投资者，MI300将在第四季度开始产生销售收入。
除此之外，AMD在发布会上表示，它也拥有自己的AI芯片软件（类似英伟达的CUDA），称为ROCm。AI开发人员历来更喜欢英伟达芯片的一个原因就在于CUDA，其大大降低了GPU的使用门槛，本来需要很专业的OpenGL的图形编程语言，有了CUDA以后，程序员常用的Java或者C++就可以调用GPU。由此，才有了GPU被用于深度学习。
“AI大神”吴恩达评价称，CUDA出现之前，全球能用GPU编程的可能不超过100人，有了CUDA之后使用GPU就变成了一件非常轻松的事情。
“虽然这是一个很长的过程，但在建立与开放模型、库、框架和工具生态系统的模型一起工作的强大软件堆栈方面，我们取得了非常大的进展。”AMD总裁彭明博（Victor Peng）表示。
AI浪潮下受益的“第二顺位”？
分析师称，英伟达以80%至95%的市场份额主导着人工智能计算市场。上个月，英伟达发布了极其亮眼的财报，市值曾一度触及1万亿美元。此前该公司表示，在获得新芯片供应以满足激增的需求后，预计营收将大幅增长。
另一方面，早在今年一季度财报公布时，苏姿丰就表示已将AI列为第一战略重点。随着投资者押注AMD将是AI浪潮下受益的“第二顺位”，AMD市值在今年涨至2000亿美元以上，远高于英特尔的1379亿美元。不过较芯片第一股英伟达的万亿美元市值还有一定差距。
未来Instinct MI300将与英伟达Hopper系列的AI芯片进行正面竞争。苏姿丰曾坦言，Instinct MI300能帮助公司占领市场，其满足了AI和HPC/超级计算生态系统的所有要求。
摩根士丹利分析师约瑟夫·摩尔（Joseph Moore）曾给出乐观指引称，AMD已看到来自客户的“稳定订单”，公司2024年的AI相关营收有望达到4亿美元，最高甚至可能达到12亿美元——这一预期是此前的12倍之多。
最近在接受外媒的采访中，苏姿丰也毫不掩饰地表达了想要挑战英伟达垄断地位的野心。
AMD的竞争思路是，基于自身的CPU优势，选择在APU（加速处理器）上重点发力，与英伟达的核心产品A100/H100形成差异化竞争。除此之外，苏姿丰还通过收购等手段对抗英伟达，例如在2022年以488亿美元收购了赛灵思（Xilinx），这家公司生产的可编程处理器有助于加快视频压缩等任务的速度。作为交易的一部分，赛灵思前首席执行官彭明博成为AMD的总裁兼人工智能战略负责人。
人工智能对芯片的需求将英伟达的股价推至接近历史高点的水平，预期市盈率约为64倍，几乎是AMD的两倍。Bernstein分析师斯泰西·拉斯贡（Stacy Rasgon）表示，“这就是投资者关注AMD的原因。因为他们想要‘英伟达平替’。”
“超级学霸”与“问题少年”
有意思的是，据中国台湾媒体报道，黄仁勋是苏姿丰的远房亲戚（苏姿丰的外公与黄仁勋的妈妈是兄妹关系）。两人都出生于中国台湾省，苏姿丰在3岁时随在哥伦比亚大学就读的父亲入美，黄仁勋在5岁时离开台湾到泰国生活，9岁前往美国。
苏姿丰的成长经历似乎更为“学霸”，在考上纽约布朗克斯科学高中（先后诞生过6名诺贝尔奖得主和6名普利策奖得主）后，入学麻省理工学院电气工程专业，24岁就获得当时被称为麻省理工学院最难的专业——EE（Electrical Engineering，电气工程）的博士学位。黄仁勋则经历过一段“问题少年”时期，后进入俄勒冈州立大学就读本科，学习电气工程学，而后进入斯坦福大学取得电子工程硕士学位。
黄仁勋的第一份工作是在AMD做芯片设计师，他在30岁创办英伟达。苏姿丰则一路经历德州仪器、IBM、AMD这样的“名企”，于2014年AMD面临巨大危机之际成为其成立以来首位女性CEO。在苏姿丰的领导下，AMD经历了“咸鱼翻身”的巨大转变，从濒临破产的半导体制造商，到股价不到10年增长近30倍。而黄仁勋则让英伟达成为全球第一家跨越万亿市值大关的芯片公司。在职业生涯中，两人都对“打破常规”情有独钟。甚至两人在一个月内前后获得过以罗伯特·诺伊斯（Robert N. Noyce，英特尔创始人）名字命名的奖项。
