周一，AMD的市值短暂突破了1万亿美元大关，使其成为少数几家拥有这一成就的芯片制造商之一。不过必须明确的是：相对于市值接近5.5万亿美元的Nvidia而言，AMD仍然处于劣势地位。尽管AMD与Nvidia的差距仍然很大，但AMD已经超越了其长期以来的竞争对手——如今市值仅为6400亿美元的英特尔。
AMD的成功在很大程度上得益于人工智能（AI）技术的蓬勃发展。不过，这一转变并非一蹴而就：AMD在AI领域起步较晚，此前将其大部分GPU研发资源投入到了更传统的高性能计算应用和国家级超级计算项目中。2023年，AMD推出了Instinct MI300A系列GPU，从技术参数上看，该系列产品在性能、内存容量和带宽方面均优于Nvidia当时的H100/H200系列产品。然而，由于相关软件尚未针对AMD的GPU进行优化（这些软件最初是为Nvidia的GPU设计的），AMD的产品在市场上遇到了诸多挑战。
为改变这一局面，AMD的GPU团队花了近三年时间对ROCm（其GPU架构）进行优化和改进。微软、OpenAI、Oracle、Anthropic和Meta等企业大规模采用了AMD的MI300/MI350系列GPU，这些产品的低成本和高内存容量成为其核心竞争优势。通过与Neoclouds以及TensorWave、Vultr等小型云服务提供商的合作，AMD成功让开源社区认识到了其GPU产品的优势。到2026年中期，AMD不仅缩小了与Nvidia在性能上的差距，还计划在今年第三季度推出一款全新的机架级计算平台——该平台在规模和性能上均优于Nvidia现有的Blackwell和Vera Rubin系列产品。
与英伟达（Nvidia）自主研发的最先进AI系统相比，AMD的Helios平台在HBM4内存的容量和可扩展带宽方面具有50%的优势；在AI训练性能方面，其性能提升了15%至25%。如果AMD的说法属实的话，该平台在性能与成本（每美元性能）的比拼中将领先竞争对手30%。虽然这一数据难以被完全验证，但对于华尔街的投资者来说，这无疑是一个明确的信号——解释了为什么众多大型、最具影响力的AI研究机构和云计算巨头纷纷选择使用AMD的Helios平台。不过，GPU并非AMD近年来股价飙升的唯一原因；它们只是最引人注目的因素之一。
2025年第四季度，Wells Fargo Securities的Aaron Rakers估计，Instinct GPU的销售额在AMD总营收（103亿美元）中占据了25亿至26亿美元的比例，与AMD的Epyc CPU销售额相当。像OpenClaw和Claude Code这样的AI应用的出现进一步推动了CPU的需求：虽然这些AI模型本身仍依赖于GPU运行，但它们生成的代码以及所使用的工具仍需要CPU来处理。因此，在CPU市场存在激烈的竞争——AMD不仅要面对长期以来的竞争对手英特尔（Intel），还要与Arm、高通（Qualcomm）以及云计算服务提供商展开竞争。
正如Instinct GPU所展示的那样，AMD的Epyc处理器始终以“高核心数量”和“高性价比”为特点，在市场上占据优势；尤其是在最近几代产品中，AMD的Epyc处理器在性能与成本比方面明显优于竞争对手，从而帮助AMD大幅提升了市场份额。今年8月，AMD在桌面CPU市场的份额已超过35%。正如我们今年早些时候所报道的那样，AMD如今已经制造出了世界上最强大的桌面CPU，并在工作站领域几乎处于垄断地位（这部分得益于AMD将部分Epyc处理器重新命名为“Threadripper”系列，从而提升了产品的市场吸引力）。
在数据中心领域，AMD的市场份额上升至34.5%；而基于Arm架构的CPU（这些CPU来自Ampere、亚马逊、微软、谷歌等公司）占据了市场的另外13.6%。根据提供这些数据的分析机构Mercury Research的说法，如果仅将竞争范围限制在Epyc处理器和Intel Xeon SP处理器之间，AMD的市场份额将升至46.4%。AMD之所以能够取得这样的成绩，很大程度上是因为英特尔在推出具有竞争力的Xeon处理器方面遇到了困难。自从Chipzilla在其Sapphire Rapids处理器上遭遇失败、从而给了AMD近两年的时间来追赶之后，英特尔一直在努力缩小与AMD的差距。2024年，英特尔凭借Xeon 6处理器取得了突破性进展——这些处理器至今仍被广泛用作Nvidia小型GPU系统的主机CPU。然而，由于高层管理层的变动以及Intel主流Xeon 7 SP产品的取消，英特尔在数据中心CPU领域可能要到2028年才能再次具备竞争力。虽然AMD面临着来自Nvidia的Vera处理器以及Arm架构AI处理器的竞争压力，但这些竞争主要发生在以AI为核心的应用场景中（例如GPU集群节点、智能代理系统以及用于缓存卸载的服务器）。得益于模块化设计，AMD能够满足更广泛的应用需求。不过，AMD的市场份额增长并不仅限于CPU和GPU领域：在过去十年中，AMD通过收购积累了包括智能网卡（SmartNICs）、数据处理器（DPUs）和现场可编程门阵列（FPGAs）在内的多种技术。尤其是对Xilinx的收购意义重大——尽管这笔收购并未为AMD带来显著的收入增长，但它使AMD成为全球最大的FPGA供应商，并为其提供了丰富的IP资源，从而帮助该公司持续保持竞争力。例如，AMD用于满足微软Copilot+平台要求的专用处理器（NPUs）正是从Xilinx的IP库中提取的。
展望未来：正如AMD曾经对英特尔CPU的价格构成压力一样，现在Nvidia也在对数据中心GPU市场产生类似的影响。
在 7 月份推出 Helios 的同时，AMD 宣布 Anthropic 公司已同意部署多达 2 吉瓦的 Instinct 加速器，以支持人工智能（AI）的训练和推理工作。OpenAI、Oracle、Microsoft 和 Meta 也计划大规模部署这些机架式计算系统。AMD 首席执行官 Lisa Su 上个月向投资者表示：“在数据中心 AI 领域，Helios 以及 MI450 系列产品的部署数量和规模正在为该公司带来显著的增长机会，这一增长趋势将在 2027 年进一步加速。我们预计 2027 年数据中心业务的收入将实现同比翻倍。”然而，尽管 AMD 的高层管理人员对未来充满乐观态度，华尔街对这家公司的看法仍较为复杂——主要担忧在于 AMD 的业务布局可能过于分散（即将太多资源投入到过于有限的几个领域中）。另一方面，由于 AMD 的产品线涵盖了通用计算、高性能计算（HPC）、AI、嵌入式系统、桌面电脑和游戏等多个领域，虽然其规模远不及 Nvidia，但其在 AI 领域的风险也相应较低。