$AMD 是否有能力颠覆 AI 格局——还是被抛在后面？

$美国超微公司 (AMD.US)$ 正处在一个引人入胜的十字路口——一家在应对庞大存在的同时取得了长足的进步 $英伟达 (NVDA.US)$ ，主导人工智能和数据中心格局的巨头。NVIDIA 对该行业的控制不仅仅是硬件问题，而是生态系统的力量，如此无缝地交织在一起，感觉几乎无懈可击。

CUDA 是 NVIDIA 的基石，它不仅仅是软件，它是一座堡垒。再加上HGX超级计算机和Nemo等尖端的人工智能工具，它形成了一个自我强化的循环，锁定了客户，收紧了NVIDIA的控制。切换提供商？几乎是不可想象的。但是，AMD 克服困难，向前迈进。

仅仅将AMD视为追随者是短视的。该公司采取了大胆、引人注目的举措，将其2024年的数据中心GPU收入预测提高到50亿美元。这不是理论上的乐观情绪——AMD正在达成严肃的协议。与重量级人物的合作伙伴关系，例如 $Meta Platforms (META.US)$ 展示其 EPYC CPU 和 MI300X GPU 在 AI 工作负载中的实际采用情况。从财务上讲，AMD 毫不逊色。毛利率为54％，第三季度营业收入同比增长34％，这些数字表明一家不仅生存下来而且蓬勃发展的公司。其路线图同样令人印象深刻，MI325X 加速器计划于 2025 年初推出，MI350 系列承诺到 2025 年底性能将实现指数级飞跃。

尽管如此，AMD 仍面临着巨大的挑战。NVIDIA 的主导地位不是一成不变的，它不断演变，不断延长 GPU 的生命周期，强化了其本已惊人的网络效应。AMD 正在通过创新的方法，尤其是其 ROCm 软件堆栈和小芯片架构，逐步巩固这一领先地位。这些解决方案具有成本效益、可扩展性，可量身定制，可满足 AI 工作负载不断增长的需求。但是，差距仍然很大，而且攀升幅度很大。

但是，从估值的角度来看，AMD变得越来越难以忽视。远期市盈率低于1.0，预计未来3-5年每股收益将增长45％，这描绘了一家被市场低估的公司的画面。AMD 的小芯片技术集性能、效率和成本优势于一身，使其能够处理人工智能训练和推理的大量计算负载。这种灵活性为定制芯片解决方案打开了大门，将AMD的潜在市场从商用GPU扩展到定制的ASIC。

所有这一切的背景是人工智能加速器市场，为爆炸性增长做好了准备。该市场的复合年增长率为60％，预计到2028年将达到5000亿美元。尽管NVIDIA的霸主地位不太可能显著动摇，但AMD正在这个庞大而快速扩张的领域中占有一席之地。它与超大规模公司的合作伙伴关系，例如 $微软 (MSFT.US)$ , $谷歌-A (GOOGL.US)$ ，以及 $亚马逊 (AMZN.US)$ ——预计到2024年将在人工智能基础设施上共花费2,000亿美元的资本支出——凸显了AMD在该领域的日益增长的相关性。

势头正在增强，尤其是在经历了转型的AMD数据中心业务中。在第三季度，数据中心收入同比增长了惊人的122％，占公司总收入的52％。备受瞩目的胜利，例如 Meta 为其 Llama 3.1 工作负载部署 MI300X 加速器，以及微软将相同的 GPU 集成到其 Copilot 服务中，验证了 AMD 的人工智能战略。随着 MI325X 产量的增加和 MI350 系列的临近，AMD 正在为持续增长做好准备。随着人工智能加速器市场的持续扩大，AMD的故事并不是要推翻NVIDIA，而是要巩固其在快速崛起的双头垄断中的地位。

我对AMD的进展很感兴趣，并认为它是一家值得密切关注的公司。但是，就目前而言，我仍处于观望模式，监视着面对NVIDIA的主导地位，它的执行和创新是如何展开的。AMD 表现出了希望，但为了进一步做出承诺，我需要看到更多。