（原标题：新品发布峪科配资，AMD能否挑战英伟达？）
文 / 零度
就在一周之前，超威半导体公司（AMD）首席执行官苏姿丰放出豪言称，AMD最新发布的AI处理器——MI350系列芯片的最新版本在速度上已优于英伟达的同类产品，较其前代产品也实现了巨大的性能提升。
是太过自信，还是产品杀疯了？
按照苏姿丰的说法，本月初开始发货的MI355芯片速度是前代产品的35倍。
《节点财经》了解到，MI355芯片在运行AI软件方面超越了英伟达的B200和GB200产品，在AI模型训练性能上则与之相当甚至略胜一筹。更值得关注的是价格，AMD的产品远低于英伟达。
不仅如此，AMD在COMPUTEX 2025上，正式宣布了Zen5架构的AMD锐龙Threadripper PRO 9000WX/9000系列处理器和RDNA 4架构的Radeon AI PRO R9700专业显卡。
从AI芯片到专业显卡。这一次，在一系列“超性价比”的产品攻击之下，AMD能挑战英伟达吗？
产品·AMD的Zen5线程撕裂者9000有多强？
当地时间6月10日，AMD在美国加州圣何塞举办了一场深入的Workshop技术沟通会，分享了更多相关的技术细节与性能数据。
根据AMD的分享会显示，Threadripper（线程撕裂者）系列可以说是AMD历代处理器产品中的传奇峪科配资，从初代的Ryzen Threadripper 1950X到上代Ryzen Threadripper PRO 7995WX，核心数量增长了5倍；内存带宽增长了3倍；PCIe带宽也提升了3倍。
《节点财经》了解到，从2017年推出线程撕裂者CPU至今，AMD对该系列处理器已经迭代多次，无论是硬件规模或者性能表现都有了翻天覆地的变化，同时也大大推进了工作站市场的发展，甚至可以说是完全改变了工作站市场的运营环境。
在产品方面，新一代线程撕裂者Threadripper 9000系列，具体可以分为面向工作站领域的Threadripper PRO 9000系列以及高端桌面平台HEDT的Threadripper 9000系列，两者均基于Zen 5架构打造，仍然使用WRX90以及TRX50主板平台，两者主要区别在于核心规模的大小，但相较于Threadripper 7000系列都有着多处明显的升级。
从目前的已知信息看，Threadripper 9000系列CPU对于新老用户其实都是非常友好的，新用户可以享受到其核心数量带来的性能优势，而老用户也可以很方便地进行升级，因为Threadripper 9000系列仍然使用现有的sTR5平台，老用户的大部分平台配置都无须做出更改，升级成本可以控制在最低限度。
按照AMD的计划，Threadripper 9000系列处理器、Radeon AI PRO R9700显卡以及基于这两款产品打造的工作站整机系统将会在今年7月份正式发售，主要面向高端桌面平台以及中高端工作站用户。
更多硬核产品推陈出新，这一次，AMD能挑战英伟达了吗？
差距·研发+生态，AMD仍在赶路中
值得一提的是，AMD发布了新系列AI芯片MI350，并主打“高性价比”。一系列的超级性价比产品之下，AMD的AI业务得到了不少的订单，但《节点财经》了解到，这些订单背后有两个潜在的购买原因:
第一是，英伟达的产能无法满足所有需求，外溢的订单转而被AMD接受，此外如微软等企业，也在通过采购AMD GPU的方式来降低对英伟达的依赖。
第二是，英伟达的客户还在寻找AI芯片替代方案。
对于一些客户而言峪科配资，他们希望不过分依赖英伟达。 这一背景下，微软、OpenAI、谷歌等企业最新最大的AI算力集群，仍然都是将英伟达的H200列为首选。而AMD的MI300X等GPU，则主要被部署到其他数据中心，作为云端算力支持进行储备。
事实上，过去很长时间，市场一直将AMD和英伟达进行对比。在市场定位上，AMD更倾向于“性价比屠刀”，而英伟达则是“高端收割机”。
不同的市场定位，决定了两家企业不同的发展路径和生态环境。面对与英伟达的竞争，苏姿丰曾经表示，AI芯片市场足够大，容得下多家企业，“AMD不是必须打败英伟达才能成功”。
但更激烈的芯片战争之下，无人不想挑战英伟达。AMD很显然也在不断与英伟达的产品进行对标。但《节点财经》看来，过去数年间，英伟达在数据中心GPU市场中占据了主导地位，几乎构成了垄断，而AMD则长期稳居次席。
根据今年年初富国银行的统计，英伟达目前在数据中心AI市场拥有98%的市场份额，而AMD仅有1.2%的市场份额，英特尔则只有不到1%。
AMD差在哪？
《节点财经》看来，两家除了定位不同之外，在研发投入和生态布局上存在不小的差距：
在研发方面，2005年，AMD的研发费用为11亿美元，是英伟达的3.2倍左右；而到了2022年，英伟达的研发费用就达到73.4亿美元，是AMD的1.47倍。截至2024财年（2023年自然年），英伟达研发费用高达86.75亿美元，是AMD同期研发费用的1.48倍。
重金投入直接导致英伟达产品具备更优秀的性能，这也是各大厂商选择英伟达最关键的原因之一。
在生态布局方面，英伟达下手颇早。英伟达推出CUDA平台，使得利用GPU来训练神经网络等高算力模型的难度大大降低，将GPU的应用从3D游戏和图像处理拓展到科学计算、大数据处理、机器学习等领域，这一生态系统的建立让很多开发者依赖于CUDA，进一步增加了英伟达的竞争壁垒。
《节点财经》看来，AMD在抢占市场份额时遇到的最大难题，就在于英伟达利用自家CUDA平台，已在AI软件开发领域建立起一条护城河，把不少开发人员牢牢绑定在了英伟达的生态系统里。
即便如此，并不意味着AMD没有机会，毕竟，在当前的生态中，已经有厂商开始“提防”英伟达的日益强大。
竞争·企业自研芯片，寻找“替代方案”
市场上的每一位参与者对于英伟达的日渐庞大，都“心有余悸”。
“英伟达如此强势，毛利率在60%以上，因此，即便英伟达训练端的地位无人能动摇，但客户不愿看到情况一直如此，每家客户在训练端、推理端都想推自己的方案。”TrendForce集邦咨询研究副总经理储于超在近日一场分享中表示。
这直接导致，各大厂商都在试图找到第二种方案，以此确保自身仍然有“选择权”。
比如目前最主要的ASIC定制芯片厂商Marvell与博通，它们为大型云厂商定制各种XPU芯片并提供其他组件，用于AI等计算。博通的客户包括谷歌和Meta，Marvell的客户则包括微软和亚马逊。这些大型云厂商正与ASIC芯片厂商合作，自研AI芯片以降低对英伟达GPU的依赖。
这一背景下，英伟达也需要迎战。
几周前，英伟达开放了自家NVLink的生态系统方案，借由NVLink Fusion让谷歌等厂商的ASIC也能在NVLink上跑，希望这些厂商继续用英伟达的GPU。英伟达希望通过这样的方式维持自身在AI云端计算领域的主导地位。
除此之外，为了应对挑战，英伟达近期还着力推动“主权AI”在全球多地落地，以带动GPU销售。 上周，英伟达宣布将在德国建设首个工业AI云，配备1万颗Blackwell GPU，并在欧洲建20余个AI工厂。
AI芯片领域更犹如战场，各大厂商你争我夺。更多竞争之下，各家厂商的关系“若即若离”，明面上，合作共赢，采购商品，私下里则是找到备选方案，或者自己进行研发完成“后手”的准备。
科技飞速发展的时代，半导体行业始终是焦点所在。
过去很长时间，AMD和英伟达一直被市场所对比。苏姿丰带领下的AMD能否反超？尚不确定峪科配资，但随着AI市场的不断扩大和技术的持续迭代，未来充满了变数。十年之后的AI芯片市场或将呈现不同的竞争格局。
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