AMD展望未来：高性能CPU和GPU推动数据中心增长

快速阅读: AMD首席执行官苏姿丰表示，公司在过去十年通过不断改进和创新，重新赢得了数据中心市场的信任。本周在华尔街分析师日活动上，AMD宣布未来三到五年内，数据中心AI收入的复合年增长率将超过80%，并将在传统企业计算领域获得更大份额。

错误与成功之间存在着恶性循环与良性循环。从错误中爬起，不再犯错，并通过优秀的工程设计、辛勤工作和一点运气赶上甚至超越竞争对手，可以形成良性循环。过去十年间，英特尔在数据中心领域的困境（主要是由于其晶圆厂的问题）并未损害AMD的利益，就像十年前AMD的一系列失误没有伤害到英特尔一样。由于多个问题，AMD在十年前彻底失去了数据中心市场，并不得不像初创公司一样重新赢得CIO的信任，首先是CPU，现在是GPU以及通过收购Xilinx、Pensando和ZT Systems获得的部分网络堆栈和系统设计能力。

如今，AMD首席执行官苏姿丰及其核心管理团队表示，AMD已经准备好抓住人工智能浪潮的机会，在传统企业计算领域获得更大的份额。这是本周在纽约举办的华尔街分析师日活动上，AMD传达的主要信息。AMD不经常举办此类分析师日活动，因此这些活动对于帮助所有人同步预期和调整预测非常重要。2009年举办了第一次分析师日活动，那一年对英特尔的至强处理器来说是丰收的一年，而对AMD的皓龙处理器来说则不尽如人意。2012年，前CEO罗瑞德在活动中降低了公司的数据中心业务重点，但到了2015年，苏姿丰成为CEO，公司首席技术官马克·佩珀马斯特公布了AMD的“Zen”架构和数据中心复兴目标。2017年、2020年、2022年和现在的2025年的分析师日活动勾勒出了这一复兴路径上的里程碑，可以说AMD现在比其主要竞争对手英特尔更可靠地提供高性能CPU和GPU，并且在GPU和DPU方面成为了英伟达的可信替代者，明年开始还将进军机架规模的人工智能系统市场。

我们对FAD 2025近五小时的演讲进行了几天的思考，现在很高兴基于AMD高层本周的发言以及我们对英伟达的预期分享我们的模型。

AMD更新了其对数据中心总可寻址市场的封装及其CPU和GPU计算引擎在这整个TAM中的表现评估——这里的TAM是指销售给数据中心的芯片，而不是由此构建的系统或添加的软件。AMD销售芯片并免费提供软件，因此只计算CPU、GPU（包括其HBM内存）、DPUs、机架规模系统的扩展网络和扩展网络的DPUs。

直到现在，苏姿丰及其团队一直只针对数据中心AI加速器提供TAM和预测，以下是过去两年内所有做出的预测：

我们在6月对这些预测进行了大量分析，试图将AI训练芯片与AI推理芯片分开，并进一步估算AI推理和训练系统的收入。表格中以粗红字和粗蓝斜体字显示的是《下一代平台》为了填补空白并进一步完善和量化AMD的TAM模型所做的估计。

此次在FAD 2025上，AMD只是讨论了数据中心的整体情况，并向华尔街展示了其CPU和GPU业务的表现。以下为苏姿丰的新数据中心TAM图表：

“确定TAM总是很困难。”苏姿丰在其开场白中承认，“当我们首次讨论AI TAMS时，我们认为这个数字大约是3000亿美元，然后更新为4000亿美元，再后来是5000亿美元，我想很多人会说，‘丽莎，这似乎太高了。为什么你觉得这些数字应该这么高？’实际上，AI的发展速度超出了我们的预期，这源于与众多客户的广泛讨论，他们对计算需求的看法。”

因此，这就是AMD（在很大程度上也是英伟达）追求的TAM。（英伟达的TAM略大，因为它还销售数据中心内的扩展和跨扩展网络。但我们现在暂且忽略这一点。）

“毫无疑问，数据中心是最大的增长机会之一，而AMD在这个领域处于非常有利的位置。”苏姿丰继续说道，“我真正想强调的是，我们的战略始终非常一致。当你身处技术行业时，这种一致性至关重要，因为产品周期确实很长。这些是我们战略的支柱。我们首先致力于计算技术领导力，这是我们一切工作的基础。我们非常专注于数据中心领导力，这不仅包括硅片，还包括软件和配套的机架规模解决方案。”

苏在演讲中表示，未来三到五年内，AMD的数据中心AI收入的复合年增长率（CAGR）将超过80%，同时公司在这段时间内的服务器CPU收入份额可能超过50%，客户端CPU收入份额超过40%，FPGA收入份额超过70%。她还提到，AMD数据中心部门在未来三到五年的复合年增长率将超过60%，而核心客户端、嵌入式、定制和FPGA业务在同一时期的复合年增长率将达到10%，推动整个AMD收入的复合年增长率超过35%。最后，苏预计AMD到2025年的收入约为340亿美元，其中约160亿美元来自数据中心部门；我们认为今年其Instinct数据中心GPU销售额约为62亿美元，Epyc服务器CPU销售额约为93亿美元，其余部分为DPU和FPGA销售。

在将这些数据输入神奇的电子表格之前，我们先谈谈复合年增长率。复合年增长率的作用是取数据集的两个端点，画一条直线穿过数据集，然后计算这条直线的斜率。这是一个非常粗略的工具，完全忽略了市场自然会发生的高低起伏。特别是对于AI领域，我们认为——苏也持同样观点——未来几年的增长将高于TAM模型后期的年份。我们也认为2026年、2027年和2030年将是AI市场整体增长的好年份。我们的模型反映了这一点。

因此，不赘述了，这是AMD的模型，为了趣味，我们还加入了按日历年调整的英伟达数据中心销售数据。（记住，英伟达的财年在1月结束，所以你需要从N、N-1和N-2财年中减去1月的收入，再从N-1财年中减去N年1月的收入，并将N-2年的1月收入加到N-1年，以估算当前日历年的收入。）请看：

一些观察。似乎从数学上讲，AMD数据中心收入要实现60%的复合年增长率，而不让AMD总收入增速远超35%的复合年增长率，同时保持核心AMD业务（PC、嵌入式和FPGA）的复合年增长率为10%，是不可能的。我们的模型试图平衡这一点，同时保持数据中心AI收入机会在预测期末超过1000亿美元。

接下来，让我们谈谈CPU业务。首先，AMD计算和企业AI总经理Dan McNamara简要介绍了未来基于Zen 6和Zen 6c核心的“Venice”Epyc处理器的规格，这些处理器将于2026年推出。

当我们根据“线程密度”声明进行计算并使用1.33作为乘数时，得出Zen 6版本有172个核心，Zen 6c半缓存版本有256个核心。Zen 5版本的“Turin”Epyc 9005芯片最高配置为128个核心，Zen 5c版本则有192个核心。

McNamara还展示了另一张图表，显示了由于GPU驱动的GenAI工作负载，服务器CPU市场的复苏。我们一直认为，如果将AI系统排除在外，通用服务器市场处于衰退状态，从下面的数据也可以看出这一点：

只有高端服务器CPU的销售因AI系统的需求而保持了市场的平稳，实际上2022年至2023年间，通用服务器收入下降得更快，但得益于AI系统的CPU销售而有所支撑。（我们认为这种趋势在系统收入层面也同样存在，甚至更加明显，因为每个系统售出的GPU数量及其单位成本较高。）

今年，由于大量老旧机器需要升级并整合工作负载以提高效率，进而释放电力、空间和预算用于AI系统，通用服务器市场（及其CPU子市场）再次呈现增长态势，AMD预测这一增长将持续到2030年。然而，AI服务器CPU市场的部分预计将从2025年的约82亿美元增长到2030年的约300亿美元，这是按服务器CPU标准来看的巨大增长。

重点在于，AI工作负载需要大量的串行处理，而这需要快速且昂贵的处理器来完成。

在AMD数据中心的GPU方面，MI350和MI355X GPU正在逐步增加，但所有目光都转向了明年的MI400系列，该系列将安装在AMD与Meta Platforms合作创建的“Helios”机架上，还有不少目光看向了2027年的新一代机架，届时将配备MI500系列GPU。

以下是“Altair”MI450系列的基本规格，我们使用了代号，因为AMD不愿意为其GPU提供正式名称：

虽然在FP4和FP8精度下的浮点运算能力很重要，但更重要的是HBM4内存的容量和性能。这意味着FP16训练将获得所需的内存容量和带宽，从而比现有的GPU运行得更加高效。此外，在FP8和FP4模式下，内存带宽也将足够高，以更快地处理上下文令牌并生成回答令牌，超越目前Nvidia和AMD的GPU所能达到的速度。

据我们所知，MI400系列有三种变体，均采用台积电2纳米（N2）工艺制造，正如苏博士本周指出的那样，这是世界上首款采用该工艺的芯片。MI450旨在用于微软和Meta平台创建的八路开放式主板设计中的OAM模块，目前已被AMD和英特尔采用（但不包括Nvidia）。MI450X安装在Helios机架系统中，AMD最初推出的是配备72个GPU的Helios机架（类似于Nvidia在其“Oberon”机架中的NVL72设置），但也提供64个GPU和128个GPU的版本。MI455X是最高端的型号，我们认为它配备了432GB的HBM4内存——远超今年早些时候提到的288GB。

Helios机架在FP8精度下可提供1.45亿亿次浮点运算能力，在FP4精度下可达2.9亿亿次，配备MI455X时总共有31TB的HBM4内存和1.4PB/s的聚合带宽。作为Nvidia NVSwitch的替代方案，通过以太网实现的UALink（UALoE）扩展网络在72个GPU上提供260TB/s的聚合带宽（每个GPU 3.6TB/s），而机架外的扩展网络带宽为300GB/s。

以下是AMD在其Oberon机架上的未来Vera-Rubin计算引擎与其在Helios机架上的Venice-Altair计算引擎的对比：

这看起来相当势均力敌……对于Altair GPU的MI430X变体，除了面向正在成为AI中心的国家实验室的高性能计算中心外，其他信息很少。

我们强烈预期MI430在每单位能源和成本上的64位浮点性能会更高，但AMD如何实现这一点还有待观察。今年早些时候，AMD GPU平台副总裁布拉德·麦科迪给出了些许暗示。在我们的对话中，我们建议将芯片分解成具有不同浮点精度的计算单元，然后根据需要添加具有FP64/FP32、FP16、FP8和FP6/FP4精度的单元，同时将矢量和张量数学单元保持在不同的芯片上。他暗示AMD确实在做一些事情，但没有具体说明。

这引出了最后一张重要的图表，即AMD近期的机架规模GPU系统的未来：

随着“Verano”一代Zen 7和Zen 7c处理器的推出，AMD还将推出MI500系列——我们尚未决定其代号，因为我们将机会留给AMD自己来命名——同时继续使用为Helios机架创建的“Vulcano”代DPUs。

关于MI500系列GPU，AMD透露的信息不多，但这里有一张相对性能路线图：

如果这张图按比例绘制，那么MI500系列的峰值性能应该在FP4浮点运算能力上达到约72千万亿次，比MI455X高出80%，比刚刚开始量产的MI355X高出7.8倍。

公司确实购买的是路线图，而不是单一产品，但在某个时间点，他们需要购买一些东西才能完成工作。总是希望等待下一代计算引擎以获得更多工作量，但如果想要完成工作，就不能让这种买家的懊悔阻碍进度。AMD、Nvidia和其他公司可以依赖这一点——最终都归结于银行账户。

看看上面我们构建的表格，两家公司的收入情况就知道了。

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(以上内容均由Ai生成)