6月14日消息，當地時間周二，AMD釋出會展示了即将推出的人工智能處理器系列産品。各家媒體均認為，AMD此舉是為了挑戰英偉達在人工智能晶片市場的主導地位。但是，由于缺乏大客戶的支援，加上新款晶片MI300X與英偉達的H100等産品相比優勢不大，是以不要指望AMD能夠搶走太多的市場佔有率。資本市場也給出了類似的反應，自今年年初以來，AMD股價已經翻了一番，并在周二早些時候觸及16個月來的高點。但是在活動後，AMD的股價周二收盤下跌了3.6%。當日英偉達股價收盤上漲3.9%至410.22美元，成為首家市值超過1萬億美元的晶片制造商。彭博：投資者對AI期望已經很高AMD沒能讓他們趨之若鹜AMD展示了即将推出的人工智能處理器系列産品，旨在幫助資料中心處理大量人工智能資料，并挑戰英偉達在這一新興市場的主導地位。像晶片行業的其他公司一樣，AMD正在努力滿足人工智能領域日益增長的算力需求。依賴于大語言模型的主流服務正在将資料中心推向極限。然而，到目前為止，英偉達在處理這些工作負載方面具備技術優勢。AMD首席執行官蘇姿豐在釋出會上表示：“我們仍處于人工智能生命周期的起步階段。”她說，到2027年，資料中心人工智能加速器的潛在市場總額将增長五倍，達到1500億美元以上，“會有很大體量。”盡管如此，這場演講并沒有讓投資者趨之若鹜，他們已經對人工智能的增長早有極高期望。在周二的釋出會期間，AMD股價下跌了3%以上。路透：少了大客戶支援AMD想競争英偉達很難AMD周二公布了新款人工智能系列晶片，意欲挑戰市場領頭羊英偉達。但公司沒有透露投資者最關注的事情，那就是誰計劃使用這款晶片。AMD首席執行官蘇姿豐表示，新款人工智能晶片可能有助于科技公司控制ChatGPT等服務不斷上升的成本。但會上AMD沒有透露誰将使用MI300X或MI300A。公司沒有詳細說明晶片的成本是多少，也沒有說明将如何提振銷售業績。TIRIAS Research首席分析師凱文·克雷韋爾(Kevin Krewell)表示：“我認為，沒有(大客戶)表示将使用MI300X或MI300A，這可能會讓華爾街感到失望。他們希望AMD宣布已經在某些設計方面取代了英偉達。”投資者更為關注有關人工智能的資訊。英偉達在人工智能領域所建立的領先地位不僅來自晶片産品，還來自十多年來為人工智能研究人員提供的軟體工具，從中預測他們關于晶片的具體需求。AMD用Rocm軟體對标英偉達的Cuda軟體平台，周二也釋出了相關更新資訊。Meta副總裁索米斯·欽塔拉(Soumith Chintala)曾幫助開發人工智能開源軟體。他表示，與AMD的密切合作能讓人工智能開發人員更容易使用免費工具，從人工智能晶片領域的“單一主導供應商”轉向AMD晶片等其他産品。欽塔拉說：“從一個平台切換到另一個平台，你實際上不需要做那麼多工作，在很多情況下甚至不需要做任何工作。”但分析師表示，僅僅因為Meta等技術成熟公司可以通過AMD晶片受益，并不能保證AMD産品能在技術不那麼成熟的買家當中獲得更多青睐。Moor Insights & Strategy分析師Anshel Sag表示：“盡管AMD在硬體性能方面具有競争力，但人們仍然不相信AMD的軟體解決方案能與英偉達競争。”CNBC：AMD新品是對英偉達的最大挑戰AMD周二表示，公司最好的人工智能晶片MI300X将于今年晚些時候開始向部分客戶發貨。這是對英偉達最大的挑戰，因為目前英偉達擁有超過80%的市場佔有率，占據人工智能晶片市場的主導地位。如果AMD的人工智能晶片能夠被開發人員和伺服器制造商接受，成為英偉達晶片的替代品，那麼AMD可能會開辟出一個巨大的市場。AMD首席執行官蘇姿豐表示，人工智能是公司“最大、最具戰略意義的長期增長機會”。盡管AMD沒有透露新款晶片的價格，但這可能會給英偉達的H100等産品帶來價格方面的壓力。較低的晶片價格可能有助于降低生成式人工智能應用的高昂成本。福布斯：不要指望AMD的新款産品能搶走英偉達多少市場佔有率目前，每個人都在問英偉達A100和H100晶片是否是為數不多能夠滿足大語言模型算力和記憶體需求的平台。答案是肯定的，至少目前是這樣。AMD打算在今年晚些時候通過釋出新款産品MI300X來改變這種局面。但與英偉達H100相比，MI300X還有一些問題。首先，英偉達H100今天就開始全面出貨。事實上，英偉達擁有人工智能行業最大的軟體和研究人員生态系統，而且旗下所有晶片都不愁賣。其次，雖然這款新的高性能HBM晶片提供了人工智能應用非常需要的192GB記憶體，但英偉達晶片産品可能會在同樣時間内提供相同的記憶體，甚至可能更早。是以這不是AMD的優勢。Semianalysis分析師迪倫·帕特爾(Dylan Patel)表示，與英偉達H100相比，AMD産品不會有明顯的成本優勢。第三，MI300X并沒有像H100那樣的變壓器引擎，能讓主流的大語言模型性能提升兩倍。如果每年人工智能行業都需要幾千個GPU來訓練一個新模型，可能沒有人會說再等2到3年時間将模型推向市場，或者投入3倍數量的GPU來解決問題。最後，AMD尚未披露任何基準測試的資訊。但訓練和運作大語言模型時的性能不僅取決于晶片本身，還取決于系統設計架構。像OpenAI和微軟這樣的公司需要有一個能替代英偉達産品的選擇，AMD可能會給他們一個無法拒絕的提議，但不要指望能從英偉達那裡搶走很多份額。
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