摘要：在人工智能（AI）浪潮持续席卷全球之际，AMD（Advanced Micro Devices）的高层近日在花旗集团会议上公开表态，坚定否认所谓“AI泡沫”的说法，并重申AI芯片市场的总可寻址市场（TAM）规模将达到5000亿美元。这番言论不仅回应了市场对AI投

在人工智能（AI）浪潮持续席卷全球之际，AMD（Advanced Micro Devices）的高层近日在花旗集团会议上公开表态，坚定否认所谓“AI泡沫”的说法，并重申AI芯片市场的总可寻址市场（TAM）规模将达到5000亿美元。这番言论不仅回应了市场对AI投资过热的质疑，还揭示了芯片价格上涨背后的工程逻辑：新功能迭代导致物料成本飙升。AMD首席财务官Jean Hu和投资者关系副总裁Matthew Ramsay的发言，凸显了公司在AI领域的战略自信，尤其是在中美贸易摩擦和全球供应链不确定性加剧的背景下。这次表态或将为投资者注入一剂强心针，让我们来细致剖析AMD的观点及其对行业的影响。

AMD的AI芯片（图片来源于网络）

AMD高管强调，AI正处于“非常早期的采用阶段”，其影响力和潜力远超想象。Jean Hu指出，超大规模云服务商（如微软、谷歌和亚马逊）在2025年第二季度的资本支出（CapEx）持续高企，这不仅是资金投入，更是AI实际应用的“铁证”。例如，AI不仅提升了这些公司的平台投资回报率，还显著改善了生产力和人力资源管理。Hu分享了行业轶事：“我们听到许多其他公司正在采用AI”，这反映出AI从实验室走向企业级应用的加速进程。

从工程技术角度看，AI的早期阶段体现在计算需求的爆炸式增长上。AMD的Instinct MI系列GPU，如MI308（专为我国市场设计的合规版本），正是针对AI训练和推理任务优化的产品。这些芯片采用先进的CDNA架构，支持高带宽内存（HBM3E），能处理海量数据集的并行计算。Ramsay补充道，AI正驱动通用计算产品（如CPU）的需求增长，他将AI比作“自互联网发明以来最大的计算拐点”。这意味着，AI不仅仅是GPU的天下，还将渗透到数据中心、边缘设备和消费电子等领域，推动整个半导体生态的升级。

行业专家分析，AMD的乐观源于数据支撑：根据IDC的预测，2025年全球AI市场规模将达7575.8亿美元，到2034年更将飙升至3.68万亿美元，年复合增长率（CAGR）高达19.2%。AMD自身的数据中心收入在2025财年第二季度已达32亿美元，同比增长14%，其中EPYC处理器连续33个季度夺得市场份额冠军。这反映出AI从“概念验证”向“规模部署”的转变，远非泡沫所能概括。相反，Ramsay认为，推理用例（inference use cases）、客户数据集规模以及AI向各行业的扩展，将进一步放大市场潜力——“随着时间推移，CapEx和OpEx资金将更多流向高性能计算，AI是这一拐点的关键”。

尽管AI市场前景广阔，但地缘政治因素已成为AMD的紧箍咒。Jean Hu明确表示，尽管特朗普政府已授予出口许可，AMD目前“不会启动MI308 GPU的新晶圆生产”。公司正努力弄清“我国客户是否能从美国购买”，并优先清空现有库存。未来对我国产品的进一步投资，取决于“能否获得下一代产品的许可”。这番表态源于美国对先进芯片的出口管制：华为等我国企业无法获取使用美国技术的前沿芯片，导致本土制造能力受限。

从工程视角看，MI308是AMD为合规而设计的“阉割版”Instinct MI300系列，性能被调低以符合出口规则（如浮点运算和互联带宽限制）。尽管如此，Ramsay承认，我国对AI处理硅片的“需求远大于本土制造能力”。这为AMD提供了机会，但短期可见度低——“鉴于诸多变动因素，短期内难以预测”。AMD已因管制写减中国GPU库存，预计损失8亿美元，但一旦许可到位，MI308的恢复出货将注入数十亿美元营收。

市场洞察显示，我国AI芯片需求强劲：字节跳动和阿里巴巴等巨头对Blackwell架构的B30A芯片（性能比H20提升6倍）表现出浓厚兴趣，甚至愿意支付双倍溢价。这得益于NVIDIA CUDA生态的优越性，但AMD的ROCm软件正逐步追赶。专家指出，管制虽限制供应，但也刺激我国本土创新，如华为昇腾系列，推动全球AI芯片格局多元化。AMD的谨慎策略反映出公司在平衡合规与商机的智慧：短期清库存保现金流，长期押注许可放宽。

针对AI芯片价格持续上涨的质疑，Hu直言这是“物料清单（BOM）上升”的结果——每代产品新增功能，导致生产成本水涨船高。但AMD强调，这并非单纯转嫁成本，而是通过提升“总拥有成本”（TCO）为客户创造价值。公司需平衡TCO与毛利率，确保可持续盈利。举例来说，AMD的MI350系列（2025年推出）基于CDNA 4架构，推理性能比MI300提升35倍，内存容量达288GB HBM3E，这类升级虽推高单价，但整体效率更高，降低长期运营开支。

工程技术上，涨价源于先进工艺的投入：台积电3nm制程和HBM4内存的采用，提升了晶体管密度和带宽（达2TB/s），但也增加了制造难度和成本。2025年，AI芯片市场预计达920亿美元，CAGR 31.05%，其中GPU占主导（60%份额）。AMD的定价策略瞄准性价比：MI300X的每小时成本仅4.89美元，比NVIDIA H100 SXM的4.69美元略高，但在高批量场景下更经济。这反映出行业趋势——从通用GPU向专用ASIC/TPU转型，优化能效以应对数据中心功耗挑战。

AMD的5000亿美元TAM预测并非空穴来风：Ramsay指出，到2028年，AI处理器市场将超5000亿美元，推理和行业扩展是关键驱动力。AMD已在云实例中推出近1200个部署，MI350加速器获十大AI模型构建商中七家的青睐。这得益于其全栈生态：从Instinct GPU到EPYC CPU，再到ROCm软件，覆盖训练、推理和边缘计算。相比NVIDIA的92%市场份额（2024年），AMD的4%虽小，但同比增长179%，显示出强劲势头。

然而，风险不容忽视。软件生态仍是短板——ROCm虽进步，但落后于CUDA；中美贸易战可能导致额外1.5亿美元营收损失。2025年，AI芯片销量或低于预期（Wolfe Research预测仅70亿美元），若MI350未达标，股价或承压。长远看，AI向汽车（自主驾驶）和医疗（影像诊断）的渗透，将推动市场至3.68万亿美元（2034年）。AMD的垂直整合（如与IBM的量子混合超级计算机合作）或助其蚕食份额，但需加速软件迭代。

总而言之，AMD高管的表态凸显了AI市场的韧性：非泡沫，而是“百年机遇”。如果你看好AI基础设施，这或许是布局AMD的时机；但需警惕地缘风险。2025年，AI芯片大战将更激烈，AMD能否从NVIDIA手中分羹，值得持续关注。

来源：万物云联网