被股民用脚投票！AMD的AI“终极武器”输在了哪里？

①AMD美股股价下跌3.61%，而英伟达则收涨3.90%； ②MI300X提供的HBM密度约为H100的2.4倍，但分析师认为，英伟达也将提供相同规格的产品； ③MI300并不具备H100所拥有的Transformer Engine，后者能够让大模型实现三倍的性能表达。

《科创板日报》6月14日讯（编辑 邱思雨） 当地时间6月13日，AMD举办了“AMD数据中心与人工智能技术首映会”，发布了Instinct MI300系列、第四代EPYC（霄龙）处理器等AI/数据中心相关产品。

万众瞩目的Instinct MI300系列产品主要包括MI300A、MI300X两个版本，以及集合了8个MI300X的Instinct Platform。针对MI300A，苏姿丰声称，这是全球首个为AI和HPC（高性能计算）打造的APU加速卡，拥有13个小芯片，总共包含1460亿个晶体管，24个Zen 4 CPU核心，1个CDNA 3图形引擎和128GB HBM3内存。

MI300X则是AMD针对大语言模型优化的版本，该产品的晶体管数量达到1530亿个，内存达到了192GB，内存带宽为5.2TB/s，Infinity Fabric带宽为896GB/s。对比英伟达的H100，MI300X提供的HBM（高带宽内存）密度约为H100的2.4倍，HBM带宽是1.6倍。

苏姿丰表示，随着模型参数规模越来越大，就需要更多的GPU来运行。而随着AMD芯片内存的增加，开发人员将不再需要那么多数量的GPU，能够为用户节省成本。此外，她还透露，MI300X将于今年第三季度向一些客户提供样品，并于第四季度量产。

此外，AMD还发布了“AMD Instinct Platform”，集合了8个MI300X，可提供总计1.5TB的HBM3内存。对标英伟达的CUDA，AMD也介绍了自身的芯片软件“ROCm”。

“在构建一个强大的软件堆栈方面，我们已经取得了巨大的进步。这个软件堆栈与模型、库、框架和工具的开放生态系统相兼容。”AMD总裁Victor Peng表示。

数据中心产品方面，AMD推出第四代EPYC（霄龙）处理器，代号为“Bergamo”。据介绍，Bergamo芯片目前正在向大型云计算客户批量出货。

苏姿丰还指出，数据中心人工智能加速器的潜在市场总额将从今年的300亿美元增长到2027年的1500亿美元以上。

MI300X能否与H100一较高下？

对于本次发布会，股民似乎并不买账。截至6月13日美股收盘，AMD美股股价当日下跌3.61%，而同行英伟达则收涨3.90%，市值首次收于1万亿美元关口上方。

Cambrian-AI Research LLC的首席分析师Karl Freund在《福布斯》杂志的最新报道中明确指出，与英伟达的H100相比，MI300X面临着一些挑战。

首先，英伟达H100已满载出货。在AI产业里，英伟达还具有最大的软件生态系统和最多的研究人员。而MI300X尚处于“襁褓之中”，AMD的软件生态也没有那么完善。并且，AMD还未公开任何基准测试，训练和运行AI大模型不仅仅取决于GPU性能，系统设计也尤为重要。

华泰证券也曾表示，AMD对英伟达市场份额的挑战并非一蹴而就。一方面，英伟达GPU芯片的算力壁垒以及AI训练端的深入布局一时难以撼动，另一方面，AMD的软件生态也限制其与客户系统的融合及渗透应用场景。

其次，虽然MI300X的内存达到了192GB，但Karl Freund认为，英伟达也将提供具备相同内存规格的产品，因此这不会成为绝对优势。Semi Analysis的分析师还指出，AMD在与英伟达的H100对比时，不会有显著的成本优势，因为高密度的HBM价格昂贵。

最关键的问题在于，MI300并不具备H100所拥有的Transformer Engine。Transformer Engine能够用于加速Transformer模型，以在AI的训练和推理中以较低的内存利用率提供更好的性能。

“如果训练一个新的模型需要数千个GPU，并花费一年的时间，那会有人会愿意多花费2-3年或者投入3倍数量的GPU吗？”Cambrian-AI Research LLC的首席分析师Karl Freund表示，从性能表现上，Transformer Engine能够让大模型实现三倍的性能表达。

但毫无疑问的是，MI300X是对于英伟达H100的有力竞争者。Karl Freund表示，MI300X将成为除了英伟达H100以外的“第二选择”，且微软、谷歌等硅谷大厂需要英伟达的替代品，AMD或将给出客户一些无法拒绝的条件。但短期内，英伟达的“AI王座”仍难撼动。