價格屠夫AMD，刺傷Intel卻打不過英偉達

作者| 丁卯

編輯|張帆

封面來源|IC photo

11月5日，超威半導體（AMD）發布了2025年第三季度的財務報告。

本季度公司實現營收92.5億美元，同比增長35.6%，大超市場預期。更受矚目的數據中心業務，受益于Instinct MI350系列GPU的推廣和服務器市場份額的增長，公司數據中心業務收入達到43.4億美元，同比增長了22.3%。

10月以來，AMD利好不斷。先是與OpenAI達成一項6GW算力的戰略合作，緊接著又拿下甲骨文5萬顆MI450系列的超級訂單。

在此次財報后的業績交流會中，AMD透露出，OpenAI的首GW部署將在26年下半年開始，預計未來幾年將為公司貢獻超1000億美元的收入，極大地提升了公司未來業績增長的確定性。

更重要的是，正如交流會中AMD所言，OpenAI、甲骨文等頭部玩家的采納，意味著AMD的Instinct平臺和ROCm生態已具備成熟的性能與成本優勢，標志著其在AI加速芯片和數據中心市場進入了快速增長和份額掠奪的新階段。

業績公布后，市場給予了積極反饋，當日收盤AMD股價上漲2.5%。拉長周期看，10月6日至今，公司股票累計漲幅更是達到了56%，市值擴張超1000億美元。

這不禁讓人聯想到，當年AMD對英特爾發起的CPU“絕地反擊戰”。只是這次的戰場聚焦于利潤更豐厚的AI算力芯片，挑戰對象也從CPU霸主Intel變成了GPU霸主英偉達。

那么，在這場關鍵戰役中，AMD能否重演熟悉的反擊戲碼？AI芯片行業競爭格局又將迎來怎樣的變化？

性價比是最大殺手锏

正如前文所言，大模型巨頭和云巨頭的超級訂單，標志著AMD的Instinct 系列GPU正成為市場上可信賴且具備規模交付能力的英偉達替代方案，這奠定了其在AI時代的關鍵挑戰者地位。

AMD能撕開英偉達壟斷的口子，根源在于它精準擊中了AI算力市場的兩大痛點：英偉達的壟斷定價和正在轉向推理的算力需求。

過去幾年，英偉達憑借高性能芯片，長期在AI訓練中占據絕對壟斷地位，形成了 “一家獨大” 格局。富國銀行數據顯示，英偉達在AI加速器市場的份額長期保持在80%-90%之間。

圖：數據中心GPU市場份額變化

數據來源：富國銀行，36氪整理

受益于壟斷帶來的高定價和高毛利，近兩年英偉達的基本面呈現加速擴張趨勢。財報數據顯示， 從23下半年開始，英偉達的數據中心業務營收持續高增，截止FY26Q2（至25年7月底）單季度營收高達411億美元，連續九個季度維持高增速。

相比之下，AMD等競爭對手的GPU收入仍處于爬坡階段。最新財報顯示，盡管擴張迅速，但25Q3 AMD的數據中心收入規模僅為43億美元，體量差距巨大。

圖：英偉達業務構成及增速

數據來源：wind，36氪整理

圖：英偉達和AMD數據中心業務收入對比

數據來源：wind，36氪整理

這種行業格局不僅加劇了中下游云計算、大模型廠商的供應鏈風險，也給其帶來了巨大的成本壓力，尤其是在AI下游應用落地速度并不理想、企業投入產出比較低的情況下。

面對這一痛點，中下游參與者急需尋求性價比更高的替代方案，以降低基礎設施的總擁有成本（TCO），并實現供應鏈的多元化。

恰逢其時，隨著大型語言模型的迭代速度放緩，市場對算力的需求從高精度、高功耗的“模型訓練”轉向低延時、大規模部署的“模型推理”。需求結構性變化，使得芯片的性能需求不再唯高精度論，轉而更側重內存帶寬、容量和能效比。

正是這樣的底層原因，為AMD的替代提供了現實可行的突破口。

一方面，AMD針對推理需求優化了系統級成本優勢。其Instinct系列芯片通過更大的內存帶寬和模型容量，減少了對多卡互聯的需求，從而提升推理效率。以MI300X為例，其單卡帶寬為192GB HBM3，遠高于H100的80GB。這意味著在推理階段，MI300X單卡能夠承載H100需要2-3張卡才能處理的模型，節省了服務器、CPU、機架空間和功耗等系統級成本。

圖：英偉達和AMD AI芯片對比

數據來源：36氪整理

另一方面，激進的定價策略帶來了高額的Tokens/Dollar溢價。從單卡售價上，根據市場報告的早期估計，NVIDIA H100 GPU的價格在25000美元以上，緊缺時一度高達30,000-40,000美元。相比之下，AMD MI300X的價格估計在10,000美元－15,000美元左右，只有NVIDIA對應產品的一半甚至更少。

正是基于硬件成本和針對性性能優化的雙重優勢，AMD芯片在推理場景下更具性價比。根據云服務提供商RunPod的數據，AMD MI300X的Tokens/Dollar（每美元Tokens數量），在低延遲和高吞吐兩端均表現出對英偉達H100顯著的成本優勢，最高可達33% 左右。

CPU的成功逆襲

綜合來看，AMD在GPU領域的高歌猛進，主要得益于其超高的性價比+差異化優勢正好迎合了云巨頭們在推理階段對供應鏈多元化和成本效益的迫切訴求。

在此之下，AMD憑借更具吸引力的總擁有成本（TCO），擊碎了英偉達一家獨大的壟斷壁壘，開始快速蠶食其市場份額。

這種打法旨在：先用“以價換量”打破英偉達的長期壟斷和客戶黏性，迅速獲取市場占有率和生態基礎，再憑借研發和技術迭代補齊高端化競爭的短板。最終憑借性價比優勢下的規模效應+高毛利產品，帶動營收和利潤的正向循環。

這與AMD當年挑戰Intel的戲碼如出一轍。

2017年，AMD推出Zen架構，以遠低于Intel對應型號的價格，將更高核心數、更強性能的處理器推向市場。

尤其是2019年基于Zen2架構的Ryzen和EPYC系列產品，通過引入臺積電的先進制程，在性能、能效和核心數上全面反超Intel，迅速沖擊其市場份額。

2016年AMD在CPU市場的份額不到18%，然而到2019年卻重新站上30%，最新市占率在39%左右，并長期維持雙寡頭的格局。

圖：CPU市場份額變化

數據來源：wind，36氪整理

在靠著性價比優勢卡位成功后，AMD憑借臺積電先進的制程工藝不斷沖擊高端化。

從ASP上看，AMD的芯片價格自2012年之后奮起直追，至2024年AMD產品均價已接近翻倍，而同期英特爾卻只上漲了30%左右。

圖：AMD芯片價格變化

數據來源：水星研究，美國銀行，36氪整理

高端化的加速也帶來了盈利能力的顯著好轉。

2017年后，AMD的毛利率從35%附近一路攀升，截至25Q3毛利率達到52%。而同期Intel的毛利率則從高位持續滑落，2022年被AMD超越，目前毛利率僅30%左右。

圖：AMD毛利率變動

數據來源：wind，36氪整理

兩家公司業績的差異，同樣也在資本市場有所反應。2017年后，AMD的市值一路上行，目前其市值已經達到了Intel的2.5倍。

顛覆英偉達比想象中更難

如今，AMD的GPU憑借推理中的優勢以及更低的售價，正試圖復制當年的成功經驗。但想要把英偉達拉下神壇，似乎仍面臨著不小的挑戰。

首先，雖然AMD GPU的單卡成本更低，且通過針對性的優化體現出系統級的成本優勢，但事實上，軟件生態系統差異所暗含的隱性成本，可能無形中增加了客戶部署AMD的潛在成本。

盡管ROCm平臺在推理方面進步顯著，但其成熟度、穩定性和開發者社區支持仍不及CUDA。官方數據顯示，目前CUDA生態已積累了近600萬開發者，擁有超過300個加速庫和600多個預優化AI模型。對于客戶而言，這意味著客戶遷移到AMD平臺需要時間和資源來重新適配和驗證模型，無形中面臨著巨大的轉換成本。

不過，近期甲骨文、Meta、微軟等頭部云商的陸續接入，無疑為ROCm生態的快速發展帶來了好的開端。

其次，值得注意的是，回顧當年CPU的對局，Intel自身的研發停滯、創新乏力以及僵化的IDM模式，為AMD的成功攪局留下了寶貴的時間窗口。

2005-2020年間，Intel在研發費用上的投入落后于AMD等競爭對手，尤其是最為強勢的2008—2013年，研發費用率最低一度跌破15%，而AMD則常年維持在20%以上。

圖：AMD和intel研發費用率對比

數據來源：wind，36氪整理

相比之下，目前英偉達仍然處于研發驅動技術持續迭代的強產品周期中。根據財報，英偉達2025財年的研發費用已達到129.14億美元，同比增長近50%，FY2026H1的研發費用為86億美元，同比增速仍然維持40%以上，遠高于同期AMD和Intel的研發增長。

圖：AMD、Intel、英偉達研發費用增速對比

數據來源：wind，36氪整理

基于高強度的研發和資本開支，其始終在產品代際上領先競爭對手，并通過強大的軟件生態和系統整合能力構筑了護城河。

這意味著，相比當年的CPU之爭，在GPU領域AMD想要顛覆英偉達的難度更大，這也是AMD等“另辟蹊徑”（如HBM容量優勢）來尋求市場切入點的核心原因。

但面對進攻，英偉達不可能坐以待斃。未來很可能通過推出更具成本效益的推理優化芯片或進一步開放/簡化CUDA部署來反擊對手。

但不管如何演繹，不可否認的是，AMD確實已經通過 “性價比 + 開放生態 + 系統級全棧方案” 成功地從英偉達的壟斷中撕開了一個口子。

這也標志著GPU的競爭格局從一家獨大演變為一超多強。而隨著下一代MI450的大規模部署，硬件市場的競爭或將進入白熱化階段。

這種良性競爭本就會帶動整個行業在價格、技術和服務上的不斷進步，最終推動AI算力成本的下降和普及。從這個角度來看，無論最終AMD能否逆襲，其強勢入局都標志著，多元化競爭時代，賣方主導的市場格局或已走到了盡頭。

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