价格屠夫AMD：冲击Intel后挑战英伟达，AI格局生变

AMD敲响AI格局变动之钟。

作者|丁卯

编辑|张帆

11月5日，超威半导体（AMD）发布2025年第三季度财务报告。本季度公司营收达92.5亿美元，同比增长35.6%，远超市场预期。备受关注的数据中心业务，因Instinct MI350系列GPU的推广和服务器市场份额增长，收入达到43.4亿美元，同比增长22.3%。

10月以来，AMD利好不断。先是与OpenAI达成6GW算力战略合作，接着拿下甲骨文5万颗MI450系列超级订单。在财报后的业绩交流会上，AMD透露OpenAI首GW部署将在26年下半年开始，预计未来几年为公司贡献超1000亿美元收入，极大提升了公司未来业绩增长的确定性。

更重要的是，OpenAI、甲骨文等头部玩家的采纳，意味着AMD的Instinct平台和ROCm生态已具备成熟的性能与成本优势，标志着其在AI加速芯片和数据中心市场进入快速增长和份额掠夺新阶段。

业绩公布后，市场积极反馈，当日收盘AMD股价上涨2.5%。从10月6日至今，公司股票累计涨幅达56%，市值扩张超1000亿美元。这让人联想到当年AMD对英特尔发起的CPU“绝地反击战”，只是此次战场聚焦利润更丰厚的AI算力芯片，挑战对象从CPU霸主Intel变成GPU霸主英伟达。那么，AMD能否重演反击戏码？AI芯片行业竞争格局又将如何变化？

性价比是最大杀手锏

大模型巨头和云巨头的超级订单，标志着AMD的Instinct系列GPU成为市场上可信赖且具备规模交付能力的英伟达替代方案，奠定了其在AI时代的关键挑战者地位。

AMD能打破英伟达垄断，根源在于击中AI算力市场两大痛点：英伟达的垄断定价和转向推理的算力需求。过去几年，英伟达凭借高性能芯片，在AI训练中长期占据绝对垄断地位，“一家独大”。富国银行数据显示，其在AI加速器市场份额长期保持在80%-90%之间。

图：数据中心GPU市场份额变化 数据来源：富国银行，36氪整理

垄断带来的高定价和高毛利，使英伟达基本面加速扩张。财报显示，从23下半年开始，其数据中心业务营收持续高增，截止FY26Q2（至25年7月底）单季度营收高达411亿美元，连续九个季度维持高增速。相比之下，AMD等竞争对手的GPU收入仍在爬坡。最新财报显示，25Q3 AMD数据中心收入规模仅43亿美元，差距巨大。

图：英伟达业务构成及增速 数据来源：wind，36氪整理

图：英伟达和AMD数据中心业务收入对比 数据来源：wind，36氪整理

这种行业格局加剧了中下游云计算、大模型厂商的供应链风险和成本压力，尤其是在AI下游应用落地慢、企业投入产出比低的情况下。中下游参与者急需高性价比替代方案，以降低基础设施总拥有成本（TCO），实现供应链多元化。

随着大型语言模型迭代放缓，市场对算力的需求从“模型训练”转向“模型推理”。需求变化使芯片性能需求不再唯高精度论，更侧重内存带宽、容量和能效比，为AMD替代提供了突破口。

一方面，AMD针对推理需求优化了系统级成本优势。其Instinct系列芯片通过更大内存带宽和模型容量，减少多卡互联需求，提升推理效率。如MI300X单卡带宽为192GB HBM3，远高于H100的80GB，在推理阶段，单卡能承载H100需2 - 3张卡才能处理的模型，节省服务器、CPU、机架空间和功耗等系统级成本。

图：英伟达和AMD AI芯片对比 数据来源：36氪整理

另一方面，激进定价策略带来高额Tokens/Dollar溢价。市场报告早期估计，NVIDIA H100 GPU价格在25000美元以上，紧缺时达30,000 - 40,000美元，而AMD MI300X价格估计在10,000 - 15,000美元左右，仅为NVIDIA对应产品一半甚至更少。

基于硬件成本和针对性性能优化优势，AMD芯片在推理场景更具性价比。云服务提供商RunPod数据显示，AMD MI300X的Tokens/Dollar在低延迟和高吞吐两端均对英伟达H100有显著成本优势，最高达33%左右。

CPU的成功逆袭

综合来看，AMD在GPU领域的发展，得益于超高性价比和差异化优势，迎合了云巨头在推理阶段对供应链多元化和成本效益的需求。凭借更优的总拥有成本（TCO），AMD打破英伟达垄断，开始蚕食其市场份额。

AMD的策略是先用“以价换量”打破英伟达垄断和客户黏性，获取市场占有率和生态基础，再通过研发和技术迭代补齐高端化竞争短板，最终凭借性价比优势下的规模效应和高毛利产品，带动营收和利润正向循环。这与当年AMD挑战Intel的情况相似。

2017年，AMD推出Zen架构，以低价将高核心数、高性能处理器推向市场。2019年基于Zen2架构的Ryzen和EPYC系列产品，引入台积电先进制程，在性能、能效和核心数上全面超越Intel，冲击其市场份额。2016年AMD在CPU市场份额不到18%，2019年重新站上30%，最新市占率约39%，长期维持双寡头格局。

图：CPU市场份额变化 数据来源：wind，36氪整理

卡位成功后，AMD借助台积电先进制程冲击高端化。从ASP看，2012年后AMD芯片价格奋起直追，至2024年产品均价接近翻倍，而同期英特尔只上涨约30%。

图：AMD芯片价格变化 数据来源：水星研究，美国银行，36氪整理

高端化加速使AMD盈利能力显著好转。2017年后，其毛利率从35%附近攀升至25Q3的52%，而同期Intel毛利率从高位滑落，2022年被AMD超越，目前仅30%左右。

图：AMD毛利率变动 数据来源：wind，36氪整理

两家公司业绩差异在资本市场也有体现。2017年后，AMD市值上行，目前是Intel的2.5倍。

颠覆英伟达比想象中更难

如今，AMD的GPU想复制成功经验，但颠覆英伟达仍面临挑战。首先，AMD GPU单卡成本低且有系统级成本优势，但软件生态系统差异暗含的隐性成本，可能增加客户部署的潜在成本。尽管ROCm平台在推理方面进步大，但其成熟度、稳定性和开发者社区支持不及CUDA。官方数据显示，CUDA生态有近600万开发者、超300个加速库和600多个预优化AI模型。客户迁移到AMD平台需时间和资源重新适配和验证模型，转换成本高。不过，甲骨文、Meta、微软等头部云商的接入，为ROCm生态发展带来好开端。

其次，当年CPU对局中，Intel研发停滞、创新乏力和僵化的IDM模式，为AMD成功搅局提供了时间窗口。2005 - 2020年间，Intel研发费用投入落后于AMD等竞争对手，2008 - 2013年研发费用率最低跌破15%，而AMD常年维持在20%以上。

图：AMD和intel研发费用率对比 数据来源：wind，36氪整理

目前，英伟达处于研发驱动技术迭代的强产品周期。财报显示，其2025财年研发费用达129.14亿美元，同比增长近50%，FY2026H1研发费用为86亿美元，同比增速超40%，远高于同期AMD和Intel。

图：AMD、Intel、英伟达研发费用增速对比 数据来源：wind，36氪整理

高强度研发和资本开支使英伟达在产品代际上领先，通过强大软件生态和系统整合能力构筑了护城河。这意味着AMD在GPU领域颠覆英伟达难度更大，也是其“另辟蹊径”寻求市场切入点的原因。

面对进攻，英伟达可能推出更具成本效益的推理优化芯片或进一步开放/简化CUDA部署来反击。但不可否认，AMD已通过 “性价比 + 开放生态 + 系统级全栈方案” 从英伟达垄断中撕开了口子，标志着GPU竞争格局从一家独大变为一超多强。随着下一代MI450大规模部署，硬件市场竞争将白热化。

这种良性竞争会推动行业在价格、技术和服务上进步，降低AI算力成本，促进普及。无论AMD能否逆袭，其入局标志着多元化竞争时代，卖方主导的市场格局或已结束。

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