发布一揽子新产品，AMD再一次挑战英伟达，但是失败早已注定？

不久前，AMD在旧金山正式推出了包括新一代AI在内的一系列全新产品 许多重磅产品，如PC处理器、EPYC处理器和GPU加速卡。作为为数不多的英伟达同行之一，AMD对这波新产品寄予了希望，发布会特别邀请了OpenAI、微软等巨头的大人物来到平台，但市场对其商品并不乐观，其股价也在下跌。AMD挑战英伟达的计划，还没有开始就结束了吗？

为什么AMD追不上英伟达？

作为目前唯一能够在GPU加速卡领域挑战英伟达的厂商，很难说他们是失败者。毕竟除了英伟达，其他厂商加起来都不如AMD。根据AMD此次发布的一系列新产品，它正在加快追求英伟达的步伐，以InstinctMI325X为例，它的推理性能甚至比英伟达刚刚发货的H200还要高出20%以上。

然而，强大的推理性能取决于H200以上的显存所得，HBM3E内存MI325X高达256GB。，它是目前世界上性能最强的内存，内存带宽也从5.3开始TB升级为6TB//ss，成为AMD进一步提升MI325X推理性能的一部分。

但是在AI计算功能方面，MI325X并没有比MI300X提高多少，FP16精度下计算率为1.3。PFlops，相比之下，英伟达H200的FP16计算率为1.979PFlops，差距仍然非常明显，更不用说英伟达H100了。

虽然计算率存在明显差距，但MI325X的功耗并不低，据AMD透露，其单个核心功耗高达1000W，与英伟达H200基本持平。在过去的一年里，大多数企业都将资源投入到AI模型的培训中，因此需要大量的计算资源支持。在有限的部署空间下，英伟达的H100显然是最佳选择。

此外，H100是英伟达于2022年3月发布的GPU加速卡，从中不难看出，在芯片计算率方面，英伟达与AMD的技术差距仍然十分明显。此外，英伟达前段时间发布了H100接班人B200，计算能力和推理能力都有了显著提高，在FP16精度下，计算性能直接飙升至5PFlops，是H100的2.5倍，是MI325X的3.8倍。

3.8倍的计算率差距不再是价格或功耗可以弥补的差距。即使你可以通过部署4台MI325X服务器来获得与1台B200服务器相当的计算率，你仍然会面临更多的维护、调试和Debug问题。此外，在大多数情况下，计算中心的内部空间是有限的。如何在有限的空间内插入更多的计算率，通常是公司考虑更多的问题。

因此，在过去的半年里，即使AMD发布了更具成本效益的MI300X，它仍然不能动摇英伟达的地位，甚至不需要讨论生态等问题。仅仅一个计算率规模和质量差距就让AMD难以应付。

但是AMD的AI业务还是有很多订单，主要是因为英伟达的产能不能满足所有的需要，然后溢出订单被AMD接受，另外，像微软这样的公司，也在购买AMD。 为了减少对英伟达的依赖，GPU方法。

就像你看到的那样，微软，OpenAI、谷歌和其他公司最新最大的AI算率集群仍然是英伟达的H200的首选。AMD的MI300X等GPU主要部署到其他数据中心作为云计算率的支持。

如果企业仍然根据AI计算率配备数据中心，那么AMD只能祈祷奇迹发生，以打败英伟达，让他们创造一个计算效率超过B200的芯片。然而，事情并不是没有转机。随着AI模型的实践规模达到一定高度，公司逐渐将注意力转向应用，这是AMD的机会。

AMD能否在AI落地端换道超车？

所有的AI厂商，无论是微软还是OpenAI，其实都在思考一个问题:AI服务推广，或者说:如何让更多的人使用AI服务？

要解决这个问题，首先需要解决AI成本。以OpenAI为例，预计2024年将面临50亿美元的损失。除了新建数据中心投入的资金，其他大部分都是维护和运营当前计算中心的成本，而ChatGPT高达19.99美元/月的高级订阅会员已经让大部分客户“摆头”，很多人都希望OpenAI能降低资费。这样就能得到更多的顾客。

老实说，对OpenAI来说，19.99美元的价格实际上并不能保证它的利润，如果顾客用它来训练他们的大型模型或其它用途，那么实际上的算率成本将大大超过OpenAI收取的订阅费用，这就是为什么不久前，他们突然开始加大对部分非法使用账户的禁令力度。正是因为成本的飙升，OpenAI的收入才进一步降低。

虽然有时候我们把GPU加速卡的AI算率看作是一个整体，但是在实际应用中，预训练的算率性能并不能直接等同于推理的算率性能。其中，推理性能主要决定了GPU在已加载的AI模型下所能提供的计算性能。功耗固定时，推理算率越强，实施AI任务时GPU的成本越低。

换句话说，如果一个企业想要降低AI服务的成本，让AI应用到更广泛的领域，那么推理效率高的GPU就是必须的。然后AMD MI325X的定位非常明显：为用户提供更低成本的AI算率，支持AI应用落地。

老实说，英伟达并非没有注意到这条赛道，今年才交付的H200就是为了解决推理成本而发布的产品，其核心虽然仍然是H100，但却有141GB显存(H100为80GB)，同时也升级了显存带宽，进一步加强了推理性能。

然而，这还不够。随着AI应用规模的扩大，AI服务对计算能力的需求也在爆炸式增长，但H200的供应很难满足要求。此时，MI325X的优势得到了体现，不仅显示存量高达256GB，而且价格低于H200，供应也比H200充足。

所以，你可以看到微软、OpenAI等公司都是AMD平台，不仅仅是为了降低英伟达对他们的控制能力，更是为了提前购买更多的MI325X，并将其作为AI服务普及的关键。

至少，MI325X将是英伟达B200批量出货前数据中心的首选，对于B200发布后如何应对，也只能看到招拆招。归根结底，AMD不太可能在2025年之前开发出性能接近B200的GPU，此前海外媒体推理，AMD最早需要到2026年才能拥有接近B200特性的GPU，届时英伟达的B200甚至GB200(由2*B200组成的单个GPU)都已批量发货，AMD也将面临类似于今年年初的尴尬局面。

只能说AMD还是有机会的，即使不能撼动英伟达的领先水平，也能抢占很多市场份额。AI已经开始完全融入我们的生活。不管你承认与否，很多领域都与AI有关。随着AI的进一步普及，它将更多地参与民生经济。为了保持AI社会的运行，它将需要巨大的计算率，这是目前数据中心无法满足的。

因此，AMD还有时间，英伟达也需要更加关注自己的竞争对手。毕竟AMD和英特尔的市场竞争是一个很好的过去，英伟达可能会被AMD超越，如果他稍微放松一下。

本文来自微信微信官方账号“雷科技”，作者：雷科技，36氪经授权发布。

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