周一上午，AMD 与 OpenAI 达成了迄今为止最大的一笔 AI 交易，签订了一份 6 千兆瓦的 GPU 合同。 合伙 该协议使 OpenAI 有权收购最多 1.6 亿股 AMD 股票（约占公司股份的 10%），而 AMD 承诺从 2026 年底开始交付其下一代 Instinct MI450 芯片。
就在这笔交易达成的两周前，英伟达宣布与 OpenAI 达成 1000 亿美元的合作，以获得 10 千兆瓦的计算能力。OpenAI 的双供应商策略体现了一种经过深思熟虑的对冲策略：这家 ChatGPT 制造商总共需要 16 千兆瓦的电力来支持其基础设施建设，而在一个 GPU 短缺已成常态的市场中，仅仅依赖英伟达的风险太大。
AMD 首席执行官苏姿丰称其为“世界上最雄心勃勃的人工智能建设”，预计未来四年将带来数百亿美元的收入。 美国有线电视新闻网 认股权证结构将 AMD 的收益与执行情况直接挂钩——当 OpenAI 从 1 千兆瓦扩展到 6 千兆瓦时，股票就会归属，而当 AMD 达到特定的股价目标（最高可达每股 600 美元）时，其他触发因素也会随之而来。
华尔街的反应迅速。AMD 股价周一开盘报 226 美元，较上周五 164.67 美元的收盘价上涨，创下至少一年半以来的最高价。 当前价格为 207 美元 ，当日涨幅超过25%。
另一方面，受此消息影响，英伟达股价下跌 1%。
软件是赢得硬件之战的关键
OpenAI 正在以前所未有的速度消耗资金， 预计损失 尽管预计 2025 年收入将达到 127 亿美元，但 彭博社 该公司需要更便宜的替代品来取代 Nvidia 的高价芯片，据该公司称，目前 Nvidia 控制着数据中心 AI 加速器市场约 70%-95% 的份额。 估计 .
AMD的MI450系列 承诺 具有竞争力的规格——比 Nvidia Blackwell 芯片拥有更大的内存容量，并且在大型语言模型基准测试中具有相当的性能。但硬件只是 等式的一半 . AMD 的 ROCm 软件平台是其对 Nvidia 的 CUDA 的回应，但它仍然是该公司的致命弱点。
CUDA 花了 18 年时间成为行业标准，其中 5 百万开发者 并与 PyTorch、TensorFlow 和所有主要 AI 框架无缝集成。
ROCm 虽然是开源的，但其开箱即用的体验并不好，AI 开发者对此并不感冒。例如，最近由 半分析 发现 AMD 的 MI300X 芯片如果不进行大量调试就无法运行标准模型，研究人员称该软件“充满漏洞”。
软件方面的差距解释了为什么 AMD 实际上不惜放弃股权来达成这笔交易。虽然英伟达凭借 CUDA 的可靠性获得了高价，但 AMD 必须通过认购权证和联合开发的承诺来增加吸引力。
更广泛的芯片战争正在加剧。埃隆·马斯克的 xAI 计划 120亿美元购买Nvidia GPU 孟菲斯超级计算机。谷歌继续开发其 TPU 亚马逊大力推广其 Trainium 芯片。据报道，OpenAI 本身正在与博通合作开发一项价值 100 亿美元的定制芯片。 泰坦XPU ”推理芯片，目标是在 2026 年投入生产。
推动这一转变的经济因素十分严峻。一台 Nvidia GB300 NVL72 机架的成本约为 300 万美元。OpenAI 的基础设施路线图要求 23 千兆瓦的容量，这意味着数千亿美元的硬件成本。定制芯片和 AMD 等替代供应商提供 潜在的节省 每个计算单元 30-50%。
对AMD来说，获得OpenAI的支持，证实了其在多年奋力追赶之后，在AI领域的雄心壮志。该公司的数据中心收入受到冲击 32.4亿美元 上季度，同比增长 14%。但除非 ROCm 能够与 CUDA 的稳定性相媲美，否则 AMD 将很难将这一重大胜利转化为更广泛的市场份额。
当然，现在 OpenAI 与 AMD 高管同桌，拥有 AMD 10% 的股份，实现这一点会更容易。OpenAI 的工程资源可以帮助缩小差距，但大多数客户没有这种优势。
与此同时，Nvidia 目前仍保持着 80% 的市场份额和高定价。
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