1. 首頁 > 生活百科 > >

AMD蘇姿豐：AI十年繁榮期，今年才是第二年

ai人工智能半導體存儲器三星電子

AMD蘇姿豐：AI十年繁榮期，今年才是第二年

文章圖片


本文由半導體產業縱橫（ID：ICVIEWS）綜合
未來三到四年 ， 人工智能數據中心加速器市場規模預計將膨脹至 5000 億美元 。

9月17日 ， AMD 首席執行官蘇姿豐在華盛頓特區舉行的 Axios AI+ 峰會上表示 ， 我們才剛剛進入人工智能快速發展和基礎設施建設“十年大周期”的第二年 。
AMD對這一切抱有更大的期望 ， 并認為我們甚至無法想象五年后人工智能將帶來的進步 。 此外 ， 蘇姿豐還表示人工智能是她漫長的科技生涯中“最具變革性”的技術 ， 甚至可能是我們一生中“最具變革性”的技術 。 美國必須“跑得快 ， 跑得更快” ， 才能保持在人工智能技術領域的領先地位 。
未來三到四年 ， 人工智能數據中心加速器市場規模預計將膨脹至 5000 億美元 。 “不久前 ， 整個半導體行業的規模還只有 5000 億美元 。 所以你可以看到它加速的速度和步伐 ， ”她說道 。
2025年第一季度 ， 全球數據中心資本支出實現了顯著增長 ， 年同比增幅高達53% ， 達到1340億美元 ， 成為引領信息技術基礎設施發展的重要現象 。 這一增長主要得益于生成式人工智能技術的飛速發展 ， 推動了GPU需求的激增 ， 特別是Nvidia Blackwell系列GPU和定制加速器的廣泛應用 。 作為現代數據處理的核心 ， GPU的供應和需求狀況直接影響著數據中心的運營效率和擴展能力 。
近年來 ， 隨著人工智能算法對計算力要求的不斷提升 ， 傳統CPU的處理能力難以滿足需求 ， GPU以其并行計算優勢成為數據中心升級和擴容的首選硬件 。 AWS、Google、Meta和微軟這四大擁有最大云端市場份額的企業 ， 在第一季度的資本支出中貢獻了44%的資金 。 他們大舉擴展人工智能云基礎設施 ， 促進了更高速、更智能的計算資源部署 。
此外 ， 企業級基礎設施建設也占據了約三分之一的投資份額 ， 盡管部分企業因預算緊縮和關稅風險調整了資本支出計劃 。 盡管個別美國產云服務提供商取消了一些項目 ， 但整體資本支出依然保持增長 。 數據中心和云基礎設施的巨頭正在靈活調整容量以應對市場需求 ， 而非大幅削減投資 。 這一策略體現了對長期增長潛力的堅定信心 。 生成式AI的興起極大激發了數據中心建設的熱潮 ， 推動云服務提供商爭分奪秒地提升算力以滿足客戶需求 。 亞馬遜2025年第一季度資本支出達到243億美元 ， 主要用于擴展AWS的AI云基礎設施 。
微軟和谷歌緊隨其后 ， 分別投入214億美元和170億美元 。
在此前的采訪中 ， 蘇姿豐曾表示MI300X GPU加速器是自2023年推出以來 ， AMD增長最快的產品線之一 。 MI300X具有高達192GB的內存 ， 集成了1530億個晶體管 ， 其強大的計算能力和內存使得該芯片能夠支持訓練如OpenAI的ChatGPT等大語言模型 。 這一產品標志著AMD正在人工智能芯片市場上快速崛起 ， 未來將有實力挑戰長期主導該市場的Nvidia 。
今年6月 ， AMD在美國圣何塞舉辦的Advancing AI 2025大會上 ， 正式發布了全新一代“Instinct MI350系列”GPU ， 包括MI350X和MI355X兩款型號 。 這兩款GPU在性能和技術特性上取得了重大突破 ， 為AI計算領域帶來了新的活力 。
【AMD蘇姿豐：AI十年繁榮期，今年才是第二年】MI350系列基于第四代Instinct架構（CDNA4） ， 采用3nm制程工藝 ， 集成了高達1850億個晶體管 。 兩款GPU均配備288GB的HBM3E內存 ， 內存帶寬達8TB每秒 ， 內存容量是英偉達B200和GB200GPU的1.6倍 。 在算力方面 ， MI350X和MI355X在FP64精度下的算力分別為72和78.6TFLOPs ， 約為英偉達同類產品的兩倍 。 在低精度格式（如FP16、FP8和FP4）上 ， MI350系列的性能與英偉達相當或更優 。 其中 ， MI355X在FP4精度下 ， 相比英偉達B200 ， 大模型推理速度快30% ， 在訓練推理性能方面也相當或更勝一籌 。 同時 ， 得益于芯片功耗低于英偉達 ， 在MI355X上每花費1美元 ， 可以比B200多跑40%的tokens 。
在核心設計相同的基礎上 ， MI350X和MI355X針對不同散熱方式設計 。 MI350X采用風冷 ， 最高TBP為1000W；MI355X采用液冷 ， TBP達到1400W ， 更高的TBP使得MI355X性能高于同架構的MI350X 。
為了更好地配合MI350系列 ， AMD發布了全新的ROCm7軟件棧 。 相比ROCm6 ， ROCm7實現了3.5倍的推理性能提升和3倍的訓練性能提升 ， 還引入了分布式推理支持 ， 并與VLM和SGLang等開源推理框架深度集成 ， 支持超過180萬個Hugging Face模型開箱即用 。
AMD在發布會上還公布了未來產品路線圖 。 下一代GPU——MI400系列將于明年亮相 ， 該系列由AMD和OpenAI聯合研發 ， OpenAI為其訓練和推理需求提供了重要反饋 。 MI400系列將采用下一代CDNA架構 ， 預計速度比MI300系列快10倍 ， FP4運行速度將達到40PFLOPs 。 此外 ， AMD計劃在2027年推出MI500系列GPU ， 同時還將推出代號為Verano的下一代EPYC處理器 ， 進一步豐富其產品布局 ， 提升在AI計算市場的競爭力 。
*聲明：本文系原作者創作 。 文章內容系其個人觀點 ， 我方轉載僅為分享與討論 ， 不代表我方贊成或認同 ， 如有異議 ， 請聯系后臺 。
想要獲取半導體產業的前沿洞見、技術速遞、趨勢解析 ， 關注我們！

    推薦閱讀