提到 AI 時代的最大贏家，差友們的第一反應，肯定是英偉達吧？

畢竟老黃這兩年靠著給 AI 廠商"賣鏟子"，營收和市值都"遙遙領先"。而這一切，都得益于 20 年前老黃力排眾議，堅持 CUDA 生態——這一把，真讓他賭對了。

但你可能想不到，還有一家公司，左手拿著性能干不過英偉達的顯卡，右手攥著 "過時" 的 4nm 工藝，居然也在 AI 競爭里賺得盆滿缽滿。

而它就是——A M D！

等會，這是怎么做到的？

前段時間，托尼受邀參加了AMD的AI開發者大會，回來后，我對這個問題有了一些答案。

不過這事兒嘛。。。得從十多年前蘇媽靠銳龍翻身那會兒說起。

銳龍誕生之前，AMD 的處理器一直活在 "i3 默秒全" 的陰影里。

直到 Zen 架構橫空出世——在 "硅仙人" 吉姆·凱勒的帶領下，初代銳龍 IPC 性能實打實提升了 52%，8 核 16 線程的規格，更是在那個 4 核稱王的年代震撼全場，也拉開了芯片廠之間 "核戰爭" 的序幕。

到了 2020 年的 Zen 3系列，AMD 終于一雪前恥：單核、多核性能雙雙干翻了英特爾同期旗艦。

而 AMD 的這場勝利，也逐漸從消費市場蔓延到數據中心 B 端。說到數據中心，很多人現在的第一反應，應該是老黃和他的 GPU 的天下。

但其實，從早期虛擬機、云服務，到如今的 AI，都離不開 CPU 的協調調度。

所謂數據中心，其實就是一個超級物流中心，本質是百萬級的 "小快遞" 同時配送。

即使單核 CPU 再快，面對百萬小件，那也是分身乏術；而多核 CPU，就像雇了一支龐大的“司機車隊”同時出發，還能通過“拼車”（虛擬化）服務更多客戶，把效率拉滿。

也就是說，到了數據中心這邊，別管這那的，我就要那個核多的超大杯。

尤其是現在 AI 智能體興起，工具調用、任務編排，還得靠 CPU 來干活。以至于前段時間的 GTC （ GPU 技術大會 ）上，老黃也掏出屬于英偉達的 CPU 來。

可這事兒呢，反倒是 AMD 的老本行了。在銳龍處理器證明了 Zen 架構的實力之后，AMD 的下一步，便是劍指數據中心。

十年前，數據中心的 x86 處理器，還是英特爾的一言堂：2016 年至強 Broadwell 最高 24 核，2017 年至強 Skylake-SP 最高 28 核。

可就在同年，AMD 開始爆種，掏出了 32 核的初代 EPYC 處理器。

而在接下來的十年里，AMD 把 EPYC 的核心數一路堆到了 256 核 512 線程！英特爾也被迫跟進，做出了 128 個大核、288 個小核的產品……

誰說英特爾不會堆核心？這不是挺會的嘛。

所以朋友們，不是英特爾突然有了良心，只是因為蘇媽來過。。。

當然，光靠"便宜大碗"給家人們謀福利還不夠，AMD 還祭出了殺手锏——

3D V-Cache。

所謂 3D V-Cache，指的是在CPU上加一塊大容量緩存。像是最早的 5800X3D，把 L3 緩存加到了 96M，對比普通版翻了 3 倍。

緩存大，對于打游戲來說，意味著幀數更高、更穩定。

但緩存大可不只對游戲有用，在數據中心同樣能大殺四方。無論是需要超低延遲的金融交易，還是仿真計算、有限元分析這類重計算任務，都能靠 3D V-Cache 獲得夸張的性能提升。

就拿 EPYC 9684X 來說，96 核心塞了足足 1152MB 三級緩存，相比競品（至強 8490H）的優勢幾乎達到了 3 倍。

這些功能特性方面的投入，讓 AMD 在今年徹底收到了回報。事到如今，哪個數據中心會不喜歡 AMD 的 EPYC 處理器呢？

這種喜歡，在市場份額上就體現得非常真實：2019 年之前，Intel 在數據中心的份額一度高達 97%；可隨著 EPYC 的崛起，這個數字在 2025 年降到了 70% 左右。

換句話說，AMD 只用了短短 6 年，就從零拿下了 30% 的市場份額。

看來真香定律，在數據中心這也是能成立的。。。

靠著向數據中心賣 CPU，AMD 再也不會像曾經一樣風雨飄搖，大廈將傾了。

當然了，大家也都知道，AMD 除了 CPU，也做顯卡生意的，然而 AMD 的顯卡 —— 也就是 GPU 業務，這兩年過的則是。。。

其實在 2018 年之前，AMD 還是能跟英偉達掰掰手腕的。2006 年收購的 ATi（也就是如今 AMD 的圖形部門），市場表現一直透著一股 "神鬼二相性"：神的時候王牌對王牌，旗艦卡甚至能小勝英偉達；鬼的時候呢，旗艦卡只能勉強和老黃的中端卡過過招。

可轉折點，在于老黃的神之一手：2018年，老黃開始在消費級 GPU 當中集成 RT Core 和 Tensor Core，并且同步推出了光線追蹤和 DLSS 超分技術，如今這兩項技術，每個臭打游戲的差友，應該都不會陌生。

可正是這兩項顛覆傳統光柵化渲染的技術，讓 AMD 一下子陷入了被動：在這之后，兩年后的 6000 系、四年后的 7000 系顯卡，都沒能拿出像樣的光追和超分支持。

直到 2025 年 9000 系顯卡的發布，AMD 才算有了不錯的光追表現。而 A 卡的超分超幀技術——FSR，早期更是用傳統算法糊弄。FSR 能用，但效果跟 N 卡的 DLSS 差著一截。同樣，直到隨著 9000 系一同推出的 FSR4，才是真正基于 AI 的超分技術，能和 DLSS 在畫面表現上掰掰手腕了。

換句話說，AMD 在圖形技術方面，花了 7 年時間才追上老黃的布局。

到了服務器端，劇情就更是大家熟悉的味道了：對 AI 支持最好、坐擁 CUDA 生態的 N 卡直接賣爆。AMD 這邊確實沒老黃那么有前瞻性，對標 CUDA 的 ROCm 直到 2016 年才出現，各類算法的支持和優化功底，也沒 CUDA 那么深厚。

總結下來就是：無論是光追、超分超幀，還是大模型時代的軟硬件支持，又或者是硬件性能，AMD 的 GPU 確實不是英偉達的對手。

也正因如此，很長一段時間里，AMD 的 GPU 都是靠"性價比"這一招，吃著老黃看不上的訂單。

而 AMD 維持性價比優勢的方法其實挺簡單：又不是什么芯片都得用 2nm 先進制程，更便宜的 4nm，甚至 5nm 工藝其實也夠用了嘛。

成本更低，賣的自然也可以更便宜。

而倒有點“無心插柳”的感覺：隨著智能體引爆了市場對 CPU 和 GPU 的混合需求，AMD 正好是左口袋 CPU、右口袋 GPU，都能掏出東西來。

既然兩邊都能自研，那就可以整點不一樣的花活了。于是，AMD 嘗試偷師蘋果，把更大規模的 CPU 和 GPU 都塞進同一塊芯片，再把內存也整合進去。

AI Max+ 395 應運而生。這顆 U 在一顆芯片里，塞入了 16 核 CPU 和 40CU 的 “核顯”，性能堪比獨顯的同時，又可以共享系統內存，用超大內存直接跑大模型。

曾經這個活只有蘋果能干，可一臺大內存的 Mac Studio 動輒三五萬，而一臺 395 的小主機只要一萬多。雖然依舊不便宜，但對于那些重度使用大模型、同時又有隱私顧慮的小伙伴來說，這個價錢其實……挺劃算的。

當然了，AMD 如今的問題也不少。

就拿 AI Max+ 395來說，生態短板依舊明顯。托尼有同事一直用它跑本地大模型：面對主流的 LLM 模型，AMD 的兼容性沒啥問題；可一旦想試試圖片或者視頻生成模型，又或者想進行模型微調，就不好說了。

面對生態劣勢，一方面 AMD 把 ROCm 開源，想要借社區的力量來實現對 CUDA 的"彎道超車"。

另一方面，在這次 AMD AI 開發者大會上，蘇媽給出了一個更適合 AMD 的答案——圍繞性價比，構建一套屬于自己的 AI 生態。

具體來說就是：開發者可以在 AI Max+ 395 這類終端上快速實現想法，再用 AMD 顯卡的工作站做微調測試，最后在數據中心用 AMD GPU 完成生產部署。整套流程都跑在 AMD 的軟件生態里，遷移起來自然順暢得多。

理論歸理論，實際用起來怎么樣？

大會上給出了答案：單臺 AI Max+ 395 最大支持 128GB 統一內存，能把 Qwen 122B 模型跑在本地；

4 臺 395 互聯，還能搞定更大更復雜的任務。同時，AMD 還宣布了與魔搭社區的合作，每人有 100 小時的云端算力體驗時間——好不好用，自己試試就知道。

不論是拿下"過時"產能，在硬件上堅持性價比；還是上個月結束的 AI 開發者大會，如今 AMD 的種種動作，也是在嘗試打造屬于自己的軟硬件生態。

今年 AMD AI 開發者大會，選在了對 AI 開源貢獻最大的中國，足以見得 AMD 對生態的重視。

當補齊生態這塊最短的板之后，即使 AMD 頂著"落后"工藝，性能也比不過的雙重 Debuff，恐怕也能在市場殺出屬于自己的一片天。

撰文：洛洛 & 米羅

編輯：米羅

美編：素描

圖片、資料來源：

AMD官網

2026 AMD AI開發者大會

2026 GTC

How Chip Giant AMD Finally Caught Intel

Mercuy Research