生成式AI的發展百花齊放，各式各樣的AI工具如雨後春筍般湧現，但用於AI運算的晶片，逾80%市佔率卻牢牢握在輝達（NVIDIA）一家公司手上。為求打破一家獨大的局面，超微（AMD）本月發布MI 300系列AI加速器，秀出超強勁硬件規格，惟公司股價不升反跌，而NVIDIA股價卻創歷史新高，形成此消彼長之勢。儘管AMD陣前失利，但外界仍看好其AI晶片前途，箇中原因為何？昔日半導體龍頭Intel亦已積極對AI晶片展開部署，究竟它是否有實力與AMD、NVIDIA一爭天下呢？

AMD MI 300X支援龐大記憶體

　　2023年6月13日，「AMD資料中心與人工智能技術發表會」在美國三藩市正式舉行，執行長蘇姿丰現場發表旗下首款數據中心級AI加速器——Instinct MI 300系列產品線的最新細節。所謂「加速器」（Accelerated Processing Unit），意指將中央處理器（CPU）和圖像處理器（GPU）整合在一起的高階晶片。

在AMD發表會上，蘇姿丰指出，高階型號加速器MI300X所支援的記憶體容量，比NVIDIA任何AI晶片都要多。（圖片來源：翻攝AMD官方YouTube影片）

　　每顆Instinct MI 300X封裝了1,530億個電晶體，並由12顆5奈米核心製程的小型晶片所組成。它採用新一代AMD CDNA 3加速器架構，支援192GB的HBM3記憶體，能夠為大型語言模型邏輯推論（Inference）與生成式AI工作負載，提供足夠的運算力和記憶體效率。

蘇姿丰表示，AMD會推出一款內建8顆MI300X的超級電腦，足以跟NVIDIA同類產品一較高下。（圖片來源：AMD官網）

　　相比起對手產品，AMD MI 300X的HBM（High Bandwidth Memory）暫存記憶體是NVIDIA H100的2.4倍，HBM傳輸頻寬則是H100的1.6倍，故此MI 300X可執行比H100更大的語言模型；只需使用一個MI300X加速器，便可以處理400億個參數的模型運算。

　　MI 300X能夠支援更龐大的記憶體容量，讓中小型公司訓練AI模型時，可以一口氣地執行完畢，無需分多次完成。倘若改用NVIDIA H100的話，數據訓練必需在某個斷點切割，再分階段推進，所需的時間和成本將會更多。

蘇姿丰表示，未來5年內，大家將會在AMD每項產品中看到AI，它將成為公司最大的增長動力。（圖片來源：翻攝AMD官方YouTube影片）

沒透露新晶片有哪些客戶願採購

　　蘇姿丰強調，暫存記憶體容量愈大，晶片能應付的模型規模便愈大，更強調記憶體多寡是衡量AI晶片效能的重要指標。縱然NVIDIA H100的運算力依然在AMD MI 300X之上，但整體購買成本卻是後者佔優，對資金有限的初創企業來說，可能更具吸引力。由此可見，H100與MI 300X與存在著明顯的市場區隔，但這樣的產品差異性能否討得投資者歡心，仍有待觀望。

　　然而，最令投資者失望的是，AMD沒透露有哪些客戶計劃購入MI 300系列產品。以往，AMD發表新一代晶片時，經常會提及重要的客戶有哪些，惟今次不但未有說明哪家公司決定採用MI 300，甚至連其定價、以對公司營收的貢獻度也隻字不提。後來消息傳出，亞馬遜旗下雲端運算供應商Amazon Web Services（AWS）正考慮採購MI 300X，惟至今仍未做出決定。

　　今次發布會上，Facebook母公司Meta也有幫忙站台，並宣布將會採購AMD晶片，但購入的並非MI 300X，而是代號為「Bergamo」的第四代EPYC伺服器級CPU。市調機構TIRIAS Research首席分析師凱文·克魯威爾（Kevin Krewell）指出，沒有大客戶表態採用MI300，可能會讓華爾街失望，因為他們希望在某些AI系統的設計中，已有AMD產品取代 NVIDIA晶片。

AMD ROCm挑戰NVIDIA CUDA

　　除新一代晶片外，AMD也發布了最新版本的開發工具軟件《ROCm》（Radeon Open Compute platforＭ）。AMD更新《ROCm》，正是要與NVIDIA的《CUDA》一較高下；《CUDA》就像Apple的《iOS》作業系統，已形成一個龐大的軟件生態圈，成為輝達AI晶片的護城河。

　　《ROCm》與《CUDA》的最大差別在於開放性，前者能夠在各種不同的硬件平台上運行，兼且程式碼完全免費開放；後者則是只限在NVIDIA晶片上執行。Meta副總裁欽塔拉（Soumith Chintala）在AMD發表會上表示，已跟AMD緊密合作，開發更容易使用的免費工具軟件，幫助AI開發人員擺脫「某家獨大供應商」的晶片，轉用其他公司產品，例如AMD的晶片。

曾協助開發AI開源軟件《PyTorch》的Meta副總裁Chintala表明，已跟AMD合作，幫助AI開發者從「某家獨大供應商」的晶片轉換到其他公司產品。外界相信，他所指的「獨大供應商」正是NVIDIA。（圖片來源：翻攝AMD官方YouTube影片）

　　有分析指出，像Meta般擁有優良技術的大企業，當然可以從AMD晶片中獲得良好的運算效能，但卻難以保證其他技術沒這麼好的小公司也有能力這樣做。科技分析及顧問公司Moor Insights & Strategy分析師塞格（Anshel Sag）直言，即使AMD在硬件表現上具備競爭力，惟人們卻不相信其軟件方案能夠媲美NVIDIA。

超微收購賽靈思強化AI研發實力

　　其實，市場一直有討論AMD與NVIDIA之間AI技術發展的差距。有業者指出，考慮到市場接受程度與平台發展成熟度，AMD可能還要再隔一世代，才有望追上NVIDIA的技術水平。但也有不少人認為，AMD既深耕AI領域已久，又願意砸大錢投資研發，故此仍有機會從後追上。

　　AMD對AI領域的最重要投資，是2022年以500億美元（約3,900億港元）收購晶片設計商賽靈思（Xilinx）。賽靈思發明的可編程邏輯晶片（Field Programmable Gate Array，FPGA），適用於AI運算，尤其是邏輯推論表現更優於其他晶片類型；而且賽靈思的研發人員也被AMD收麾下，成為公司AI團隊的核心。2023年５月，AMD更將內部多個AI團隊重組合併，由賽靈思前執行長Victor Peng領導新團隊，對AI軟硬件各方面進行研究。

AMD併購賽靈思後，取得FPGA晶片的技術專利，有助強化本身的AI晶片技術。（圖片來源：AMD官網）

賽靈思併入AMD後，前執行長Victor Peng獲委任為AMD總裁，負責制定AI策略和發展路線圖。（圖片來源：翻攝AMD官方YouTube影片）

　　當AMD與NVIDIA在AI領域鬥得如火如荼之際，昔日半導體霸主英特爾（Intel）亦蓄勢待發，意圖加入戰局。2023年1月，針對AI運算的第四代伺服器級CPU「Xeon」正式面世。它不但具備強大的推論能力，更首度加入AI模型訓練功能，適用於針對特定場景、數據量不大的模型進行訓練，例如客戶關係管理系統的運行，可能僅需一天的訓練時間。

Intel Server GPU多番推遲上市

　　2023年5月，Intel發表下一代伺服器級圖像處理器（Server GPU）「Falcon Shores」，支援288GB的HBM3記憶體與8位元浮點運算，以AMD MI300、NVIDIA Grace Hopper為假想敵。同時，英特爾亦宣布，由「Ponte Vecchio」所組建的Aurora超級電腦，即將交付給美國阿貢國家實驗室（Argonne National Laboratory）；這顆GPU早於2021年發表，但推出日期卻被多番推遲，官方宣稱其性能比NVIDIA H100更為優勝。

Intel最初將Falcon Shores定位為「XPU」，採用「CPU + GPU」架構，但後來卻忽然宣布，將Falcon Shores定位調整為GPU，讓產業分析師感到震驚。Intel強調，並未放棄XPU項目，只是將計劃向後順延。（圖片來源： Intel官網）

　　事實上，目前市場上最熱賣的AI晶片正是NVIDIA H100，有伺服器製造商表示，要等超過6個月才能拿到這款晶片。AMD MI 300則已開始向客戶送樣，預計2023年第四季正式出貨，應可滿足部分市場需求。至於Intel Ponte Vecchio，之前一直未能量產上市，以致在Server GPU領域的市佔率微乎其微。

NVIDIA H100與A100被市場視為發展AI技術的最重要資產，全球各科技大廠均爭相搶購，致使產品嚴重缺貨；科技狂人馬斯克甚至用「比毒品還難取得」來形容的市況。（圖片來源：NVIDIA官網）

　　不過Intel預期，接續Ponte Vecchio推出的Falcon Shores，有望打開AI晶片市場。相比之下，AMD MI300與NVIDIA Grace Hopper均是「CPU + GPU」架構的超級晶片，而Falcon Shores原本亦是採用類似架構，但早前Intel卻突然宣布改弦易轍，轉向純GPU設計，並延遲到2025年上市。

AMD與NVIDIA各有市場區隔

　　估計在2025年前，無論是AMD MI300、抑或NVIDIA H100與Grace Hopper，後繼產品都已推出市場，讓Falcon Shores還沒上陣就變成落伍產品了。電腦資訊網站Tom's Hardware副總編輯 Paul Alcorn認為，這樣可能讓Falcon Shores難以跟MI300 與Grace Hopper競爭；加上Intel因此而錯過了一個重要的架構轉折點，更使其AI晶片長期陷於競爭劣勢。

一直到2025年的Falcon Shores上市前，Ponte Vechhio將會是Intel在高效能運算市場的主力GPU產品。（圖片來源： Intel官網）

　　國際市調機構Jon Peddie Research發表的2023年第一季GPU市場調查顯示，NVIDIA以83.7%市佔率雄霸市場，AMD則為12%，而Intel僅佔少得可憐的4%。由是觀之，英特爾在未來幾年都難以打破此市場格局。

　　根據瑞銀（UBS）預測，在生成式AI帶動下，1至2年內GPU市場規模將增加到100億至150億美元（約780至1,170億港元）。市調機構Bernstein分析師斯泰西·拉斯根（Stacy Rasgon）認為，目前投資者關注AMD，只是想要平價版的NVIDIA晶片，或許AI晶片市場大到AMD根本不需要有競爭力。

　　換句話說，未來AI晶片市場將會形成兩個區隔：財雄勢大的大企業以高價搶購NVIDIA晶片，本錢不足的小公司或開發者則會採購成本較低的AMD晶片。至於Intel，在未來AI晶片市場上能否有立足之地，就難以預料了。

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