行业与公司历史背景 - 在人工智能建设初期，AMD被视为次要参与者，长期处于英伟达的阴影之下，是图形处理器领域的第二大厂商，但与英伟达的差距巨大[1] - 在人工智能领域，英伟达早在AI成为主流之前就已超越AMD，AMD于2006年通过收购ATI进入GPU市场，而英伟达同期发布了CUDA软件平台，允许开发者轻松编程其芯片以超越图形渲染的原始用途，并免费提供该软件，将其嵌入早期AI研究领域，这导致大多数基础AI代码都是基于其芯片的软件编写的[2] - AMD直到十年后才发布其竞争性的ROCm软件平台，此时已远远落后，随着AI竞赛升温，ROCm被视为一个负担，普遍被认为存在缺陷且开箱即用性差，几乎所有代码仍用CUDA编写，转换至ROCm非常困难[3] 当前市场机遇与战略合作 - 近期，更多编程开始基于更新的开源AI框架（如OpenAI的Triton）进行，这为AMD和现已大幅改进的ROCm打开了大门[3] - 利用这一机遇，AMD与OpenAI和Meta Platforms达成了两项重要的大型GPU合作伙伴关系，两项交易结构相同，两家公司均承诺提供6吉瓦的GPU算力容量[4] - 作为交换，AMD还向两家客户发行了基于交付量和股价、价值最高可达公司10%的认股权证，这些协议虽然代价不菲，但其规模要求两家公司将ROCm整合到其数据中心生态系统中，并激励它们支持AMD[4] 技术趋势与竞争格局 - 这对AMD而言是一个重大胜利，尤其是在市场开始更多地转向推理领域，推理在技术上不如大语言模型训练要求高，因此英伟达的CUDA优势不再那么 formidable[5] - AMD表示，现在很少收到转换CUDA代码的请求，因为其大多数推理客户目前使用其他框架，如vLLM或SGLang[5] - 在推理领域，总拥有成本是最重要的考量因素，鉴于其GPU价格远低于英伟达，如果AMD能持续缩小性能差距，这确实可以为其打开夺取市场份额的大门[5]