（全球TMT2025年9月11日讯）Consumer Technology Association (CTA)宣布，AMD董事长兼首席执行官 苏姿丰（Lisa Su）博士将作为主题演讲嘉宾出席全球最具影响力的科技盛会CES 2026。苏博士将重返 CES主题演讲舞台，阐述AMD在未来AI解决方案领域的愿景——涵盖云端、企业、边缘计算及各类终 端设备。 在主题演讲中，苏博士将阐述AMD涵盖CPU、GPU、自适应计算以及AI软件与解决方案的全方位产品 组合，如何赋能客户和合作伙伴，应对全球最重要的挑战。从AMD EPYC处理器在数据中心的领先地 位，到AMD Instinct GPU提供的卓越加速能力，再到Ryzen CPU与Radeon显卡在AI PC和游戏领域的进 展，AMD技术持续推动行业前沿发展。AMD的主题演讲将于1月5日星期一下午6:30在威尼斯人酒店的 Palazzo宴会厅举行。 ...

投资评级 - 首次覆盖给予"优于大市"评级 [3][5][35] 核心观点 - 全球高性能计算龙头，AI需求驱动业绩增长 [1][8][35] - 产品矩阵覆盖数据中心、客户端、游戏及嵌入式领域，具备全面技术竞争力 [8][12] - 管理层持股0.54%，技术团队经验丰富（如首席技术官拥有40年工程经验） [9][11] 财务表现 历史业绩 - 2025H1营收151.23亿美元（同比+33.74%），净利润15.81亿美元（同比+307.47%） [1][16] - 2025Q2营收76.85亿美元（同比+31.71%），净利润8.72亿美元（同比+229.06%） [1][16] - 客户端业务收入47.93亿美元（同比+67.59%），因平均售价提升42%且出货量增长17% [1][13] - 数据中心业务收入69.14亿美元（同比+33.71%），主要由EPYC CPU销售推动 [1][13] 盈利预测 - 预计2025/2026/2027年营收分别为336.84/421.22/512.31亿美元，增速30.63%/25.05%/21.63% [3][29][35] - 预计同期归母净利润47.17/69.09/89.98亿美元，对应PE 56.2/38.37/29.46倍 [3][4][35] - 2025Q2毛利率39.8%（同比-9.28pct），主因出口管制导致8亿美元库存费用 [22] 业务分析 数据中心业务 - 2024年收入125.79亿美元（同比+93.64%），占比48.78% [13][29] - 预计2025-2027年增速32%/31.5%/27.5%，占比提升至54.3% [27][29] - 驱动因素：AI加速器、EPYC CPU市占率提升及云厂商（微软/Meta/甲骨文）订单 [1][16][27] 客户端业务 - 2024年收入70.54亿美元（同比+51.67%），占比27.36% [13][29] - 预计2025-2027年增速40%/25%/20%，占比维持29%左右 [28][29] - 驱动因素：Ryzen处理器需求旺盛，AI PC升级及商用市场放量 [1][16][28] 其他业务 - 游戏业务：2024年收入25.95亿美元（同比-58.23%），预计2025年反弹38.5% [13][27] - 嵌入式业务：2024年收入35.57亿美元（同比-33.15%），预计2025年恢复增长1.5% [13][28] 估值与指引 - 基于2026年43-44倍PE，对应估值区间2970.87-3039.96亿美元 [3][34][35] - 2025Q3收入指引87亿美元（环比+13%），超市场预期83.7亿美元 [2] - 指引细分：数据中心双位数环比增长，客户端小幅增长，游戏持平，嵌入式回升 [2] 竞争优势 - 技术布局：涵盖CPU/GPU/FPGA/DPU/AI加速器，满足高性能计算需求 [8][12] - 生态合作：软件栈支持全产品线开发，深度绑定云服务厂商 [1][8][16] - 研发投入：2024年研发费用64.56亿美元（同比+9.9%），预计持续高投入 [30][31]

行业概述 - 半导体行业预计在2025年持续增长 由AI和数据中心技术需求驱动 市场规模将从2025年的6310 1亿美元增至2030年的9589 3亿美元 年复合增长率为8 73% [2] - AMD和Micron Technology是半导体行业主要参与者 AMD专注于CPU GPU和集成电路 Micron专注于内存和存储解决方案 两者在AI 数据中心和先进计算技术中发挥关键作用 [1] AMD业务表现 - 数据中心业务收入在2025年第一季度同比增长57 2% 达到36 74亿美元 占总收入的49 4% 主要得益于EPYC处理器和Instinct GPU的销售 [4] - 公司通过推出Instinct MI350系列GPU强化AI市场布局 该产品提供4倍于前代的AI计算性能提升 [5] - 采用台积电7nm工艺技术加速7nm芯片量产 Radeon RX 7900系列采用5nm和6nm混合设计优化GPU性能 [6] Micron业务表现 - AI驱动的内存和存储市场需求推动增长 HBM产品收入在2025财年第二季度突破10亿美元里程碑 [8] - 2025年6月开始向客户交付HBM4 36GB内存样品 提供行业领先的能效和性能以支持下一代AI数据中心平台 [9] - 2025年每股收益预估上调12 1%至7 77美元 同比增长497 69% [11] 股价与估值 - 2025年内AMD和Micron股价分别上涨14 6%和44 6% Micron表现更优源于AI内存市场的快速扩张 [10] - AMD远期市销率为6 52倍 高于Micron的2 90倍 两者估值均偏高 价值评分分别为F和C [13] 盈利预测 - AMD 2025年共识每股收益预估为3 92美元 过去30天下调1 2% 但同比增长18 43% [15] - Micron 2025年共识每股收益预估为7 77美元 过去30天上调12 1% 同比增长497 69% [15] - Micron过去四个季度盈利平均超出预期9 70% 高于AMD的2 30% [16] 竞争分析 - AMD面临云数据中心和AI芯片市场的激烈竞争 特别是来自NVIDIA的压力 对华Instinct GPU出口管制构成监管挑战 [18] - Micron凭借更高的盈利增长 HBM需求扩张和更优估值指标 当前Zacks评级为2(买入) 优于AMD的3(持有) [18]

收购背景与战略意图 - AMD于2022年2月以490亿美元收购全球第一大FPGA厂商Xilinx，旨在强化AI、数据中心及边缘计算领域布局[1][2] - Xilinx的FPGA、可编程SoC及AI引擎技术与AMD的CPU/GPU形成技术互补，可优化数据密集型应用解决方案[2] - 收购看重Xilinx在5G通信、汽车等市场的技术积累，但核心目标为高增长领域而非传统市场[2] 产品与技术整合 - 成立Adaptive and Embedded Computing Group（AECG）主导FPGA/SoC路线图，由原Xilinx CEO领导[4] - 产品线延续Xilinx原有技术路线，包括Versal Premium Gen 2、Spartan UltraScale+等系列，未出现突破性创新[6][7][8] - 重点技术升级包括：支持PCIe Gen 6/CXL 3.1（64Gb/s）、集成400Gbps加密引擎、DDR5内存支持等[10] - 16nm工艺使功耗降低30%-60%，RF-ADC/DAC采样率达32GSPS，计算密度达竞品3倍[10] 财务表现与业务影响 - Xilinx被收购前2021年营收31.5亿美元，与2020年持平[11] - 嵌入式业务（含FPGA）2023年营收53亿美元（+17%），但2024年降至36亿美元（-33%）[18][19][21] - 数据中心业务2024年收入126亿美元（+94%），但FPGA贡献占比未披露[22] - 高端FPGA受美国出口禁令影响，中国市场需求转向国产替代品[19][20] 行业竞争格局 - Intel曾收购Altera布局数据中心，但Xeon+FPGA方案因功耗/适配问题失败[3][8] - 中国厂商在中低端FPGA领域取得进展，推出K7/V7系列替代方案[20][23] - 微软等云服务商早期推动FPGA应用，但AI训练场景最终由GPU主导[3]

公司业绩与市场表现 - 公司数据中心收入在2025年第一季度同比增长572%至3674亿美元，占总收入的494%，主要由EPYC CPU和Instinct GPU销售驱动 [1][9] - 公司股价年初至今上涨189%，跑赢Zacks计算机与技术行业44%的涨幅，但落后于计算机集成系统行业281%的涨幅 [7] - 公司当前12个月前瞻市销率为678倍，显著高于行业平均392倍，价值评分为F级 [10] AI技术布局与产品进展 - 公司在2025年Advancing AI活动上推出端到端AI平台，发布Instinct MI350系列GPU，AI计算性能较前代提升4倍 [2] - 2025年6月推出Instinct MI350系列GPU及开放式机架级AI基础设施，展示显著的AI性能与能效提升 [2] - 通过ROCm软件为Instinct GPU提供前沿AI模型支持，包括Meta AI Llama 4和Google Gemma 3的零日支持 [3] 行业竞争格局 - 公司面临来自NVIDIA和Intel的激烈竞争，NVIDIA 2026财年第一季度数据中心收入同比增长733%至3910亿美元，主要受益于Hopper和Blackwell架构GPU需求 [4][5] - Intel推出Arc Pro B系列专业GPU，聚焦AI推理和高负载工作场景，具备高内存容量和多GPU扩展能力 [6] 财务预期与评级 - Zacks对2025年第二季度每股收益共识预期为054美元，过去30天下调84%，同比预计下降2174% [12] - 2025年全年每股收益共识预期为392美元，过去30天下调24%，但同比仍预计增长1843% [12] - 公司当前Zacks评级为3级（持有） [12] 客户合作与部署 - Core42（G42数字基础设施部门）开始大规模部署公司Instinct GPU，为法国先进AI计算设施提供支持 [3][9]

收购背景与战略动机 - AMD于2022年2月以490亿美元收购全球第一大FPGA厂商Xilinx，旨在强化AI、数据中心及边缘计算领域布局[1][2] - Xilinx的FPGA、可编程SoC和AI引擎技术与AMD的CPU/GPU形成技术互补，可优化数据密集型应用解决方案[2] - 收购看重Xilinx在5G通信、汽车、工业等市场的技术积累及工程师团队，但具体IP协同效应尚待验证[2] 产品与技术整合 - 成立Adaptive and Embedded Computing Group（AECG）管理FPGA业务，与Intel收购Altera后的独立运营模式不同[4] - 产品线延续Xilinx原有路线，包括Versal Premium Gen 2、RF系列及Spartan UltraScale+等，未出现突破性创新[6][7][8] - 硬件升级聚焦高性能：支持PCIe Gen 6/CXL 3.1（64Gb/s）、集成400Gbps加密引擎、DDR5内存及18GHz RF-ADC[10] - 16nm工艺使功耗降低30%-60%，计算密度达1850万逻辑单元，单位面积算力为竞品3倍[10] 财务表现与市场动态 - Xilinx被收购前2021年营收31.5亿美元，与2020年持平，数据中心/无线通信/汽车领域保持增长[11] - 收购后AMD嵌入式业务营收：2022年45.3亿美元（推算）、2023年53亿美元（+17%）、2024年36亿美元（-33%）[17][18][19] - 数据中心业务2024年收入126亿美元（+94%），但FPGA贡献占比未披露[22] - 美国禁令导致高端FPGA在华销售受限，国产中低端FPGA替代加速[19][20] 行业竞争格局 - Intel曾收购Altera布局数据中心，但Xeon+FPGA方案因功耗/适配问题失败，市场份额持续流失[3][8] - AMD未复刻Intel的CPU+FPGA整合路线，FPGA在数据中心应用效果仍不明确[8][22] - 传统FPGA应用市场营收下滑，Versal系列未达预期，Ultrascale(+)仍是主力产品[8][19] 技术可行性验证 - CPU+FPGA方案存在固有缺陷：高功耗叠加导致散热难题，软件生态适配成本高[8] - FPGA在数据中心的应用效果低于预期，AI训练场景仍由GPU主导[3][22]

核心观点 - AMD在AI性能竞争中仍落后于Nvidia，正通过战略收购缩小差距，但Nvidia在硬件效率和软件生态系统方面保持显著领先[1][3][7] 战略收购举措 - 近期收购包括Brium、Silo AI、Nod.ai及Untether AI工程团队，旨在增强AI软件、推理优化和芯片设计能力[3] - Brium收购重点提升编译器技术和端到端AI推理优化，影响OpenAI Triton等项目，采用MX FP4/FP6精度格式提升硬件性能[4] - Untether AI工程团队收购聚焦节能推理处理器技术，强化编译器和SoC设计能力，但未收购公司导致其产品失去支持[5][6] 技术差距与竞争态势 - AMD Instinct GPU与Nvidia Blackwell系列存在性能和生态系统差距，需通过软件优化减少硬件依赖[3][4] - 行业认为能源效率和推理性能是下一阶段重点，AMD正招募人才加速推理能力提升[5][6] - Nvidia凭借CUDA软件生态和硬件处理能力保持领先，Blackwell仍被视为AI工作负载的黄金标准[4][7]

AMD在AI领域的竞争策略 - AMD通过战略收购（Brium、Silo AI、Nod.ai、Untether AI工程团队）加强AI软件、推理优化和芯片设计能力，以缩小与Nvidia的差距[4][6][7] - 目标明确：提升Instinct GPU性能，追赶Nvidia Blackwell系列在硬件和生态系统上的优势[5][10] 收购Brium的技术价值 - Brium的编译器技术和端到端AI推理优化可减少对特定硬件依赖，提升开箱即用性能[8] - 整合Brium将推动AMD参与OpenAI Triton、SHARK/IREE等项目，增强推理和训练能力[9] 收购Untether AI团队的意图 - 仅收购工程团队（非公司实体），重点吸收其节能推理处理器技术，强化编译器和SoC设计能力[9] - 反映行业趋势：从模型训练转向能源效率和推理性能优化[9][10] AMD与Nvidia的竞争现状 - AMD仍需追赶Nvidia在硬件效率（如MX FP4/FP6精度格式应用）和CUDA软件生态的领先地位[9][10] - 尽管收购举措积极，Nvidia Blackwell仍被视为AI工作负载的黄金标准[10]

财务表现与业务增长 - 公司第一季度营收达74亿美元，同比增长36%，连续第四个季度加速增长 [1] - 数据中心部门营收37亿美元，同比增长57%，主要得益于EPYC CPU和Instinct GPU销量增长 [1] - 客户收入创纪录达23亿美元，同比增长68%，受Zen 5 Ryzen处理器强劲需求推动 [1] - 服务器CPU市场份额从2018年2%提升至2025年一季度40% [3] AI市场战略与布局 - 预测2028年数据中心AI加速器市场规模将超5000亿美元，推理需求增长尤为显著 [3] - 通过系列收购强化AI能力，包括Mipsology、Nod.ai、Silo AI、ZT Systems等 [5] - 构建全栈AI实力，涵盖硬件、软件和服务，加速客户AI部署 [10] - 开源软件栈ROCm被OpenAI、微软、Meta等广泛采用，支持PyTorch和Hugging Face模型库 [9] 新一代GPU产品发布 - 推出基于CDNA 4架构的MI350X和MI355X GPU，性能较MI300X提升4倍，推理速度提升35倍 [13] - MI350系列采用3nm工艺，集成1850亿晶体管，配备288GB HBM3E内存和8TB/s带宽 [15] - MI355X显存容量为竞争对手Nvidia GB200/B200的1.6倍，FP64/FP32性能高出2倍 [18] - 液冷版MI355X功耗达1400W，支持更高密度部署以降低TCO [17] 未来产品路线图 - MI400系列计划2026年推出，FP4/FP8性能达MI355X两倍，支持HBM4内存和19.6TB/s带宽 [30] - Helios AI机架将整合72个MI400 GPU，提供31TB HBM4和1.4PB/s带宽，FP4算力达2.9 exaflops [33] - 下一代EPYC "Venice" CPU采用2nm工艺，256核心，性能提升70%，内存带宽达1.6TB/s [35] - 计划推出800G NIC Vulcano和UALink 1.0扩展方案，支持多供应商组件集成 [40] 软件生态与技术优势 - ROCm 7软件栈推理性能提升高达3.5倍，训练性能提升3倍，支持企业级AI解决方案 [43] - 开发者云提供即时MI300X GPU访问，降低开发门槛 [43] - 采用3D混合键合和Chiplet技术，XCD芯片晶体管数量增加21%，Infinity Fabric带宽翻倍 [21][25] - Pollara 400 AI网卡性能优于NVIDIA ConnectX-7约10%，优化分布式系统通信效率 [39]

财务表现与市场地位 - 公司第一季度营收达74亿美元，同比增长36%，连续第四个季度加速增长 [1] - 数据中心部门营收37亿美元，同比增长57%，主要受EPYC CPU和Instinct GPU驱动 [1] - 客户收入创纪录达23亿美元，同比增长68%，Zen 5架构Ryzen处理器需求强劲 [1] - 服务器CPU市场份额从2018年2%提升至2025年Q1的40% [3] AI市场战略与布局 - 预测2028年数据中心AI加速器市场规模将超5000亿美元，推理需求增长尤为显著 [4] - 通过收购Mipsology、Nod.ai、Silo AI等企业强化AI全栈能力，2023年以来持续并购 [7][8] - 开源软件栈ROCm被Meta、微软等采用，支持PyTorch框架及超100万个Hugging Face模型 [10][11] - 推出全栈AI解决方案，涵盖硬件、软件及服务，适配不同规模客户需求 [11] 新一代GPU产品技术 - 发布MI350系列GPU（MI350X/MI355X），基于CDNA 4架构，3nm工艺，集成1850亿晶体管 [13][15] - MI355X性能较MI300X提升4倍，推理速度提高35倍，HBM3E显存达288GB，带宽8TB/s [13][15] - MI355X对比Nvidia B200显存容量高1.6倍，FP64性能达2倍优势，推理成本降低40% [18][19] - 2026年推出MI400系列，FP4算力40 petaflops，HBM4内存432GB，带宽19.6TB/s [31][32] 数据中心生态系统 - 推出Helios AI机架方案，集成72个MI400 GPU，31TB HBM4内存，FP4算力2.9 exaflops [34] - 下一代EPYC "Venice" CPU采用2nm工艺，256核心，性能提升70%，内存带宽1.6TB/s [37] - 网络方面推出Pollara 400 AI网卡，支持UltraEthernet，通信效率优于竞品10%-20% [40][42] - UALink 1.0扩展能力达1024 GPU，为NVIDIA NVLink 5.0的2倍，支持多供应商组件 [43] 软件与开发者生态 - ROCm 7软件栈推理性能提升最高3.8倍，训练性能提升3倍，支持企业级AI部署 [46] - 开发者云提供MI300X GPU即时访问，降低硬件投资门槛 [46]