$美国超微公司(AMD)$  AI的“上半场”与“下半场”

上半场：模型训练的“百米冲刺”。

这个阶段，核心目标是不惜一切代价提升模型性能，Scaling Law（规模法则）是唯一信仰。

谁的GPU性能最强、生态最好，谁就是王。英伟达凭借其H系列/B系列GPU和CUDA生态，赢得了这场军备竞赛的绝对胜利。

下半场：应用推理的“马拉松”。

当AI应用（如ChatGPT、Midjourney）从百万用户走向十亿用户，成本控制就从次要矛盾上升为主要矛盾。

每一次用户提问、每一次图片生成，背后都是实打实的推理算力消耗。此时，性价比成了决定生死存亡的关键。

巨头们开始大规模采购AMD芯片，本质上不是为了替换“训练之王”英伟达，而是在为成本敏感的“推理时代”提前布局。

巨头的“B计划”：性能狂热到成本焦虑

当产业从0到1的探索期，进入从1到N的普及期，商业逻辑必然生变。

过去，大家问的是：“你的模型能比别人强多少？”未来，大家会问：“你的服务成本能比别人低多少？”

在模型训练上，英伟达的H100/B200依然是无可替代的“屠龙刀”。但对于海量的、日常的推理任务，使用这样的“屠龙刀”还有优势吗？

巨头们不是傻子，他们深知不能永远为英伟达的“GPU税”支付高昂溢价。所以，每一份投向AMD的订单，实际上就是投向自己未来财报的“成本优化”票。