的 AI 战略转型正在进入关键时刻。2022 年底的一次董事会会议上，CEO 苏姿丰宣布要“彻底调整战略”，将人工智能置于整个产品线的核心，称 AI 是“千载难逢的机会”。三年后，这家总部位于加州的芯片设计公司市值已从 900 亿美元跃升至逾 3350 亿美元。尽管近期出现回调，但其全面押注 AI 的策略已显著改变行业竞争格局。
在长期被英伟达主导的市场中，AMD 正凭借价格竞争力和供应多元化优势崛起，成为全球第二大 AI 芯片设计商。苏姿丰在 CPU 时代成功挑战 Intel，如今正试图复制这一胜利，对准的是全球最强的芯片巨头英伟达。
AI 战略全面推进：从 CPU 制胜到 AI 全栈突破
今年 56 岁的苏姿丰拥有 MIT 电机工程博士背景，对芯片架构和物理设计有深厚理解。她早年带领 AMD 在 CPU 领域击败陷入战略失误的 Intel，将数据中心 CPU 市占率从接近零提高到约 41%。这一基础让董事会在 2022 年支持她推进全面 AI 转向计划。
随后三年，AMD 快速推进 Instinct 系列 AI 加速器（训练、推理）的多代产品研发，核心产品 MI450 在 2025 年面世，并成为 AMD 与 OpenAI、等企业的大规模合作基础产品。
AMD 已获得 OpenAI 和甲骨文大单，其中，OpenAI 将采购足够用于部署 6GW 计算规模的 MI450 芯片。分析人士指出，AI 客户迫切希望摆脱对单一供应商的依赖，使 AMD 的替代性价值进一步提升。
应对英伟达：从训练芯片短板到推理芯片突破
英伟达依靠 CUDA 生态和抢先布局，在 AI 训练市场长期占据绝对主导。 AMD 在推理（Inference）芯片方面具备优势，但在训练芯片层面面临差距。苏姿丰承认训练市场“非常困难”，但对 MI450 同时满足训练与推理需求抱有信心。
英伟达 CEO 黄仁勋预计，未来需求将从训练转向万亿次级推理计算。苏姿丰也认为，随着 AI 被嵌入搜索、办公、企业软件等应用，推理需求将迎来“指数级爆发”。AMD 在推理领域的成本优势（比英伟达便宜 20% 左右）和开放生态，将成为其切入关键点。
AI 泡沫争议：苏姿丰不担心，坚定继续扩张
近期，AI 数据中心与芯片资本开支的巨大增长引发市场对泡沫风险的担忧。AMD 股价 10 月曾上涨近六成，但随即回落约 20%。尽管如此，苏姿丰坚持认为 AI 需求远未触及天花板。
她直言：
“现在不是担心是否投入过多的时候，更危险的是投入不够。”
苏姿丰预期 AI + 数据中心市场将在 2030 年达到 1 万亿美元规模；AMD 在该领域的收入将在未来数年保持 80% 的年增长率，AI 加速器市占率将从目前的 3%-5% 提升至两位数占比。
政策游说与沙特项目
苏姿丰在全球产业链和政府游说中扮演越来越重要角色。她积极与美国政府沟通出口管制问题，强调过度限制将“帮助中国、伤害美国企业”。在白宫与沙特王储穆罕默德会面时，AMD 宣布与沙特 AI 项目合作构建大型数据中心集群。
与此同时，AMD 与法国、瑞典等政府亦推进安全 AI 基建项目，进一步扩大其国际布局。
挑战仍巨大：技术交付、生态黏性与融资风向
尽管 AMD 勢头强劲，但行业普遍认为其挑战依旧严峻：
英伟达的 CUDA 软件生态仍然是最深的护城河。
MI450 的实际交付能力将直接决定 AMD 能否获得更多 OpenAI 级别的大单。
数据中心资本开支若放缓，替代供应链的空间可能缩小。
当下 AI 投资“循环融资”结构（如 AMD 对 OpenAI 的大量期权激励）也可能引发长期质疑。
结语：苏姿丰的“二号玩家叙事”正在改变 AI 芯片格局
在英伟达统治多年的 AI 加速市场中，AMD 正凭借价格、供应量、开放生态和战略合作切入，成为第二个真正具备规模能力的供应商。
苏姿丰的核心判断是：
AI 需求的规模远超市场当前的担忧，行业仍处早期阶段。
随着全球 AI 推理需求爆发、数据中心集群快速扩张、各国推动算力自主化，AMD 正在迎来其历史性的窗口期。
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