文 | 源 Byte，作者 | 柯基的柯
6 月 13 日，全球 AI 发展的目光聚焦在了一场看似寻常却极具颠覆意味的联袂登场上。在热度爆棚的 Advancing AI 2025 大会现场，AMD 与 OpenAI 这对新盟友正式揭开了合作的冰山一角。
AMD 发布了最新的 Instinct MI400 和 MI350 系列 AI 芯片，AMD 公司 CEO 苏姿丰将矛头直指英伟达，AMD 新品的性能已超越英伟达旗舰产品 「B200」。她指出，在元宇宙平台公司 （Meta） 等的大语言模型测试中，AMD 芯片在多项指标上优于英伟达产品。
更引人注目的是，OpenAI 的 CEO 萨姆·奥特曼亲自站台，为 AMD 的新芯片背书。他明确表示，OpenAI 未来将使用 AMD 的 AI 芯片。这绝非简单的商业合作，而是一种深度的 「芯片-模型-生态」 三位一体构建的信号，标志着 AI 基础设施竞争逻辑正在发生微妙变化。
不过，单凭借一次技术性的飞跃和一位巨头的战略性站台，就立刻断言 AMD 能够颠覆英伟达在 AI 芯片领域的统治地位，未免过于简单乐观。OpenAI 与 AMD 的这场 「联姻」，短期内确实能在局部市场对英伟达构成冲击，但要真正撼动其多年来构建的商业壁垒和产业根基，还需时间检验。
生态闭环杀招
AMD 与 OpenAI 这对新组合的野心，在于尝试构建一个有别于现有模式的 「芯片-模型-生态」 闭环。
简单来说，OpenAI 作为全球最顶级的 AI 模型研发机构，其对算力的极致需求和对芯片性能的迭代反馈，能够直接反哺 AMD 的芯片设计方向和优化重点。AMD 则基于这些最前沿的需求，设计出更高效、更具针对性的 AI 芯片，为 OpenAI 提供定制化的算力支持。这种供需之间的紧密协作和相互促进，理论上能形成一个螺旋上升、共同进化的生态系统。
大模型内卷的程度或许已经超出了萨姆·奥特曼的想象，这个赛道内不仅有 Gemini、Claude 这样的老对手，还有 DeepSeek 这种强势入场的新玩家。OpenAI 绕开英伟达，直接与 AMD 深度绑定，意味着它有机会获得更具议价能力的芯片供应，有效降低其庞大的算力成本，同时能更快速地获取针对其特定模型进行优化的芯片，从而显著提高 AI 模型的训练效率和推理性能。
从 AMD 的角度出发，OpenAI 这样的重量级客户带来的巨大订单，不仅直接贡献了业绩，更重要的是，它是对其 Instinct 系列芯片技术实力和商业可行性的最有力背书，极大地提升了 AMD 在高性能计算和 AI 领域的品牌影响力和市场信心。
毕竟，天下苦英伟达久矣。在推翻 CUDA 霸权的征程中，一个微妙的联盟正在形成。这一联盟中，既有 OpenAI、Meta、微软、谷歌、亚马逊等深度依赖英伟达芯片的科技巨头，也包括英特尔、AMD、高通等英伟达的直接竞争对手。
花旗分析师估计，到 2030 年，英伟达在生成式 AI 芯片市场的份额仍将高达 63% 左右。这意味着，在未来多年内，英伟达仍将在 AI 芯片市场保持领先地位，而围绕 CUDA 生态的竞争与破局，也将成为行业持续关注的焦点。
InstinctMI400 和 MI350 系列芯片的发布，不仅仅是技术上的里程碑，更象征着 AMD 在 AI 时代商业模式上的重要落子。可以预见的是，这种顶级 AI 模型厂商与芯片厂商深度合作的模式，可能会引发其他 AI 领军企业效仿，加速它们在芯片领域的布局。
长期而言，这种基于特定需求构建的生态闭环，将极大地推动 AI 芯片朝着更定制化和垂直化的方向发展。未来的 AI 芯片可能不再是通用性极强的产品，而是针对特定算法、特定模型乃至特定应用场景进行深度优化，在能耗、性能、成本等关键指标上实现更优的平衡。
然而，一个强大生态的建立并非一朝一夕之功。OpenAI 与 AMD 的合作能否真正形成具有足够粘性和护城河的生态闭环，仍需时间来验证。
谁的护城河深
要理解 AMD 与 OpenAI 的合作能否真正威胁英伟达，必须深入对比这两家公司在 AI 芯片领域的不同商业模式和核心竞争力。
在与英伟达多年的博弈之中，AMD 的经常扮演高性价比追赶者的角色。它凭借在 CPU 和 GPU 方面的建树，提供在性能上能与市场领导者匹敌甚至在某些单点上有所超越、但在成本上更具优势的产品，以此吸引那些对价格敏感或者寻求替代供应商的客户。
尽管英伟达仍占据主导地位，但 AMD 正在快速追赶。根据相关财报数据显示，2025 年 Q1，英伟达营收达 440 亿美元，在独立显卡领域，其市占率超过 90%，而 AMD 营收 74.4 亿美元，年增 36%，同比增长 35.9%，好于市场预期 （71 亿美元），势头不容小觑。
与 OpenAI 的深度合作，是 AMD 在高性能计算和 AI 这个战略高地，利用外部力量进行突破和扩大市场份额的关键一步。这次发布会上的明星产品 Instinct MI400/MI350 系列，凭借台积电的先进工艺和自身的设计优化，确实在硬件规格上展现了与英伟达 B200 掰手腕的潜力。
换言之，AMD 试图通过与像 OpenAI 这样的头部客户捆绑，打开高端市场，形成示范效应。
目前，Oracle、微软、Meta、xAI 等多家企业正在与 AMD 合作使用其 AI 芯片，Oracle 将在其云基础设施中首批采用 Instinct MI355X 驱动的解决方案。Oracle 云基础设施执行副总裁 Mahesh Thiagarajan 表示，与 AMD 的合作极大提升了其服务的可扩展性和可靠性，未来将继续深化合作。
然而，英伟达的护城河远不仅仅在于其 GPU 的硬件性能。英伟达真正的 「胜负手」 在于其多年构建和持续强化的 CUDA 统一计算架构，以及围绕它形成的稳固软件生态系统。
CUDA 为 AI 开发者提供了丰富的库函数、工具集和开发平台，大大简化了并行计算和 AI 模型的开发、训练和部署过程。全球数百万的开发者基于 CUDA 进行创新，各种主流的深度学习框架 （如 PyTorch、TensorFlow） 都对 CUDA 提供原生最优支持。
AMD 公司 AI 部门高级副总裁 Vamsi Boppana 曾坦言，「对于那些负责编写内核的开发者而言，他们已经非常习惯用 CUDA 来完成，至少多年以来已经积累下大量 CUDA 代码。我认为我们是唯一能够帮助其顺利完成迁移的替代方案，因为我们提供 HIPIFY 以提供可以编译的 HIPC++代码。」
这种强大的软件兼容性和开发者粘性，构成了英伟达难以撼动的生态壁垒。客户一旦选择了英伟达的硬件并投入大量资源基于 CUDA 开发，其迁移到其他平台的成本和复杂度将呈几何级数增长。
也就是说，AMD 虽然在硬件层面不断缩小与英伟达的差距，甚至在某些单点性能上实现超越，但在软件生态，尤其是类似 CUDA 这样的底层并行计算平台和上层应用框架的支持上，依然存在短板。
ROCm 作为 AMD 对标 CUDA 的平台，虽然取得了进展，但其成熟度、易用性、兼容性和开发者社区的活跃度与 CUDA 相比仍有较大差距。
也就是说，英伟达提供的不仅仅是芯片，而是一个软硬件一体、端到端的整体解决方案，加上其庞大的用户基础和先发优势，这种生态优势并非短期内通过一次合作或者几款高性能芯片就能轻易瓦解的。
新棋局
拥有 OpenAI 这个重量级盟友这一 「新变量」 之后，AMD 的战略显然将更加激进和聚焦。
截图来源于 Open AI 官网
一方面，AMD 会更紧密地与 OpenAI 这样的顶级 AI 模型厂商合作，利用它们的反馈来推动 Instinct 芯片的定制化和优化设计，确保产品能够第一时间满足最前沿的 AI 训练和推理需求。
另一方面，AMD 必须大幅加强其软件生态系统的建设。仅仅拥有强大的硬件是不足以挑战英伟达霸权的。AMD 需要投入更多资源去完善 ROCm 平台，提升其性能和易用性，吸引更多开发者在其平台上进行开发和部署，并提供更优质的技术支持和服务。
与 OpenAI 的合作，可以为 AMD 提供一个绝佳的平台来打磨其软件栈，并通过 OpenAI 的影响力吸引更多潜在用户和开发者关注 ROCm。
AMD 的强势崛起及其与 OpenAI 的结盟，无疑给英伟达带来了巨大的竞争压力。英伟达无法坐视不理，它将被迫加速其技术创新步伐，尤其是在下一代芯片的性能和能效比上。
同时，为了应对 AMD 可能采取的价格策略，英伟达也可能会在成本控制上投入更多努力，或者通过更灵活的销售策略来保持竞争力。
更重要的是，英伟达会更加重视与下游客户的深度合作，提供更定制化、更符合客户需求的解决方案，进一步强化客户粘性。英伟达可能会进一步巩固其在云服务商领域的优势，通过与大型云计算平台深度绑定来扩大 CUDA 生态的影响力。
不排除英伟达会通过投资甚至收购的方式，快速补齐其在特定技术或市场领域的短板，例如在某些特定加速器技术上，或者在边缘计算等新兴 AI 领域。根据企业备案文件和 Dealroom 研究报告，英伟达在 2024 年的 50 轮初创企业融资以及几笔企业交易中总共出资了 10 亿美元。在 2023 年，这家公司参与了 39 轮企业融资，支出了 8.72 亿美元。
即便如此，面对 AMD 这样步步紧逼且拥有顶级客户站台的竞争对手，英伟达也不能掉以轻心。在这场 AI 算力的攻防新棋局中，领先者必须跑得更快，才能保持其竞争优势。任何一丝迟疑或保守，都可能给追赶者留下可乘之机。
