<p>图形处理单元（GPU）是全球人工智能（AI）基础设施建设的关键组成部分。训练 AI 模型和运行 AI 推理需要高速处理能力，并且产生的计算工作负载最适合使用并行处理来处理。这使得 GPU——最初是为了加速视频游戏图形渲染而开发的——成为提供正确类型处理能力的最佳硬件选择之一。</p>
<p>目前，GPU 市场由两家公司主导。<strong>Nvidia</strong>（NVDA -2.09%）无疑是该领域的领导者。竞争对手 <strong>Advanced Micro Devices</strong>（AMD 0.10%）则试图与 Nvidia 竞争，并在数据中心市场中获得有意义的份额。截至目前，2024 年 Nvidia 的股票表现明显优于其他公司，交易价格上涨约 175%。而 AMD 的股票则在今年下跌了约 15%。</p>
<p>那么，哪只股票在 2025 年可能表现更好呢？</p>
<h2>GPU 市场持续增长</h2>
<p>GPU 市场的前景依然强劲。大多数大型超大规模数据中心运营商（即运营超大型数据中心的公司）已经表示，他们计划在 2025 年增加与 AI 相关的资本支出。由于 AI 的推动，云计算的需求正在飙升，所有主要的云计算公司都在努力扩展其基础设施以满足这一需求。</p>
<p>与此同时，随着大型科技公司和资金充足的初创公司（如 OpenAI 和埃隆·马斯克旗下的 xAI）竞相开发更复杂的 AI 模型，GPU 集群也在不断扩大。</p>
<p>预计 <strong>Meta Platforms</strong> 将使用 160,000 个 GPU 来训练其即将推出的 Llama 4 模型——是其用于 Llama 3 的 10 倍。xAi 的 Grok 3 模型也类似，预计将需要 100,000 个 GPU，而用于训练 Grok 2 时仅使用了 20,000 个 GPU。同时，有传言称，未来将有公司部署多达 100 万个 GPU 的集群。</p>
<p>Nvidia 是这些公司对 GPU 需求旺盛的最大受益者，其收入远超 AMD。这主要是因为 Nvidia 早已开发了其免费的（但专有的）CUDA 软件平台，使开发者能够将购买的 GPU 用于图形渲染以外的任务。因此，CUDA 成为了许多开发者学习编程 GPU 的软件平台，为公司创造了广泛的护城河。在此后的几年中，Nvidia 通过 CUDA X 增加了开发者工具和 AI 特定的微型库，进一步巩固了其软件领先地位。</p>
<p>如今，AMD 也有自己的 GPU 软件平台，并且其 GPU 的性能与 Nvidia 的相当，甚至在某些方面更强——至少在纸面上是如此。然而，独立研究和分析公司 SemiAnalysis 的测试结果表明，AMD 的软件限制了其 GPU 的性能。在其报告中，它称 AMD 的开箱体验为 “不可用”，并表示需要 “多个 AMD 工程师团队” 来帮助修复软件漏洞。最终，AMD 最新 GPU 的纸面规格与其实际性能不符。相比之下，SemiAnalysis 将 Nvidia 的 H100 和 H200 GPU 的开箱性能描述为 “惊人”。</p>
<p>这有助于解释为什么 Nvidia 上个季度的数据中心收入为 308 亿美元，而 AMD 仅为 35 亿美元。值得注意的是，尽管如此，两者的数据中心收入增长率相似：Nvidia 增长了 112%，而 AMD 增长了 122%。当然，Nvidia 是从一个更大的基础上翻倍其收入，这使得其表现更加令人印象深刻。</p>
<p>AMD 能够为自己开辟出一个细分市场的一个领域是 AI 推理。SemiAnalysis 指出，AMD 的客户倾向于在推理中部署其 GPU，这些推理呈现出狭窄且明确的使用案例。因此，AMD 在未来几年开始获得市场份额的一种方式是，如果更多的 GPU 市场从训练转向推理。AMD 的 GPU 比 Nvidia 的便宜，因此这样的转变可能会对其有利。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDIyMzIvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTIwNDU4MzYwNi5qcGcmdz03MDA?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDIyMzIvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTIwNDU4MzYwNi5qcGcmdz03MDA"/></p>
<p>图片来源：Getty Images</p>
<h2>估值与结论</h2>
<p>从估值的角度来看，AMD 的股票相对便宜，前瞻市盈率（P/E）为 24，而 Nvidia 接近 31。然而，Nvidia 的总收入增长速度更快（94% 对比 AMD 的 18%），因为在 AMD 的硬件组合中，GPU 只是其中的一部分。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/d672113efaa590159c3d4c28cb7580b3.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/d672113efaa590159c3d4c28cb7580b3.png"/></p>
<p>AMD 市盈率（前瞻 1 年）数据来源于 YCharts。</p>
<p>在这一点上，我认为 AI 训练在未来几年仍将保持重要性，因为公司继续努力开发更先进的 AI 模型。因此，我更倾向于将 Nvidia 的股票作为持有，并认为投资者在 2025 年仍然可以有利可图地将其加入投资组合。</p>

英伟达

<p>英伟达和 AMD 主导着对人工智能基础设施至关重要的 GPU 市场。英伟达的股票在 2024 年上涨了 175%，而 AMD 的股票则下跌了 15%。预计 GPU 市场将继续增长，主要公司正在增加与人工智能相关的支出。英伟达的 CUDA 平台为其提供了竞争优势，数据中心收入达到 308 亿美元，而 AMD 仅为 35 亿美元。尽管 AMD 的 GPU 价格更便宜，但英伟达的性能和增长率更为出色。作者在 2025 年更倾向于投资英伟达，因为其在人工智能训练中的强大地位</p>

<p>Graphic processing units (GPUs) serve as a key component in the foundation of the world's artificial intelligence (AI) infrastructure build-out. Training AI models and running AI inference demands high-speed processing power, and it creates computational workloads that can best be handled using parallel processing. That positions GPUs -- originally developed to speed up the rendering of video game graphics -- as some of the best hardware options for providing the right type of processing power.</p>
<div class="lb-trans"><p>图形处理单元（GPU）是全球人工智能（AI）基础设施建设的关键组成部分。训练 AI 模型和运行 AI 推理需要高速处理能力，并且产生的计算工作负载最适合使用并行处理来处理。这使得 GPU——最初是为了加速视频游戏图形渲染而开发的——成为提供正确类型处理能力的最佳硬件选择之一。</p>
</div><p>Two companies dominate the GPU market. <strong>Nvidia</strong>(NVDA -2.09%) is by far the leader in the space. Rival <strong>Advanced Micro Devices</strong>(AMD 0.10%), meanwhile, is trying to take Nvidia on and gain a meaningful share of the data center market. In 2024, Nvidia's stock has been the clear winner, trading up by about 175% as of this writing. AMD stock, meanwhile, is down by about 15% on the year.</p>
<div class="lb-trans"><p>目前，GPU 市场由两家公司主导。<strong>Nvidia</strong>（NVDA -2.09%）无疑是该领域的领导者。竞争对手 <strong>Advanced Micro Devices</strong>（AMD 0.10%）则试图与 Nvidia 竞争，并在数据中心市场中获得有意义的份额。截至目前，2024 年 Nvidia 的股票表现明显优于其他公司，交易价格上涨约 175%。而 AMD 的股票则在今年下跌了约 15%。</p>
</div><p>But which stock is likely to perform better in 2025?</p>
<div class="lb-trans"><p>那么，哪只股票在 2025 年可能表现更好呢？</p>
</div><h2>The GPU market keeps growing</h2>
<div class="lb-trans"><h2>GPU 市场持续增长</h2>
</div><p>The outlook for the GPU market continues to look strong. Most large hyperscalers (companies that operate mega-sized data centers) have already indicated that they plan to increase their AI-related capital expenditures in 2025. Demand for cloud computing is soaring due to AI, and all the major cloud computing companies are working to expand their infrastructure to meet that demand.</p>
<div class="lb-trans"><p>GPU 市场的前景依然强劲。大多数大型超大规模数据中心运营商（即运营超大型数据中心的公司）已经表示，他们计划在 2025 年增加与 AI 相关的资本支出。由于 AI 的推动，云计算的需求正在飙升，所有主要的云计算公司都在努力扩展其基础设施以满足这一需求。</p>
</div><p>Meanwhile, GPU clusters are growing larger and larger as big tech companies and well-funded start-ups such as OpenAI and Elon Musk-owned xAI race to develop more sophisticated AI models.</p>
<div class="lb-trans"><p>与此同时，随着大型科技公司和资金充足的初创公司（如 OpenAI 和埃隆·马斯克旗下的 xAI）竞相开发更复杂的 AI 模型，GPU 集群也在不断扩大。</p>
</div><p>It is expected that <strong>Meta Platforms</strong> will use 160,000 GPUs to train its upcoming Llama 4 model -- 10 times as many as it used for Llama 3. The case is similar with xAi's Grok 3 model, which is expected to require 100,000, up from 20,000 used to train Grok 2. Meanwhile, there is talk of companies deploying clusters with as many as 1 million GPUs in the near future.</p>
<div class="lb-trans"><p>预计 <strong>Meta Platforms</strong> 将使用 160,000 个 GPU 来训练其即将推出的 Llama 4 模型——是其用于 Llama 3 的 10 倍。xAi 的 Grok 3 模型也类似，预计将需要 100,000 个 GPU，而用于训练 Grok 2 时仅使用了 20,000 个 GPU。同时，有传言称，未来将有公司部署多达 100 万个 GPU 的集群。</p>
</div><p>Nvidia has been the biggest beneficiary of these companies' insatiable demand for GPUs, and its revenue has far outpaced AMD's. A big reason for this is that Nvidia long ago developed its free (but proprietary) CUDA software platform, which allows developers to program the GPUs they buy for tasks other than graphics rendering. As such, CUDA became the software platform on which many developers learned to program GPUs, creating a wide moat for the company. In the years since, Nvidia has added developer tools and AI-specific microlibraries through CUDA X, extending its software lead.</p>
<div class="lb-trans"><p>Nvidia 是这些公司对 GPU 需求旺盛的最大受益者，其收入远超 AMD。这主要是因为 Nvidia 早已开发了其免费的（但专有的）CUDA 软件平台，使开发者能够将购买的 GPU 用于图形渲染以外的任务。因此，CUDA 成为了许多开发者学习编程 GPU 的软件平台，为公司创造了广泛的护城河。在此后的几年中，Nvidia 通过 CUDA X 增加了开发者工具和 AI 特定的微型库，进一步巩固了其软件领先地位。</p>
</div><p>Today, AMD has its own GPU software platform, and it makes GPUs that are just as powerful as Nvidia's, if not more so -- at least, on paper. However, testing by independent research and analysis company SemiAnalysis has concluded that AMD's software is holding back the performance of its GPUs. In its report, it called AMD's out-of-the-box experience &#34;unusable,&#34; and said that it needed &#34;multiple teams of AMD engineers&#34; to help it fix software bugs. In the end, the paper specs for AMD's latest GPU did not match its real-world performance. By contrast, SemiAnalysis described the out-of-the-box performance of Nvidia's H100 and H200 GPUs as &#34;amazing.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>如今，AMD 也有自己的 GPU 软件平台，并且其 GPU 的性能与 Nvidia 的相当，甚至在某些方面更强——至少在纸面上是如此。然而，独立研究和分析公司 SemiAnalysis 的测试结果表明，AMD 的软件限制了其 GPU 的性能。在其报告中，它称 AMD 的开箱体验为 “不可用”，并表示需要 “多个 AMD 工程师团队” 来帮助修复软件漏洞。最终，AMD 最新 GPU 的纸面规格与其实际性能不符。相比之下，SemiAnalysis 将 Nvidia 的 H100 和 H200 GPU 的开箱性能描述为 “惊人”。</p>
</div><p>This helps explain why Nvidia generated data center revenue of $30.8 billion last quarter compared to only $3.5 billion for AMD. Notably, though, both showed similar rates of data center revenue growth: Nvidia's rose by 112% and AMD's rose by 122%. Of course, Nvidia was doubling its revenue from a much larger base, which makes its performance all the more impressive.</p>
<div class="lb-trans"><p>这有助于解释为什么 Nvidia 上个季度的数据中心收入为 308 亿美元，而 AMD 仅为 35 亿美元。值得注意的是，尽管如此，两者的数据中心收入增长率相似：Nvidia 增长了 112%，而 AMD 增长了 122%。当然，Nvidia 是从一个更大的基础上翻倍其收入，这使得其表现更加令人印象深刻。</p>
</div><p>One area in which AMD has been able to carve out a niche for itself is AI inference. SemiAnalysis noted that AMD's customers tend to deploy its GPUs in inference, which presents narrow, well-defined use cases. As such, one way AMD could start to gain market share in the coming years is if more of the GPU market shifts from training to inference. AMD's GPUs are cheaper than Nvidia's, so such a shift could potentially benefit it.</p>
<div class="lb-trans"><p>AMD 能够为自己开辟出一个细分市场的一个领域是 AI 推理。SemiAnalysis 指出，AMD 的客户倾向于在推理中部署其 GPU，这些推理呈现出狭窄且明确的使用案例。因此，AMD 在未来几年开始获得市场份额的一种方式是，如果更多的 GPU 市场从训练转向推理。AMD 的 GPU 比 Nvidia 的便宜，因此这样的转变可能会对其有利。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDIyMzIvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTIwNDU4MzYwNi5qcGcmdz03MDA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F802232%2Fgettyimages-1204583606.jpg&amp;op=resize&amp;w=700"/></p>
<p>Image source: Getty Images</p>
<div class="lb-trans"><p>图片来源：Getty Images</p>
</div><h2>Valuation and verdict</h2>
<div class="lb-trans"><h2>估值与结论</h2>
</div><p>From a valuation perspective, AMD is a modestly cheaper stock, trading at a forward price-to-earnings (P/E) ratio of 24 compared to nearly 31 for Nvidia. However, Nvidia has been growing its total revenue more rapidly (94% vs. 18% last quarter) as at AMD, GPUs are just one piece of a larger hardware portfolio.</p>
<div class="lb-trans"><p>从估值的角度来看，AMD 的股票相对便宜，前瞻市盈率（P/E）为 24，而 Nvidia 接近 31。然而，Nvidia 的总收入增长速度更快（94% 对比 AMD 的 18%），因为在 AMD 的硬件组合中，GPU 只是其中的一部分。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://media.ycharts.com/charts/d672113efaa590159c3d4c28cb7580b3.png" alt="" original-src="https://media.ycharts.com/charts/d672113efaa590159c3d4c28cb7580b3.png"/></p>
<p>AMD PE Ratio (Forward 1y) data by YCharts.</p>
<div class="lb-trans"><p>AMD 市盈率（前瞻 1 年）数据来源于 YCharts。</p>
</div><p>At this point, I think AI training will remain important over the next several years as companies continue to try to develop more advanced AI models. As such, I much prefer Nvidia's stock as a holding from here and think investors could still profitably add it to their portfolios in 2025.</p>
<div class="lb-trans"><p>在这一点上，我认为 AI 训练在未来几年仍将保持重要性，因为公司继续努力开发更先进的 AI 模型。因此，我更倾向于将 Nvidia 的股票作为持有，并认为投资者在 2025 年仍然可以有利可图地将其加入投资组合。</p>
</div>

Nvidia vs. AMD: Which Is the Better AI Chip Stock for 2025?

- GPU 是全球人工智能基础设施的关键组件，需求持续增长。  
- Nvidia 在市场中占据主导地位，2024 年股价上涨约 175%。  
- AMD 在 AI 推理领域有潜力，但软件性能限制了其市场表现。

英伟达与 AMD：哪一个是 2025 年更好的人工智能芯片股票？