<p>谈到半导体股票时，像 <strong>Nvidia</strong>(NVDA -3.00%) 和 <strong>Advanced Micro Devices</strong>(AMD -4.76%) 这样的公司往往是首先想到的。这两家公司专注于设计被称为图形处理单元（GPU）的先进芯片，这些芯片是训练生成式人工智能模型和机器学习的关键组件。</p>
<p>在过去两年中，Nvidia 凭借其丰富的 GPU 产品线，成为芯片领域无可争议的领导者，而 AMD 的产品相对较少。然而，Nvidia 的计算和网络业务中还有一个鲜为人知的部分——正是这个特性使得 Nvidia 在数据中心 GPU 市场保持领先地位。</p>
<p>接下来，我将解释 Nvidia 为何如此强大，并详细介绍 AMD 最新的举措，以便更紧密地与其竞争对手抗衡，以及芯片之王是如何回应的。</p>
<h2>Nvidia 在其业务中有一颗隐藏的宝石...</h2>
<p>数据中心的 GPU 全天候进行复杂计算。但这些芯片是如何工作的，实际上是什么在驱动它们？</p>
<p>对于 Nvidia 来说，答案在于其计算统一设备架构（CUDA），这是一个在其 GPU 之上运行的软件平台。尽管该公司的芯片在技术上可以在其他平台上运行，但开发者在实现功能时会受到限制。因此，结合使用 CUDA 和 Nvidia GPU 是充分利用其广泛功能的最佳解决方案。</p>
<p>构建一个紧密集成硬件和软件的端到端套件帮助 Nvidia 获得了 90% 的数据中心 GPU 市场份额。然而，AMD 似乎有应对之策，这可能成为推动其加速增长的催化剂。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDM1OTYvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTU0NTMwODkwNy0xLmpwZyZ3PTcwMA?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-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDM1OTYvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTU0NTMwODkwNy0xLmpwZyZ3PTcwMA"/></p>
<p>图片来源：Getty Images。</p>
<h2>...但 AMD 正在加大赌注</h2>
<p>虽然 Nvidia 无疑在 AMD 面前拥有巨大的领先优势，但有一些微妙的迹象表明，该公司可能正在失去市场主导地位。正如我在另一篇文章中所解释的，Nvidia 的数据中心 GPU 销售显示出一些显著的减速迹象。同时，AMD 的 GPU 业务也大幅增长——现在的增长速度与 Nvidia 的业务相似。</p>
<p>AMD 突然增长的一个原因是其 MI300X 加速器的巨大成功，客户包括 <strong>Microsoft</strong>、<strong>Oracle</strong> 和 <strong>Meta Platforms</strong>。尽管这些大型科技公司也是 Nvidia 的重要客户，但值得注意的是，他们正在多样化其 GPU 集群，并开始向 AMD 提供的低成本替代品迁移。</p>
<p>除了 AMD 的加速器外，该公司还提供一个名为 ROCm 的软件平台。尽管到目前为止，CUDA 的采用率高于 ROCm，但我认为 Nvidia 和 AMD 提供的数据中心业务之间的不同趋势可能表明，ROCm 有望在 AMD 寻求在 GPU 市场获得增量市场份额时实现突破。</p>
<h2>Nvidia 的最新交易是历史性的棋局</h2>
<p>我认为我并不是唯一一个注意到 AMD 在数据中心 GPU 市场快速增长的人。去年 12 月底，Nvidia 以 7 亿美元收购了一家名为 Run:ai 的以色列初创公司，该公司将其专长描述为 “高效的集群资源利用以支持 AI 工作负载”。</p>
<p>我认为收购 Run:ai 是一个极其聪明的决定，因为它强调了 Nvidia 保持紧密集成生态系统的策略，以支持 AI 工作负载的训练。因此，我认为客户将更难迁移到像 AMD 的 ROCm 这样的替代品。</p>
<p>虽然我对 AMD 持乐观态度，并相信该公司正在进行许多重要的战略举措，但我并不认为 ROCm 是对 Nvidia 的绝对胜利。目前，Nvidia 仍然安全地坐在 GPU 领域的王座上。</p>

甲骨文

微软

<p>AMD 在 GPU 市场上取得了进展，挑战 Nvidia 的主导地位。尽管 Nvidia 在数据中心 GPU 中占据 90% 的市场份额，但 AMD 的 MI300X 加速器正在获得微软和甲骨文等主要客户的青睐。尽管 Nvidia 最近收购了 Run:ai 以增强其生态系统，但 AMD 的 ROCm 软件平台显示出增长潜力。然而，Nvidia 仍在市场中保持强势地位，尽管 AMD 正在改善，但尚未对 Nvidia 形成决定性的优势</p>

<p>When it comes to semiconductor stocks, odds are that companies such as <strong>Nvidia</strong>(NVDA -3.00%) and <strong>Advanced Micro Devices</strong>(AMD -4.76%) are the first that come to mind. Both companies specialize in designing advanced chips called graphics processing units (GPUs), which are essential components for training generative AI models and machine learning.</p>
<div class="lb-trans"><p>谈到半导体股票时，像 <strong>Nvidia</strong>(NVDA -3.00%) 和 <strong>Advanced Micro Devices</strong>(AMD -4.76%) 这样的公司往往是首先想到的。这两家公司专注于设计被称为图形处理单元（GPU）的先进芯片，这些芯片是训练生成式人工智能模型和机器学习的关键组件。</p>
</div><p>Over much of the last two years, Nvidia has emerged as the undisputed leader in the chip realm thanks to its long line of GPUs relative to what AMD has to offer. However, there is another part of Nvidia's computing and networking business that rarely gets spoken about -- and yet it's this very feature that has allowed Nvidia to remain in a market-leading position when it comes to data center GPUs.</p>
<div class="lb-trans"><p>在过去两年中，Nvidia 凭借其丰富的 GPU 产品线，成为芯片领域无可争议的领导者，而 AMD 的产品相对较少。然而，Nvidia 的计算和网络业务中还有一个鲜为人知的部分——正是这个特性使得 Nvidia 在数据中心 GPU 市场保持领先地位。</p>
</div><p>Below, I'm going to explain what makes Nvidia such a force, and I'll detail AMD's latest move as it seeks to compete more closely with its rival, and how the chip king is responding.</p>
<div class="lb-trans"><p>接下来，我将解释 Nvidia 为何如此强大，并详细介绍 AMD 最新的举措，以便更紧密地与其竞争对手抗衡，以及芯片之王是如何回应的。</p>
</div><h2>Nvidia has a hidden gem in its business...</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Nvidia 在其业务中有一颗隐藏的宝石...</h2>
</div><p>GPUs in data centers are constantly running sophisticated computations around the clock. But how do these chipsets work, and what's actually powering them?</p>
<div class="lb-trans"><p>数据中心的 GPU 全天候进行复杂计算。但这些芯片是如何工作的，实际上是什么在驱动它们？</p>
</div><p>For Nvidia, the answer resides in its compute unified device architecture (CUDA), a software platform that layers on top of its GPUs. Although the company's chips can technically run on other platforms, developers are going to be limited in what they can accomplish. For this reason, using CUDA in conjunction with Nvidia GPUs is the optimal solution to take advantage of their large range of features.</p>
<div class="lb-trans"><p>对于 Nvidia 来说，答案在于其计算统一设备架构（CUDA），这是一个在其 GPU 之上运行的软件平台。尽管该公司的芯片在技术上可以在其他平台上运行，但开发者在实现功能时会受到限制。因此，结合使用 CUDA 和 Nvidia GPU 是充分利用其广泛功能的最佳解决方案。</p>
</div><p>Building an end-to-end suite featuring tightly integrated hardware and software has helped Nvidia acquire a 90% share of the data center GPU market. Nevertheless, AMD appears to have a response up its sleeve, and it could just be the catalyst that leads to more accelerated growth for the Nvidia rival.</p>
<div class="lb-trans"><p>构建一个紧密集成硬件和软件的端到端套件帮助 Nvidia 获得了 90% 的数据中心 GPU 市场份额。然而，AMD 似乎有应对之策，这可能成为推动其加速增长的催化剂。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://g.foolcdn.com/image//query-b3A9cmVzaXplJnVybD1odHRwczovL2cuZm9vbGNkbi5jb20vZWRpdG9yaWFsL2ltYWdlcy84MDM1OTYvZ2V0dHlpbWFnZXMtMTU0NTMwODkwNy0xLmpwZyZ3PTcwMA" alt="" original-src="https://g.foolcdn.com/image/?url=https%3A%2F%2Fg.foolcdn.com%2Feditorial%2Fimages%2F803596%2Fgettyimages-1545308907-1.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>...but AMD is raising the stakes</h2>
<div class="lb-trans"><h2>...但 AMD 正在加大赌注</h2>
</div><p>While Nvidia undoubtedly has an enormous lead over AMD, there are some subtle signs that the company may be losing its grip on market dominance. As I explained in another article, sales of Nvidia's data center GPUs are showing some notable signs of deceleration. And at the same time, AMD's GPU business has scaled up considerably -- now growing at a rate similar to that of Nvidia's operation.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然 Nvidia 无疑在 AMD 面前拥有巨大的领先优势，但有一些微妙的迹象表明，该公司可能正在失去市场主导地位。正如我在另一篇文章中所解释的，Nvidia 的数据中心 GPU 销售显示出一些显著的减速迹象。同时，AMD 的 GPU 业务也大幅增长——现在的增长速度与 Nvidia 的业务相似。</p>
</div><p>One reason for AMD's sudden surge is the overwhelming success of its MI300X accelerators, which have <strong>Microsoft</strong>, <strong>Oracle</strong>, and <strong>Meta Platforms</strong> as customers. Although each of these big tech companies is also a major Nvidia customer, it's notable that they are diversifying their GPU clusters and beginning to migrate toward lower-cost alternatives offered by AMD.</p>
<div class="lb-trans"><p>AMD 突然增长的一个原因是其 MI300X 加速器的巨大成功，客户包括 <strong>Microsoft</strong>、<strong>Oracle</strong> 和 <strong>Meta Platforms</strong>。尽管这些大型科技公司也是 Nvidia 的重要客户，但值得注意的是，他们正在多样化其 GPU 集群，并开始向 AMD 提供的低成本替代品迁移。</p>
</div><p>In addition to AMD's accelerators, the company also offers a software platform called ROCm. While CUDA has been more widely adopted than ROCm to date, I think the differing trends between the data center operations offered by Nvidia and AMD could signal that ROCm is poised for a breakout move as AMD seeks to acquire incremental market share in GPUs.</p>
<div class="lb-trans"><p>除了 AMD 的加速器外，该公司还提供一个名为 ROCm 的软件平台。尽管到目前为止，CUDA 的采用率高于 ROCm，但我认为 Nvidia 和 AMD 提供的数据中心业务之间的不同趋势可能表明，ROCm 有望在 AMD 寻求在 GPU 市场获得增量市场份额时实现突破。</p>
</div><h2>Nvidia's latest deal is a chess move for the ages</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Nvidia 的最新交易是历史性的棋局</h2>
</div><p>I don't think I'm the only one who has noticed AMD's rapid growth in the data center GPU market over the last year. In late December, Nvidia closed a $700 million acquisition of a company called Run:ai, a start-up based in Israel that describes its specialty as &#34;efficient cluster resource utilization for AI workloads.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>我认为我并不是唯一一个注意到 AMD 在数据中心 GPU 市场快速增长的人。去年 12 月底，Nvidia 以 7 亿美元收购了一家名为 Run:ai 的以色列初创公司，该公司将其专长描述为 “高效的集群资源利用以支持 AI 工作负载”。</p>
</div><p>I see the Run:ai acquisition as an incredibly savvy decision, as it underscores Nvidia's approach to remain a tightly integrated ecosystem for its customers on which AI workloads are trained. As a result, I think it's going to become even more challenging for customers to migrate away to alternatives such as AMD's ROCm.</p>
<div class="lb-trans"><p>我认为收购 Run:ai 是一个极其聪明的决定，因为它强调了 Nvidia 保持紧密集成生态系统的策略，以支持 AI 工作负载的训练。因此，我认为客户将更难迁移到像 AMD 的 ROCm 这样的替代品。</p>
</div><p>While I remain bullish on AMD and believe the company is making a lot of important strategic moves, I do not think ROCm is a checkmate move against Nvidia. For now, Nvidia remains safely on the throne as the king of the GPU realm.</p>
<div class="lb-trans"><p>虽然我对 AMD 持乐观态度，并相信该公司正在进行许多重要的战略举措，但我并不认为 ROCm 是对 Nvidia 的绝对胜利。目前，Nvidia 仍然安全地坐在 GPU 领域的王座上。</p>
</div>

Did AMD Just Say "Checkmate" to Nvidia?

- Nvidia 在数据中心 GPU 市场占有 90% 的份额，依赖于其 CUDA 软件平台。  
- AMD 的 MI300X 加速器获得大客户，市场份额增长显著。  
- Nvidia 收购 Run:ai 以增强其 AI 工作负载的整合生态系统。

AMD 刚刚对 Nvidia 说 “将死” 了吗？