<p><strong>英伟达公司</strong> 在人工智能芯片领域的主导地位正面临前所未有的挑战，因为超微半导体公司（AMD）的新 GPU 正直面进入人工智能军备竞赛。在今年的 Hot Chips 2025 大会上，AMD 公布了其 MI350 系列的详细信息，并重申将在 2026 年推出 MI400 系列——这些进展旨在动摇英伟达在人工智能基础设施上的控制力。</p>
<p>在此跟踪 AMD 股票。</p>
<p>随着人工智能的爆炸性采用推动对计算、内存和网络的前所未有的需求，AMD 正定位自己以在推理工作负载中占据显著市场份额，而性能和成本效率是关键的差异化因素。</p>
<p><strong>另请阅读：博通与英伟达：你未关注的人工智能芯片战争</strong></p>
<h2>AMD 加大赌注</h2>
<p>AMD 的 MI355X GPU 是 MI350 系列的旗舰产品，其功耗和时钟速度均高于 MI350X，性能提升了 9%。MI355X 专为液冷数据中心设计，机架可扩展至 128 个 GPU，是空气冷却的 MI350X 机架的两倍。AMD 还寄希望于易于集成，宣称与英伟达训练的人工智能模型兼容，这一举措可能吸引寻求灵活替代方案的超大规模客户。该公司确认其 MI400 系列和 Helios 机架解决方案将在 2026 年底推出，随后在 2027 年推出 MI500，表明其长期保持竞争力的雄心。</p>
<h2>英伟达的竞争对手缩小差距</h2>
<p>英伟达并没有停滞不前。其基于 MGX 架构的 NVL72 设计为 Meta 等客户提供了前所未有的定制化，而其 Spectrum-X Ethernet 解决方案则针对大规模人工智能集群的扩展挑战。</p>
<p>谷歌的 Ironwood TPU 与博通共同设计，也在缩小与英伟达 B200 GPU 的性能差距，推动超大规模投资于定制硅。这些发展凸显了人工智能芯片竞赛的快速演变，英伟达的主导地位正受到 AMD 和专业 XPU 解决方案的越来越大压力。</p>
<p>网络和光学也正在成为关键战场，博通和 Ayar Labs 等公司在规模和效率上进行创新。AMD 的势头突显出一个明显的趋势：超大规模客户正在寻求多样化的供应链和竞争替代方案，重塑人工智能芯片的格局。</p>
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<li><strong>谷歌不再只是搜索——而微软也不好过</strong></li>
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<p><em>照片来源：Shutterstock</em></p>

英伟达

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南方两倍做多英伟达

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<p>英伟达在人工智能芯片领域的主导地位正受到 AMD 新推出的 MI350 系列 GPU 的挑战，该系列提供更高的性能和成本效益。AMD 旨在在推理工作负载中占据市场份额，并计划在 2026 年底前推出 MI400 系列和 Helios 机架解决方案。随着英伟达和其他公司不断创新以维持其市场地位，竞争愈发激烈，这反映出人工智能芯片市场向多元化供应链发展的趋势</p>

<p><strong>Nvidia Corp</strong>'s NVDA dominance in AI chips is facing its fiercest challenge yet as Advanced Micro Devices Inc’s AMD new GPUs step squarely into the AI arms race. At this year's Hot Chips 2025, AMD unveiled details of its MI350 series while reiterating a 2026 launch for the MI400 lineup—advancements aimed at shaking up Nvidia's grip on AI infrastructure.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>英伟达公司</strong> 在人工智能芯片领域的主导地位正面临前所未有的挑战，因为超微半导体公司（AMD）的新 GPU 正直面进入人工智能军备竞赛。在今年的 Hot Chips 2025 大会上，AMD 公布了其 MI350 系列的详细信息，并重申将在 2026 年推出 MI400 系列——这些进展旨在动摇英伟达在人工智能基础设施上的控制力。</p>
</div><p>Track AMD stock here.</p>
<div class="lb-trans"><p>在此跟踪 AMD 股票。</p>
</div><p>With explosive AI adoption driving unprecedented demand for compute, memory, and networking, AMD is positioning itself to capture significant market share in inference workloads where performance and cost efficiency are key differentiators.</p>
<div class="lb-trans"><p>随着人工智能的爆炸性采用推动对计算、内存和网络的前所未有的需求，AMD 正定位自己以在推理工作负载中占据显著市场份额，而性能和成本效率是关键的差异化因素。</p>
</div><p><strong>Read Also: Broadcom Vs. Nvidia: The AI Chip War You’re Not Watching</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>另请阅读：博通与英伟达：你未关注的人工智能芯片战争</strong></p>
</div><h2>AMD Ups The Ante</h2>
<div class="lb-trans"><h2>AMD 加大赌注</h2>
</div><p>AMD's MI355X GPU, a flagship in the MI350 series, boasts higher power consumption and clock speeds than its MI350X sibling, delivering a 9% bump in performance. Designed for liquid-cooled data centers, MI355X racks can scale up to 128 GPUs, double that of air-cooled MI350X racks. AMD is also betting on ease of integration, touting compatibility with Nvidia-trained AI models, a move that could lure hyperscalers seeking flexible alternatives to Nvidia's dominant ecosystem. The company confirmed that its MI400 series and Helios rack solution are on track for a late-2026 rollout, followed by the MI500 in 2027, signaling long-term ambitions to stay competitive.</p>
<div class="lb-trans"><p>AMD 的 MI355X GPU 是 MI350 系列的旗舰产品，其功耗和时钟速度均高于 MI350X，性能提升了 9%。MI355X 专为液冷数据中心设计，机架可扩展至 128 个 GPU，是空气冷却的 MI350X 机架的两倍。AMD 还寄希望于易于集成，宣称与英伟达训练的人工智能模型兼容，这一举措可能吸引寻求灵活替代方案的超大规模客户。该公司确认其 MI400 系列和 Helios 机架解决方案将在 2026 年底推出，随后在 2027 年推出 MI500，表明其长期保持竞争力的雄心。</p>
</div><h2>Nvidia's Rivals Close The Gap</h2>
<div class="lb-trans"><h2>英伟达的竞争对手缩小差距</h2>
</div><p>Nvidia isn't standing still. Its MGX architecture-powered NVL72 design offers customers such as Meta unprecedented customization, while its Spectrum-X ethernet solutions target scaling challenges across massive AI clusters.</p>
<div class="lb-trans"><p>英伟达并没有停滞不前。其基于 MGX 架构的 NVL72 设计为 Meta 等客户提供了前所未有的定制化，而其 Spectrum-X Ethernet 解决方案则针对大规模人工智能集群的扩展挑战。</p>
</div><p>Google's Ironwood TPU, co-designed with Broadcom, is also narrowing the performance gap with Nvidia's B200 GPUs, pushing hyperscaler investment into custom silicon. These developments underscore a rapidly evolving AI chip race, with Nvidia's dominance increasingly under pressure from AMD and specialized XPU solutions.</p>
<div class="lb-trans"><p>谷歌的 Ironwood TPU 与博通共同设计，也在缩小与英伟达 B200 GPU 的性能差距，推动超大规模投资于定制硅。这些发展凸显了人工智能芯片竞赛的快速演变，英伟达的主导地位正受到 AMD 和专业 XPU 解决方案的越来越大压力。</p>
</div><p>Networking and optics are emerging as critical battlegrounds too, with companies like Broadcom and Ayar Labs innovating on scale and efficiency. AMD's momentum highlights a clear trend: hyperscalers are seeking diversified supply chains and competitive alternatives, reshaping the AI chip landscape.</p>
<div class="lb-trans"><p>网络和光学也正在成为关键战场，博通和 Ayar Labs 等公司在规模和效率上进行创新。AMD 的势头突显出一个明显的趋势：超大规模客户正在寻求多样化的供应链和竞争替代方案，重塑人工智能芯片的格局。</p>
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<li><strong>Google's No Longer Just Search – And Microsoft's Not Sleeping Well</strong></li>
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<div class="lb-trans"><ul>
<li><strong>谷歌不再只是搜索——而微软也不好过</strong></li>
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</div><p><em>Photo: Shutterstock</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>照片来源：Shutterstock</em></p>
</div>

Nvidia's Biggest Threat? AMD's New Chips Are Built For AI War

- Nvidia 在 AI 芯片市场面临 AMD 新 GPU 的激烈挑战。  
- AMD 推出 MI350 系列，计划在 2026 年推出 MI400 系列，旨在抢占市场份额。  
- AI 芯片竞争加剧，Nvidia 的主导地位受到 AMD 和其他专用解决方案的压力。  

英伟达面临的最大威胁？AMD 的新芯片专为 AI 战争而设计