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title: "市值达到 7000 亿美元的 AMD，已成为数据中心领域的新王者"
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description: "AMD 已经转变为数据中心市场的领先者，在 2026 年第一季度实现了 102.5 亿美元的收入，其中数据中心收入达到 57.75 亿美元。这一数字超过了英特尔的 51 亿美元，标志着 x86 服务器市场的重大变化。分析师们已上调了 AMD 的股票评级，预测其将迎来多年的收入增长轨迹。AMD 创新的 Chiplet 架构和节能设计使其有潜力占据服务器 CPU 市场的 50-70%，巩固了其 “数据中心之王” 的地位"
datetime: "2026-05-18T04:41:48.000Z"
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# 市值达到 7000 亿美元的 AMD，已成为数据中心领域的新王者

作者：苏扬，腾讯科技

“苏马” 正在为人工智能时代塑造一个 AMD。

现在仅将 AMD 描述为一家硬件公司是不准确的。当 AMD 发布其 2026 财年第一季度财报时，实际上宣布它已经完成了从芯片制造商到人工智能时代 “计算能力军火商” 的全面转型。

在 2026 财年第一季度，AMD 实现了 102.5 亿美元的收入，其数据中心业务从 2025 财年第四季度的 53.8 亿美元进一步增长至该季度的 57.75 亿美元。必须明确指出，这是一个非常关键的时刻。

在 2024 财年第一季度，Nvidia 也达到了这个关键时刻，此后其数据中心业务收入开始激增，踏上了季度环比增长超过数十亿美元的道路。

华尔街早早感知到了 AMD 的转型。在过去 52 周内，AMD 的股价从约 106.98 美元的低点飙升至 469.22 美元的高点，仅在过去 30 天内就上涨了超过 80%，使其市值超过 7000 亿美元。Bernstein 分析师 Stacy Rasgon 将 AMD 评级上调至 “跑赢大盘”，将其目标价从 265 美元翻倍至 525 美元；摩根大通分析师 Harlan Sur 也指出，AMD 的预测显示出 “远高于预期的多年度 CPU 收入轨迹”。数据是冷冰冰的，投资者的热情却如火如荼，但其背后的三个结构性信号非常明确：CPU 之王、GPU:CPU 比例从 8:1 变为 1:1，以及 GPU+CPU 的双引擎——这是 Lisa Su 在担任 CEO 近 12 年后，向公司董事会和华尔街交出的最重要的 “作业”。数据中心的新王者数十年来，英特尔在数据中心 CPU 市场中占据绝对主导地位。直到 2017 年，AMD 作为挑战者出现，推出了其第一代数据中心品牌 EPYC，当时的旗舰产品是 AMD EPYC 7601。在接下来的近十年里，AMD 持续追赶。在最近的财季中，AMD 的数据中心收入达到了 57.75 亿美元，持续超越并扩大与英特尔的差距，后者在该季度的数据中心收入为 51 亿美元。这一超越实际上在过去两个季度就已显现：在 2025 年第三季度，英特尔的数据中心收入为 41 亿美元，而 AMD 为 43 亿美元。Digitime 不仅强调这是 AMD 首次在单季度数据中心收入上显著超越英特尔，还强调这一趋势可能预示着 AMD 长期主导地位的开始，标志着 x86 服务器市场格局的历史性转折，英特尔在一段时间内可能难以挑战这一地位。许多人称 AMD 为 “CPU 之王”，但更准确的说法应该是 “数据中心之王”。在 Mercury Research 的 2026 年第一季度研究报告中，AMD 在服务器市场的收入份额创下 46.2% 的新纪录，而 2025 年同期为 39.5%。我更倾向于将其与出货份额结合来看——Mercury Research 报告还提到，在 2026 年第一季度，AMD 在数据中心 CPU 市场的出货份额为 33.2%。33.2% 的出货份额对应 46.2% 的收入份额，这是市场份额效率的话题。美国银行证券在 2026 年 5 月的报告中指出，AMD 预计将占据约 50% 的服务器 CPU 市场。在简单的比例计算中，AMD 未来可能占据 70% 的服务器 CPU 市场份额。推动其成为 “数据中心之王” 的因素是其更灵活的 Chiplet 架构和更稳定的路线图——AMD 在单核性能、能效和总拥有成本方面的优势。AMD 此前设定了在 2020 年至 2025 年间将其 AI 训练和高性能计算（HPC）服务器处理器/加速器的能效提高 30 倍的目标。在 2025 年 6 月，AMD 披露的数据表明，其第五代 AMD EPYC CPU 与 Instinct GPU 的组合成功实现了与 2020 年基线系统相比能效提高 38 倍。这相当于在相同计算量下能耗减少了 97%。与此同时，AMD 还提出，到 2030 年，当前需要超过 275 个机架进行训练的典型 AI 模型，只需一个机架即可完成，同时将功耗减少 95%，碳排放从约 3000 公吨减少到 100 公吨。更低的总拥有成本对应更高的采用率。AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure 均已宣布推出新的第五代 EPYC 云实例，包括 Google Cloud H4D 虚拟机和 Azure 跨工作负载优化实例。Oracle 宣布将在 2026 年第三季度部署其首批 50,000 个 MI450 GPU，成为全球首个公开可用的超大规模 AMD 计算集群。随着客户的广泛采用，唯一可能阻止 AMD 的就是生产能力。在 3 月份的摩根士丹利会议上，当被问及 CoWoS 封装能力是否足够时，Lisa Su 回答道：“我们绝对有足够的 CoWoS 能力。我能给你的最好答案是，我们有能力、技术、强大的客户关系，数据中心服务提供商已经为此分配了空间。” CPU 成为中心舞台在 2025 年 6 月的 “推进 AI” 活动中，“妈妈苏” 预见性地提到了推理需求的爆炸性增长。然而，在那时，CPU 的需求仍然被 GPU 和 ASIC 芯片的推理性能所掩盖。随着 Openclaw 等代理产品在年初的出现，Lisa Su 也更新了她对 CPU 叙事的看法。在 3 月份的摩根士丹利会议上，她表示：“即使是超大规模云供应商也感到惊讶。伴随 AI 的 CPU 计算需求可能是一个被严重低估的变量。” AMD 本季度的表现不仅因其收入数字的增长而引人注目，还因管理层对市场趋势的评估所对应的增长潜力。在第一财季的电话会议上，Lisa Su 表示：“过去，CPU 与 GPU 的比例基本上是 1:4 或 1:8 的头节点配置。现在，这一比例接近 1:1。” 这一数量的变化本质上反映出 AI 计算基础设施正在从单一的 “加速器模型” 转向 “平衡计算时代”。高盛在其最新的研究简报中分析，代理的本质是 “行动” 而非 “预测”，这种从 **向量计算到逻辑推理** 的关注转变直接导致计算负载的结构性回归到 CPU。改变这一叙事逻辑的是代理的爆炸性增长。此前，数据中心的标准配置是一个 CPU 配合四到八个 GPU。CPU 仅仅是一个 “守门人”，负责调度和管理，这一做法从 ChatGPT 到大规模模型训练一直持续。随着代理的出现，AI 助手从 “回答问题” 转变为 “自主完成任务”，需要持续的规划、工具使用、结果检查和重新规划。这些密集的逻辑判断和任务协调需要使用 CPU。虽然代理推理的需求是一个客观因素，但华尔街在 GPU 叙事的阴影下也需要一个新的故事。美国银行的研究报告预测，全球数据中心 CPU 市场将从 2025 年的 270 亿美元激增至 2030 年的 1100 亿美元。**AMD 的管理层在第一财季的财报电话会议上，积极将 2030 年服务器 CPU 的总潜在市场目标从年均增长率 18% 翻倍至超过 35%，目标为 1200 亿美元。** Evercore ISI 报告引入了 “CPU 复兴” 的概念。最近也出现了类似的讨论，基本上是指 CPU 重新回到中心舞台。市场份额在变化，市场规模也在变化。AMD 刚刚成为数据中心之王，并拥有更低的总拥有成本，正处于最佳状态。\*\* 双引擎加速正在推动 CPU 需求的快速增长，逐渐将 AMD 推向万亿美元的市值。然而，即使需求有所调整，CPU 的增长并不一定意味着取代 GPU。在 AMD 的生态系统中，它们更像是两个引擎同时加速。在财报的执行演示中，Lisa Su 澄清了这种双驱动的方法，表示：“EPYC 服务器 CPU 和 Instinct GPU 的强劲需求将继续攀升。” CPU 和 GPU 业务的同时加速在半导体周期中是罕见的。这意味着 AMD 不再仅仅依靠单个芯片的性能在市场中竞争，而是通过 CPU 和 GPU 的组合提供系统级解决方案。这代表着从单一计算能力提供商转变为全栈计算解决方案提供商，优化计算能力客户的总拥有成本。与 Meta 的深度合作就是这一战略的一个典范。在 2026 年 2 月，Meta 与 AMD 签署的不仅仅是简单的 GPU 采购协议，而是与第六代 EPYC 服务器 CPU 捆绑的 6 千兆瓦 Instinct MI450 GPU 的订单。Meta 选择这一深度捆绑解决方案，主要是为了对万亿参数的 Llama 4 及其后续代理集群进行端到端的优化。CPU+GPU 捆绑有效减少了系统级指令延迟。例如，基于 Infinity Fabric 互连技术，它打破了传统架构的 “内存墙” 问题，实现了 EPYC 处理器与 Instinct 加速器之间无缝、超低延迟的数据交换和统一内存共享。Lisa Su 在电话会议中解释道：“我们根据实际工作负载设计芯片。” AMD 基于 Llama 模型的操作特性，从底层架构到系统级实现了定制化开发。同时，高盛在一份研究报告中也指出，“CPU+GPU” 包不仅增加了单个订单的价值，而且通过深度架构绑定，使得云供应商在使用后难以切换到其他解决方案。这一趋势在与 OpenAI 的 6GW GPU 计算能力合同中也得到了体现：CPU 部署计划同时纳入其 GPU 供应协议。“客户已经在同时规划 CPU 和加速器的部署，这是一个关键的市场信号，” Lisa Su 表示。财务数据证实了这一逻辑的正确性。第一季度服务器 CPU 收入同比增长超过 50%，第二季度的指引上调至超过 70% 的增长。同时，Instinct GPU 系列正处于出货 ramp-up 阶段，MI450 将在下半年进入大规模量产阶段。这两个引擎共同放大了 AMD 数据中心业务的增长潜力。在过去，NVLink 和 CUDA 构建了一个封闭的生态系统，而 AMD 始终坚持开放的理念。在这一由代理定义的新赛道上，AMD 试图利用其在 CPU 市场的现有优势，结合其 GPU 平台组合，提供更通用且难以复制的 “双引擎标准”，从而打破 Nvidia 的封闭系统。以 UALink 为例，作为 AMD 与全球行业合作伙伴共同推动的开放互连标准，已经吸引了全球 70 多个成员，包括几家中国公司。因此，如果问 AMD 与 Nvidia 之间的区别是什么，这可能是一个具体的例子。

## Lisa Su 的下半年

凭借在数据中心之王、CPU 崛起以及 GPU+CPU 双引擎的三大故事，华尔街和投资者给予 AMD 高达 7000 亿美元的市场价值，这也是对 Lisa Su 近 12 年首席执行官生涯的积极反馈。

在最近的一次采访中，面对 “玻璃悬崖” 的问题，她表示：“当我接手时，外界普遍悲观，认为 AMD 即将破产，但我看到的是一家拥有优秀工程基础的公司，只是执行不够稳定。我并没有把它视为陷阱，而是我的梦想工作。”

如果将 AMD 完全融入 AI 时代视为上半年的目标，那么下半年的目标应该是转型后性能的爆炸性增长，而最近在市场价值上反映出的里程碑是 1 万亿美元。在 2025 年 11 月的财务分析师日上，Lisa Su 表示：“我们目标是在未来三到五年内实现超过 60% 的年均增长率，将年度数据中心收入推向 1000 亿美元，并在我们的战略时间框架内实现每股收益超过 20 美元。” 根据本季度的 57.7 亿美元，AMD 的年化数据中心收入约为 230 亿美元。要在五年内达到 1000 亿美元，这一数字需要增加到四倍以上。支持这些目标的是一条没有错误余地的产品链：从 EPYC Venice 和 MI450 到 Helios 机架系统，再到 ROCm 生态系统。关于 ROCm，有一个相当有趣的转折。2024 年 12 月，SemiAnalysis 的创始人 Dylan Patel 发布了一份报告，特别指出 AMD 的 ROCm 软件堆栈中存在众多漏洞。在报告发布不到 24 小时后，Lisa Su 亲自联系了 Patel。第二天早上 7 点，她坐在那里，听 SemiAnalysis 工程团队报告每一个 bug 和改进建议，整整 90 分钟。正是因为这种态度，SemiAnalysis 在 2025 年 4 月重写了文章，将结论从 “未能成为有效竞争者” 改为 “AMD 已进入战时模式，MI450X 预计将在 2026 年下半年与 Nvidia 直接竞争。” Lisa Su 还邀请了 OpenAI 总裁 Greg Brockman、Luma AI 首席执行官、Liquid AI 首席执行官以及 AI 专家李飞飞登上 CES 舞台。无论计算能力流向何处，Lisa Su 都邀请该领域的人士登上舞台。

### 相关股票

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- [AMDL.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/AMDL.US.md)

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