2026 年 2 月，Meta CEO 马克·扎克伯格宣布与 AMD 达成多年合作协议，将其定性为"Meta 实现计算多元化的重要一步"。微软在 Azure 上同时部署 AMD 和英伟达的 GPU。亚马逊在加速自研芯片的同时，也在持续采购外部 GPU。几乎所有头部云厂商，都在做同一件事：不把鸡蛋放在一个篮子里。

AMD，正是那个被越来越多人放进第二个篮子的选择。

一、不是要打败英伟达，而是要成为结构性需求

很多人分析 AMD，习惯从"能不能干掉英伟达"这个角度出发。但这个问题本身就问错了。

2025 年，全球七大科技巨头在 AI 基础设施上的投入超过 3000 亿美元。预计到 2026 年，仅其中四家市值最大的公司，投入就将超过 6250 亿美元。花这么多钱的人，最不愿意看到的局面是：关键供应链被一家公司掐住命脉。

所以真正的问题是：超大规模数据中心们，是否需要一个可靠的第二供应商？答案显然是肯定的。

而在这个位置上，AMD 几乎没有竞争对手。英特尔有 GPU 产品线，但在 AI 加速器市场几乎没有存在感。博通做定制 ASIC，但不卖通用 GPU。谷歌的 TPU 是内部产品，不对外销售。放眼全球，能够在一个集成平台上同时提供 CPU、GPU 和机架级系统的公司，只有英伟达和 AMD 两家。

二、CPU 打开门，GPU 走进来

AMD 真正被市场低估的地方，在于它的 CPU 业务正在为 GPU 业务铺路。

2017 年，AMD 在 x86 服务器 CPU 市场的份额几乎为零。到 2025 年第四季度，这个数字变成了 28.8%，按营收计算更高达 41.3%——AMD 在高核心数、高单价的高端细分市场占据了优势地位，而这恰恰是利润率最高的区间。

竞争对手英特尔的处境则每况愈下。2025 财年，英特尔全年营收 529 亿美元，创下 2010 年以来的最低水平。更糟糕的是，其 CFO 在财报电话会议上坦承，公司是靠消耗仓库里的积压库存来撑过下半年的。那些库存，现在已经用完了。英特尔的下一代产品反复跳票，至少要到 2026 年底才能量产——这给了 AMD 一个难得的窗口期，竞争压力比过去几年都要小。

但 CPU 故事的真正价值，不只是市场份额本身。

一旦数据中心的机架里装了 AMD 的 EPYC 处理器，供应商关系就建立起来了，软件栈也完成了验证。此后在同一机架里部署 AMD 的 GPU，路径会大大缩短。AMD CEO 苏姿丰在财报会议上提到，AI 智能体处理的大量任务本质上是 CPU 任务，而这些任务几乎全部运行在 x86 架构上。CPU 的强势，为 GPU 的渗透铺好了路。

Meta 就是一个活生生的案例：他们同时采购了 AMD 第六代 EPYC 处理器 Venice 和定制版 MI450 GPU。买的不是单独的 GPU，而是整个平台。

三、Helios：从卖零件到卖系统

AMD 的野心，不止于此。

今年，AMD 推出了名为 Helios 的机架级 AI 系统，围绕 72 颗 MI455X GPU、EPYC Venice CPU 和 Pensando 网络构建，目标是直接对标英伟达的 NVL 平台。这是一个从芯片到机架的全栈解决方案，意味着 AMD 正在从"卖零件"升级为"卖系统"。

这背后有一笔值得细看的收购。AMD 以约 44 亿美元收购了 ZT Systems，随即将其制造业务以约 14 亿美元出售给 Sanmina，自己留下了设计工程团队和机架级知识产权。算下来，AMD 实际花了不到 10 亿美元的净成本，就获得了一支成熟的机架设计团队和完整的技术积累。如果从头自建，这至少需要数年时间。

Sanmina 成为首选制造合作伙伴，AMD 掌握设计，留任的 ZT 工程师成为 AMD AI 系统业务的核心。轻资产、重研发，这是 AMD 一贯的风格——也是它能在没有自建晶圆厂的前提下，保持 55 亿美元自由现金流的原因。相比之下，英特尔 2025 年的资本支出高达 177 亿美元，调整后自由现金流仍然为负。

四、推理时代，AMD 的真实机会在哪里

AI 计算的重心正在从训练转向推理。德勤预测，到 2026 年，推理将占所有 AI 计算支出的三分之二，而 2023 年这一比例只有三分之一。

推理市场对 AMD 更友好。训练阶段极度依赖英伟达的 CUDA 生态，切换成本极高；推理阶段对 CUDA 的依赖相对较低，PyTorch、vLLM 等框架越来越多地抽象了底层硬件，让 AMD 的 ROCm 软件栈有了更大的发挥空间。

扎克伯格在宣布与 AMD 合作时说得很直白：他需要的不是用 AMD 来训练最顶级的大模型，而是用 AMD 提供"高效的推理计算"——以更低的单次查询成本，处理 Llama 模型的日常服务请求。这是一个规模巨大、成本敏感、且对软件生态要求相对宽松的市场。

当然，CUDA 的护城河依然真实存在。英伟达的推理软件栈开箱即用，中小型企业缺乏足够的工程资源去针对 AMD 硬件做深度优化。AMD 在推理市场能真正拿到的份额，短期内主要来自那些拥有大量工程师的超大规模客户——Meta 和微软是，OpenAI 也是。但这些客户的体量，已经足够支撑一个相当规模的业务。

五、数字背后的信号

10-K 文件里藏着几个值得关注的细节。

AMD 披露了总计 122 亿美元的采购承诺，其中 85 亿美元将在 2026 财年兑现，主要是向台积电采购晶圆和基板。这意味着 AMD 已经锁定了大规模产能，而锁定产能需要对未来需求抱有极大的信心。公司通常不会仅仅凭着希望就做出如此规模的承诺。

估值层面，AMD 目前对应约 29.8 倍的 2026 年非 GAAP 预期市盈率，每股收益预期约 6.64 美元，较其过去五年平均预期市盈率 37.7 倍低了约 20%。而市场普遍预期，AMD 2026 年每股收益将增长 59%。远期 PEG 比率约为 0.70。

一家处于十年来最强产品周期、已签署多个超大规模数据中心合同、预计下半年加速放量的公司，以低于历史均值两成的价格在交易，这个错位值得认真思考。

结语

AMD 的故事，本质上是一个关于"结构性需求"的故事。

不是赌它能打败英伟达，而是相信：花数千亿美元建设 AI 基础设施的人，需要一个可靠的第二选择。而 AMD 是目前唯一具备全栈能力的候选者。

CPU 业务提供了坚实的估值底线，GPU 业务提供了向上的弹性，Helios 机架系统提供了更长远的想象空间。这三层逻辑叠加在一起，构成了一个在当前价格下值得认真对待的投资命题。

当然，认股权证的稀释、台积电的产能瓶颈和 CUDA 的生态壁垒，是三把悬在头顶的刀。但如果你相信 AI 基础设施的建设浪潮会持续，相信巨头们的"多元化"不只是说说而已——那么，坐在英伟达旁边的那把椅子，AMD 已经坐进去了一半。

$AMD(AMD.US)