<p>圖形處理單元（GPU）是全球人工智能（AI）基礎設施建設的關鍵組成部分。訓練 AI 模型和運行 AI 推理需要高速處理能力，並且產生的計算工作負載最適合使用並行處理來處理。這使得 GPU——最初是為了加速視頻遊戲圖形渲染而開發的——成為提供正確類型處理能力的最佳硬件選擇之一。</p>
<p>目前，GPU 市場由兩家公司主導。<strong>Nvidia</strong>（NVDA -2.09%）無疑是該領域的領導者。競爭對手 <strong>Advanced Micro Devices</strong>（AMD 0.10%）則試圖與 Nvidia 競爭，並在數據中心市場中獲得有意義的份額。截至目前，2024 年 Nvidia 的股票表現明顯優於其他公司，交易價格上漲約 175%。而 AMD 的股票則在今年下跌了約 15%。</p>
<p>那麼，哪隻股票在 2025 年可能表現更好呢？</p>
<h2>GPU 市場持續增長</h2>
<p>GPU 市場的前景依然強勁。大多數大型超大規模數據中心運營商（即運營超大型數據中心的公司）已經表示，他們計劃在 2025 年增加與 AI 相關的資本支出。由於 AI 的推動，雲計算的需求正在飆升，所有主要的雲計算公司都在努力擴展其基礎設施以滿足這一需求。</p>
<p>與此同時，隨着大型科技公司和資金充足的初創公司（如 OpenAI 和埃隆·馬斯克旗下的 xAI）競相開發更復雜的 AI 模型，GPU 集羣也在不斷擴大。</p>
<p>預計 <strong>Meta Platforms</strong> 將使用 160,000 個 GPU 來訓練其即將推出的 Llama 4 模型——是其用於 Llama 3 的 10 倍。xAi 的 Grok 3 模型也類似，預計將需要 100,000 個 GPU，而用於訓練 Grok 2 時僅使用了 20,000 個 GPU。同時，有傳言稱，未來將有公司部署多達 100 萬個 GPU 的集羣。</p>
<p>Nvidia 是這些公司對 GPU 需求旺盛的最大受益者，其收入遠超 AMD。這主要是因為 Nvidia 早已開發了其免費的（但專有的）CUDA 軟件平台，使開發者能夠將購買的 GPU 用於圖形渲染以外的任務。因此，CUDA 成為了許多開發者學習編程 GPU 的軟件平台，為公司創造了廣泛的護城河。在此後的幾年中，Nvidia 通過 CUDA X 增加了開發者工具和 AI 特定的微型庫，進一步鞏固了其軟件領先地位。</p>
<p>如今，AMD 也有自己的 GPU 軟件平台，並且其 GPU 的性能與 Nvidia 的相當，甚至在某些方面更強——至少在紙面上是如此。然而，獨立研究和分析公司 SemiAnalysis 的測試結果表明，AMD 的軟件限制了其 GPU 的性能。在其報告中，它稱 AMD 的開箱體驗為 “不可用”，並表示需要 “多個 AMD 工程師團隊” 來幫助修復軟件漏洞。最終，AMD 最新 GPU 的紙面規格與其實際性能不符。相比之下，SemiAnalysis 將 Nvidia 的 H100 和 H200 GPU 的開箱性能描述為 “驚人”。</p>
<p>這有助於解釋為什麼 Nvidia 上個季度的數據中心收入為 308 億美元，而 AMD 僅為 35 億美元。值得注意的是，儘管如此，兩者的數據中心收入增長率相似：Nvidia 增長了 112%，而 AMD 增長了 122%。當然，Nvidia 是從一個更大的基礎上翻倍其收入，這使得其表現更加令人印象深刻。</p>
<p>AMD 能夠為自己開闢出一個細分市場的一個領域是 AI 推理。SemiAnalysis 指出，AMD 的客户傾向於在推理中部署其 GPU，這些推理呈現出狹窄且明確的使用案例。因此，AMD 在未來幾年開始獲得市場份額的一種方式是，如果更多的 GPU 市場從訓練轉向推理。AMD 的 GPU 比 Nvidia 的便宜，因此這樣的轉變可能會對其有利。</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>圖片來源：Getty Images</p>
<h2>估值與結論</h2>
<p>從估值的角度來看，AMD 的股票相對便宜，前瞻市盈率（P/E）為 24，而 Nvidia 接近 31。然而，Nvidia 的總收入增長速度更快（94% 對比 AMD 的 18%），因為在 AMD 的硬件組合中，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）數據來源於 YCharts。</p>
<p>在這一點上，我認為 AI 訓練在未來幾年仍將保持重要性，因為公司繼續努力開發更先進的 AI 模型。因此，我更傾向於將 Nvidia 的股票作為持有，並認為投資者在 2025 年仍然可以有利可圖地將其加入投資組合。</p>

英偉達

<p>英偉達和 AMD 主導着對人工智能基礎設施至關重要的 GPU 市場。英偉達的股票在 2024 年上漲了 175%，而 AMD 的股票則下跌了 15%。預計 GPU 市場將繼續增長，主要公司正在增加與人工智能相關的支出。英偉達的 CUDA 平台為其提供了競爭優勢，數據中心收入達到 308 億美元，而 AMD 僅為 35 億美元。儘管 AMD 的 GPU 價格更便宜，但英偉達的性能和增長率更為出色。作者在 2025 年更傾向於投資英偉達，因為其在人工智能訓練中的強大地位</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>圖形處理單元（GPU）是全球人工智能（AI）基礎設施建設的關鍵組成部分。訓練 AI 模型和運行 AI 推理需要高速處理能力，並且產生的計算工作負載最適合使用並行處理來處理。這使得 GPU——最初是為了加速視頻遊戲圖形渲染而開發的——成為提供正確類型處理能力的最佳硬件選擇之一。</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 市場由兩家公司主導。<strong>Nvidia</strong>（NVDA -2.09%）無疑是該領域的領導者。競爭對手 <strong>Advanced Micro Devices</strong>（AMD 0.10%）則試圖與 Nvidia 競爭，並在數據中心市場中獲得有意義的份額。截至目前，2024 年 Nvidia 的股票表現明顯優於其他公司，交易價格上漲約 175%。而 AMD 的股票則在今年下跌了約 15%。</p>
</div><p>But which stock is likely to perform better in 2025?</p>
<div class="lb-trans"><p>那麼，哪隻股票在 2025 年可能表現更好呢？</p>
</div><h2>The GPU market keeps growing</h2>
<div class="lb-trans"><h2>GPU 市場持續增長</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 市場的前景依然強勁。大多數大型超大規模數據中心運營商（即運營超大型數據中心的公司）已經表示，他們計劃在 2025 年增加與 AI 相關的資本支出。由於 AI 的推動，雲計算的需求正在飆升，所有主要的雲計算公司都在努力擴展其基礎設施以滿足這一需求。</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>與此同時，隨着大型科技公司和資金充足的初創公司（如 OpenAI 和埃隆·馬斯克旗下的 xAI）競相開發更復雜的 AI 模型，GPU 集羣也在不斷擴大。</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>預計 <strong>Meta Platforms</strong> 將使用 160,000 個 GPU 來訓練其即將推出的 Llama 4 模型——是其用於 Llama 3 的 10 倍。xAi 的 Grok 3 模型也類似，預計將需要 100,000 個 GPU，而用於訓練 Grok 2 時僅使用了 20,000 個 GPU。同時，有傳言稱，未來將有公司部署多達 100 萬個 GPU 的集羣。</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 是這些公司對 GPU 需求旺盛的最大受益者，其收入遠超 AMD。這主要是因為 Nvidia 早已開發了其免費的（但專有的）CUDA 軟件平台，使開發者能夠將購買的 GPU 用於圖形渲染以外的任務。因此，CUDA 成為了許多開發者學習編程 GPU 的軟件平台，為公司創造了廣泛的護城河。在此後的幾年中，Nvidia 通過 CUDA X 增加了開發者工具和 AI 特定的微型庫，進一步鞏固了其軟件領先地位。</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 軟件平台，並且其 GPU 的性能與 Nvidia 的相當，甚至在某些方面更強——至少在紙面上是如此。然而，獨立研究和分析公司 SemiAnalysis 的測試結果表明，AMD 的軟件限制了其 GPU 的性能。在其報告中，它稱 AMD 的開箱體驗為 “不可用”，並表示需要 “多個 AMD 工程師團隊” 來幫助修復軟件漏洞。最終，AMD 最新 GPU 的紙面規格與其實際性能不符。相比之下，SemiAnalysis 將 Nvidia 的 H100 和 H200 GPU 的開箱性能描述為 “驚人”。</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>這有助於解釋為什麼 Nvidia 上個季度的數據中心收入為 308 億美元，而 AMD 僅為 35 億美元。值得注意的是，儘管如此，兩者的數據中心收入增長率相似：Nvidia 增長了 112%，而 AMD 增長了 122%。當然，Nvidia 是從一個更大的基礎上翻倍其收入，這使得其表現更加令人印象深刻。</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 能夠為自己開闢出一個細分市場的一個領域是 AI 推理。SemiAnalysis 指出，AMD 的客户傾向於在推理中部署其 GPU，這些推理呈現出狹窄且明確的使用案例。因此，AMD 在未來幾年開始獲得市場份額的一種方式是，如果更多的 GPU 市場從訓練轉向推理。AMD 的 GPU 比 Nvidia 的便宜，因此這樣的轉變可能會對其有利。</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>圖片來源：Getty Images</p>
</div><h2>Valuation and verdict</h2>
<div class="lb-trans"><h2>估值與結論</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>從估值的角度來看，AMD 的股票相對便宜，前瞻市盈率（P/E）為 24，而 Nvidia 接近 31。然而，Nvidia 的總收入增長速度更快（94% 對比 AMD 的 18%），因為在 AMD 的硬件組合中，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）數據來源於 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>在這一點上，我認為 AI 訓練在未來幾年仍將保持重要性，因為公司繼續努力開發更先進的 AI 模型。因此，我更傾向於將 Nvidia 的股票作為持有，並認為投資者在 2025 年仍然可以有利可圖地將其加入投資組合。</p>
</div>

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

- GPU 是全球人工智能基礎設施的關鍵組件，需求持續增長。  
- Nvidia 在市場中佔據主導地位，2024 年股價上漲約 175%。  
- AMD 在 AI 推理領域有潛力，但軟件性能限制了其市場表現。

英偉達與 AMD：哪一個是 2025 年更好的人工智能芯片股票？