<p>談到半導體股票時，像 <strong>Nvidia</strong>(NVDA -3.00%) 和 <strong>Advanced Micro Devices</strong>(AMD -4.76%) 這樣的公司往往是首先想到的。這兩家公司專注於設計被稱為圖形處理單元（GPU）的先進芯片，這些芯片是訓練生成式人工智能模型和機器學習的關鍵組件。</p>
<p>在過去兩年中，Nvidia 憑藉其豐富的 GPU 產品線，成為芯片領域無可爭議的領導者，而 AMD 的產品相對較少。然而，Nvidia 的計算和網絡業務中還有一個鮮為人知的部分——正是這個特性使得 Nvidia 在數據中心 GPU 市場保持領先地位。</p>
<p>接下來，我將解釋 Nvidia 為何如此強大，並詳細介紹 AMD 最新的舉措，以便更緊密地與其競爭對手抗衡，以及芯片之王是如何回應的。</p>
<h2>Nvidia 在其業務中有一顆隱藏的寶石...</h2>
<p>數據中心的 GPU 全天候進行復雜計算。但這些芯片是如何工作的，實際上是什麼在驅動它們？</p>
<p>對於 Nvidia 來説，答案在於其計算統一設備架構（CUDA），這是一個在其 GPU 之上運行的軟件平台。儘管該公司的芯片在技術上可以在其他平台上運行，但開發者在實現功能時會受到限制。因此，結合使用 CUDA 和 Nvidia GPU 是充分利用其廣泛功能的最佳解決方案。</p>
<p>構建一個緊密集成硬件和軟件的端到端套件幫助 Nvidia 獲得了 90% 的數據中心 GPU 市場份額。然而，AMD 似乎有應對之策，這可能成為推動其加速增長的催化劑。</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>圖片來源：Getty Images。</p>
<h2>...但 AMD 正在加大賭注</h2>
<p>雖然 Nvidia 無疑在 AMD 面前擁有巨大的領先優勢，但有一些微妙的跡象表明，該公司可能正在失去市場主導地位。正如我在另一篇文章中所解釋的，Nvidia 的數據中心 GPU 銷售顯示出一些顯著的減速跡象。同時，AMD 的 GPU 業務也大幅增長——現在的增長速度與 Nvidia 的業務相似。</p>
<p>AMD 突然增長的一個原因是其 MI300X 加速器的巨大成功，客户包括 <strong>Microsoft</strong>、<strong>Oracle</strong> 和 <strong>Meta Platforms</strong>。儘管這些大型科技公司也是 Nvidia 的重要客户，但值得注意的是，他們正在多樣化其 GPU 集羣，並開始向 AMD 提供的低成本替代品遷移。</p>
<p>除了 AMD 的加速器外，該公司還提供一個名為 ROCm 的軟件平台。儘管到目前為止，CUDA 的採用率高於 ROCm，但我認為 Nvidia 和 AMD 提供的數據中心業務之間的不同趨勢可能表明，ROCm 有望在 AMD 尋求在 GPU 市場獲得增量市場份額時實現突破。</p>
<h2>Nvidia 的最新交易是歷史性的棋局</h2>
<p>我認為我並不是唯一一個注意到 AMD 在數據中心 GPU 市場快速增長的人。去年 12 月底，Nvidia 以 7 億美元收購了一家名為 Run:ai 的以色列初創公司，該公司將其專長描述為 “高效的集羣資源利用以支持 AI 工作負載”。</p>
<p>我認為收購 Run:ai 是一個極其聰明的決定，因為它強調了 Nvidia 保持緊密集成生態系統的策略，以支持 AI 工作負載的訓練。因此，我認為客户將更難遷移到像 AMD 的 ROCm 這樣的替代品。</p>
<p>雖然我對 AMD 持樂觀態度，並相信該公司正在進行許多重要的戰略舉措，但我並不認為 ROCm 是對 Nvidia 的絕對勝利。目前，Nvidia 仍然安全地坐在 GPU 領域的王座上。</p>

甲骨文

微軟

<p>AMD 在 GPU 市場上取得了進展，挑戰 Nvidia 的主導地位。儘管 Nvidia 在數據中心 GPU 中佔據 90% 的市場份額，但 AMD 的 MI300X 加速器正在獲得微軟和甲骨文等主要客户的青睞。儘管 Nvidia 最近收購了 Run:ai 以增強其生態系統，但 AMD 的 ROCm 軟件平台顯示出增長潛力。然而，Nvidia 仍在市場中保持強勢地位，儘管 AMD 正在改善，但尚未對 Nvidia 形成決定性的優勢</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>談到半導體股票時，像 <strong>Nvidia</strong>(NVDA -3.00%) 和 <strong>Advanced Micro Devices</strong>(AMD -4.76%) 這樣的公司往往是首先想到的。這兩家公司專注於設計被稱為圖形處理單元（GPU）的先進芯片，這些芯片是訓練生成式人工智能模型和機器學習的關鍵組件。</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>在過去兩年中，Nvidia 憑藉其豐富的 GPU 產品線，成為芯片領域無可爭議的領導者，而 AMD 的產品相對較少。然而，Nvidia 的計算和網絡業務中還有一個鮮為人知的部分——正是這個特性使得 Nvidia 在數據中心 GPU 市場保持領先地位。</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>接下來，我將解釋 Nvidia 為何如此強大，並詳細介紹 AMD 最新的舉措，以便更緊密地與其競爭對手抗衡，以及芯片之王是如何回應的。</p>
</div><h2>Nvidia has a hidden gem in its business...</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Nvidia 在其業務中有一顆隱藏的寶石...</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>數據中心的 GPU 全天候進行復雜計算。但這些芯片是如何工作的，實際上是什麼在驅動它們？</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>對於 Nvidia 來説，答案在於其計算統一設備架構（CUDA），這是一個在其 GPU 之上運行的軟件平台。儘管該公司的芯片在技術上可以在其他平台上運行，但開發者在實現功能時會受到限制。因此，結合使用 CUDA 和 Nvidia GPU 是充分利用其廣泛功能的最佳解決方案。</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>構建一個緊密集成硬件和軟件的端到端套件幫助 Nvidia 獲得了 90% 的數據中心 GPU 市場份額。然而，AMD 似乎有應對之策，這可能成為推動其加速增長的催化劑。</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>圖片來源：Getty Images。</p>
</div><h2>...but AMD is raising the stakes</h2>
<div class="lb-trans"><h2>...但 AMD 正在加大賭注</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>雖然 Nvidia 無疑在 AMD 面前擁有巨大的領先優勢，但有一些微妙的跡象表明，該公司可能正在失去市場主導地位。正如我在另一篇文章中所解釋的，Nvidia 的數據中心 GPU 銷售顯示出一些顯著的減速跡象。同時，AMD 的 GPU 業務也大幅增長——現在的增長速度與 Nvidia 的業務相似。</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 突然增長的一個原因是其 MI300X 加速器的巨大成功，客户包括 <strong>Microsoft</strong>、<strong>Oracle</strong> 和 <strong>Meta Platforms</strong>。儘管這些大型科技公司也是 Nvidia 的重要客户，但值得注意的是，他們正在多樣化其 GPU 集羣，並開始向 AMD 提供的低成本替代品遷移。</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，該公司還提供一個名為 ROCm 的軟件平台。儘管到目前為止，CUDA 的採用率高於 ROCm，但我認為 Nvidia 和 AMD 提供的數據中心業務之間的不同趨勢可能表明，ROCm 有望在 AMD 尋求在 GPU 市場獲得增量市場份額時實現突破。</p>
</div><h2>Nvidia's latest deal is a chess move for the ages</h2>
<div class="lb-trans"><h2>Nvidia 的最新交易是歷史性的棋局</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>我認為我並不是唯一一個注意到 AMD 在數據中心 GPU 市場快速增長的人。去年 12 月底，Nvidia 以 7 億美元收購了一家名為 Run:ai 的以色列初創公司，該公司將其專長描述為 “高效的集羣資源利用以支持 AI 工作負載”。</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>我認為收購 Run:ai 是一個極其聰明的決定，因為它強調了 Nvidia 保持緊密集成生態系統的策略，以支持 AI 工作負載的訓練。因此，我認為客户將更難遷移到像 AMD 的 ROCm 這樣的替代品。</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>雖然我對 AMD 持樂觀態度，並相信該公司正在進行許多重要的戰略舉措，但我並不認為 ROCm 是對 Nvidia 的絕對勝利。目前，Nvidia 仍然安全地坐在 GPU 領域的王座上。</p>
</div>

Did AMD Just Say "Checkmate" to Nvidia?

- Nvidia 在數據中心 GPU 市場佔有 90% 的份額，依賴於其 CUDA 軟件平台。  
- AMD 的 MI300X 加速器獲得大客户，市場份額增長顯著。  
- Nvidia 收購 Run:ai 以增強其 AI 工作負載的整合生態系統。

AMD 剛剛對 Nvidia 説 “將死” 了嗎？