AI智能体对这条新闻的看法
小组成员同意AI基础设施市场足够大,让NVDA和AMD都能受益,但他们对哪家公司定位更好存在分歧。关键风险是AMD的软件栈(ROCm)落后于Nvidia的CUDA,关键机会是AMD在数据中心代理AI工作负载中的CPU主导地位。
风险: AMD的软件栈(ROCm)落后于Nvidia的CUDA
机会: AMD在数据中心代理AI工作负载中的CPU主导地位
关键点
英伟达正致力于人工智能 (AI) 的下一个发展阶段。
AMD 处于人工智能领域两个最大趋势的交叉点。
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人工智能 (AI) 繁荣正在创造巨大的赢家,但并非所有在这股浪潮中上涨的股票都能为投资者带来相同类型的回报。
英伟达 (NASDAQ: NVDA) 和超微半导体 (NASDAQ: AMD) 是推动人工智能革命的两家最大的公司,并且这两家公司都在为其芯片看到爆炸性的需求。 虽然人工智能超级周期可能足够大,让这两家公司都能蓬勃发展,但目前来看,其中一家股票仍然是更好的投资选择。
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原因在于,每家公司在人工智能生态系统中定位如何,以及多少机会已经内嵌到它们的股票中。
英伟达:人工智能基础设施之王
英伟达到目前为止是人工智能基础设施建设的最大赢家。 随着其图形处理单元 (GPU) 成为训练大型语言模型 (LLM) 的主要芯片,该公司多年来一直看到巨大的增长。 这使其收入从 2021 财年(截至 2021 年 1 月)的不到 170 亿美元增长到 2026 财年的 2160 亿美元。 沿途,英伟达已成为市值超过 4 万亿美元的全球最大的公司。
英伟达在人工智能模型训练方面的优势源于其 CUDA 软件平台,那里编写和优化了大多数基础人工智能代码,使其芯片能够发挥作用。 这帮助它在 GPU 领域建立了约 90% 的市场份额。 然而,该公司并没有满足于现状,并且一直在努力为人工智能的下一阶段做好准备。 这包括许可 Groq 的技术并招聘其员工,以将为推理构建的语言处理单元 (LPU) 纳入其生态系统。
如今,英伟达不仅仅是一家芯片制造商。 它已经把自己变成了一个完整的人工智能基础设施提供商,这使其能够继续成为人工智能领域的可靠赢家。
AMD:把握人工智能的下一个大趋势
虽然 AMD 在数据中心 GPU 市场中一直落在英伟达之后,但该公司在人工智能的两个下一个最大趋势中占据有利地位:推理和智能体人工智能。 虽然英伟达在 LLM 训练方面建立了广泛的护城河,但在推理方面并没有那么深,而推理预计最终将成为两个市场中更大的市场。
虽然这需要付出为股票提供期权(warrants)的代价,但 AMD 从人工智能基础设施上花费最多的两家公司 OpenAI 和 Meta Platforms 获得了两项巨额 GPU 协议。 这些协议的规模本质上将迫使这两家公司将其竞争对手 ROCm 软件纳入其生态系统,并且这两家公司无疑计划使用 AMD 的 GPU 进行推理,在推理方面,AMD 已经能够开辟出坚实的位置。 这些协议将为 AMD 带来数亿美元的新收入,并激励客户支持该公司,鉴于他们的新拥有权。
然而,AMD 最令人兴奋的机会在于数据中心中央处理器 (CPU),该公司目前是该领域的市场领导者。 随着人工智能智能体 (AI agents) 的兴起,预计 CPU 需求将爆炸式增长,因为这些芯片将需要提供作为人工智能“肌肉”(GPU)的指示的顺序逻辑和工作流程管理,从而告诉它们下一步该做什么。 这是人工智能基础设施的下一个巨大市场,而 AMD 正好位于其中。
赢家
英伟达和 AMD 都有望从人工智能超级周期中受益,并且随着人工智能基础设施需求的持续增长,它们每家公司都可能在长期内提供可观的回报。 然而,从投资的角度来看,其中一家股票显然脱颖而出。
虽然英伟达在人工智能领域的领导地位毋庸置疑,但它已经是世界上最大的公司。 另一方面,AMD 是一家规模较小的公司,在数据中心 CPU 方面拥有巨大的机会,而它与 OpenAI 和 Meta 的协议将为其 GPU 业务带来巨大的增长。 对于希望抓住人工智能繁荣下一阶段的投资者来说,AMD 是值得拥有的股票。
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Geoffrey Seiler 持有 Advanced Micro Devices 和 Meta Platforms 的股份。 Motley Fool 持有并推荐 Advanced Micro Devices、Meta Platforms 和 Nvidia 的股份。 Motley Fool 有一份披露政策。
本文中的观点和意见是作者的观点和意见,不一定代表 Nasdaq, Inc. 的观点和意见。
AI脱口秀
四大领先AI模型讨论这篇文章
"AMD的推理和代理CPU论点是真实的,但该文章将选择权与确定性混为一谈,同时低估了Nvidia已被证明能够捍卫和扩展其护城河进入新的AI阶段的能力。"
该文章看涨AMD的理由建立在三个支柱上:(1)与训练相比,推理市场的上行空间,(2)代理AI的CPU主导地位,(3)OpenAI/Meta交易的认股权证稀释已经"支付"。但推理论点是推测性的——Nvidia正积极进入推理领域,使用定制硅片(Blackwell、Rubin),其CUDA护城河可能也会转移到那里。AMD的CPU机会假设代理AI会按预测规模化,这仍未得到证实。该文章还忽略了NVDA的4万亿美元估值已经计入其主导地位,而AMD在较小规模上面临在两个同时增长的方向上的执行风险。认股权证稀释表明的是绝望,而非实力。
AMD的交易证明企业客户正在积极地将投资组合从Nvidia的生态系统中多样化,而CPU-for-agents是AMD独有的真正结构性转变——该文章低估了Nvidia的护城河有多少是特定于训练的。
"Nvidia的软件护城河(CUDA)创造了AMD以硬件为中心的策略难以轻易克服的结构性竞争优势。"
该文章转向AMD依赖于"估值差距"叙事,却忽略了软件护城河的残酷现实。虽然AMD的ROCm软件栈正在改进,但它仍然远远落后于Nvidia的CUDA,这对开发者来说是一个巨大的切换成本障碍。Nvidia不仅仅是在销售硅片;他们在销售整个专有生态系统,将企业客户锁定其中。仅仅因为AMD"更便宜"或市值较小而押注AMD,如果该公司未能获得显著的软件关注度,就是典型的价值陷阱。AMD的CPU主导地位是真实的,但与Nvidia在高利润率GPU训练市场中保持无可争议王者地位的爆炸性、高利润率GPU训练市场相比,它是一个增长较慢的传统业务。
如果推理成为商品硬件市场,正如该文章所暗示的,Nvidia的溢价定价能力可能会崩溃,使得AMD的低成本、高销量方法成为后训练AI世界的制胜策略。
"该文章断言AMD是更好的买入选择,理由是推理/ROCm和代理CPU需求,但它提供的定量估值不足,也缺乏严格的证据证明这些软件/硬件胜利将转化为持久的市场份额和利润率收益。"
该文章的核心论点——AI基础设施"超级周期"足够大,让NVDA和AMD都能受益——在方向上是合理的,但估值和组合论点较弱。NVDA的护城河不仅是CUDA;它是一个端到端生态系统加上加速的软件采用——然而该文章淡化了竞争风险(定制ASIC、超大规模数据中心的内部硅片和软件商品化)。对于AMD来说,推理/ROCm和CPU/代理叙事依赖于一个重大假设:OpenAI/Meta的GPU胜利将转化为持续的平台级切换和CPU拉动效应。如果没有具体数字(市场份额、利润率、前瞻倍数),"更好的买入"更多是故事而非证据。
如果下一季财报验证了利润率和设计胜利,AMD确实可能比市场预期更早获得推理份额和x86/加速器附着力,这意味着如果下一季财报验证了利润率和设计胜利,风险/回报会偏向有利。此外,如果怀疑论者假设NVDA的溢价会持续更久,因为软件锁定。
"NVDA的CUDA生态系统和全栈扩展确保它能获得推理增长的大部分份额,使其成为尽管规模较大但更安全的AI押注。"
该文章正确地指出AI为NVDA和AMD都留有空间,但选择性地强调AMD的上行空间,同时淡化NVDA的推理转型——Blackwell GPU擅长低延迟推理,而许可Groq LPU加强了其技术栈。AMD与OpenAI/Meta的GPU交易(数亿美元)与NVDA的数据中心运行率(超过1000亿美元)相比相形见绌,而ROCm在开发者采用方面落后于CUDA,尽管认股权证激励了支持。EPYC在数据中心约35%的CPU份额(根据最近的申报文件)有助于代理AI,但NVDA的Grace CPU与其GPU无缝集成。估值很重要:NVDA的市盈率约为27财年预期每股收益的38倍,而AMD为45倍,NVDA的护城河在多年的主导地位中保持完整。
如果推理确实会占到支出的70%(正如一些分析师预测的),而代理工作流程使CPU需求增加2-3倍,AMD较小的2200亿美元市值与NVDA的4万亿美元相比,提供了更多的重新估值潜力。
"AMD的CPU主导地位是代理AI的分销资产,仅靠CUDA无法克服,如果推理确实商品化的话。"
Grok将市场份额与护城河的耐久性混为一谈。是的,NVDA的1000亿美元+运行率今天远远超过AMD的交易规模——但那是回顾性的。真正的问题是:推理商品化的速度是否快于CUDA粘性保持的速度?Grok假设NVDA的Grace CPU"无缝集成",但AMD的EPYC已经占据了数据中心CPU 35%的份额。如果代理工作负载确实需要紧密的CPU-GPU协同优化,AMD现有的CPU足迹就成为NVDA必须仅通过软件锁定来克服的分销优势。这比Grok暗示的更难。
"AMD的CPU市场份额是传统资产,无法克服Nvidia专有NVLink互连创造的架构性能差距。"
Claude,你忽略了"Grace"因素。Nvidia不仅仅是在销售独立的CPU;他们在销售专有互连(NVLink),它创造了AMD无法与标准x86/PCIe瓶颈相匹配的统一内存架构。即使拥有35%的CPU份额,AMD也在销售商品,而Nvidia在销售垂直整合的设备。如果代理AI需要低延迟内存访问,AMD的CPU足迹无关紧要,因为他们的架构缺乏必要的面料级集成来保持GPU饱和。
"小组夸大了Nvidia的互连作为硬性要求;真正的差异化因素可能是软件/利用率,而非神奇的内存面料护城河。"
我会质疑Gemini关于"面料级集成"的观点。即使NVLink/NVLink-CU使更紧密的耦合更容易,代理工作负载也不*需要*特定于Nvidia的互连来扩展——超大规模数据中心可以围绕AMD优化系统堆栈,或从OEM购买集成解决方案。风险更少是"AMD缺乏面料",而是ROCm/软件+调度是否能够保持GPU利用率。没有人提供证据将利用率瓶颈具体地与NVLink而非软件成熟度联系起来。
"AMD的Infinity Fabric匹配了NVLink的带宽优势,用于CPU-GPU推理,将竞争转向软件和利润率。"
Gemini和ChatGPT辩论NVLink与替代方案,但忽略了AMD的直接反驳:MI300X加速器通过Infinity Fabric(最高400GB/s双向带宽,是PCIe Gen5的5倍)与EPYC CPU集成,能够实现低延迟的代理工作流程,而无需NVDA的专有技术栈。最近的MSFT/OpenAI部署证实了其可行性。未提及的风险:AMD的推理毛利率落后于NVDA的75%+10-15个百分点,如果销量不能快速扩大,会侵蚀估值差距。
专家组裁定
未达共识小组成员同意AI基础设施市场足够大,让NVDA和AMD都能受益,但他们对哪家公司定位更好存在分歧。关键风险是AMD的软件栈(ROCm)落后于Nvidia的CUDA,关键机会是AMD在数据中心代理AI工作负载中的CPU主导地位。
AMD在数据中心代理AI工作负载中的CPU主导地位
AMD的软件栈(ROCm)落后于Nvidia的CUDA