1200億→2200億美元！AMD重估AI時代CPU

AI基礎設施競賽仍在持續升級，但市場關注點已不再局限于GPU性能，而是整個計算體系的重估。

巴克萊7月23日發布的研究報告認為，AMD在Advancing AI大會釋放出的最大信號，并非新一代GPU或AI服務器，而是大幅上調了對服務器CPU市場的長期判斷。

公司預計，到2030年，全球服務器CPU市場規模將達到2200億美元，較此前預測的1200億美元近乎翻倍，反映出Agentic AI（智能體AI）推動下，CPU正從AI服務器中的輔助角色轉向核心計算資源。

在此基礎上，AMD進一步上調了對整體計算市場的預期。公司預計，到2030年，數據中心AI加速器市場規模將達到1.4萬億美元，而涵蓋服務器CPU、AI加速器等業務的可服務計算市場（Compute TAM）將由2025年的3650億美元擴大至約2萬億美元。

巴克萊認為，這意味著AI基礎設施競爭正從單一GPU性能，逐步演變為涵蓋CPU、GPU、網絡、軟件和系統架構的全棧競爭。

服務器CPU市場規模大幅上修

此次活動最值得市場關注的，并不是Helios機架或新一代GPU，而是AMD重新定義了未來服務器CPU市場的規模。

公司預計，到2030年，服務器CPU市場規模將達到2200億美元，對應的復合年增長率由此前超過35%大幅提升至超過50%。巴克萊認為，這一激進上調表明AMD對未來AI服務器架構的判斷已發生顯著變化。

支撐這一預測的核心邏輯，是Agentic AI（智能體AI）的快速發展。AMD預計，未來面向智能體工作負載的"Agentic CPU"將占整個服務器CPU市場的一半以上。

隨著越來越多AI應用從訓練轉向實際部署，CPU將承擔模型調度、Agent運行、任務協同以及數據管理等更多工作，不再只是GPU服務器中的輔助組件，而將成為獨立增長的重要市場。

推理成為AI基礎設施競爭的新焦點

除了市場空間的重估，AMD對于AI工作負載結構的判斷也成為巴克萊關注的重點。

公司預計，推理將在2026年首次成為最大的AI計算場景，占整體AI工作負載約60%，而這一比例在2025年和2024年分別為50%和40%。這意味著，行業競爭正在從"誰能訓練最大的模型"，逐漸轉向"誰能以更低成本、更高效率運行模型"。

巴克萊認為，這也是AMD此次同時推出Helios整機平臺、MI455X GPU、以太網互連以及ROCm.AI軟件平臺的重要原因。未來AI基礎設施的競爭，不再局限于GPU算力，而是圍繞整個系統的成本、內存容量、帶寬、網絡互連以及軟件生態展開。

報告指出，目前整個行業依然處于算力供給偏緊狀態。隨著大型云廠商持續擴大部署規模，以及現有客戶進入放量階段，AMD未來數據中心業務的增長速度有望快于整體市場增速。不過，本次大會并未公布新的大型客戶，Anthropic合作已于此前宣布。

從芯片走向平臺，AMD完善2030年前產品路線圖

圍繞上述判斷，AMD進一步完善了未來數年的產品規劃。

硬件方面，公司正式推出Helios AI機架，將MI455X GPU、Venice CPU、Salina DPU以及Vulcano AI NIC整合為完整系統方案。其中，MI455X采用432GB HBM4、23.3TB/s內存帶寬，并支持最高40PFLOPS FP4算力。AMD預計，相比上一代產品，其Token吞吐量最高可提升34倍，Token成本最多降低18倍。

AMD還將競爭重點放在系統效率上。公司預計，相較英偉達Vera Rubin平臺，Helios不僅擁有更大的HBM容量、更高的橫向互連帶寬，還能夠實現更高的單位美元Token產出，顯示競爭維度正在從單顆GPU性能轉向整套系統的總體擁有成本（TCO）。

與此同時，公司將CPU和GPU路線圖進一步延伸至2030年。Venice處理器已進入生產階段，預計第四季度開始在云平臺和OEM服務器中部署；Florence和Ravenna兩代CPU則分別規劃于2028年和2030年推出。GPU方面，MI500預計2027年發布，MI600則將在2028年接棒，其中MI500將首次同時采用銅互連與光互連技術。

除硬件之外，AMD還推出AI開發平臺ROCm.AI，并繼續圍繞推理、網絡和機器人生態擴展產品組合，包括與Cerebras合作推出解耦式推理方案，以及發布專業推理卡MI350P和機器人平臺KRIA AI System-on-Module，希望進一步補齊AI基礎設施的全棧能力。

巴克萊認為，相比具體產品性能，這次Advancing AI大會真正改變市場預期的，是AMD對未來計算需求規模的重新定義，以及對AI基礎設施演進方向的最新判斷。如果推理需求如公司預期持續加速增長，服務器CPU與系統級解決方案的重要性都有望超出市場此前預期。