AMD财报前瞻: 是低于预期吗? MI300从1Q24的收入贡献爬坡
Intel业绩后市场担心AMD第一季指引较弱，主要是由于数据中心再次revise down。我认为市场可以原谅传统业务重新进入库存修正，业绩会的关键在于，MI300在第一季度贡献了多少收入，以及管理层是否会上修全年20亿美金的MI300收入指引。这将显著地影响全年MI300收入预期，以及AMD的估值。
第一季Guide 57-58亿是低于预期吗？我认为对于预期MI300全年收入达到80亿美金的投资者，MI300在第一季的收入贡献如果在6-8亿美金，可能是明显的低于预期，这对应Q1的总收入指引应该位于57-59亿之间，即使我们考虑了client和datacenter CPU的第一季约15%的QoQ下滑。对于预期MI300全年收入40-50亿美金的投资者来说，这个数字应该是符合预期。
2025年以后怎么办？重估LLM训练和推理成本: 自上而下的3000亿美金TAM测算，如何形成可解释框架，如何justify长期投资回报？我对英伟达和AMD的长期观点
市场对英伟达、AMD和其他AI公司能否在2025年以后持续增长提出了诸多担忧。尽管2024年需求强劲，市场也担心2025/27年GPU需求。我们正在建立这个自上而下的模型来解决这些担忧。
本文我会重估LLM训练和推理成本，质疑现行的计算方式，并提出替代的具有可观察，可测量和可解释性的框架。我会在本文展示计算的具体方法和核心假设，以及为什么这些假设是对未来具有决定性的意义。我们的结论是2027年4500亿美金的硬件投资，3000亿美金投入AI加速器，对应三年45% Cagr。其中，我会详细测算AI推理加速器和AI训练加速器在2027年的出货量，ASP和TAM，包含了我们对于GPU进化速率，LLM规模，AIGC交互强度的核心观点。
文章的第二部分讨论2023-2027年的AI基础设施投资格局，包含AI加速器，AI网络和AI服务器及零组件的美元含量分配。文章的第三部分讨论生成式AI工具的潜在变现场景，收益如何匹配投资。文章的最后笔者会讨论结论对于英伟达和AMD的估值的影响。
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