摘要：AI 基础设施的拐点
Advanced Micro Devices (AMD) 与 OpenAI 于 2025 年 10 月宣布的战略伙伴关系 ，标志着全球人工智能计算市场的重大转折点 。这项协议不仅仅是一份供应合同，它是对 NVIDIA 长期以来在 AI 加速器领域的主导地位所发出的最强有力的挑战 。该联盟的核心是 OpenAI 承诺大规模部署 6 兆瓦（GW）的 AMD Instinct 加速器，涵盖多代产品 ，这一规模相当于美国约五百万户家庭的年度能源需求 。
该突破性的协议预计将为 AMD 带来巨大的财务收益，分析师预计可为其带来数百亿美元的收入，且长期潜力甚至可能超过 1000 亿美元 。
这项合作最独特的机制在于其金融工程： AMD 向 OpenAI 授予了高达 1.6 亿股普通股的认股权证，若完全兑现，OpenAI 可获得 AMD 约 10% 的股权 。该认股权证的兑现与 GPU 部署规模以及 AMD 股价达到特定目标（据报道，最终批次与股价达到 600 美元挂钩）紧密关联 。这种结构旨在激励 OpenAI 投入其顶尖工程资源，进行深度的多代技术协同 。其核心目标是积极弥合 ROCm 软件生态系统与 NVIDIA 成熟的 CUDA 平台之间的差距 。
本质上，这项合作使 AMD 成为 OpenAI 多元化计算战略中的核心伙伴 ，预示着 AI 基础设施进入一个以能源容量和开放标准为衡量尺度的“兆瓦时代”（Gigawatt Epoch），这凸显了能源效率和总体拥有成本（TCO）的战略重要性 。
I. 战略联盟的基石：兆瓦时代的计算承诺
A. 规模与时间表：6 GW 的计算部署
AMD 与 OpenAI 之间的协议基础是后者对 6 GW 运算能力的长期承诺 。在 AI 基础设施建设中，GW 级容量的承诺，标志着计算能力的衡量标准已从芯片数量转向能源容量，这反映了大型语言模型（LLMs）和多模态系统对持续性能和大规模内存带宽的指数级需求 。OpenAI 扩大 GPU 部署规模，旨在跟上模型尺寸的快速增长和训练周期的频率 。
这一多年代、跨多代 Instinct GPU 的合同，最初的部署计划是于 2026 年下半年（2H 2026）开始启用 1 GW 的 AMD Instinct MI450 Series GPU 。此项合作不仅为 AMD 的数据中心业务带来了显著的收入可见性 ，也为公司的 AI 路线图提供了强有力的市场验证 。
B. 财务影响和市场预期
AMD 高管层对该交易的财务潜力表示高度乐观。AMD 执行副总裁、首席财务官兼司库 Jean Hu 表示，该合作预计将为 AMD 带来数百亿美元的收入 。公司 CEO Lisa Su 补充说，该协议的潜力可能在未来几年内带来超过 1000 亿美元的收入 。
分析师认为，即使保守估计，OpenAI 交易的实现率较低，也将对 AMD 的财务业绩产生重大影响 。某些分析师估算，每 GW 的 AI 计算容量可能为 AMD 带来约 150 亿美元至 225 亿美元的销售额 。这种潜在的收入增长预计将立即增厚 AMD 的非 GAAP 每股收益（EPS）。该消息宣布后，AMD 股价立即飙升超过 20% ，显示市场对 AMD 在 AI 竞赛中定位转变的认可 。
II. 金融工程与利益深度绑定：以股权换生态
A. 认股权证结构：付费入场与风险共担
AMD 与 OpenAI 合作的最具战略意义的部分是其股权认股权证结构 。AMD 向 OpenAI 授予了购买高达 1.6 亿股 AMD 普通股的认股权证 ，这相当于 AMD 总流通股的约 10% 。
这一结构将客户与供应商的关系从传统的交易模式提升为战略性深度捆绑 。认股权证的兑现是分批进行的，并与三个核心要素挂钩 ：
部署规模： 认股权证分批兑现，第一批与最初的 1 GW 部署相关，后续批次与部署规模扩大至 6 GW 挂钩 。
AMD 股价目标： 兑现与 AMD 股价达到特定目标相关，最终批次需要股价达到 600 美元/股 。
OpenAI 技术与商业里程碑： OpenAI 必须实现“实现 AMD 规模化部署所需的技术和商业里程碑” 。
这种机制被视为一种精巧的金融工程 。它允许 OpenAI 在没有立即资本支出的情况下锁定长期算力供应和潜在的股权增值收益 。同时，它将 OpenAI 的成功与 AMD 硬件的成功深度绑定，从而激励 OpenAI 投入资源，确保 AMD 平台能高效运行其最前沿的模型 。
B. 供应链主权与软件协同的激励
该结构体现了 OpenAI 争取“供应链主权”的决心 。过度依赖单一供应商（NVIDIA）带来的潜在议价能力受限、产能受制和供应链风险，促使 OpenAI 采取行动培育一个可靠的第二供应商 。通过股权激励 AMD，OpenAI 获得了影响 AMD 技术路线图的一定话语权，使其产品能更好地满足自身的定制化需求 。
对于 AMD 而言，这是解决其核心弱点——软件生态系统成熟度不足——的战略手段 。通过将 10% 的股权价值与 AMD 硬件的大规模成功部署挂钩，AMD 实际上获得了全球顶尖 AI 工程师团队的保证投入，以优化从固件到驱动层再到编译器层的整个硬件和软件栈，以应对大型 AI 工作负载 。
III. 挑战英伟达：AMD 的硬件路线图与 TCO 优势
OpenAI 的承诺，是对 AMD Instinct 加速器系列（尤其是即将推出的 MI450 系列）竞争能力的认可 。AMD 一直致力于通过其产品路线图直接挑战 NVIDIA 的性能领导地位 。
A. Instinct 系列的产品创新与进展
AMD 的产品路线图展示了对 AI 和数据中心解决方案的明确关注 。
MI300/MI350 系列: 当前的 Instinct MI300X 和 MI350X 系列 GPU 采用了 CDNA 架构，已经在高性能计算（HPC）和 AI 工作负载中得到验证 。Meta、OpenAI、Microsoft 等主要 AI 公司已在其生产工作负载中使用 Instinct 加速器进行大规模推理，例如 Llama 3 和 Llama 4 模型 。MI350 系列 GPU 提供了比前代高 4 倍的 AI 计算性能，推理性能实现了 35 倍的代际飞跃 。
内存容量优势: AMD Instinct 系列的一个关键优势是卓越的内存容量和带宽，这对于运行具有数千亿参数的 LLMs 至关重要 。MI355X 提供了 288 GB 的 HBM3E 内存和 8 TB/s 的内存带宽 。这种大内存容量尤其适用于内存密集型任务，如大模型的微调，有助于提高训练和推理的效率 。
B. MI450 系列：目标“米兰时刻”
OpenAI 合作的核心是 MI450 系列，AMD 计划在 2026 年下半年开始使用该芯片进行 1 GW 的部署 。AMD 将 MI450 定位为其在 AI 领域的“米兰时刻”，旨在复制 EPYC CPU 成功挑战 Intel 服务器市场霸主地位的壮举 。
MI450 的竞争定位极其激进：
工艺节点优势: MI450 预计将是 AMD 首款采用台积电 2nm（N2）工艺节点制造的 GPU 。N2 技术的迁移（采用全环栅 GAA 晶体管），有望在功耗效率上带来显著提升，相比 N3E 工艺，功耗可降低 25%-30%，性能可提高 10%-15% 。这对于 6 GW 的庞大规模部署，是实现 TCO 优化的战略关键 。
性能和能效: AMD 承诺 MI450 将是一个“没有附加条件的世代”（no asterisk generation），声称在性能上能与 NVIDIA 的下一代 Rubin Ultra 竞争 。AMD 还特别强调了性价比优势，声称 MI355X 相比竞争解决方案，每美元可多生成 40% 的 tokens 。
系统整合: 大规模部署将利用 “Helios”AI 机架解决方案，将 MI450 GPU、下一代 EPYC “Venice” CPU 和 AMD Pensando “Vulcano” AI NIC 整合在一起，以确保无缝的横向扩展带宽和基于开放标准的平台灵活性 。
C. “兆瓦时代”的竞争焦点
AI 芯片的竞争已升级到“兆瓦时代”，原始性能和能效成为了基础设施规划的决定性因素 。AMD 凭借其对高 HBM 容量的一贯关注，专注于内存受限型的 AI 工作负载 。对于 OpenAI 这样的前沿模型构建者而言，将大型模型和数据集完整地放入 GPU 内存中，能够避免复杂的内存交换和分区，从而带来显著的效率增益 。此外，MI450 与 Rubin Ultra 的竞争已将两者的功耗推向 2,300W 至 2,500W 的极限，这表明前沿 AI 模型构建者愿意承担巨大的电力和散热基础设施成本，以获取边际的性能提升 。
IV. 弥合鸿沟：ROCm 生态与合作开发机制
A. CUDA 护城河与开放生态的必要性
尽管 AMD 的硬件性能正在迎头赶上，但 NVIDIA 凭借其建立近二十年的 CUDA 软件生态系统，构筑了难以逾越的护城河 。CUDA 平台的成熟度、广泛的开发者采用、以及深度优化的库（如 cuDNN 和 TensorRT），在实际工作负载中能提供超出硬件理论性能的优势，即所谓的“CUDA 鸿沟”（CUDA Gap）。在多 GPU 并发场景下，NVIDIA 的软件栈能带来相当于硬件理论性能 30% 至 99% 的额外性能增益 。
对于超大规模客户而言，对专有系统的过度依赖，不仅意味着高昂的“英伟达税”，还带来了厂商锁定和供应链受制等巨大的战略风险 。因此，OpenAI 寻求替代方案，并将 ROCm 作为其开放计算策略的核心 。
B. ROCm 7.0 的进展与开放标准
AMD 的对策是开放源代码的 ROCm (Radeon Open Compute Platform) 平台 。尽管 ROCm 推出时间较短（2016 年），但其发展势头强劲 。
性能飞跃： ROCm 7.0 带来了显著的性能提升，相比 ROCm 6，推理性能提高了 3.5 倍以上，训练吞吐量平均提高了 3 倍 。
生态兼容性： PyTorch 现已正式支持 Linux 上的 ROCm，这是一个重要的里程碑 。ROCm 7.0 还增强了对 FP4 和 FP6 等低精度数据类型的支持，并与 vLLM、SGLang 等关键开放框架进行了集成，以支持分布式推理 。AMD 报告称，ROCm 软件下载量实现了同比增长 10 倍的增长 。
开放标准: AMD 致力于推广开放生态系统，例如倡导 UALink 作为 NVIDIA 专有 NVLink 互连技术的开放标准替代方案 。
C. OpenAI 的深度协同开发激励
OpenAI 认股权证机制的战略价值在于制度化了软件协同开发 。AMD 与 OpenAI 明确承诺，将深化多代硬件和软件的协作，这包括了在 MI300X、MI350X 和 MI450 系列上进行产品路线图对齐和技术专业知识共享 。
OpenAI 联席创始人 Greg Brockman 强调，构建 AI 的未来需要“跨堆栈每一层的深度协作” 。通过这种将财务利益与技术成果绑定的方式，AMD 有效地确保了 OpenAI 愿意投入资源来优化其模型在 AMD 平台上的运行，从而加速 ROCm 平台的成熟速度和稳定性，降低其他潜在客户采纳 AMD 平台的“工程税”。
V. 行业重塑：OpenAI 的多元化计算战略
OpenAI 与 AMD 的合作，必须放在 OpenAI 宏大的计算基础设施建设背景下进行分析。OpenAI 估计，在 2025 年至 2035 年间，其在硬件和云基础设施上的总支出将达到惊人的 1.15 万亿美元 。AMD 交易是 OpenAI 多元化计算战略中的核心一环，旨在通过多供应商策略实现供应链韧性和成本优化 。
A. OpenAI 的计算三方支柱
OpenAI 的基础设施策略不再依赖单一供应商，而是由三个关键支柱构成，共同推动其 AGi 的愿景 ：
NVIDIA GPU（既定领导者）： NVIDIA 仍然是首选的计算和网络合作伙伴，OpenAI 在其 Stargate 倡议中已承诺部署至少 10 GW 的 NVIDIA 系统 。NVIDIA 提供了成熟的 CUDA 生态系统和在训练工作负载中的领导地位 。
AMD GPU（核心战略伙伴）： 6 GW 的承诺将 AMD 定位为核心战略供应商，专注于大规模部署、高 HBM 容量和开放软件栈带来的 TCO 优势 。
Broadcom ASIC（定制芯片）： OpenAI 还与 Broadcom 建立了长期合作关系，共同开发和部署 10 GW 的 OpenAI 定制 AI 加速器（ASICs）。ASICs 的部署也计划于 2026 年下半年开始 。定制 ASICs 的主要优势在于针对特定推理工作负载具有更高的能效比和更低的长期运营成本，这体现了 OpenAI 随着模型成熟，将稳定、大规模推理工作负载转移出通用 GPU 平台的长期战略 。
B. 市场竞争格局的演变
AMD 的入局，正在重塑 AI 计算市场，将其从 NVIDIA 的“一超独大”推向“双雄争霸”和“定制芯片”三足鼎立的格局 。
对 AMD 的验证： 获得 OpenAI 的背书，有力地验证了 AMD Instinct 架构的有效性，并向更广泛的超大规模云服务商和企业客户发出了 AMD 平台已“企业就绪”的信号 。AMD 的目标是在快速增长的 AI 芯片市场中占据两位数的市场份额 。
对 NVIDIA 的压力： 这一结盟给 NVIDIA 带来了巨大的竞争压力 。NVIDIA 现在不仅需要应对硬件上的挑战，还要应对其最大的客户在财务激励下，积极帮助竞争对手成熟开放生态系统的战略行为 。
地缘政治考量： 供应商多样化也是 OpenAI 的一项地缘政治对冲策略。鉴于美国对华出口管制持续影响先进芯片市场，确保 AMD 这一替代供应来源，有助于保障供应链的连续性和弹性，以应对未来潜在的监管风险 。
VI. 结论与展望：高风险下的“证明时刻”
AMD 与 OpenAI 的战略联盟是半导体行业历史上一次大胆而精心策划的产业博弈 。它用 AMD 当下的股权，换取了其在 AI 计算领域长期可持续增长的未来 。
A. 战略性总结
该协议成功地将 AMD 定位为 AI 计算市场中一个可信的、拥有长期路线图的核心战略伙伴 。独特的认股权证机制有效地解决了 AMD 长期以来在软件生态方面的最大挑战，通过激励 OpenAI 投入资源来共同成熟 ROCm 平台 。这一联盟的成功将加速行业向开放、多元和高能效的基础设施转移，从而降低超大规模云服务商的供应商锁定风险和总体拥有成本 。
B. 关键执行风险与挑战
尽管战略蓝图宏伟，但该合作的长期成功仍取决于对以下高风险领域的严格执行 ：
软件生态系统的追赶： ROCm 平台必须在性能、稳定性和开发者体验方面持续快速缩小与 CUDA 之间的差距 。任何软件优化上的延迟都可能削弱 MI450 的大规模部署承诺 。
基础设施和能源限制： 6 GW 的计算容量需求对基础设施提出了空前的挑战，包括电力获取、先进液冷系统的部署以及与 Oracle 等数据中心合作伙伴的无缝整合 。基础设施建设的延迟可能导致整体部署时间表的推迟 。
MI450 的性能兑现： MI450 必须在 2026 年下半年兑现其对 NVIDIA Rubin Ultra 等下一代芯片的激进性能承诺 。如果 MI450 未能在 TCO 或原始性能上实现代际领导地位，OpenAI 的战略购买理由将减弱，从而可能使 NVIDIA 重新巩固其在前沿 AI 领域的地位 。
最终，AMD 和 OpenAI 的合作成败，将取决于未来几年内，当 AI 工程师构建下一代大型模型时，AMD 的 GPU 是否能成为一个与 NVIDIA 并列的、无需犹豫的默认选择 。
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本文基于截至 2025 年 11 月从公开来源（包括公司新闻稿、分析师报告和行业报道）中提取的信息进行专业分析 。本文旨在提供对 AMD 和 OpenAI 战略联盟及其对 AI 计算市场潜在影响的深入理解，所有观点和分析均基于所引用的特定资料，不构成任何形式的投资建议或财务担保 。
文中包含的对收入、每股收益、市场份额、产品性能和部署时间表的预测（包括超过 1000 亿美元的收入潜力 、6 GW 的计算容量 以及 MI450 的性能指标 ）均为前瞻性陈述 。这些陈述涉及已知和未知的风险与不确定性，包括但不限于竞争格局的变化 、软件生态系统（ROCm）的成熟进度 、全球供应链的限制 、地缘政治紧张局势 以及 AI 基础设施所需的巨大能源和资金挑战 。实际结果可能与预期存在重大差异 。投资者应自行进行尽职调查，并意识到认股权证结构涉及股权稀释风险 和市场波动风险 。对于因依赖本文信息而导致的任何损失，作者和发布方不承担任何责任。
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