【TechOrange 編輯部導讀】
生成式 AI 當道，NVIDIA 嚐盡甜頭、風生水起，對手之一 ：AMD 近日坦承「不可能複製 NVIDIA 的成功之路」，但他們不可能讓對手專美於前，AMD 的未來發展會怎麼受到影響？他們有兩大反攻策略。
自去年 AMD 市值首度近逼 2000 億美元大關，並兩度超車英特爾（Intel），外界終於認可AMD 在 CPU 市場的長足進步，將之視為英特爾有力的威脅者與替代品。但風光不久，近來 ChatGPT 炫風，卻讓 AMD 鋒頭輾轉被另一競爭對手搶去：NVIDIA。
據《華爾街日報》報導， NVIDIA 的股價在過去 6 個月內翻了一倍之多，目前該公司市值已超越 Meta 、特斯拉（Tesla），甚至逼近股神巴菲特的投資公司波克夏．海瑟威。就連微軟、 Google 都不曾在近期的 AI 熱潮中享受過這等甜頭。
NVIDIA 的起飛，歸功於 ChatGPT 背後奠基的生成式 AI。由於生成式 AI 需透過大量平行運算，以進行大數據推理訓練。擅長處理大量畫素、具高速運算力的 GPU 便成了最佳利器。
據 New Street Research 數據，NVIDIA 目前在用來支持機器學習、訓練 AI 的GPU 市場，市占達 95% 。其主力產品 A100 毫無疑問成為當前最主流的晶片之一，包括微軟、 Google 、臉書都是採用客戶。 A100 背後技術最初用於電玩遊戲中，用來處理複雜細緻的 3D 圖形，它能夠同時高速執行許多簡單計算的特性，使它非常適合支持 ChatGPT、Bing AI 或 Stable Diffusion 等機器學習模型工具。
NVIDIA 的 A100 GPU 晶片成為大廠們爭相打造生成式 AI 的搶手貨。據 Fierce Electronics 推估，以 ChatGPT 為例，背後需用掉至少 1 萬顆或更多的 NVIDIA A100 晶片來進行例行訓練，以維持服務。
處境尷尬？NVIDIA 早 10 年建生態系，AMD 認不可能複製對手的成功
GPU 市場過去一直是 NVIDIA 和 AMD 過去捉對廝殺的戰場，「這兩家是過去 20 年，數十家 GPU 廠商中唯二存活下來的對手」美銀證券專司半導體產業的分析師 Vivek Arya 指出。
然而如今 NVIDIA 能在 AI 應用方面的 GPU，能有如此高市占，歸功於 NVIDIA 從很早就著眼於 GPU 的其他可能性。 NVIDIA 創辦人黃仁勳深信 GPU 的高算力能應用於遊戲以外的場域，不僅只是做 3D 繪圖的渲染。2006年 NVIDIA 正式推出 GPU 統一計算平台 CUDA ，透過持續累積不同的運算模組以及軟體生態系，致力將 GPU 的算力推展到其他領域。
「過去 10 年來，華爾街一直在問 NVIDIA，你們為什麼要進行這項投資？沒有人要使用 CUDA！」NVIDIA 研發副總裁 Bryan Catanzaro 指出，一直到這幾年 NVIDIA 過去在處理圖形運算知識上的累積，終於有了回報。
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「人工智慧的 iPhone 時刻已來到。」黃仁勳，在日前的 GTC 大會上，喜孜孜的高喊這句標語。
對手聲勢看漲，就連 AMD 執行副總裁 Forrest Norrod 在去年高盛技術大會上都承認，NVIDIA 在 GPU 運算加速卡方面建構了豐富的軟體生態系，幾乎覆蓋了多數市場需求，其護城河之深， AMD 如今不可能來得及複製 NVIDIA 走過的這條路，需另闢蹊徑。
AMD 反攻策略 1：端出「俗閣大碗」的 GPU，緊抓遊戲消費族群
不可能眼看對手成功，那麼 AMD 針對 NVIDIA 制定了怎樣的反攻策略？攤開 AMD 去年財報可看出端倪。據財報顯示，2022 年 AMD 在遊戲業務方面收入達 68 億美元，比同期增長超過 2 成，成為最賺錢部門。反觀對手 NVIDIA 在遊戲業務方面收入比同期減少超過 27%，業績下跌至 90 億美元。
AMD 顯卡部門的高級副總裁 David Wang 日前接受日媒採訪時指出，「公司將專注於遊戲顯卡用戶需要且關心的重點，避免用戶為他們永遠用不到的運算功能買單。」
原來， NVIDIA 雖稱霸遊戲顯卡市場多時，但其定價策略一直被玩家所詬病。資深 PC 消費者、設備玩家 Monica White 在 digitaltrends 上發表看法時，以「貴得離譜」形容 NVIDIA 旗艦 GPU 產品，並指出過去幾年 NVIDIA 的 GPU 價格以指數級速度暴漲，每代間漲幅通常高達 200 美元，某些甚至近 500 美元。
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這樣的定價，給了AMD 施展拳腳的空間。如同幾年前 AMD 以更高 CP 值的 CPU 產品，撼動 Intel 在 CPU 市場的王者地位，AMD 在 GPU 上依樣畫葫蘆。
Monica White 分析，若消費者選擇以 AMD 的 RX 6900 XT 或 RX 6950 XT 來取代 NVIDIA 的 RTX 3090，兩者雖性能相仿，但前者價格便宜後者約 500 美元。如此誘人的價格，Monica White 指出 NVIDIA 應擔心在 GPU 顯卡領導地位的時代即將受到威脅。Monica White 甚至指出，「NVIDIA 離譜的定價策略正是我們（玩家）需要 AMD 和 Intel 的原因。」
AMD 反攻策略 2：專注 CPU 優勢，以特有產品 APU 挑戰 NVIDIA 的 GPU 寶座
但價格導向只是 AMD 反攻策略的其中一環。AMD 深知在產品性能上的進步，才是抵禦威脅的長久之計，因此除了遊戲業務外，另一鎖定的戰場還有數據中心領域。
據產業記者 Harsh Chauhan 分析，NVIDIA 控制著超過 90% 數據中心所需的 GPU 市場，其餘才由 AMD 吃下。要扭轉這一劣勢， AMD 於今年 1 月 CES 消費電子展上亮相的新產品可能是希望之一。
AMD CEO 蘇姿丰在會場上手持一顆有史以來製造過最大的晶片亮相。該新產品為 Instinct MI300，是首款資料中心級的 APU 產品。APU（Accelerated Processing Unit）是 AMD 過去餘 2011 年首創的獨家產品，簡單來說是將 CPU與 GPU 封裝在一起。
AMD 指出，Instinct MI300 集合了 13 個晶片組（Chiplets，又稱「小晶片」），共具備 1460 億個電晶體，這數目遠超過 NVIDIA 在資料中心級 GPU 產品 H100 所具備的 800 億個電晶體。
據《Tom’s Hardwre》報導，AMD 聲稱，MI300 能將 ChatGPT、DALL·E 等大型 AI 模型的訓練時間，從幾個月縮短至幾週，從而替客戶節省數百萬美元的電費。
MI300 預計於今年下半年正式上市，雖然實際表現還是未知數，但透過此產品佈局可知，AMD 正基於對 CPU 產品的優勢，選擇在 APU 上發力，走出與 NVIDIA 的不同道路。試圖獲得在 AI 領域挑戰 NVIDIA 的門票。
資料來源：Fierce Electronics、CNBC、華爾街報日報、digitaltrends1、digitaltrends2、Tom’s Hardware，首圖來源：AMD、Wikipedia。
（責任編輯：藍立晴）
