$120 Billion → $220 Billion! AMD Revalues CPUs in the AI Era

AI 基础设施竞赛仍在持续升级，但市场关注点已不再局限于 GPU 性能，而是整个计算体系的重估。

巴克莱 7 月 23 日发布的研究报告认为，AMD 在 Advancing AI 大会释放出的最大信号，并非新一代 GPU 或 AI 服务器，而是大幅上调了对服务器 CPU 市场的长期判断。

公司预计，到 2030 年，全球服务器 CPU 市场规模将达到 2200 亿美元，较此前预测的 1200 亿美元近乎翻倍，反映出 Agentic AI（智能体 AI）推动下，CPU 正从 AI 服务器中的辅助角色转向核心计算资源。

在此基础上，AMD 进一步上调了对整体计算市场的预期。公司预计，到 2030 年，数据中心 AI 加速器市场规模将达到 1.4 万亿美元，而涵盖服务器 CPU、AI 加速器等业务的可服务计算市场（Compute TAM）将由 2025 年的 3650 亿美元扩大至约 2 万亿美元。

巴克莱认为，这意味着 AI 基础设施竞争正从单一 GPU 性能，逐步演变为涵盖 CPU、GPU、网络、软件和系统架构的全栈竞争。

服务器 CPU 市场规模大幅上修

此次活动最值得市场关注的，并不是 Helios 机架或新一代 GPU，而是 AMD 重新定义了未来服务器 CPU 市场的规模。

公司预计，到 2030 年，服务器 CPU 市场规模将达到 2200 亿美元，对应的复合年增长率由此前超过 35% 大幅提升至超过 50%。巴克莱认为，这一激进上调表明 AMD 对未来 AI 服务器架构的判断已发生显著变化。

支撑这一预测的核心逻辑，是 Agentic AI（智能体 AI）的快速发展。AMD 预计，未来面向智能体工作负载的"Agentic CPU"将占整个服务器 CPU 市场的一半以上。

随着越来越多 AI 应用从训练转向实际部署，CPU 将承担模型调度、Agent 运行、任务协同以及数据管理等更多工作，不再只是 GPU 服务器中的辅助组件，而将成为独立增长的重要市场。

推理成为 AI 基础设施竞争的新焦点

除了市场空间的重估，AMD 对于 AI 工作负载结构的判断也成为巴克莱关注的重点。

公司预计，推理将在 2026 年首次成为最大的 AI 计算场景，占整体 AI 工作负载约 60%，而这一比例在 2025 年和 2024 年分别为 50% 和 40%。这意味着，行业竞争正在从"谁能训练最大的模型"，逐渐转向"谁能以更低成本、更高效率运行模型"。

巴克莱认为，这也是 AMD 此次同时推出 Helios 整机平台、MI455X GPU、以太网互连以及 ROCm.AI 软件平台的重要原因。未来 AI 基础设施的竞争，不再局限于 GPU 算力，而是围绕整个系统的成本、内存容量、带宽、网络互连以及软件生态展开。

报告指出，目前整个行业依然处于算力供给偏紧状态。随着大型云厂商持续扩大部署规模，以及现有客户进入放量阶段，AMD 未来数据中心业务的增长速度有望快于整体市场增速。不过，本次大会并未公布新的大型客户，Anthropic 合作已于此前宣布。

从芯片走向平台，AMD 完善 2030 年前产品路线图

围绕上述判断，AMD 进一步完善了未来数年的产品规划。

硬件方面，公司正式推出 Helios AI 机架，将 MI455X GPU、Venice CPU、Salina DPU 以及 Vulcano AI NIC 整合为完整系统方案。其中，MI455X 采用 432GB HBM4、23.3TB/s 内存带宽，并支持最高 40PFLOPS FP4 算力。AMD 预计，相比上一代产品，其 Token 吞吐量最高可提升 34 倍，Token 成本最多降低 18 倍。

AMD 还将竞争重点放在系统效率上。公司预计，相较英伟达 Vera Rubin 平台，Helios 不仅拥有更大的 HBM 容量、更高的横向互连带宽，还能够实现更高的单位美元 Token 产出，显示竞争维度正在从单颗 GPU 性能转向整套系统的总体拥有成本（TCO）。

与此同时，公司将 CPU 和 GPU 路线图进一步延伸至 2030 年。Venice 处理器已进入生产阶段，预计第四季度开始在云平台和 OEM 服务器中部署；Florence 和 Ravenna 两代 CPU 则分别规划于 2028 年和 2030 年推出。GPU 方面，MI500 预计 2027 年发布，MI600 则将在 2028 年接棒，其中 MI500 将首次同时采用铜互连与光互连技术。

除硬件之外，AMD 还推出 AI 开发平台 ROCm.AI，并继续围绕推理、网络和机器人生态扩展产品组合，包括与 Cerebras 合作推出解耦式推理方案，以及发布专业推理卡 MI350P 和机器人平台 KRIA AI System-on-Module，希望进一步补齐 AI 基础设施的全栈能力。

巴克莱认为，相比具体产品性能，这次 Advancing AI 大会真正改变市场预期的，是 AMD 对未来计算需求规模的重新定义，以及对 AI 基础设施演进方向的最新判断。如果推理需求如公司预期持续加速增长，服务器 CPU 与系统级解决方案的重要性都有望超出市场此前预期。