AMD 正為其年度 Advancing AI 2026 峰會做準備，該峰會定於 7 月 22-23 日在舊金山舉行，屆時將展示其最新的 Instinct GPU 平台，旨在挑戰 Nvidia 對 AI 加速器市場的壟斷。目前，Nvidia 占據了 80% 至 95% 的 AI GPU 市場。
AMD 正為這場戰鬥帶來什麼
AMD 推廣的核心是其 MI350 系列，包括 MI350X 和 MI355X GPU。這些產品於 2025 年 6 月首次發布，其規格值得關注。
MI350X 和 MI355X 搭載了 288 GB 的 HBM3e 記憶體。作為參考，Nvidia 的 Blackwell 架構提供 180 GB。這在原始記憶體容量上存在顯著差距，而對於參數數量持續攀升的大型語言模型而言，這至關重要。
AMD 表示，MI350 系列在 Llama 3.1 405B 工作負載上的性能比上一代 MI300X 提升高達 4 倍。
公司亦一直在籌備與重量級企業的合作。微軟 Azure 和甲骨文已成為戰略合作夥伴。據報導，OpenAI 已表達對收購 AMD 股權的興趣。
展望未來，AMD 的 MI400 系列在首個完整銷售年度的預計收入約為 72 億美元，每單位的平均售價約為 31,000 美元。
為何加密貨幣投資者應當關注
去中心化計算網絡如 Render、Akash 和 io.net，其整個價值主張均建立在聚合 GPU 資源並出租給 AI 推理與訓練工作負載之上。這些網絡的經濟模式高度依賴於可用的 GPU 類型、定價方式，以及供應能否跟上需求。
當 AMD 推出與 Nvidia 硬體競爭的替代方案時，會增加可用於 AI 的 GPU 的總供應量。更多的供應意味著去中心化計算網絡有更多潛在的節點。同時，這些網絡上的 GPU 運營商也可能以更優惠的價格購入硬體，從而提升其保證金，使參與更具吸引力。
Nvidia 的主導地位已為大部分 AI 基礎設施堆棧創造了單一依賴點。CUDA 作為 Nvidia 的專有軟體生態，已將開發者鎖定，並使切換成本高得令人痛苦。AMD 的 ROCm 軟體堆棧歷史上一直落後，但每一代都在縮小這一差距。
競爭格局與關注重點
AMD 在 MI350 系列上的記憶體優勢十分顯著。大型語言模型正日益受到記憶體而非純粹運算能力的瓶頸限制，尤其是在推理工作負載中，需要同時將龐大的模型權重保留在記憶體中。每張 GPU 擁有 288 GB 而非 180 GB 的記憶體，這種實際優勢可能影響超大規模資料中心的採購決策。
微軟和甲骨文承諾支援 AMD 的 AI 硬體，意味著這些晶片將以雲端實例的形式提供，降低任何人（包括去中心化運算協議）無需直接購買即可使用 AMD 最新晶片的門檻。
對於追蹤 AI 與區塊鏈交集的原生加密投資者而言，Advancing AI 峰會的幾項訊號值得關注。首先，關於 ROCm 軟體生態系統改進的任何公告，都可能加速其在去中心化計算網絡中的採用。其次，MI350 系列的定價細節將揭示 AMD 是否以量為目標或著重於保證金。第三，若提及與專注於 AI 的加密項目的合作，將明確表明 AMD 認可去中心化計算市場作為一個合法的需求驅動因素。
MI350 系列已進入訂單階段，目標為 2025 年第三季度實現更廣泛的供應。MI400 系列 72 億美元的收入預測表明，AMD 的內部模型預期企業需求將顯著釋放。