AMD 在 7 月 23 日舊金山活動後獲得高盛重申買入評級，12 個月目標價定為 640 美元，核心理由是公司透過與 Anthropic、微軟兩大客戶的合作，以及對 2030 年 2 萬億美元總計算市場的預測，強化了其在 AI 基礎設施中的增長故事。
這不是一次單純的 GPU 參數發布。AMD 試圖將 AI 競爭從單顆晶片，推進至「整機架系統 + CPU + 網絡 + DPU + 軟體工具 + 大客戶部署」的交付模式。對投資者來說，關鍵問題也從「AMD 有沒有更強的 GPU」，變成了「它能不能拿到足夠大的 AI 集群訂單，並按時交付」。
報告給出的目標價為 640 美元，基於 32 倍市盈率和正常化每股收益 20 美元的預估。以當前約 539.69 美元股價計算，潛在上行空間約 18.6%；公司市值約 8905 億美元。
最直接的訂單訊號來自 Anthropic。
AMD 與 Anthropic 达成戰略合作，Anthropic 將在 Helios 機架級 AI 系統中部署合計 2GW 的 Instinct M1450 GPU。首批 1GW 預計從 2027 年上半年開始部署。AMD 還計劃向 Anthropic 提供最高 50 億美元戰略股權投資，雙方將共同優化 Claude 模型在 AMD GPU 上的性能，並加速 ROCm 軟體開發。
這類合作的意義不僅限於晶片銷售。對 AI 晶片供應商而言，頭部模型公司的部署決定了生態系統的可信度。如果 Anthropic 持續將 Claude 工作負載遷移或擴展至 AMD 平台，將有助於 AMD 證明其 GPU、機架系統和軟體堆疊能夠承載大規模訓練與推理需求。
微軟則提供了另一條落地路徑。雙方擴大 Azure 合作後，微軟計劃從 2026 年下半年開始接收 Helios 機架、Venice CPU、網路設備和軟體，用於前沿模型推理、微軟自身 AI 服務以及客戶應用。微軟還將推出兩款基於下一代 2 納米 Venice CPU 的新虛擬機，並擴大 Pensando DPU 在網路服務中的部署。
這意味著 AMD 希望在雲廠商場景中同時銷售 GPU、CPU、DPU 和網路設備，而非僅作為加速卡供應商出現。對 Azure 而言，若 AMD 平台能提供足夠的性能和供應彈性，也有助於降低單一供應鏈的壓力。
報告中最令人震撼的數字是，AMD 將 2030 年總計算市場規模預期上調至 2 萬億美元。
其中，數據中心 AI 加速器 TAM 從 2000 億美元上調至 1.4 萬億美元，對應 40% 年複合增長率；伺服器 CPU TAM 從 260 億美元上調至 2200 億美元，對應 50% 年複合增長率。AMD 還預計，到 2030 年公司將在數據中心 CPU 市場佔據 50% 份額。
這項假設背後是代理式 AI。與單次問答相比，代理式 AI 需要調用工具、規劃任務、讀取上下文、執行多步驟工作流程，並處理更多推理與編排請求。算力需求不僅落在 GPU 上，CPU 也要承擔調度、資料預處理、系統服務和多智能體工作流程編排。
這也是 AMD 想講的新故事：AI 基礎設施擴張不僅推高加速器需求，也會拉動伺服器 CPU、網路和系統級方案需求。公司如果能把 EPYC CPU、Instinct GPU、Pensando DPU 和網路設備打包進 Helios 機架，收入空間會比單晶片銷售更大。
但這 2 萬億美元並非已實現的市場規模，而是基於 2030 年代理式 AI 大規模採用的預測。它要求企業和雲廠商持續擴大 AI 推理部署，也要求 AI 應用真正從試點走向高頻生產負載。
在產品層面，Helios 是 AMD 這次活動的核心載體。
下一代 Helios AI 機架平台基於 CDNA 5 架構，單 GPU 最高效能達 40 PFLOPS（FP4）、20 PFLOPS（FP8），配備 432GB HBM4 記憶體和 23.3TB/s 記憶體頻寬。每個機架整合 75 塊透過 UALink over Ethernet 連接的 GPU，並搭配 96 核 EPYC CPU、Salina DPU 和 Volcano 800G AI 網卡。
這些參數的重點不在單點性能，而是 AMD 正在將產品形態推向整機架。AI 集群越來越依賴系統級設計：GPU 之間的互聯、內存頻寬、網絡吞吐、CPU 調度能力與軟體棧都會影響最終的訓練和推理效率。
Helios 已進入全面投產，計劃於第三季度末啟動出貨，第四季度進入規模量產。微軟將從 2026 年下半年接收 Helios，Anthropic 的首批 1GW 部署將從 2027 年上半年開始，意味著真正的大規模客戶驗證仍在後面。
AMD 亦與 Cerebras 合作，將 Helios 系統與 Cerebras 晶圓級引擎結合，打造高性能 AI 推理方案，目標是實現更低延遲、更高能效，以及每瓦令牌數最高提升 5 倍。該方案預計於 2026 年下半年透過 Cerebras Cloud 推出。
在軟體端，ROCm.ai 平台正式推出，整合 Cursor、Claude、Codex 和 Gemini 等 AI 工具，為開發者提供 AI 驅動的軟體開發體驗。配套的 Hyperloom 優化層已對超過 14,000 個模型進行優化，與 ROCm 7 相比平均性能提升 3.3 倍。
不過，ROCm.ai 與 Cerebras 的合作更適合作為 Helios 生態的補充，而非本文的主線。投資者最終會關注客戶能否在真實負載中穩定使用 AMD 平台，而不僅僅是工具和合作名單是否足夠長。
高盛財務預測顯示，AMD 2026 年營收預計約 505.7 億美元，EPS 為 6.20 美元；2027 年營收約 860.1 億美元，EPS 為 13.20 美元；2028 年營收約 1090 億美元，EPS 為 17.90 美元。
這組預測意味著，市場對 AMD 未來兩三年的 AI 收入增長、利潤率改善和營運槓桿釋放抱有高度期待。640 美元目標價所對應的，不僅是當前產品發布，還包括 Helios 出貨、微軟 Azure 部署、Anthropic 1GW 首批落地，以及 ROCm 生態改善等多個環節同步推進。
真正的分歧也在這裡。
第一，代理式 AI 的採用速度可能慢於預期。如果企業端 AI 工作流沒有快速擴張，2030 年 2 萬億美元總計算市場的假設就會被下修。
第二，大客戶 GPU 部署仍存在時間差。微軟的 Helios 從 2026 年下半年開始接收，Anthropic 首批 1GW 預計於 2027 年上半年開始，短期財報尚無法完全驗證這些合作的收入貢獻。
第三，競爭壓力不會消失。英偉達在 AI 加速器和軟體生態中仍佔主導地位，ROCm 能否縮小開發者體驗差距，將影響 AMD 在大規模客戶中的可替代性。
第四，x86 架構在企業 AI 場景中也面臨份額風險。如果客戶更多採用定制晶片、Arm 伺服器或其他異構方案，AMD 對 CPU TAM 和 50% 數據中心 CPU 份額的預期會受到挑戰。
這使得 AMD 的故事更像一場執行力考試：報告已將市場空間、客戶訂單和目標價推至更高水平，接下來股價能否繼續消化這些數字，取決於 Helios 能否按計劃出貨、微軟和 Anthropic 能否如期擴大部署，以及 AI 需求是否真能支撐至 2030 年的 2 萬億美元市場。
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