SemiAnalysis：AMD挑戰輝達AI推論領先地位

《Benzinga》報導，超微(Advanced Micro Devices, AMD)(AMD-US)正以出乎意料的速度縮小與輝達(NVDA-US)在 AI 推論領域的差距，甚至讓過去曾批評AMD軟體的研究人員也感到驚訝。

SemiAnalysis 研究人員週三(14日)表示，他們觀察到，隨著工程師在短短幾週內改善晶片運行的軟體，AMD現有的 GPU 已追上部分輝達配置，甚至一度超越對手。

SemiAnalysis 主持人 Jordan Nanos 在週三的 Podcast 節目中表示，「長期以來，很多人都對AMD抱持負面看法，尤其是對其軟體生態系的看法，我們也包括在內。」

該公司的 InferenceX 平台追蹤不同競爭品牌的 GPU 執行 GLM 5.3 的效率。GLM 5.3 是一款中國 AI 模型，可用於程式編寫等複雜任務。

最初由輝達領先，但隨著工程師最佳化AMD的 ATOM 推論引擎，AMD的效能逐步提升。這套引擎能協助 AI 模型生成回應。最終，AMD超越了部分輝達配置，不過輝達隨後開始追回差距。

研究員 Wenyao Gao 解釋，晶片推出後，其硬體規格便固定不變，但工程師仍能持續改善控制晶片運作的軟體，進一步提升服務使用者的效率。

SemiAnalysis 在 9 月的一份研究中發現，當兩套系統都必須在兩秒內開始回應時，AMD MI355X 的推估推論成本比輝達 B200 低約 9%。

不過，在其他配置下，輝達 GB200 與 GB300 系統的成本仍較低，凸顯效能表現取決於工作負載及回應時間要求。

AMD的進步不僅體現在 GLM 5.3 測試中。

AMD在 9 月公布，與先前一輪 MLPerf 測試相比，其 MI355X 晶片能處理的 AI 工作量最多增加 38%。MLPerf 是一項衡量晶片效能的業界基準測試。

值得注意的是，晶片硬體本身並沒有改變。AMD完全透過軟體更新達成這項改善。

在另一項比較中，一套使用 72 顆超微 GPU 的系統，效能超越了先前使用 94 顆相同晶片的系統。對雲端服務供應商而言，這代表他們可能無須購買額外硬體，就能服務更多客戶。

AMD也正在尋找加快軟體改善速度的方法。

Futurum Research 報告指出，AMD工程師正運用 AI 代理協助撰寫及最佳化程式碼。該公司也加快了 ROCm 軟體平台的更新速度，從每三個月推出一次新版本，縮短至約每六週推出一次。

輝達的 CUDA 軟體生態系仍具有顯著優勢，但AMD正展現出，即使不推出新一代晶片，雙方的差距也能迅速縮小。

儘管AMD持續進步，預測市場交易者仍看好輝達更廣泛的市場主導地位。在 Polymarket 上，輝達以全球市值最高公司之姿結束 2026 年的機率約為 76%，相關交易金額達 820 萬美元。

輝達持續受惠於強勁的 GPU 需求，但AMD不斷改善的軟體，可能為雲端服務供應商提供更具競爭力的替代選擇，而且不需要更換新一代晶片。