AMD可以通过推出新产品来挑战NVIDIA吗？

2025年6月23日，19:09:12文本/零等级/节点融资仅在一周前，其Zifeng是Chaowei Semiconductor Corporation（AMD）的首席执行官Zifeng，就看到了MI350系列的最后一个IA AMD的最新版本AMD的最新版本，超过了NVIDIA产品。您太安全还是对产品疯狂？根据其Zifen的说法，本月初开始发送的MI355芯片比上一代产品快35倍。 “节点金融”了解到，就AI软件而言，MI355芯片超过了NVIDIA B200和GB200，并且发现它比AI模型的训练性能是可比或稍好。值得关注的是，AMD产品的价格远低于NVIDIA。不仅如此，AMD还正式宣布了ZEN5系列处理器体系结构AMD ThreadRipper Pro 9000WX/9000和RDNA 4 Architecture Radeon AI Pro R9700卡图形专业人员。 Desof AI芯片到专业的图形卡。这次，cAMD挑战NVIDIA在一系列“超级盈利”产品攻击下？ 01产品：AMD Tearer 9000的Zen5线有多强？ 6月10日，当地时间，AMD在美国加利福尼亚州圣何塞举行了一次详细的技术研讨会通信会议，在那里它共享了更相关的技术细节和性能数据。根据AMD的交换会议，Threadripper系列是AMD上一代处理器产品中的传奇。从第一个Ryzen Threadripper 1950X到先前的Ryzen Threadripper Pro 7995WX，核心数量增加了5倍。内存带宽增加了三次。 PCIE带宽也增加了3次。自2017年Hardening Tearer CPU推出以来，已经推出了“节点金融”，AMD一遍又一遍地推出了这一系列的处理器。我了解到我在磨损和性能量表上都经历了全球。同时，它已经大大加快了劳动的发展车站市场，甚至可以说工作站市场的运营环境已经完全改变。产品中新一代的线程旋转器，ThreadRipper 9000系列可以分为工作站的Threadripper Pro 9000系列和高端HEDT台式机平台的Threadripper 9000系列。两者都在ZEN 5架构中构建，并使用WRX90和TRX50主板平台。两者之间的主要区别是核量表的大小，但是与Theadripper 7000系列相比，有许多明显的更新。从当前已知信息来看，Threadripper 9000系列的CPU实际上都是新的和旧的，非常友好的用户。新用户将受益于中央数字提供的Rendi的福利。 Threadripper 9000系列还使用了现有的STR5平台，从而有助于较老用户的更新。大多数针对老年用户的平台设置不需要更改，最大程度地减少了更新成本。根据AMD的计划，Threadripper 9000系列处理器，Radeon AI Pro R9700图形卡和基于这两种产品的工作站系统将于今年7月正式推出，主要用于高端桌面平台和中型工作站用户。更多的铁杆产品具有创新性。这次，AMD可以尝试Nvidia吗？ 02 GAP R＆D +生态学，AMD仍在前进。值得一提的是，AMD推出了一系列新的AI芯片MI350，重点是“高利润率”。根据一系列超级有效的成本，AMD的业务收到了许多订单，但是“节点融资”他了解到，购买这些订单的原因有两个。首先是NVIDIA的生产能力无法满足所有需求，并且AMD接受溢出订单。此外，像微软这样的公司在购买AMD GPU时也正在减少对NVIDIA的依赖。其次，NVIDIA客户仍在寻找AI芯片的替代方案。对于某些客户而言，他们没有nt信任。这种上下文是AIS的最后一个和最大的计算机功率组，例如Microsoft，OpenAI，Google List Nvidia的H200作为其第一个选择。市场定位，AMD更喜欢“盈利的屠夫刀”，而Nvidia是“ LTA范围”。 “不同市场的定位决定了两家公司的不同开发路线和生态环境。在与NVIDIA竞争之前，其Zifleng曾经说IA芯片市场足够大，足以容纳许多公司。” AMD无需击败Nvidia即可取得成功。 “但是在更激烈的筹码战争下，每个人都想挑战NVID。它总是比较NVIDIA产品。AMD仅占市场份额的1.2％，少于1％的Intelemás不同的位置，“ Node Finance”，“ Node Finance”，“ R＆D投资和生态设计之间存在很大的差距，从R＆D Pocective。从R＆deppection。 NVIDIA，到2022年，R＆D成本达到了SD 73.4亿。从D的1.47倍（从2023年开始（自然2023年）开始，NVIDIA R＆D成本为8675亿美元，而AMD R＆D成本生态学成本为1.48倍，NVIDIA是最重要的原因之一。GPU也是3D游戏和图像处理的GPU，以科学计算，大量数据处理，自动学习和自动学习的领域已成为eCos的建立。自己在AI软件开发领域建立坑的平台，牢固地限制了许多在NVIDIA生态系统中的开发人员，这并不意味着AMD在当前的生态系统中没有机会，一些制造商开始“制造商的参与”。在这种情况下，NVIDIA也应面对NVIDIA。在通过NVLink Fusion上，将在NVLink执行制造商的ASIC，这些制造商将继续使用NVIDIA GPU。 NVIDIA希望以这种方式保持其在云计算领域的优势。此外，为了应对挑战，NVIDIA最近专注于在世界许多地方促进“主权”的实施以促进GPU销售。上周，NVIDIA宣布，它将在德国建造第一个IA的工业云，其中有10,000 GPU Blackwell和欧洲20多种AI工厂。 AI芯片场就像战场，主要制造商相互竞争。在更多的竞争中，各种制造商之间的关系是“紧密而遥远的”。从表面上看，合作购买了产品，并亲自找到了另一种选择。或为您的研发的“备份”做准备。在快速技术发展时代，半导体行业一直是焦点我们。长期以来，AMD和NVIDIA与市场进行了比较。由您的Zifeng执导的AMD会很好吗？尽管它尚不安全，但由于AI市场的不断扩展和技术的持续迭代，未来充满了变量。十年内的AI芯片市场可能表明不同的竞争环境。 *标题的图像是由AI生成的