晶片分析機構SemiAnalysis從AMD高管公開代碼中發現，Anthropic將成為AMD新客戶，這家Claude背後的AI獨角獸已構建起涵蓋GoogleTPU、三星的多元算力矩陣，如今再引AMD入局，劍指供應鏈風險與輝達壟斷議價的雙重破局。 Anthropic正在將$美國超微公司 (AMD.US)$納入其算力供應商體系。據晶片行業分析機構SemiAnalysis解讀，AMD AI業務高級總監在公開GitHub代碼中披露了相關資訊，顯示Anthropic將成為AMD客戶。這一動向表明Anthropic正在主動拓寬晶片來源，降低對單一供應商的依賴。 周一，據SemiAnalysis在社交媒體平台X上發佈的分析帖，該機構通過解讀AMD AI高級總監公開發布的GitHub代碼，得出Anthropic將採購AMD晶片的結論，SemiAnalysis在帖文中表示將進一步解釋代碼細節及相關背景。 若上述資訊屬實，AMD將獲得一個此前由輝達和Google主導的高端AI訓練市場的重要新客戶，同時也意味著Anthropic的算力基礎設施佈局正在向多元化方向加速演進。

從 GPU 到 CPU、儲存、網路與安全：美銀與 Evercore 科技大會公司要點彙總 AMD 美國銀行 2026 年全球科技大會 AMD 認為，最近幾個月最重要的變化是智能體 AI 的快速興起。AI 需求正從訓練轉向推理，並從實驗性採用走向規模化部署；智能體工作流需要資料庫訪問、工具執行、後處理和多步驟編排，因此會顯著拉動高性能、高核心數 CPU。

AI 算力市場越來越大，真正值得看的不是“誰打敗輝達”，而是預算正在怎樣被不同層級的公司分走。 圖：AI 算力競爭最終會落到資料中心裡的晶片、伺服器、網路和供電系統。 討論 GPU 公司，不能只看誰的晶片參數更強。 因為今天的輝達，早就不是一家簡單的“顯示卡公司”。它賣的是 GPU，也是 CUDA，是伺服器，是網路，是一整套 AI 資料中心基礎設施。

GPU行業共10間主要上市公司，按照公司技術高管來源可分為3個“派系”：NVIDIA、AMD、中國科學院計算技術研究所。另外，NVIDIA的CEO黃仁勳是AMD的CEO蘇姿丰的表舅。GPU行業所有主要上市公司的CEO都是華人。 1. NVIDIA“派系”：NVIDIA；摩爾線程 1993年，黃仁勳等人在美國加州成立NVIDIA。1999年，NVIDIA首次正式提出、定義 GPU（圖形處理器）概念。 2020年，NVIDIA的全球副總裁張建中、市場生態高級總監周苑、前GPU架構師張鈺勃、前銷售總監王東、GPU架構師楊上山等人在北京聯合成立摩爾線程。

當業界目光聚焦於輝達H200命運之際，伺服器CPU市場突傳警報。Techi.com今日援引多名管道商與OEM廠商稱，英特爾Xeon Scalable與AMD EPYC系列處理器對華供應"顯著收緊"，部分型號交貨周期從4周延長至16周，價格漲幅達20%-35%。這是繼GPU之後，美國對華半導體封鎖向資料中心核心算力蔓延的最新訊號。管道證實，英特爾自2025年12月起對中國區伺服器CPU實行"配額制"，季度出貨量較2024年同期下降約30%；AMD雖未明文限制，但米蘭、熱那亞等高端EPYC型號優先供應北美雲廠商，中國區實際可分配量縮減25%。某頭部伺服器ODM採購總監告訴記者："原來季度能拿5萬顆Xeon，現在只給3萬顆，剩下2萬顆要麼等下個季度，要麼加錢去現貨市場搶。"漲價與缺貨雙重壓力下，中國網際網路大廠與營運商被迫調整採購策略。阿里雲已把2026年Q1伺服器招標中x86架構佔比從70%下調至45%，空出份額轉向華為鯤鵬920與飛騰S5000C；中國移動則要求集采伺服器"國產CPU佔比不低於50%"，海光資訊C86-3G與兆芯KH-40000系列中標份額同比提升三倍。中國國產CPU廠商迎來訂單井噴。華為鯤鵬產品線內部人士透露，2026年1月伺服器CPU出貨量突破8萬顆，為2024年同期四倍，深圳、東莞封裝基地已實行"三班倒"擴產；海光資訊則宣佈DCU與CPU產線滿產，2026年資本開支上調40%用於7nm以下先進封裝。管道反饋，鯤鵬920現貨價從年初1800元漲至2400元，仍供不應求。美國商務部尚未就伺服器CPU供應收緊發表官方評論，但業內普遍認為這與2025年10月更新的"先進計算與半導體製造裝置"規則有關——雖未直接點名CPU，但BIS已將"高性能資料中心處理器"納入出口審查範圍，Intel、AMD為規避合規風險主動縮減對華出貨。對於中國國產CPU生態而言，窗口期與挑戰並存。華為鯤鵬、飛騰基於ARM架構，軟體適配仍需時間；海光、兆芯雖相容x86，但7nm以下先進製程仍依賴境外代工。某雲廠商技術總監表示："現在不是選不選國產，而是沒得選。ARM生態遷移成本比x86高30%，但總比斷供強。"分析人士指出，若Intel、AMD供應持續收緊，2026年中國伺服器CPU市場國產佔比有望從2024年的18%躍升至35%，ARM與x86雙路線平行格局正式確立。對於仍在攻堅7nm以下的國產晶圓廠而言，伺服器CPU的"被動替代"意味著每年新增約50萬片12英吋晶圓需求，國產裝置與材料產業鏈將同步受益。從GPU到CPU，美國對華資料中心算力的封鎖正在層層加碼。當"洋芯"供應不再確定，國產替代從"可選項"變成"必選項"，中國半導體產業的自主化處理程序，正被外部壓力倒逼進入加速期。 (晶片行業)

黃仁勳在CES2026上的演講過去不到3個小時，人稱“蘇媽”的AMD CEO蘇姿丰就帶著AMD的AI全家桶登台亮相。為了給自己產品鋪墊，蘇姿丰開場大談推理需求的暴漲，強調算力接下來將進入Yotta Flops時代（1Yotta Flops=1,000,000 ExaFLOPS，即每秒可執行10的24次方次浮點運算）。針對這一變化趨勢，AMD的解決方案是最新的MI455X GPU，並且基於72顆MI455X GPU和18顆Venice CPU，打造了一台開放式72卡伺服器“Helios”。蘇姿丰展示MI455X GPU蘇姿丰強調稱，MI455X系列相較於MI355X擁有10倍的性能提升，其公佈的路線圖顯示，2027年將推出基於2nm工藝，搭載HBM4e記憶體的MI500系列。“未來四年，要實現AI性能1000倍的提升，”蘇姿丰說。01蘇媽的“算力核彈”AMD GPU路線圖這張路線圖清晰地展示了AMD INSTINCT系列GPU路線圖。最強大的是2027年要上市的MI500，屆時將會匯入2nm工藝，採用HBM4e記憶體，AI性能又是一次巨大飛躍。如果MI455X的性能是MI355的10倍，對照官方折線圖，粗略量化一下，MI500的提升可能是MI455X的30倍。不過，拋開PPT上的故事，明年下半年的重點產品還是MI455X和“Helios”機架。不過這裡比較有意思，在說MI455X的時候，官方曬的是一張MI450的參數對比圖。按照蘇媽的說法，2026年上市的MI450，相當於MI300X+MI350，堪稱階梯式的創新和性能跨越。升級的核心思路和輝達的邏輯一樣，借助HBM記憶體，實現視訊記憶體、頻寬和算力三個維度擴展，打破AI推理的“記憶體牆”限制。這種升級的好處體現在三個方面：首先是更強的擴展能力（Scale-up），更大的視訊記憶體意味著能裝下更巨型的模型；其次是更高的生成效率，通過極高的頻寬解決了“出字速度”慢的問題，提升了每秒Token的輸出量；最後是極高的QPS（每秒查詢率），讓伺服器在單位時間內能同時響應更多使用者的提問。MI450在主流的FP8精度下提供了20PF的算力，性能表現接近初代的4倍。不僅如此，FP4精度下能達到40PF的極高性能。機架方面，根據官方資料，Helios總共18個計算托盤，一個計算托盤採用1顆Venice CPU+4顆MI455X GPU。部分細節雖未詳細說，但從現場的配置來看，其中Venice CPU採用2nm工藝，總計4600個核心，MI455X GPU則採用了3nm工藝，總計18000個計算核心，搭配總計31TB HBM4視訊記憶體和43TB/s的總頻寬，提供2.9Exaflops的FP8算力。AMD也強調，Helios是一個通往Yotta級計算擴展的開放式機架平台。02AI PC的故事端側AI不是附加值，而是必需品展示完機架級“算力核彈”之後，蘇姿丰將敘事重心拉回到個人裝置，並給AI PC下了一個明確判斷：AI PC並不是雲端AI的替代品，而是下一代個人計算的基礎設施。AMD在本次發佈中正式推出Ryzen AI 400系列處理器。該系列採用Zen 5 CPU架構與RDNA 3.5 GPU，整合最高60 TOPS的NPU算力，並已全面支援Windows Copilot+生態。蘇姿丰在現場多次提到，AI已不再是PC的附加功能，而是正在成為其“默認能力”。緊接著，AMD還正式發佈了面向高性能開發者和創作者的Ryzen AI Max平台。從現場大屏展示的參數來看，Ryzen AI Max並非一次常規的移動端升級，而是AMD對“本地AI計算單元”形態的一次重新定義。CPU最高配備16核/32線程Zen 5架構，GPU整合40個RDNA 3.5計算單元，NPU算力達到50TOPS，並配備128GB統一記憶體。這一配置不僅支撐多模態AI推理和生成，也能夠處理編譯、渲染、資料預處理等高負載任務。在此基礎上，AMD進一步向上延展，推出面向高性能本地AI場景的Ryzen AI Max平台。Ryzen AI Max被定義為面向遊戲玩家、內容創作者與開發者的“終極處理器”，其核心並不在於單一模組性能，而在於 CPU、GPU與NPU之間高度整合的記憶體架構，以提升本地 AI 推理時的頻寬效率和響應速度。真正引發現場討論的，則是擺在舞台一側的一個“小盒子”——Ryzen AI Halo。形態上，Ryzen AI Halo更像是一台迷你主機，體積遠小於傳統工作站，卻被蘇姿丰稱為“世界上最小的AI開發系統”。該裝置基於旗艦級Ryzen AI Max處理器打造，採用統一記憶體設計，最高可配置 128GB記憶體，以滿足本地運行大模型時對容量與頻寬的雙重需求。與傳統意義上的AI PC不同，Ryzen AI Halo的目標使用者並非普通消費者，而是開發者、研究人員以及小型創作團隊。AMD在現場明確強調，這並不是一台展示型硬體，而是一個開箱即可使用的本地AI平台。Ryzen AI Halo出廠即預裝多款主流開源模型，包括GPT-OSS、FLUX.2、Stable Diffusion XL（SDXL） 等，開發者無需複雜配置，即可在本地完成模型推理、偵錯和應用驗證。這一設計思路，顯然意在降低“使用AI的工程門檻”，而不是單純追求跑分或峰值算力。這一開箱即用的設計，不僅展示了Halo在實際應用場景中的便利性，也凸顯了AMD對本地AI平台的整體架構思路：它不僅是軟體友好，更是在硬體層面為開發者提供充足算力和統一記憶體支撐。Ryzen AI Max/Halo與MI系列GPU的核心共性在於：都通過大容量、高頻寬的統一記憶體設計，將算力單元與資料緊密耦合，以打破本地或節點間的記憶體瓶頸，實現高效推理與生成。與輝達DGX Spark的對比中，AMD並未強調絕對性能，而是提出了一個更貼近實際使用場景的衡量方式：tokens/dollar/second。這一指標背後，是AMD對AI PC的核心判斷，即未來的個人AI裝置，並不是“縮小版資料中心”，而是效率優先、隨時可用、成本可控的本地智能節點。從Ryzen AI 400系列筆記本，到Ryzen AI Max，再到“小盒子”形態的Ryzen AI Halo，AMD在CES 2026上給出的AI PC路線已經十分清晰：AI正在從雲端服務，下沉為每一台個人裝置中的常駐能力。03抱完OpenAI總裁，再抱李飛飛蘇姿丰與OpenAI總裁、聯創格雷格·布洛克曼CES 2026的舞台上，蘇姿丰不再單純堆疊參數、製程或峰值算力資料，也把時間留給了幾類“正在真實消耗算力的公司”。這些公司共同構成了AMD此次發佈中最重要的一條暗線：算力究竟流向了那裡，又在改變什麼。首先登台的，是OpenAI總裁、聯合創始人格雷格·布洛克曼（Greg Brockman）。他並未談論模型細節，而是反覆強調一個事實：OpenAI內部長期處於“算力緊張”狀態，模型能力的每一次躍遷，都會迅速吞噬掉新增的計算資源。蘇姿丰在台上半開玩笑地回應道：“每次我遇到你，你都在說需要更多算力。”這句玩笑背後，其實是一次非常直接的確認——通用大模型仍然是當前算力需求的上限場景。對AMD來說，OpenAI的存在並不只是一個客戶案例，而是為Helios、MI455X這類機架級產品提供了最直觀的合理性：只要模型規模和使用頻率持續上升，算力就永遠不夠。蘇姿丰與Luma AI首席執行長阿米特·賈恩緊接著，AMD將舞台交給了AI初創公司Luma AI。Luma AI首席執行長阿米特·賈恩（Amit Jain）展示了其最新一代多模態視訊模型Ray3以及即時編輯功能Ray3 Modify。這些模型已經能夠在4K、HDR 條件下生成和修改長視訊內容，並支援將真人拍攝素材與 AI 生成世界進行動態融合。賈恩特別強調，2025年是Luma從“模型展示”走向“商業部署”的一年，一些客戶甚至已經開始使用其系統生成90分鐘長度的完整影片。更關鍵的一點在於，目前約60%的Luma推理負載運行在AMD GPU上。這一比例本身釋放出一個明確訊號：推理正在成為比訓練更長期、更穩定的算力消耗來源。相比一次性的超大規模訓練，視訊生成、即時編輯、內容修改和多模態互動，對算力的需求更高頻、更持續，也更依賴單位成本與能效比。這正是AMD在本次發佈中反覆強調tokens/dollar/second的原因。蘇姿丰與Liquid AI首席執行長拉明·哈薩尼隨後登台的，是來自MIT孵化公司的Liquid AI。與前兩者不同，Liquid AI並不試圖擴大模型規模，而是試圖從根本上降低“智能的計算成本”。其首席執行長拉明·哈薩尼（Ramin Hasani）在現場發佈了Liquid Foundation Model 2.5，並預告了將於年內推出的LFM 3.0。這些模型主打高度量化、低延遲與原生智能體能力，能夠在本地裝置或企業系統中常駐運行，持續處理多語言音視訊輸入、函數呼叫和後台任務。在演示中，LFM 3.0可以代表使用者參加會議、處理日程，甚至在使用者不直接互動的情況下主動執行任務。蘇姿丰在一旁打趣道：“你確認我們會相信這個智能體？”但這句玩笑點出的，恰恰是AMD想要押注的下一階段趨勢：AI正從“生成工具”轉向“系統級參與者”。除了內容與企業軟體，蘇姿丰還明確表示，醫療是她個人最關注的AI應用領域之一，因為這裡既存在極高的算力需求，也存在對穩定性、可解釋性和長期運行能力的現實約束。當這些企業被串聯在一起時，一條清晰的邏輯逐漸浮現：從OpenAI這樣持續吞噬算力的通用模型平台，到Luma的內容生成工廠，再到Liquid AI的本地智能體，以及醫療等高可靠性場景，算力正在從集中式訓練中心，擴散為一個高頻、分佈式、長期運行的推理網路。蘇姿丰與李飛飛在這樣的背景下，“AI教母”、史丹佛大學教授李飛飛也受邀登台，分享其創辦的World Labs。World Labs的核心目標，並不是生成更精緻的圖像或視訊，而是讓AI理解現實世界的空間結構。李飛飛將其稱為“空間智能（Spatial Intelligence）”，即模型並非學習螢幕上的像素，而是學習世界本身的尺度、深度、結構與物理關係。在現場演示中，World Labs僅使用普通手機拍攝的少量照片，就生成了具有真實空間關係的3D世界模型。李飛飛指出：“過去需要幾個月的工作，現在只需要幾分鐘。模型跑得越快，世界就變得越即時。”值得注意的是，這些模型的訓練與推理同樣運行在AMD Instinct GPU與ROCm軟體棧之上。性能的提升，並不是簡單地縮短等待時間，而是在改變研究和創作的基本方式。從OpenAI的算力飢渴，到內容生成、智能體、醫療應用，再到空間智能的出現，AMD在CES 2026所呈現的，並不是一場單純的硬體發佈，而是一種判斷：當算力成本持續下降，AI 將不再只是模型能力的競爭，而是開始重塑我們理解和建構世界的方式。 (騰訊科技)

輝達、AMD的GPU，被曝即將進入“全年漲價周期”財聯社1月1日訊（編輯 史正丞）2026年伊始，算力產品的價格標籤就成為資本市場關注的焦點。根據最新爆料，在記憶體暴漲的推動下，輝達、AMD將從年初開始“分階段大幅上調”各類GPU的價格。據韓國產業鏈相關爆料，這一輪記憶體價格上漲不僅將影響家用PC的消費級GPU，資料中心等級的算力產品也會提價。其中，AMD最早可能在2026年1月漲價，而輝達則計畫在2026年2月前後調漲價格。雖然GPU漲價難言意外，但漲價幅度依然令人驚嘆。記憶體和顯示卡同時漲價，對於有意在新的一年裡購買電腦的消費者來說顯然不會是好消息。據爆料稱，這輪漲價將主要影響最新一代產品，例如RTX 50 Blackwell系列和AMD的RX 9000系列。其中，旗艦款RTX 5090預計將大幅漲價，最高可能會飆至5000美元。作為參考，輝達在2025年1月初發佈旗艦款顯示卡5090，官方建議零售價為1999美元。從實際購買的角度來看，這款顯示卡上市初期一度被炒到4000美元以上，目前零售價剛回落到3000美元左右。有業內人士透露，漲價的主要動機是記憶體價格近半年翻倍上漲，僅記憶體部分就已使顯示卡製造成本增加了80%。市場研究機構 Counterpoint也認為，記憶體價格在明年第二季度前還將額外上漲超過40%。鑑於AI資料中心的GPU供應通常會簽長期合同，因此這一輪漲價潮也將在2026年初蔓延到資料中心領域。舉例而言，輝達的H200晶片單塊價格在3-4萬美元之間，每片需要搭載6顆HBM3e記憶體。據悉，這種高頻寬記憶體的供應商價格已經上漲了20%。AI產業對消費級顯示卡的衝擊不僅限於記憶體暴漲，一些大眾消費等級的顯示卡也在面臨斷貨的衝擊。一些晶片定製工廠正在大量囤積並擴容RTX 5060 Ti、RTX 5070、RTX 5080等顯示卡的視訊記憶體，使得這些遊戲顯示卡能夠用於部分AI應用。 (芯榜+)