新聞速讀｜市值三倍成長背後：蘇姿丰引領 AMD 把握 AI 基礎建設黃金期

InfoAI 編輯部

當 Advanced Micro Devices（AMD）決定將 AI 作為公司中心策略時，全球運算產業的結構就不再相同。

01｜理解事件

AMD 執行長 蘇姿丰（Lisa Su） 曾在 2022 年底 AMD 的董事會上，做出關鍵決策，將 AI 正式納入公司全線產品的核心策略。這項轉向在兩年內重塑 AMD 的市場位置，也重新排列全球晶片產業的期待。

根據外媒報導，當時 AMD 的市值約 900 億美元；目前已成長至 超過 3,350 億美元，是近年半導體產業中最快速的市值跳升之一。

蘇姿丰指出，全球對運算力的需求「還沒有看見終點」，並估計 AI 市場在 2030 年前可能逼近 1 兆美元規模。

在這項策略下，AMD 積極深化與大型企業的合作，包括 OpenAI、Cisco Systems，並且在其他外媒報導中也出現 Oracle Corporation 的合作訊息，因此文中以「外媒報導曾提及」標示其來源，以維持資訊透明度。

在產品線方面，AMD 將推出下一代 MI450（代號稱 MI450） 晶片，試圖在 AI 訓練與推理兩大場景挑戰 Nvidia 長期建立的領先幅度。

另外，蘇姿丰也在採訪中重申，她並不認為目前的投資熱潮是泡沫，而是「部分人看得太短」，強調產業仍在早期階段。

02｜解讀新聞

技術面來看，AMD 的轉型不再只是從 CPU 或 GPU 出發，而是逐步建構「訓練＋推理」的運算全棧能力。Nvidia 在生態整合與 CUDA 上仍具有深厚優勢，但 AMD 透過 MI300 系列、以及即將登場的 MI450，將「推理成本降低」視為開拓市場的切入點。當 AI 模型不只是需要跑得快，更需要跑得「划算」，AMD 的產品策略變得更具差異性。

在商業佈局上，蘇姿丰的策略很清楚：產品性能只是基本門票，真正的影響力在於與大型客戶共同打造 AI 基礎建設。從 OpenAI 到 Cisco，再到其他資料中心與運算合作夥伴，AMD 要搶的不是單一晶片訂單，而是 AI 世代的長期運算需求。

另一方面，AMD 近年也積極參與全球經濟與產業合作場景，包含她近期出席的 美沙投資論壇。此舉顯示，AI 半導體競賽不再只是技術較量，而是牽涉資本、供應鏈、地緣政治的綜合競爭。

對使用者與市場而言，AMD 的轉向帶來另一層重要變化：AI 晶片不再只剩 Nvidia 一個選項。當供應選擇變多，意味企業可以降低成本、降低風險，也能依需求調整模型運算方式，從封閉生態走向更具彈性的架構。

03｜延伸思考

AI 技術的競爭邏輯已經從「更快、更大」轉向「更實際、更能擴展」。隨著模型規模愈來愈大，成本與能耗正在成為真正的門檻，而 AMD 選擇把戰略聚焦在「降低推理成本、提升擴展性」，代表運算產業正在朝更務實的方向前進。

這提醒每一位身處 AI 時代的專業人士：在理解技術價值時，不應只停在性能比較，而要進一步思考「這套技術能否大規模採用？成本是否能負擔？與既有系統是否容易整合？」。能回答這些問題的技術，才具有真正的長期價值。

對讀者來說，這代表：在評估 AI 工具、運算平台或投資標的時，應把「生態整合能力」視為第一指標，而不只是「規格表上誰比較快」。

04｜重點提煉

• 蘇姿丰在 2022 年底將 AI 納入 AMD 核心策略，推動公司市值從約 900 億美元 成長至超過 3,350 億美元，並將推出下一代 MI450（代號稱 MI450）。

• AMD 的加入，使 AI 晶片市場從長期由 Nvidia 主導的格局，轉向更具競爭與多樣性的生態，有助企業降低模型運算成本與供應風險。

• 理解 AI 技術價值需兼顧成本、擴展性與生態整合，而不是只看性能數字。

05｜後續觀察

接下來兩項指標特別值得關注：

1. MI450（代號稱 MI450） 的推出時程是否順利，及其在雲端服務商、OpenAI 等大型機構的採用量。

2. Nvidia 是否加速鞏固軟體與資料中心生態，以維持整體系統優勢，進而影響未來運算市場的選擇與成本。

參考資料：

• The Chip CEO Staring Down Nvidia and Talk of an AI Bubble

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