AI泡沫如果真的来了，为什么AMD反而开始跑赢英伟达？

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作者：财报研究社pro

9 月 15 日，半导体板块经历前一日急跌后小幅修复，AMD 上涨 2.19%，英伟达上涨 0.57%。一天的涨跌不足以定义趋势，但两家公司之间的强弱变化很有意思。华尔街正在重新计算一笔账：如果 AI 资本开支继续增长，客户还会不会把几乎全部新增预算交给英伟达？

美国银行预计，微软、Alphabet、亚马逊、Meta 和甲骨文 2026 年资本开支合计约 7950 亿美元，2027 年可能升至 1.08 万亿美元。资金没有离开 AI，只是越来越在意电力、折旧、融资成本和 Token 产出。在这一轮重新审视中，AMD 获得的机会来自算力采购走向多元化，以及客户对第二供应商的现实需要。

不过，AMD 股价跑赢英伟达，并不等于 AMD 已经在产品、软件和盈利能力上完成反超。真正需要观察的是，那些以吉瓦计算的合作协议，能否变成收入、利润和现金流。

围绕 AI 泡沫的争论，很容易走向两个极端。一种观点认为算力需求永远填不满，另一种观点认为大模型增速一旦放缓，数据中心就会立刻变成过剩资产。真实情况更复杂。

目前还没有足够证据证明 AI 资本开支已经进入下行周期。英伟达截至 2026 年 7 月的季度收入达到 962 亿美元，同比增长 106%；其中数据中心收入 890 亿美元，同比增长 117%。公司给出的下一季度收入指引为 1080 亿美元，高于当时华尔街平均预期。至少从订单和收入看，AI 基础设施依然处在扩张阶段。

问题出在扩张的成本越来越高。数据中心消耗的不只是 GPU，还包括服务器 CPU、网络、内存、电力、冷却系统和长期融资。美国 10 年期国债收益率 9 月 15 日突破 5%，融资成本上升会直接压低远期项目的回报率。对于云厂商和模型公司，算力采购开始从单纯追求最高性能，转向考察单位 Token 成本、每瓦性能、机架密度以及软件迁移费用。

这给 AMD 打开了一扇窗口。英伟达在 CUDA、网络和整机系统上的领先仍然明显，客户却很难接受长期只有一家主力供应商。单一供应链会带来采购议价、交付周期和技术路线风险。只要 AMD 可以在部分推理、训练及通用计算任务中提供可接受的性能和更低的总体成本，第二供应商就能拿到相当可观的增量订单。

AMD 的角色也在变化。公司已经从销售单颗加速卡，走向 CPU、GPU、Pensando 网络和 ROCm 软件共同组成的机架级方案。2026 年推出的 Helios 机架配备 72 颗 MI455X GPU 和 18 颗第六代 EPYC CPU。AMD 宣称，该系统相对于主要竞争方案可以提供最高30%的Token成本优势。这个数字来自公司测试，仍需客户大规模部署验证，但考核指标已经说得很直白：客户最终购买的是可持续产出的 Token，不只是芯片参数。

说白了，AI 算力市场正在从“有没有卡”进入“这张卡能不能帮客户把账算平”。英伟达依靠完整生态继续吃高价值订单，AMD 争取那些需要成本约束、供应链分散和开放架构的预算。两家公司短期仍是竞争关系，行业层面更接近共同分享扩大的市场。

判断 AMD 能不能继续获得资产重估，财报比股价更有说服力。

AMD 2026 年第二季度收入 115.36 亿美元，同比增长 50%；数据中心业务收入 67 亿美元，同比增长 107%，已经占公司收入的 58%。GAAP 毛利率由上年同期的 40% 升至 54%，营业利润达到 19.9 亿美元。公司预计第三季度收入约 130 亿美元，上下浮动 3 亿美元，对应中值同比增长约 41%。这份财报说明，AMD 的数据中心业务已经进入收入和利润同步释放阶段。

AMD 的订单能见度也比此前清楚。OpenAI 与 AMD 签署了覆盖多代 Instinct GPU 的  6吉瓦合作协议，首批 1 吉瓦 MI450 计划从 2026 年下半年开始部署；双方还在芯片、系统和软件层面共同优化。Anthropic 随后宣布最多部署 2 吉瓦 MI450 系列 GPU，首批 1 吉瓦预计在 2027 年上半年启动，同时使用 Claude 协助 AMD 优化 ROCm 和 GPU 工作负载。

这些合作的含金量在于，AMD 开始进入头部模型公司的基础设施规划。AI 芯片需要客户提前进行模型适配、软件优化和数据中心设计，采购一旦进入吉瓦级规模，合作通常会延续多个产品周期。OpenAI、Anthropic 和 Meta 参与系统验证，可以帮助 AMD 缩短 ROCm 与 CUDA 之间的生态差距，也能给微软、甲骨文及其他云厂商更充分的采购理由。

不过，公告里的吉瓦不能直接等同于确认收入。OpenAI 协议包含 AMD 向 OpenAI 发行最多 1.6 亿股普通股认股权证的安排，归属条件与部署规模、技术里程碑及 AMD 股价目标挂钩；AMD 还承诺未来最多向 Anthropic 进行 50 亿美元战略股权投资。此类绑定可以加快客户采用，也说明 AMD 需要付出股权或资本支持来撬动部分订单。

因此，AMD 后续最该跟踪的不是合作名单增加了多少，而是 Helios 的实际上线时间、Instinct 收入增速、数据中心业务利润率，以及经营现金流能否跟上收入扩张。订单落地速度快于供应投入，利润弹性会继续释放；部署推迟或软件适配成本过高，远期承诺就可能停留在新闻稿里。

英伟达当前依然拥有压倒性的规模与盈利优势。最新季度收入是 AMD 同期的八倍以上，75% 的毛利率也显著高于 AMD 的 54%。Vera Rubin 已经进入量产，英伟达预计该平台将在截至2026年10月的季度贡献约五分之一的数据中心收入。AMD 要追赶的对象没有停下来等。

估值也存在一个容易被忽略的反差。AMD 虽然被视为挑战者，但截至 9 月中旬的滚动市盈率超过百倍；英伟达同期滚动市盈率约 27 倍。两种口径会受到会计利润、并购摊销和盈利周期影响，不能简单比较，但至少说明 AMD 已经不属于便宜的“补涨标的”。资本市场提前定价了 MI450、Helios 以及头部客户部署，后续需要更强的盈利兑现来消化估值。

所以，AMD 真正值得关注的地方，不在于哪一天跑赢了英伟达，也不在于能否复制另一个 CUDA。AI 基础设施的采购规模已经大到难以长期由单一厂商覆盖，客户也越来越重视开放生态、成本效率和供应链安全。AMD 拥有 CPU、GPU、网络以及机架级系统能力，已经具备承接增量预算的产品基础。

接下来的分水岭很清楚：如果 OpenAI 和 Anthropic 的吉瓦级部署按期上线，ROCm 适配继续改善，数据中心收入增长进一步转化为利润和现金流，AMD 会从“第二供应商”走向 AI 基础设施的重要平台；如果合作更多依赖资本绑定，系统部署反复推迟，或者 Token 成本优势无法在真实负载中兑现，股价此前反映的增长空间就会遭到压缩。

AI 泡沫的讨论未必会伤害 AMD，反而可能迫使整个产业认真计算成本。不过，成本效率给 AMD 打开了门，能否留在牌桌上，最终仍要看交付和利润。

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