图文 | 躺姐

任何一个想要做生成式大模型的企业，都会是英伟达或者AMD的客户，而且这个需求只会与日俱增。

前段时间，OpenAI创始人Sam Altman在瑞士达沃斯的讲话环节中表示，当前的算力资源是远远不够的，未来的AI进程，依然需要大量的计算芯片作为支撑；另外根据阿斯麦尔的信息披露，公司第四季度的订单量比第三季度增加了两倍多，且2024年全年收入将与2023年相似。

位于产业链中间位置的台积电，在最近发布的第四季度财报中，也证明了人工智能对于整个半导体行业杠杆作用。根据公告，台积电公布的2024年收入增长指引远高于预期，至少能达到20%，推动增长的主要原因就是HPC（高性能计算）带来的旺盛需求。

而在整个产业链的另一端——AMD今年成为了美股市场最耀眼的明星。得益于去年末发布的MI300芯片的优异性能，成功抢到了人工智能芯片带头大哥——英伟达的风头，今年以来该公司累计上涨超22%，股价屡创新高。

虽然包含其AI芯片销售的数据中心业务整体占比还比较小，但整个对他们能成为英伟达重要挑战者的预期很高。

毕竟，AMD是在传统CPU和GPU市场上都能占据一席之地的企业，虽然CPU比不过英特尔，GPU比不过英伟达，但胜在两方面的技术力一直能保持跟随甚至偶尔超越，无论是PC市场触底反弹还是AI需求继续高歌猛进，它都能从中受益，凭借已有的技术积累，甚至有望在未来大热的AIPC领域取得领先。

事实上，无论是英伟达、AMD、英特尔，还是台积电和阿斯麦这些半导体产业链企业，市场对他们的期待在之前是远低于Meta、谷歌等科技大厂的；但在ChatGPT横空出世之后，作为半导体“军备竞赛”的重点，芯片的多寡与算力正相关，凭空多出这每年数千亿美元的需求，直接拉高了这几家半导体企业的收入空间。

于是，全都拜AI所赐，半导体出现了一个从去年开始，又将贯穿今年全年的大行情。

01  AI，半导体的救世主

如果没有AI出现，我们对于半导体整个行业的预期是偏悲观的。

在半导体的产业链中，整体分为四大环节：单晶硅片制造、IC芯片设计、晶圆制造和封装测试。其中，设计环节相对资产较轻，也更加接近终端消费者和企业，品牌效应强；生产和设备制造环节相对资产较重，因此，市场往往倾向于给这些芯片设计企业更高的估值。

像英特尔、AMD和英伟达属于芯片设计企业，主要做的是芯片的设计和研发（英特尔比较特殊，自己也有晶圆生产厂），而具体的生产环节则交由像台积电这样的晶圆代工厂，核心设备如光刻机则是由阿斯麦进行生产。而硅片制造和封装测试，由于整体价值量较低，就不作详细讨论。

不过，无论是在产业链的什么环节，在2023年多少都受到了产能过剩带来的影响。

2021年，由于比特币的暴涨带动了挖矿需求，以及居家办公带来的消费电子热潮，整个半导体行业进入了供不应求的状态，头部晶圆制造商开始扩张产线。再到2022年《芯片法案》的出台，在拜登政府高达520亿美元的补贴刺激之下，大量先进制程的晶圆产能上马，产能过剩的情况逐渐凸显，再加上没有了比特币挖矿和消费电子需求热潮，整个行业的空间在2023年受到了挤压。

根据公开资料，2023年，全球12英寸产能利用率为70%至75%，8英寸产能利用率为65%至70%，相比2021和2022年均有所下降。另据台积电刚刚发布的财报，全年公司营收706.26亿美元，同比下降4.5%，其主要原因同样也是整体产能利用率的下降。

从股市上看，2023年明显是半导体的牛市。过去一年，AMD的股价涨幅高达123%，绝大部分的上涨出现在公司的数据中心GPU（AI计算芯片）有了明确预期之后；而台积电被产能过剩拖累得有些明显，就算有了AI芯片的东风，在过去一年的涨幅也只有不到20%。可以说，如果排除AI带来的利好因素，2023年美国半导体股票大概率不会出现集体上涨。

值得一提的是，随着拜登政府承诺的补贴逐渐落地，又有源源不断的水源进入了半导体行业，这种由政府补贴带来的繁荣，会在很长一段时间里持续。

在《芯片法案》的支持之下，美国拜登政府宣布将向英特尔、台积电等数家半导体企业发放数十亿美元的新工厂补贴。根据公开信息显示，这是《芯片法案》颁布后的第三笔补贴，和前两笔不同的是，这次补贴的是先进制程半导体技术，且资金规模要大得多。

不过，同样是花纳税人的钱补贴先进制造业，在美国拜登政府遭遇的负面舆论要大得多。在Seeking Alpha上，许多评论都是对这些补贴的冷嘲热讽，其中最高亮的一个评论，是指责民主党从纳税人手里偷窃，肆意干预市场经济，错误分配资源以达到民主党自己的政治目的。

当然，同样也有补贴政策的支持者，他们认为随着韩国等国家和地区加大对半导体行业的补贴，美国必须保持政策支持力度才能保住现在的领先地位。

无论这些言论是对是错，起码有一点是毋庸置疑的：现如今推动美股AI股接连上涨的因素里，美国拜登政府对行业倾斜的巨额的财政支持是相当重要的一部分。这些财政补贴，会沿着“芯片-算力基础设施-大模型”的产业链路流动，最终成为整个AI行业的水源之一，加上生成式AI带来的市场空间，让整个半导体行业在2024年享受繁荣。

02  AMD的惊喜

大家都享受着繁荣的红利，为什么今年上涨最快最好的却是AMD？解答这个问题，其实还是要从芯片本身谈起。

目前，市场主流的芯片为两类，CPU和GPU。CPU，是中央处理器，GPU是图形处理器，目前大热的AI计算芯片，其实就是GPU。关于二者之间的区别，一直以来存在一个比较形象的段子：CPU是博士生，做的是高难度的复杂题目；GPU则是把一群小学生聚集到一块，让他们去做普通的加减乘除。

当然，二者的区别显然不会如此简单，用更加精准的说法，是通用性和专用型的区别。

如果把CPU比作是一台超级跑车，那GPU则相当于一辆货运卡车，它们的任务其实都是把货物从一个位置移动到另一个位置。只不过，CPU运行速度更快，但是每次只能携带一两件货物，GPU虽然运行速度较慢，但一次能够把这些货物携带完。

CPU的设计理念，使得它更擅长处理的是快速但少量的数据，因此更适合担当一台计算机的“大脑”，操作系统和应用程序运行等操作都必须依赖它来进行；而GPU的设计理念，则使得它更擅长处理大量重复数据。也是因此，在遇到像图像处理、深度学习这样需要大量重复的工作时，GPU的效率显然比CPU更高。

在芯片发展的早期，GPU的概念并不存在，那时，电脑的图形画面基本都是2D平面的，用不着一个专门的处理器来计算视频画面。但到上世纪90年代末和本世纪初，特别是随着3D游戏的快速铺开，电脑画面中的物体要在空间里经过变换，还要进行光照处理，数学运算能力的重要性才得以体现。

而在整个芯片的发展史中，英伟达在1999年发布的Geforce256可以看作是GPU的开端，也正是因此，奠定了这家公司在GPU行业“带头大哥”的地位，随着AI计算芯片需求快速放量，成为2023年美股市场最早涨起来的“卖铲人”。

不过，在市场占有率方面，虽然CPU比不过英特尔，GPU比不过英伟达，但AMD这几年来一直稳坐CPU和GPU的第二梯队，从产品的技术指标看，一直对这两个领域的大哥保持了相当紧密的跟随，在部分指标上还曾有过一些超越。

也是因此，在生成式AI的时代来临之后，AMD快速做出了自己的AI加速计算芯片——MI300。从各项技术指标看，MI300对比英伟达的H100芯片是丝毫不弱，在一些如AI推理工作负载、内存容量和HPC工作负载等方面，还有着超过1倍的领先。

在MI300发布之后，市场对AMD的期待是很高的：这个在CPU和GPU上都不够出众的公司，有着在生成式AI时代中占据一席之地的潜力。当然，我们并不认为AMD就真的能一举超越英伟达，毕竟后者多年的技术积累和CUDA带来的竞争壁垒并不是很容易被超越，但争夺出一块市场空间的能力还是在的。

根据CEO苏姿丰在1月30日AMD业绩交流会中的表态，基于强大的客户池和扩展的业务，现在预计AMD数据中心GPU的收入将在第一季度连续增长，并在2024年全年超过35亿美元，超出此前预期的20亿美元。同时，苏姿丰表示从2024年一季度开始，每个季度的收入都会增长，且增速会在下半年上升。

如果一切顺利，AI会给AMD带来全年接近40亿美元的营收增幅，即便其他所有业务板块收入不变，也会给整个公司带来接近25%的同比提升。毫无疑问，这是目前市场能够想象到的最大的预期差，可能AMD还不够优秀，但反差已经足够大。

03  结语

单纯的去看GPU，任何人恐怕都无法得出AMD将会超越英伟达的结论；单看CPU也是同样，没人会觉得AMD能赢英特尔。

但加在一起呢？

过去，无论是CPU还是GPU，在绝大部分场景下，彼此之间的协同效应并不会因为品牌不同而存在多大差别。但在未来越来越庞大的数据中心市场中，特别是为了生成式AI大模型而搭建的数据中心中，CPU和GPU之间的协同效应，很可能会成为企业破局的关键点。

毕竟，这种CPU和GPU之间同品牌的协同效应，就曾被AMD拿出来当做自家产品的卖点。2020年，AMD曾推出Smart Access Memory技术，那些使用AMD的CPU和GPU组装电脑的玩家，可以获得13%的游戏性能提升，后续该技术逐年升级，目前已经成为AMD兜售CPU和GPU的一大亮点。

未来，在为生成式AI大模型计算的数据中心上，AMD如果能够拿出一套完整的解决方案，且实现比单独采购更大的效率提升，很可能会让他们的收入预期再度上升一个台阶。而这样的整合型解决方案，是英特尔和英伟达都很难在短时间做成的。

某种意义上，这就是现在“万年老二”AMD的最大优势，系统整合带来的潜力，可能会超越所有人的想象。

       原文标题 : 美股不止七姐妹，还有一个AMD