在摩根士丹利科技媒體通信大會上，AMD首席執行官蘇姿豐（Lisa Su）宣佈，公司將深化與Meta、OpenAI的多年期合作，加速MI450系列芯片及機架級系統的量產落地，同時維持激進的財務目標，全力滿足數據中心持續增長的AI算力需求，將AI基礎設施業務定為未來核心增長引擎。

財務戰略：錨定高增長目標，AI業務成核心支撐

蘇姿豐在大會上重申了AMD於財務分析師日公布的長期財務規劃：未來數年實現約35%的複合年增長率，每股收益目標突破20美元。她表示，2025年的發展勢頭已延續至2026年，市場對CPU、GPU等高性能計算產品需求旺盛，AMD的客戶合作版圖也在持續擴張。

蘇姿豐將AI基礎設施定義為多板塊擴張的增量市場，並預計未來3-5年，公司數據中心AI業務年增長率將超80%，這一板塊的高速增長將為整體營收及每股收益目標的實現提供核心支撐。

核心合作：與Meta、OpenAI達成多代際戰略協作

蘇姿豐表示，AMD與Meta、OpenAI近期達成的合作並非傳統客戶關係，而是多代際戰略合作伙伴關係，深度綁定雙方技術與業務發展。

與Meta方面，AMD簽署了長期6吉瓦算力供應協議，為其定製化開發適配專屬工作負載和數據中心需求的半定製GPU。該項目從工作負載規格定義階段便深度協作，最終打造出貼合Meta基礎設施的垂直一體化設計方案，合作中採用的認股權證與終端客戶的成功落地深度掛鉤，為轉型級合作提供激勵。

與OpenAI的合作則「比以往任何時候都緊密」，雙方正聯合對MI450系列進行協同驗證，並共同規劃首批1吉瓦算力的部署方案。兩大合作均以性能為導向，建立了雙向激勵機制，成為AMD切入全球頂級AI算力需求市場的關鍵抓手。

產品核心：MI450系列領銜，芯粒架構打造技術差異化

MI450系列是AMD2026年產品佈局的核心，蘇姿豐稱其為針對推理和智能體AI優化的標杆產品，相較上一代MI300/MI350系列，在性能和部署便捷性上實現質的提升。

芯粒架構是AMD反覆強調的技術核心，蘇姿豐表示，該架構讓AMD可針對不同工作負載靈活組合元器件——例如針對高內存需求的推理場景、高性能計算場景分別優化設計，小幅調整即可實現性能的顯著提升。AMD同時推出面向高性能計算工作負載的MI430系列，充分印證了芯粒架構的設計靈活性。

蘇姿豐指出，AI基礎設施的未來是異構計算：單一芯片無法滿足所有應用場景，未來的算力系統需要整合CPU、GPU、FPGA、網絡接口控制器（NIC）及先進網絡技術，實現性能、能效與總擁有成本的平衡。而這種異構化趨勢，恰好契合AMD的全品類產品佈局優勢，尤其在加速器需求增長的同時，傳統CPU的市場需求也在同步提升。

生態佈局：機架級系統+網絡技術，打造端到端解決方案

為縮短客戶的工作負載落地周期，AMD正全力推進全機架級解決方案落地。依託對ZT Systems的收購打造的Helios機架，基於與Meta聯合開發的行業標準設計，可大幅簡化並加速客戶部署流程。蘇姿豐透露，AMD在芯片最終流片前就完成了機架設計的相關驗證，目前已在實驗室及核心客戶處開展工作負載測試，預計2026年下半年進入量產高峯期，四季度將迎來大規模落地。

網絡技術是AMD系統性能的關鍵支撐，對Pensando的收購及自研高端網絡接口控制器（NIC）是其網絡戰略的核心。AMD堅持開放標準，推出針對AI優化的UALink網絡技術，同時保證與以太網的兼容性，強調尊重客戶選擇，與交換機及生態合作伙伴協同打造滿足性能需求的機架級網絡方案。

供應鏈與CPU業務：保障CoWoS產能，x86架構持續突破

針對供應鏈擔憂，蘇姿豐表示，AMD擁有充足的CoWoS產能，可滿足2026年下半年的量產計劃。儘管市場需求增長超預期，讓產能格局較此前預測更為緊張，但AMD已與供應鏈合作伙伴達成共識，將在2026-2027年持續擴充產能。

CPU業務方面，Turin系列量產推進「極為迅速」，而推理工作負載的增長，讓傳統計算芯片的需求迎來「意外驚喜」。蘇姿豐重點提及基於台積電2納米制程打造的下一代EPYC系列芯片Venice，目前項目推進符合預期，客戶期待度極高，該產品將助力AMD擴大整體可服務市場，在與x86及ARM架構競品的競爭中進一步搶佔市場份額。

市場與競爭：中國市場受許可限制，全球競爭憑技術路線突圍

蘇姿豐坦言，受美國出口許可管制影響，GPU在中國市場的佈局面臨「複雜局面」。AMD上一季度已向中國市場出貨部分MI308芯片，目前正為MI325芯片申請出口許可，但審批結果存在不確定性，在許可政策明朗前，公司暫未對中國市場的GPU新增營收做任何預測。

面對市場競爭，蘇姿豐承認中國本土芯片企業帶來了激烈的競爭壓力，同時表示AMD將持續依託美國的技術路線圖和產品迭代周期參與全球競爭。她強調，AMD將與各國政府積極溝通，推動全球市場的業務參與，也認可中國本土芯片企業取得的發展成果。

發展展望：聚焦執行落地，直面量產與系統複雜度挑戰

蘇姿豐在整場分享中反覆強調執行能力：MI450系列的量產落地、Helios機架的規模推廣、供應鏈的精細化管理，以及網絡技術與機架級系統的融合整合，均是複雜度極高的工作。她對AMD的前期籌備及客戶協同工作充滿信心，但也坦言，量產時間規劃和系統複雜度要求企業進行精細化的統籌協調。

整體來看，AMD正以激進的增長目標為導向，依託與Meta、OpenAI的戰略合作伙伴關係，以芯粒架構打造產品差異化，並通過端到端的系統解決方案加速客戶部署，全力搶佔AI基礎設施市場的核心份額。

補充介紹：AMD AI基礎設施佈局的行業邏輯與競爭看點

1.芯粒架構成異構計算核心抓手：在AI算力需求多元化的背景下，芯粒架構的靈活設計特性可快速適配推理、訓練、高性能計算等不同場景，成為AMD與英偉達競爭的核心技術差異化優勢，也契合行業從單一芯片向系統級算力解決方案的發展趨勢。

2.機架級解決方案降低客戶落地門檻：AI超算中心的建設對算力部署的效率和兼容性要求極高，AMD推出的Helios機架基於行業聯合標準設計，可實現算力的快速部署，這一模式將成為頭部算力芯片企業的標配，從「賣芯片」向「賣整體解決方案」轉型成為行業共識。

3.綁定頂級超算客戶構築生態壁壘：與Meta、OpenAI的深度定製化合作，讓AMD的產品與全球頂級AI算力需求深度貼合，既實現了技術的場景化驗證，也構築了較強的生態壁壘，成為其突破英偉達市場壟斷的關鍵一步。

4.CoWoS產能成行業核心競爭要素：隨着先進封裝芯片的量產需求激增，CoWoS產能成為制約各大芯片企業量產的核心因素，AMD提前鎖定並規劃產能擴充，為其2026年的產品落地提供了關鍵保障，也反映出先進封裝產能將成為未來數年華爾街關注的半導體行業核心指標。

（注：文檔部分內容可能由 AI 生成)