DeepSeek V3 點燃戰火！AMD 性價比優勢爆發，AI 晶片大戰鹿死誰手？

DeepSeek V3，一個橫空出世的 AI 模型，不僅震驚了業界，更為 AMD 點燃了新的戰火！它證明了，打造頂尖 AI 能力並不一定要依賴最昂貴的晶片。這是否意味著，一直以高性價比著稱的 AMD，將在 AI 晶片大戰中迎來逆襲的曙光？本文將深入分析 DeepSeek V3 對 AMD 的深遠影響，並結合其在數據中心和 AI 領域的強勢佈局，通過 DCF 模型，為您揭示這家低調巨頭的真正實力和驚人潛力！

AMD：深度解析 AI 驅動的增長前景

一、 公司簡介及戰略轉型：從追趕者到 AI 弄潮兒

AMD (超微半導體，NASDAQ: AMD) 曾經是 PC 處理器市場的 "千年老二"，長期追趕 Intel。然而，隨著數據中心和 AI 市場的崛起，AMD 成功實現了戰略轉型，正逐步蛻變為一家以 AI 和高性能運算 (HPC) 為核心的科技巨頭。

近年來業務結構變化 (數據來源：AMD 財報)：

數據分析：

• 數據中心業務迅猛增長： AMD 數據中心營收從 2020 年的 16.7 億美元增長到 2023 年的 65 億美元，年複合增長率高達 57%。2024 年第三季度更是達到 23 億美元，同比增長 122%，佔總營收比例攀升至 48%。
• 營收結構優化： 數據中心業務的營收占比從 2020 年的 17.1% 提升至 2024 年 Q3 的 48%，表明 AMD 的戰略轉型已見成效。

二、 AI 晶片與伺服器：AMD 的核心增長引擎

AMD 正全力以赴地投入 AI 晶片和伺服器市場的競爭，這兩大領域將成為其未來增長的主要動力。

1. 伺服器市場：EPYC 系列的崛起之路

• 產品優勢： AMD 的 EPYC 系列伺服器處理器憑藉以下優勢，贏得了市場的青睞：
• • 更多核心： EPYC 處理器擁有比同級別 Intel Xeon 處理器更多的核心和線程，更適合多線程應用和虛擬化環境。例如，第四代 EPYC (代號 Genoa) 最高可達 96 核心 192 線程。
  • 更高能效： EPYC 處理器採用先進的製程工藝和架構設計，提供了更低的功耗和更高的能效比。
  • 更優性價比： 在同等性能下，EPYC 處理器的價格通常更具競爭力。
• 市場份額： 根據 Mercury Research 的數據，截至 2024 年第一季度，AMD 在 x86 伺服器 CPU 市場的份額已達到 23.6%，創下歷史新高，且仍保持上升趨勢。
• 大客戶訂單：
• • 微軟 Azure： Azure 在多個區域部署了搭載 EPYC 處理器的虛擬機實例，覆蓋通用計算、內存優化、存儲優化等多種類型。
  • 谷歌雲： 谷歌雲在其 Tau VM 系列中採用了第三代 EPYC 處理器，提供比標準 N2 VM 高出 56% 的性能。
  • AWS： AWS 推出了基於 EPYC 處理器的 EC2 實例，例如 C6a, M6a, R6a 等。
  • Meta： Meta 在其數據中心中使用了 AMD 的 EPYC 處理器，用於支持其社交網絡平台和 AI 應用。

2. AI 晶片：Instinct 系列的雄心壯志

• 產品線： AMD 的 Instinct MI 系列是專為 AI 和 HPC 工作負載設計的 GPU 加速器。
• • MI200 系列： 上一代產品，已廣泛應用於科學計算和 AI 訓練等領域。
  • MI300 系列： 當前的主力產品，包括 MI300A (集成 CPU 和 GPU) 和 MI300X (純 GPU)。MI300X 擁有高達 19,456 個流處理器，1.6TB/s 的顯存帶寬，以及 8 個 HBM3 顯存堆棧，總容量高達 192GB。在 FP16 浮點運算能力上，MI300X 領先 Nvidia H100 約 30%。
  • MI325X： 即將推出的產品，預計性能將進一步提升，對標 Nvidia 的 H200。
  • MI350 系列： 計劃於 2025 年推出，採用全新架構 (有消息稱可能是 CDNA 4)，性能將大幅提升，目標是與 Nvidia 的 Blackwell 架構競爭。
• 性能對比 (基於公開數據和推測)：

• DeepSeek V3 的重大意義： DeepSeek V3 模型的出現，證明了業界可以利用相對低成本的 GPU 訓練出高性能的 AI 模型，這將改變 AI 晶片市場的競爭格局。AMD 的 Instinct 系列產品，尤其是即將推出的 MI325X，憑藉其高性價比，有望在這一趨勢中獲益匪淺。DeepSeek V3 的訓練成本僅為 560 萬美元，遠低於使用 Nvidia 頂級晶片的模型。

3. 軟體生態：ROCm 的追趕之路

• ROCm 平台： AMD 推出了 ROCm (Radeon Open Compute platform) 開放軟體平台，旨在挑戰 Nvidia CUDA 在 GPU 計算領域的壟斷地位。ROCm 支持 OpenCL、HIP (類似 CUDA 的編程語言) 以及主流的 AI 框架，例如 TensorFlow 和 PyTorch。
• 發展現狀： 雖然 ROCm 的成熟度和普及度仍不及 CUDA，但 AMD 正在積極投入資源進行開發和推廣。例如，AMD 正在與 HPE、Dell 等伺服器廠商合作，推動 ROCm 在企業級市場的應用；同時，AMD 也在積極參與開源社區的建設，例如 PyTorch 已經開始原生支持 ROCm。
• 挑戰與機遇： CUDA 經過多年的發展，已經建立起了龐大而完善的生態系統，這也是 Nvidia 在 AI 晶片市場保持領先地位的重要原因之一。AMD 要想在這一領域取得突破，ROCm 的發展至關重要。

三、 AI 浪潮：AMD 的歷史性機遇，分享 TAM 擴張的紅利

AI 的爆發式增長為 AMD 帶來了巨大的市場機遇，這主要體現在以下幾個方面：

• 市場規模的極速擴張：
• • AI 晶片市場： 根據多家市場調研機構的預測，全球 AI 晶片市場規模將在未來幾年保持高速增長。例如，Verified Market Research 預計，2024 年全球 AI 晶片市場規模將達到約 550 億美元，到 2030 年將增長至 3000 億美元以上，年複合增長率超過 30%。
  • AI 伺服器市場： AI 伺服器是 AI 晶片的主要載體。根據 TrendForce 的預測，2024 年全球 AI 伺服器出貨量將達到 160 萬台以上，年增長率超過 40%。
  • 合併台積電法說說法等各方預測：2024 年第一季台積電法說會:，總裁魏哲家在法說會上提到, AI 相關需求持續維持強勁的態勢, 將會是公司未來數年重要的成長動能。預估 2024 年 AI 相關營收將成長超過一倍，並在 2028 年時占營收比重將超過 20%。
    台積電表示其 CoWoS 先進封裝產能供不應求, 目前正積極擴產中, 預期 2024 年底產能將會是 2023 年的兩倍以上, 且 2025 年也將持續擴產。這是由於 AI 晶片對於先進封裝的需求遠高於其他類型的晶片。另外台積電領先業界的 3 奈米, 2 奈米製程技術, 也將成為 AI 晶片的重要推手。

• 數據中心需求的持續激增：
• • 雲端運算： 雲端服務提供商是 AI 晶片的主要客戶，他們需要大量的 AI 伺服器來支持其 AI 服務和應用。
  • 企業級 AI： 越來越多的企業開始在其業務中部署 AI 應用，這也將推動對 AI 伺服器的需求。
• 盈利能力的顯著提升：
• • 高毛利率： 數據中心和 AI 晶片業務的毛利率遠高於傳統的消費級 CPU 和 GPU 業務。AMD 的數據中心業務毛利率約為 50%，而公司整體毛利率約為 51% (受其他較低毛利業務影響)。
  • 運營槓桿： 隨著營收規模的擴大，AMD 的運營槓桿效應將逐步顯現，進一步提升其盈利能力。
• 台積電的預測更為樂觀：
• • 台積電對自身 AI 相關營收的 CAGR 預測 (50%)，明顯高於其他研究機構對全球 AI 晶片市場或 AI 伺服器市場的 CAGR 預測 (25%-43%)。這主要因為台積電主要客戶皆為 AI 晶片領先設計公司, 其感受到的成長動能更為直接。
  • 相互印證，增強信心： 台積電作為產業鏈上游的關鍵廠商，其對 AI 晶片市場的樂觀預期，與其他研究機構的預測相互印證，增強了我們對 AI 產業未來增長前景的信心。
  • 對 AMD 的啟示： 台積電的積極擴產和對 AI 業務的樂觀預期，也間接驗證了 AMD 的增長潛力。作為台積電的重要客戶，AMD 的 AI 晶片業務將直接受益於台積電產能的提升和先進製程技術的發展。可以預見, AMD 將會持續受益於 AI 趨勢。

四、 DCF 模型估值：精華提煉與更新

基於上述分析，我們可以運用 DCF 模型對 AMD 的內在價值進行估算。以下是基於不同情景假設的 DCF 模型估值結果：

關鍵假設的調整及說明：

• 收入增長率： 基於對 AI 伺服器和晶片市場的增長預期, 在基本情況中，我們假設 AMD 未來五年的營收增長率分別為 25%、20%、18%、15%、12%, 並逐步放緩。此 CAGR 數值高於之前提到的文章四預期的 26% 營收成長。在悲觀/樂觀/極度樂觀情境中, 則分別採用更低/高增長率。
• EBIT 利潤率： 基於當前數據中心業務的盈利能力和規模效應，假設 AMD 的 EBIT 利潤率將逐步提升。在基本情況中，假設 EBIT 利潤率將從 2025 年的 20% 逐步提升至 22% 並保持穩定。在悲觀/樂觀/極度樂觀情境中, 則分別採用更低/高假設。
• 加權平均資本成本 (WACC)： 在基本情況中，假設 WACC 為 9%。在悲觀情境中, 考慮到更高的風險, WACC 提升至 10%。在樂觀/極度樂觀情境中，假設 WACC 為 8%。
• 支持營收增長假設： 台積電的預測可以作為我們在 DCF 模型中對 AMD 營收增長率假設的有力支撐。在基本情況下，我們假設 AMD 未來五年的營收 CAGR 為 18%。考慮到台積電對 AI 業務 50% CAGR 的預期，以及 AMD 在 AI 伺服器和晶片市場的積極佈局，18% 的增長率是相對合理的，甚至可以說是偏保守的。
• 提升樂觀情景的可能性： 台積電的樂觀展望提升了我們在 DCF 模型中樂觀情景 (CAGR 22%) 甚至極度樂觀情境 (CAGR 25%) 發生的可能性。

估值結果：

• 基本情況： 每股內在價值約為 162.8 美元，較當前股價 (約 123 美元) 存在約 32.4% 的上漲空間。
• 悲觀情況： 每股內在價值約為 87.5 美元。
• 樂觀情況： 每股內在價值約為 265.3 美元。
• 極度樂觀情況：每股內在價值約為 333.2 美元。

五、 估值分析 - 多種指標與比較

• 市盈率 (P/E)：
• • AMD 當前的 TTM P/E 比率約為 338，遠高於半導體行業平均水平 (約 30-40)。
  • AMD 的遠期 P/E 比率 (基於 2025 年預期收益) 約為 24.35。
  • Nvidia 的 TTM P/E 比率約為 75，遠期 P/E 比率約為 45。
  • Intel 的 TTM P/E 比率約為 31.65，遠期 P/E 比率約為 22。
• 市銷率 (P/S)：
• • AMD 當前的 P/S 比率約為 9.8。
  • Nvidia 的 P/S 比率約為 36。
  • Intel 的 P/S 比率約為 2.4。
• 市淨率 (P/B)：
• • AMD 當前的 P/B 比率約為 7.5。
  • Nvidia 的 P/B 比率約為 45。
  • Intel 的 P/B 比率約為 1.5。
• PEG 比率：
• • AMD 的遠期 PEG 比率 (基於 2025 年預期收益和增長率) 約為 0.82 或 1.0。
  • 半導體行業的平均 PEG 比率約為 1.89 。

六、 風險因素：不容忽視的挑戰

儘管 AMD 的前景光明，但也面臨著一些不容忽視的風險：

1. 與 Nvidia 的激烈競爭：
2. • 技術領先： Nvidia 在 AI 訓練市場佔據絕對領先地位，其 H100 和即將推出的 Blackwell 架構在性能上仍然領先 AMD。
   • CUDA 生態： Nvidia 的 CUDA 平台經過多年的發展，已經建立了龐大而完善的軟體生態系統，這成為了 Nvidia 的重要競爭優勢。
   • 品牌優勢： Nvidia 在 AI 領域的品牌知名度和認可度更高，這也為其贏得了更多的客戶。
2. 客戶集中度風險：
3. • Sony 和微軟： AMD 的收入嚴重依賴於 Sony 的 PlayStation 和微軟的 Xbox 遊戲主機業務，以及這兩家公司在雲端運算方面的需求。
   • 潛在影響： 如果這兩家公司的遊戲主機銷量下滑，或者其雲端運算業務對 AMD 產品的需求減少，都將對 AMD 的業績造成負面影響。
3. 自研晶片趨勢的威脅：
4. • 大型科技公司的佈局： 谷歌、亞馬遜、微軟等大型科技公司都在投入巨資研發自用的 AI 晶片，例如谷歌的 TPU、亞馬遜的 Trainium 和 Inferentia。
   • 潛在影響： 如果這些大型科技公司成功地將其自研晶片應用於其數據中心，將會減少對 AMD 等晶片供應商的需求。
4. 半導體產業的週期性波動：
5. • 歷史規律： 半導體產業具有較強的週期性，大約每 4-5 年會經歷一次從繁榮到衰退的週期。
   • 潛在影響： 如果全球經濟增長放緩或 IT 支出減少，可能會導致半導體產業進入下行週期，從而對 AMD 的業績造成負面影響。
5. 巨額研發投入的壓力：
6. • 保持競爭力的必要性： 為了在 AI 晶片和伺服器市場保持競爭力，AMD 需要持續投入巨額資金進行研發。
   • 潛在影響： 如果 AMD 的研發投入無法帶來預期的回報，或者新產品的推出時間晚於競爭對手，都將對其盈利能力造成壓力。

七、 總結與投資建議

總結：

• AMD 正處於 AI 革命的中心： AI 技術的爆發式增長為 AMD 帶來了巨大的市場機遇，特別是在 AI 晶片和伺服器領域。
• 增長引擎強勁： AMD 的 EPYC 伺服器處理器和 Instinct AI 加速器憑藉其優異的性能和性價比，正在快速搶占市場份額。
• DeepSeek V3 的催化： DeepSeek V3 模型的成功, 有望推動 AI 晶片市場向更具成本效益的方向發展, 為 AMD 帶來新的增長點。
• 估值具有吸引力： 根據 DCF 模型，在基本情況下，AMD 的股價存在超過 30% 的上漲空間。
• 風險不容忽視： AMD 在 Nvidia 面前目前在GPGPU方面仍然是老二。
• 合併台積電法說：台積電在其法說會上對 AI 業務的樂觀預測，為 AMD 的未來增長前景提供了有力的背書。將台積電的預測與其他研究機構的預測相互印證，可以幫助我們更全面地評估 AMD 的投資價值。作為 AMD 的投資者，我們需要密切關注台積電的法說會內容以及其產能擴張計劃，這些都將對 AMD 的業績產生重要影響。