AMD 2025 Q3財報：與 OpenAI 簽下百億合約，MI400 能否撼動 NVIDIA 霸權？

2025/11/06 更新2025/11/06 發佈閱讀 7 分鐘

投資理財內容聲明

當全世界都將目光聚焦在 AI 巨頭 NVIDIA 身上時，另一家半導體公司 AMD，正在迎頭趕上。2025 年第三季的財報會議，AMD 不僅繳出了一張幾乎無可挑剔的成績單，更透過一系列重量級的合作案，特別是與 OpenAI 的世紀結盟，正式向市場宣告：AI 運算的牌桌上，迎來了一位不容忽視的挑戰者。

不只是財報，更是 AI 需求版圖的擴張宣言

相較於過去，AMD 這次法說會最大的不同，在於對 AI 需求的描述不再是模糊的「前景看好」，而是具體、多層次且有大量客戶實例支撐的「現況報告」。

訊號一：從「單點客戶」到「生態系」的全面滲透

法說會上的客戶名單，廣度與深度都前所未見，這代表 AMD 的 AI 解決方案已經打入了不同類型玩家的核心基礎設施中：

頂級 AI 實驗室：與 OpenAI 的合作協議內容極為具體，部署高達 6 GW（百萬瓩）的 Instinct GPU，首批 1 GW 的 MI450 系列加速器將於 2026 下半年上線。蘇姿丰直言，此合作案有望在未來數年創造超過 1000 億美元的營收。
大型雲端服務商：Oracle 成為第一個公開提供 MI355X 執行個體的超大規模雲端商，並已承諾成為次世代 MI450 的首發合作夥伴，預計從 2026 年開始部署數萬片。
新創雲端供應商：法說會特別點名了 Crusoe, DigitalOcean, TensorWave, Vultr 等多家 AI 新創雲端公司，他們在本季已開始擴大提供 MI350 系列的公有雲服務，顯示市場上存在一批尋求 NVIDIA 以外高效能方案的「新勢力」，而 AMD 成功抓住了這個缺口。
AI 應用與模型開發公司：客戶名單進一步擴展到 AI 應用的核心玩家。IBM 與 Zyphra 將使用 MI300X 叢集訓練其未來的多模態模型；Cohere 正在 Oracle Cloud 上使用 MI300X 訓練其 Command 模型系列；而 Character AI 與 Luma AI 等公司則已經在 MI300 系列上運行其推論工作負載，證明 AMD 的硬體已能同時滿足訓練與推論的雙重需求。
主權 AI 與超級電腦：AMD 也切入了國家級的戰略運算佈局。在阿拉伯聯合大公國，Cisco 與 G42 將部署基於 MI350X 的大規模 AI 叢集。在美國，能源部選擇 AMD 的 MI350X 與 EPYC CPU 打造 "Lux AI" 科學研究 AI 工廠，並預告下一代超級電腦 "Discovery" 將採用未來的 MI430X GPU 與 EPYC Venice CPU。

訊號二：次世代產品的強勁拉力與「全餐」策略

市場需求不僅來自現有的 MI350 系列，更有大量客戶的規劃是圍繞著 2026 年即將登場的次世代產品。

MI400 系列與 "Helios" 機櫃：AMD 的策略已從銷售單一晶片，演變為提供名為 "Helios" 的機櫃級解決方案。這是一個整合了 MI400 系列 GPU、Venice EPYC CPU 以及 Pensando 網路晶片的「AI 全餐」。在法說會後的問答環節，蘇姿丰強調 "Helios" 在 OCP（開放運算計畫）大會上獲得了空前的好評，許多客戶帶著工程團隊前來了解，且早期採用 MI450 的客戶，絕大多數都對這種完整的機櫃級方案表達了高度興趣。
為不同市場客製化：產品藍圖也顯示出更細緻的市場區隔。例如，MI450 系列主攻 OpenAI 和 Oracle 這類超大規模雲端客戶，而 MI430X 則是專為國家級 AI 和超級電腦項目設計。這種針對性的產品策略，有助於 AMD 在不同應用場景下最大化其競爭優勢。

訊號三：AI 工作負載與 CPU 業務的共生關係

蘇姿丰明確指出，許多大型雲端客戶正在規劃未來幾季「顯著更大規模」的 CPU 建置。原因在於，AI 工作負載並非只靠 GPU 運作。從資料的預處理、模型的載入、網路的通訊到推論服務的調度，都需要大量的通用計算能力。隨著 AI 應用規模化，對底層 CPU 的需求也水漲船高。蘇姿丰形容這是一個「強大的新催化劑」，並認為這是「持久的、跨越多季的現象」。這也解釋了為何 AMD 的第五代 EPYC 伺服器處理器 "Turin" 能夠如此迅速地放量。

TN科技筆記的觀點

在法說會上，蘇姿丰被問及OpenAI 合約時坦言，自從宣布與 OpenAI 的合作以及在 OCP 大會上展示 "Helios" 機櫃後，他們觀察到來自其他客戶的「興趣顯著增加或加速」。這意味著 OpenAI 的選擇正在打破其他潛在客戶的觀望態度，產生了強大的跟隨效應。

推出 "Helios" 機櫃是極為明智的一步。這顯示 AMD 跟 NVIDIA 同樣理解到，現今的超大規模客戶要的不是一堆零件，而是一個能快速部署、穩定運作、且總體擁有成本（TCO）最佳化的「AI 工廠」。透過提供整合方案，AMD 不僅能獲取更高的利潤，更能將客戶鎖定在自己的生態系中，建立更穩固的護城河。

交付 6 GW 規模的機櫃系統，是一個巨大的工程挑戰。這不僅僅是晶片製造，更涉及到先進封裝、基板、記憶體、散熱、電源等整個生態系。蘇姿丰在問答中也承認，從電力到零組件，整個產業鏈都「非常緊張」，需要與客戶和供應鏈夥伴進行提前數年的共同規劃。任何一個環節的延誤，都可能影響最終出貨。

雖然客戶名單正在擴大，但在 MI450 世代的初期，AMD 的 AI 業務仍將高度依賴 OpenAI、Oracle 等少數巨頭。此外，從現有的 MI350 過渡到 2026 下半年的 MI450 之間，是否存在需求放緩的空窗期，也是市場關注的焦點。對此，蘇姿丰表示，預期 MI350 在 2026 上半年仍會持續成長，但真正的「急遽拉升」將會發生在 MI450 上市之後。