AI基础设施竞赛仍在持续升级，但市场关注点已不再局限于GPU性能，而是整个计算体系的重估。
巴克莱7月23日发布的研究报告认为，AMD在Advancing AI大会释放出的最大信号，并非新一代GPU或AI服务器，而是大幅上调了对服务器CPU市场的长期判断。
公司预计，到2030年，全球服务器CPU市场规模将达到2200亿美元，较此前预测的1200亿美元近乎翻倍，反映出Agentic AI（智能体AI）推动下，CPU正从AI服务器中的辅助角色转向核心计算资源。
在此基础上，AMD进一步上调了对整体计算市场的预期。公司预计，到2030年，数据中心AI加速器市场规模将达到1.4万亿美元，而涵盖服务器CPU、AI加速器等业务的可服务计算市场（Compute TAM）将由2025年的3650亿美元扩大至约2万亿美元。
巴克莱认为，这意味着AI基础设施竞争正从单一GPU性能，逐步演变为涵盖CPU、GPU、网络、软件和系统架构的全栈竞争。
服务器CPU市场规模大幅上修
此次活动最值得市场关注的，并不是Helios机架或新一代GPU，而是AMD重新定义了未来服务器CPU市场的规模。
公司预计，到2030年，服务器CPU市场规模将达到2200亿美元，对应的复合年增长率由此前超过35%大幅提升至超过50%。巴克莱认为，这一激进上调表明AMD对未来AI服务器架构的判断已发生显著变化。
支撑这一预测的核心逻辑，是Agentic AI（智能体AI）的快速发展。AMD预计，未来面向智能体工作负载的"Agentic CPU"将占整个服务器CPU市场的一半以上。
随着越来越多AI应用从训练转向实际部署，CPU将承担模型调度、Agent运行、任务协同以及数据管理等更多工作，不再只是GPU服务器中的辅助组件，而将成为独立增长的重要市场。
推理成为AI基础设施竞争的新焦点
除了市场空间的重估，AMD对于AI工作负载结构的判断也成为巴克莱关注的重点。
公司预计，推理将在2026年首次成为最大的AI计算场景，占整体AI工作负载约60%，而这一比例在2025年和2024年分别为50%和40%。这意味着，行业竞争正在从"谁能训练最大的模型"，逐渐转向"谁能以更低成本、更高效率运行模型"。
巴克莱认为，这也是AMD此次同时推出Helios整机平台、MI455X GPU、以太网互连以及ROCm.AI软件平台的重要原因。未来AI基础设施的竞争，不再局限于GPU算力，而是围绕整个系统的成本、内存容量、带宽、网络互连以及软件生态展开。
报告指出，目前整个行业依然处于算力供给偏紧状态。随着大型云厂商持续扩大部署规模，以及现有客户进入放量阶段，AMD未来数据中心业务的增长速度有望快于整体市场增速。不过，本次大会并未公布新的大型客户，Anthropic合作已于此前宣布。
从芯片走向平台，AMD完善2030年前产品路线图
围绕上述判断，AMD进一步完善了未来数年的产品规划。
硬件方面，公司正式推出Helios AI机架，将MI455X GPU、Venice CPU、Salina DPU以及Vulcano AI NIC整合为完整系统方案。其中，MI455X采用432GB HBM4、23.3TB/s内存带宽，并支持最高40PFLOPS FP4算力。AMD预计，相比上一代产品，其Token吞吐量最高可提升34倍，Token成本最多降低18倍。
AMD还将竞争重点放在系统效率上。公司预计，相较英伟达Vera Rubin平台，Helios不仅拥有更大的HBM容量、更高的横向互连带宽，还能够实现更高的单位美元Token产出，显示竞争维度正在从单颗GPU性能转向整套系统的总体拥有成本（TCO）。
与此同时，公司将CPU和GPU路线图进一步延伸至2030年。Venice处理器已进入生产阶段，预计第四季度开始在云平台和OEM服务器中部署；Florence和Ravenna两代CPU则分别规划于2028年和2030年推出。GPU方面，MI500预计2027年发布，MI600则将在2028年接棒，其中MI500将首次同时采用铜互连与光互连技术。
除硬件之外，AMD还推出AI开发平台ROCm.AI，并继续围绕推理、网络和机器人生态扩展产品组合，包括与Cerebras合作推出解耦式推理方案，以及发布专业推理卡MI350P和机器人平台KRIA AI System-on-Module，希望进一步补齐AI基础设施的全栈能力。
巴克莱认为，相比具体产品性能，这次Advancing AI大会真正改变市场预期的，是AMD对未来计算需求规模的重新定义，以及对AI基础设施演进方向的最新判断。如果推理需求如公司预期持续加速增长，服务器CPU与系统级解决方案的重要性都有望超出市场此前预期。
