今日，AMD公布了2023年第四季度和全年財報，第四季度營收為62億美元，全年營收為227億美元，這得益於AMD Instinct GPU和EPYC™ CPU的季度銷量創下歷史新高，以及AMD Ryzen™處理器銷量增長。
人工智慧領域的快速發展超出了AMD的預期，並將之前確定的資料中心AI GPU產品2024年收入從20億美元調整為35億美元。 在大機型領域，AMD對其MI300X資料中心GPU產品充滿希望，並表示也將有信心繼續在CPU市場獲得市場份額。 今年晚些時候，將推出一款採用全新 ZEN 5 架構的產品。
資料中心業務強勁增長，收入創歷史新高
AMD在第四季度實現了62億美元的收入，同比增長10%，主要來自資料中心和客戶端業務，這兩項業務都實現了兩位數的同比增長。 然而，由於遊戲業務的衝擊，年營業額為227億美元，同比下降4%。
在人工智慧浪潮的推動下，AMD的資料中心業務在第四季度強勁增長。 本季度營收達到創紀錄的 23 億美元，同比增長 38%，環比增長 43%。 2023 年，AMD 資料中心事業部的收入為 65 億美元，與 2022 年相比增長 7%，在 AMD Instinct GPU 和 AMD EPYC CPU 強勁增長的推動下，也實現了創紀錄的年度增長。
AMD首席執行官蘇姿丰在財報發布會上表示，儘管雲業務市場整體需求環境依然疲軟，但隨著北美超大規模雲服務廠商逐步部署第4代EPYC處理器，AMD的伺服器CPU營收將逐年增加。 第四季度包括亞馬遜、阿里巴巴、谷歌、Microsoft和甲骨文等供應商，這些供應商將部署超過 55 個由 AMD 提供支援的 AI、HPC 和通用雲例項。 2023 年全年，部署了 800 多個基於 EPYC（霄龍）CPU 的公有雲例項。 預計這一數字將在 2024 年繼續增長。
目前，AMD 正在推動其 EPYC 伺服器 CPU 在金融、能源、汽車、零售、科技和製藥公司的擴充套件，在效能和功耗方面具有吞吐量，用於訓練和推理 70 億個 LLAMA 大型模型。 AMD表示，今年下半年推出的第五代EPYC（霄龍）CPU“都靈”將進一步提公升AMD在資料中心業務的領導地位。
目前**的一些洩漏表明，“都靈”CPU採用了新一代Zen5架構，增加了新的記憶體擴充套件功能和更高的核心。 與基於 Zen4 的 *** 系列處理器相比，“都靈”的核心數量增加了 33%，L3 快取增加了 33%。
第四季度AMD客戶營收為15億美元，同比增長62%，這得益於銳龍7000系列CPU的銷售增長。 然而，全年由於PC市場的下滑，客戶部門的營業額為47億美元，與2022年相比下降了25%。
本季度遊戲營收為 14 億美元，同比下降 17%，環比下降 9%。 2023 年，遊戲部門的收入為 62 億美元，與 2022 年相比下降 9%，主要是由於半定製產品的銷售額下降。
AMD 嵌入式本季度營收為 11 億美元，同比下降 24%，環比下降 15%，原因是客戶降低了庫存水平。 2023 年，嵌入式收入達到 53 億美元，與 2022 年相比增長 17%，這得益於賽靈思收購帶來的全年收入。
在12月初舉辦的“推進AI”盛會上，AMD展示了AI和AMD解決方案從資料中心到PC帶來的市場空間，並發布了兩款AI晶元旗艦，Instinct MI300X和MI300A，以及引領AI PC時代的銳龍8040系列處理器。
據蘇姿丰介紹，Q4AMD的資料中心GPU業務大幅加速，營收超過預期的4億美元，這得益於Mi300X在客戶中的快速採用，並得到了大型雲服務提供商、OEM和眾多領先的AI開發商的支援。 基於目前客戶對MI300系列客戶端的強烈需求和產品的市場推出，未來發展前景看好。
目前，AMD將人工智慧視為其頭號戰略重點，並且有許多市場機會，其中最大的機會來自資料中心。 MI300 系列已成為 AMD 歷史上增長最快的產品。 而2024年將是人工智慧進一步集中實施的一年。 AMD預計，CPU、GPU、FPGA等AI資料中心業務的市場規模將從2023年的450億美元增長到2027年的4000億美元，復合年增長率超過50%。
AI領域的快速發展也導致AMD調整了營收預測，此前預計2024年資料中心AI GPU產品營收將超過20億美元。 AMD在會上表示，這一數字將根據市場需求調整為35億美元。
GPU仍是大型機型的首選，CPU的份額也在不斷擴大
在本次財報發布會上，AMD最新資料中心GPU MI300X成為分析師最關注的話題。 Mi300X 由台積電製造，其第三代 cDNA 架構整合了多達 1530 億個電晶體，使其成為目前最先進的資料中心 GPU 晶元。
蘇立峰表示，隨著越來越多的企業開展AI相關業務，開發大型模型，對推理的需求將超過訓練，這一趨勢將成為未來幾年AI領域的乙個顯著特徵，在相關硬體支援方面，考慮到不同型別的模型，從小模型到模型微調， 對於大型語言模型，對於不同的用例，需要不同的硬體，但從AMD的角度來看，GPU仍然是大型語言模型訓練和推理的首選計算單元。
蘇立峰表示，目前MI300系列展現出強大的牽引力，AMD依託其獨特的小晶元技術，讓晶元產品既可以同時擁有APU版本，又可以同時擁有GPU版本，從而獲得記憶體頻寬和容量的優勢。
此外，AMD正在積極推動該生態系統以加強GPU生態系統，包括發布其開源ROCM 6的最新版本，這是乙個針對生成式AI優化的軟體堆疊。 AMD 還擴充套件了對 ROCM 軟體的支援，包括 AMD Radeon RX 7900 XT GPU，為 AI 開發人員和研究人員提供了更多使用 AMD 硬體進行 AI 工作的選擇。
蘇姿丰表示，通過與頂級雲服務商和主機廠的合作，ROCM 6一直在不斷優化，目前進展順利。 同時，也得到了開源社群的良好支援，包括與Hugging Face、Triton等廠商的合作，承載著AMD對進一步拓展GPU市場的期待。
Su 表示，與競爭對手相比，MI300 系列具有更大的頻寬和記憶體容量，這意味著具有數百億個引數的大型語言模型的 GPU 使用量更少，總體擁有成本更高。 在MI300方面，AMD認為路線圖競爭非常激烈，預計今年每個季度的收入都會增加，隨著產能等問題的改善，下半年的增長勢頭將更加明顯。
儘管 GPU 在處理大型模型方面具有優勢，但它們並不是唯一的選擇。 在去年的“Advancing AI”活動上，極微記者看到了使用AMD EPYC 9654處理器執行LLAMA 2大型語言模型的演示，與競爭對手Xeon Platinum 8480相比，處理速度提公升了36%。 這意味著，在某些場景下，依靠CPU提供的AI算力也可以處理大型模型，而不是僅僅依靠GPU，這對於GPU資源較少的企業來說非常有吸引力，也可以帶來成本節約。
在資料中心CPU方面，AMD認為，每一代EPYC（霄龍）的推出都在幫助AMD擴大市場份額，去年Q4的營收創下了歷史新高。 目前，Zen4架構與GENOA、Bergamo、Siena的應用顯示出良好的競爭優勢，而進入Zen5的“都靈”後，AMD仍將保持繼續樂觀地獲得市場份額的預期。 此外，蘇姿丰表示，2024年資料中心CPU的業務增長取決於巨集觀和整體資本支出的趨勢，而從AMD的角度來看，基於節能等考量，可以看出一些大客戶正在進入他們的基礎設施產品更新週期，這將為AMD帶來更多的機會。