AMD，撬动AI芯片的旧格局？

2026年夏天最重要的一笔AI交易，可能刚刚落定。

美股芯片板块周一遭遇集体抛售，AMD收跌5.17%，英伟达收跌4.99%。

触发这轮抛售的是著名空头Michael Burry的最新持仓披露：他进一步扩大了针对半导体板块的空头仓位，并直指AI基础设施中存在大量“循环融资安排”。英伟达五年期信用违约互换（CDS）价差同日创下该合约活跃交易以来最大单日涨幅，市场对AI融资模式的忧虑正在向衍生品市场蔓延。

这轮抛售指向的是AI行业整体的循环融资模式，AMD更多是受到板块情绪波及。同一天，Wedbush和瑞穗两家投行同步上调了AMD的目标价。Wedbush给出的核心理由，直接指向了上周那笔与Anthropic的数百亿美元合作。空头对整个半导体板块发出系统性质疑，分析师则持续追加对AMD AI芯片故事的估值。

多空双方围绕同一个命题展开定价，市场在重新评估AMD的AI芯片叙事。

这笔交易的轮廓已经清晰，AMD与Anthropic近日签署一项AI服务器合作协议，总额达数百亿美元。Anthropic将采购最多2吉瓦的AMD新一代Instinct MI450芯片，交付从2027年上半年开始。AMD计划在满足特定部署里程碑后，向Anthropic投资最多50亿美元。这也是AMD历史上首次直接投资一家AI公司。

表面看，这是一个经典的双赢故事。AMD拿到了一个巨型客户，在英伟达把持多年的AI训练芯片市场打开了一个缺口；Anthropic获得了成本更低的算力和一笔战略投资，为即将到来的IPO增加了一项重要支撑。

但拉远来看，这笔交易的意义不止于采购。它标志着AI模型市场中最大的买家之一，正式开始系统性地构建一条独立于英伟达的算力供应链。

Anthropic签下的，是一份英伟达替代计划。

AMD CEO苏姿丰在交易公布后的表态异常直白：“AMD一直希望成为Anthropic基础设施的关键合作伙伴，两家公司的工程团队已经合作了一段时间。”

把这句话拆开来看，“关键合作伙伴”层面，过去几年，AMD的AI芯片在市场上只有一个定位：英伟达的GPU交付周期排到半年开外时，客户才会被动考虑AMD的报价。在AI加速器市场，AMD长期居于替补角色。

“合作了一段时间”则暗示，这不是临时起意，双方工程师已经协同了至少好几个季度。AMD的团队必须向Anthropic证明一件事，MI450可以承担训练任务，而不只是推理。这是AI芯片市场最难逾越的壁垒，也是英伟达最坚固的防线。

Anthropic想要什么？

截至目前，Anthropic已锁定的算力资源横跨四条供应链，亚马逊AWS最高5吉瓦（基于Trainium芯片），谷歌提供的TPU容量最高5吉瓦（与博通合作开发），SpaceX旗下Colossus 1设施的22万颗英伟达GPU（对应约300兆瓦），再加上这次AMD的2吉瓦MI450，累计承诺的AI计算容量已超过12吉瓦。

12吉瓦是什么概念？一个标准的超大规模数据中心，耗电在100到300兆瓦之间。12吉瓦相当于40到120个这样的数据中心。

作为参照系，OpenAI、软银、甲骨文共同推进的“星际之门”项目，多个站点合计规划了约7到9吉瓦，总投资超过4000亿美元，而其第一个落地站点得州阿比林目前仅运行了约0.3吉瓦的容量。换句话说，Anthropic一家锁定的算力规模，已经超过了整个“星际之门”项目的规划总量。

更值得留意的是交付时间，谷歌的TPU和AMD的MI450，都踩在2027年这个节点上大规模上线。Anthropic的CFO Krishna Rao此前有过一段清晰的表述：“我们的客户——从财富500强到AI原生初创公司——都靠Claude干最重的活，扩容算力是我们跟上指数级需求的唯一办法。”

“指数级”不是修辞，FutureSearch根据Anthropic五月Series H公告的数据做过测算，这家公司的ARR从2025年12月的90亿美元，一路攀升到2026年5月中旬的470亿美元，日均新增年化收入约9600万美元。第二季度GAAP营收预计超过109亿美元。

Anthropic的增长曲线已经陡峭到经不起英伟达的交付排期。

从这个角度看，这笔交易在芯片层面印证了一个事实：AI训练市场的供应商格局正在从单极走向多元。Anthropic并非唯一在分散化的买家。芯片供给端，AMD也在同步积累一组更庞大的数字。OpenAI的6吉瓦，Anthropic的2吉瓦，加上Meta的6吉瓦，AMD已承诺部署的AI加速器总规模达到14吉瓦。到2028年，全球头部模型的训练任务中，会有相当可观的份额运行在非英伟达芯片上。CUDA的护城河依然宽阔，但跨越的人正在增多。

问题的核心是MI450，这颗芯片凝聚了AMD迄今最大的技术赌注。

2025年AMD金融分析师日上，路线图已经公布，MI450将采用台积电2纳米制程，苏姿丰后来接受雅虎财经采访时也亲口确认了这一点。性能方面，FP4精度达到40 PFLOPS，FP8精度20 PFLOPS，直接是当前旗舰MI355X的两倍。内存升级至HBM4，单颗432GB，带宽19.6 TB/s，同样是上一代的两倍。节点内扩展带宽3.6 TB/s，节点间300 GB/s。

在此基础上，AMD规划了一套名为Helios的整机架方案：72颗GPU集成在一个机架内，总计31TB HBM4内存，纵向扩展带宽达到260 TB/s。AMD的战略意图明确，它不只想卖芯片，它还想要在系统层面正面对标英伟达的DGX和NVL。

7月23日的Advancing AI 2026大会上，AMD进一步披露了一个关键数据：Helios每投入1美元可产生的Token数量比竞品高出30%。这是一组直指性价比的指标，也是说服Anthropic这种对成本敏感的买家最直接的论据。

硬件参数并非英伟达真正的护城河。CUDA才是。

CUDA积累了近二十年的技术资产，大约600万开发者、超过400个加速库，以及一整套从编译器到算子库再到框架适配的软件栈。

这套生态形成了一种锁定效应，AI公司训练的模型、积累的代码库、培养的工程师团队，都附着在CUDA上。迁移成本不仅涉及资金，更需要投入几个季度甚至几年的工程时间。

“工程团队合作了一段时间”的背景也正在这里。AMD的ROCm 6.x近两年确实在加速追赶，PyTorch 2.x已官方稳定支持，llama.cpp等主流推理框架也完成了适配，ONNX Runtime已获得官方支持。vLLM尚处于实验阶段，但核心功能已在MI300X上跑通。2026年7月，AMD还推出了ROCm认证项目，试图从开发者供给端解决生态瓶颈。

但范式层面的变量，来自AI编程代理的出现。这一次的证据，直接来自Anthropic自己的生产环境。

7月23日，就在合作官宣的第二天，在AMD Advancing AI 2026大会上，Anthropic联合创始人兼首席计算官Tom Brown披露了一个细节，Anthropic的工程团队仅凭Claude模型，在一个周末内自动完成了AMD Instinct MI355芯片与ROCm平台的全套适配与性能调优。Brown的原话是，团队原本预期在新硬件上启动模型会是“一个大项目”，但实际体验完全不同，一名工程师让Claude执行适配任务后让流程在周末自行运转，周一便拿到了Anthropic领先模型在该硬件上“周末期间持续攀升”的实际性能曲线。

这构成了一个信号。

今年4月，曾有第三方开发者做过类似实验，用Claude Code将一套完整的CUDA后端代码移植到ROCm平台，全程无需手写代码，耗时30分钟。但那毕竟是实验室环境的小规模验证。Anthropic这次做的是生产级适配，跑出的不是简单的"能跑"，而是持续优化的性能曲线。过去这类工作需要投入一个工程师团队逐季推进，如今被Claude在一个周末里完成。

有与会分析师在听到这个消息后当场评论：“我们已经过了CUDA护城河时代。”

模型公司自己造出了能够穿透供应商锁定效应的工具，供应链的结构也会随之改变。

如果这条路被验证可行，Anthropic的算力多元化布局将成为一个参照，谷歌TPU承担主体训练，AWS负责弹性扩容，英伟达GPU保障关键负载，而AMD MI450填补了性价比区间。一条横跨多个厂商、不同架构和不同云平台的算力供应链就此成型。

这条路跑通之后，OpenAI、xAI和DeepSeek大概率也会转向类似的策略。届时英伟达要面对的，是一场系统性的供应商多元化趋势。

这笔交易的时间点，与Anthropic的IPO进程紧密相关。

6月1日，Anthropic向SEC秘密提交了S-1，上市程序正式启动。5月28日Series H刚关账，650亿美元入账，投后估值9650亿美元。7月15日，摩根士丹利、高盛、摩根大通已开始安排Anthropic管理层与潜在投资者会面，这是正式路演前探测市场需求的常规步骤。若进展顺利，Anthropic最快可能在今年10月完成挂牌，先于OpenAI成为第一个登陆公开市场的前沿模型公司。 进入公开市场之前，它需要让投资者看到一个完整的叙事：收入增长速度最快，同时供应链的稳固程度经得起审视。

Anthropic当前的估值叙事有一个脆弱点，它的算力几乎全依赖外部供应商。与OpenAI不同，OpenAI背后有微软Azure的深度绑定，还有英伟达、软银、甲骨文共同搭建的“星际之门”。Anthropic的算力分散在多家供应商手中。

多云策略固然降低了单一供应商的风险，但反过来意味着，算力紧张的时候，每家供应商都有自己的战略优先级，对AWS而言是亚马逊自身的AI业务，对谷歌而言是Gemini，Anthropic虽然体量庞大，却未必是任何一家的第一优先级。

AMD的切入，解决了两个问题。

AMD是纯粹的芯片供应商，不运营自己的云平台，不会与Anthropic的客户产生竞争。这一点比英伟达那种“投资加绑定”的模式更清晰。

那50亿美元也附带了条件，它绑定了一系列“部署里程碑”。AMD这一笔投资的实质，是购买MI450大规模落地的确定性，而非押注Anthropic的股权增值。这笔钱兼具战略投资和“首批用户补贴”的双重性质，AMD用自己的资产负债表，为Anthropic铺设了一条尝试新平台的过渡台阶。

“以投换单”在半导体行业有过先例，但以数百亿美元的量级出现在AI芯片市场，这是第一次。它意味着竞争维度正在拓宽，芯片速度之外，能否帮客户解决采购资金也开始左右竞争格局。

这笔交易的结构差异同样值得留意，AMD此前分别与OpenAI和Meta达成合作时，两笔交易都附带了巨额的股权认股权证。2025年10月，OpenAI与AMD签下6吉瓦采购协议的同时，获得了最高1.6亿股AMD股票的认股权证。2026年初，Meta与AMD达成6吉瓦的类似协议，Meta获得了约相当于AMD 10%股权的认股权证。这本质上是AMD以稀释股东权益为代价换取的“准入资格”。但在Anthropic这笔交易里，没有认股权证。

Barclays分析师Tom O'Malley对此的解读是：在一个供给紧张的市场上，芯片厂商已经不需要靠赠送股权来锁定大客户。供需格局正在向供应商一侧倾斜。

视角拉远。2025年10月，AMD与OpenAI也签下了协议：未来几年采购6吉瓦的AMD芯片，第一批1吉瓦的MI450于2026年下半年交付。英伟达的反应很快。它向OpenAI投入了100亿美元，还保留了追加至1000亿美元的期权；更激进的一步是向英特尔投入50亿美元开展联合开发。 逻辑不难理解：AMD吃“第二供应商”的红利已经够大了，再扶持一个英特尔出来，可以稀释AMD的战略价值。

同一时期，英伟达的新一代计算平台Vera Rubin也在推进，Vera CPU已于2026年6月交付给OpenAI、Anthropic和SpaceX等客户。英伟达的反击同样凌厉，竞争远未到任何一方可以宣布胜利的阶段。

这些竞争动作也反映出一个趋势：AI模型公司开始系统性地推行多供应商策略，CUDA的锁定效应正在从绝对壁垒降格为可协商的筹码。

资本层面也在变化。英伟达投资OpenAI和英特尔，AMD投资Anthropic。AI模型公司的资本开支规模已经大到足以养活第二条芯片供应链，在这个量级上，资本本身就是竞争工具。芯片公司的较量从晶体管密度延伸到了资产负债表，谁能帮客户拿出采购资金，谁就多一张牌。“以投换单”，正在固化为AI芯片市场的新竞争规则。

英伟达CEO黄仁勋在2026年某个公开场合做过一个判断：到2030年前，全球AI基础设施总支出将达到3万亿至4万亿美元。如此规模的市场上，没有哪家企业可以独占。AMD目前数据中心GPU的市场份额仍在个位数，英伟达占据绝对优势。但AMD哪怕只多拿下几个百分点，放在这样一个体量的市场中，对应的营收增量也是数百亿美元级别。

KeyBanc分析师John Vinh给出了一个更具体的估算：Anthropic这2吉瓦的完整部署，可为AMD贡献约272亿美元营收。Futurum在7月25日将AMD目标价上调至800美元，并预计AMD明年GPU营收可达380亿美元。

从买方的角度审视，成本差距更为显著。一组公开财务数据显示，Anthropic每投入1美元训练成本，OpenAI大约要花4美元。核心差异在于硬件效率，Anthropic大量使用谷歌TPU，OpenAI则主要使用英伟达GPU。英伟达数据中心业务的GAAP毛利率约75%（2027财年第一季度），AMD non-GAAP毛利率约55%（2026年第一季度）。这中间二十个百分点的差距，就是CUDA生态的“垄断溢价”。

这笔交易的经济逻辑就在这里。Anthropic并不要求MI450在每一个维度上都压倒英伟达的Vera Rubin。它要求的条件是：MI450的成本优势足够大，同时性能差距落在可接受范围内。50亿美元的战略投资叠加上百亿美元的采购规模，价格就被拉到了一个合理区间。

但任何牵涉到“数百亿美元”和“2纳米先进制程”的承诺，都伴随着巨大的不确定性。

技术验证是第一道坎。MI450目前仍是一颗“PPT芯片”。参数在2025年已经公布，但台积电2纳米的良率和产能爬坡节奏，要到2026年底甚至2027年初才能见分晓。今年1月底，SemiAnalysis曾释放MI450进度落后的信号，导致AMD股价单日大跌6%。

富国银行分析师随后迅速反驳，指出流片已经完成、同制程的Venice EPYC样品已经出货、量产仍在2026年下半年按计划推进。

但市场那一天的剧烈反应本身就是一个信号：这颗芯片的进度容不得任何意外。如果MI450实际运行达不到标称性能，或者在训练场景中无法保持稳定，Anthropic那2吉瓦的部署计划就会变成2吉瓦的空机柜。

软件生态同样存在挑战。ROCm的进步速度确实快，但放入生产环境，尤其是大规模分布式训练的场景，与CUDA的差距仍然存在。vLLM等关键推理框架尚处于实验阶段，这意味着Anthropic的工程团队需要投入大量资源进行适配和优化。Claude一个周末跑通MI355的适配确实引人关注，但MI355是一颗已经投入市场使用一段时间的成熟芯片。

MI450是全新的架构，全栈适配的难度不在同一个层面。

部署基础设施是另一重障碍。AMD不运营云平台，MI450的Helios机架方案在客户侧由谁来部署、在哪部署，目前尚无公开细节。英伟达有DGX Cloud以及与各大云厂商的深度合作部署经验，AMD在这一层的能力尚未被市场验证。2吉瓦是一个庞大的数字，如果没有现成的部署管道，仅机房建设和供电配套就可能耗时数年。

时间窗口则构成了进一步的压力。2027年上半年才启动交付，意味着从当下到那时至少还有一年半的窗口期，Anthropic必须继续依靠英伟达GPU和谷歌TPU支撑指数级增长的营收。在此期间，如果算力价格持续攀升，或者供应链再出现波动，毛利率将受到显著挤压。而IPO市场对准上市公司的审视中，利润率的稳定性和可预期性往往是最受关注的指标。

地缘政治引入了另一种不确定性。美国商务部在2025至2026年间已多次加码AI芯片出口管制，对中国和中东方向的限制日益收紧。如果2027年之前政策再出变数，例如限制AMD向特定类别的AI公司出口高端芯片，整个部署计划都可能被迫调整。

有几个时间节点值得留意。

2026年第四季度，AMD是否会公布MI450的正式流片与性能验证结果，8月4日AMD的第二季度财报将是观察这一进度的重要窗口，管理层对MI450时间表的表述更新会直接反映量产节奏。

2027年上半年，Anthropic能否按计划接收第一批MI450并让它们真正运转起来。

以及IPO之后，Anthropic是否会因公开市场的成本压力，从多供应商策略中部分回调，重新将资源集中到最成熟的方案上。

一张2吉瓦的订单，撼动不了几万亿美元的市场格局。但它动摇了一个被默认多年的前提：英伟达的AI霸权是可以被挑战的。最大的买家开始用实际采购来证明，替代方案确实在从纸面走向机房。霸权本身已经不再稳固。而这一次，这个买家拿出的证据不止于合同条款，还有自家AI在一个周末里亲手跑出的性能曲线。

那座被视作铜墙铁壁的生态高墙，裂纹正在蔓延。（本文首发钛媒体APP，作者 | AGI-Signal，编辑 | 赵虹宇）

作者：AGI-Signal