AMD如何通过现有技术应对AI市场，与Intel、NVIDIA的策略有何不同？

AMD AI策略：与Intel、NVIDIA的差异化路径

在Hot Chips 31会议上，尽管Cerebras和赛灵思的芯片引人注目，AMD的AI策略却显得低调。AMD采取了更为谨慎的策略，选择观察市场动态，而非急于发布预测或专门芯片。

Intel和NVIDIA对AI市场的预测颇为乐观，NVIDIA预计2023年数据中心和AI市场将达到500亿美元，而Intel则估计DLT和DLI市场将在2020年达到460亿美元。AMD暂未公布深度学习市场预测，他们更倾向于通过市场份额竞争获取利益，目前没有专门针对人工智能的芯片。

AMD CEO苏姿丰强调，尽管面临摩尔定律放缓的挑战，AMD正在CPU性能优化上做出努力，通过工艺制程、微体系结构等手段提升性能。对于人工智能所需的加速计算，她认为互连技术是关键，不同工作负载需求各异，如NAMD依赖GPU，NLP需要CPU、GPU和内存带宽的平衡。

AMD的AI策略是利用现有CPU、GPU和互连技术，通过Infinity Fabric增强系统性能，而不会急于推出专用AI芯片。苏姿丰指出，AMD将根据AI的发展情况，考虑是否开发专用芯片，同时也将与第三方加速器厂商合作，以降低风险和确保回报。

与Intel的Xeon CPU、Optane内存和FPGA，以及NVIDIA的通用GPU和CUDA支持策略不同，AMD的策略更注重现有技术的灵活性和生态系统的整合，这在面对竞争激烈的市场时显得更为经济和务实。