据报道，D.A. Davidson分析师Gil Luria近日指出，超微（AMD-US）在AI芯片领域的竞争中正逐步落后。Luria认为，AMD过度依赖第三方网络设备供应商，同时其软件堆叠相对薄弱，导致其GPU在实际运行环境中的性能和使用率低于纸面规格，削弱了与同行竞争的能力。
Luria在开始追踪AMD时给予其“中立”评级，并设定了220美元的目标价。他提到，尽管AMD的Instinct MI300X和即将推出的MI350X在规格上看似能与辉达（NVDA-US）的Blackwell架构抗衡，但市场更关注的是部署效率和整体解决方案能力，而非单纯的硬件参数。
Luria强调，AI高效能运算不仅依赖GPU本身，还需要软件、网络、内存等多个环节的协同运作，而AMD在核心硬件之外的整体配套仍显不足。相比之下，辉达与博通（AVGO-US）拥有更完整的产品组合与生态系统，能够有效缩短客户的部署时间，而AMD在网络层面高度依赖第三方供应商，可能导致导入周期延长。
对于运行数万甚至数十万颗GPU的AI实验室而言，即便数据传输出现小幅延迟，也可能放大整体效率损失，使AMD的实际算力使用率显著低于理论规格，导致其每单位算力成本高于竞争对手。Luria推测，全球算力需求最强的OpenAI可能会优先采用辉达、博通，甚至亚马逊（AMZN-US）的Trainium或Alphabet（GOOGL-US）（GOOG-US）的TPU，而非AMD。
此外，Luria指出，台积电ADR（TSM-US）可能会将更多先进制程产能分配给出货量较大的领导厂商，而非AMD。若供应时程存在不确定性，也可能让大型买家更不愿意将AMD视为次要供应商，进一步影响其竞争定位。
市场对AMD的疑虑在公司2月3日公布第四季财报后升温。虽然AMD营收高于市场预期，但超预期主要来自约3.9亿美元的中国销售额，而华尔街原先并未纳入估算。在AI需求强劲的背景下，投资人更期待AMD在不含中国的营收表现上交出更具爆发力的成绩，导致财报公布隔日股价重挫逾13%。
尽管短期挑战仍多，AMD长期成长目标依旧积极。执行长苏姿丰在2025年分析师日曾表示，公司预估数据中心可服务市场规模到2030年可望超过1万亿美元，并计划未来三到五年让数据中心业务维持约60%的年复合成长率。
Luria认为，2026年下半年OpenAI预计部署AMD M1450 GPU的进度，将成为观察AMD是否能在AI前沿市场真正追赶竞争对手的关键测试。
