AMD เปิดตัวความท้าทายชิป AI แต่ Nvidia ยังโดดเดี่ยว

ผู้เขียน: Zhao Jian

ที่มา: Jiazi Guannian

เครดิตรูปภาพ: สร้างโดยเครื่องมือ Unbounded AI

Huang Renxun CEO ของ Nvidia พยายามสร้างความประทับใจให้กับอุตสาหกรรมว่า AI นั้นเท่าเทียมกับ Nvidia

ทุกวันนี้ ด้วยการระเบิดของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ AI ชิป GPU ของ Nvidia สำหรับปัญญาประดิษฐ์แทบจะเป็นทางเลือกเดียวในการฝึกอบรม AI ที่ต้องใช้พลังการประมวลผลสูงมาก

ความไม่สมดุลอย่างมากของอุปสงค์และอุปทานทำให้ GPU ของ Nvidia หายาก แม้แต่ Sam Altman CEO ของ OpenAI ก็บ่นว่าการขาดแคลนชิปส่งผลกระทบต่อการพัฒนา ChatGPT

Huang Renxun ต้องมีความสุขที่ได้ยินสิ่งนี้ ในปี 2023 ด้วยความต้องการ AI มูลค่าตลาดของ Nvidia จะเกินหนึ่งล้านล้านเหรียญสหรัฐ

อย่างไรก็ตาม มีบางคนพยายามที่จะทำลายสถานะ "ผู้โดดเดี่ยวที่แสวงหาความพ่ายแพ้" ของ Nvidia ในด้านปัญญาประดิษฐ์

เมื่อวันพุธที่ผ่านมา AMD (Advanced Semiconductor) ได้เปิดตัวชิปเรือธงประจำปี Instinct MI300 อย่างเป็นทางการในงานเปิดตัวผลิตภัณฑ์ "ปัญญาประดิษฐ์และศูนย์ข้อมูล" เป็นครั้งแรก ซึ่งเป็นชิประดับสุดยอดที่สามารถแข่งขันกับซีรีส์ Grace Hopper ของ Nvidia ได้

Instinct MI300 มีสองเวอร์ชัน: MI300X มีเฉพาะ GPU ซึ่งออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับการฝึกโมเดล AI และบรรจุทรานซิสเตอร์ 153 พันล้านตัว MI300A เป็น APU ที่รวม CPU, GPU และหน่วยความจำแบนด์วิธสูงหลายตัว (AMD เสนอในแนวคิดผลิตภัณฑ์ปี 2011) ในแพ็คเกจ ด้วยทรานซิสเตอร์ 146 พันล้านตัว

การเปิดตัว Instinct MI300 หมายความว่า Nvidia ไม่ใช่ตัวเลือกเดียวสำหรับบริษัท AI สำหรับพลังการประมวลผลอีกต่อไป AMD จัดการเพื่อดึงดูดดาวยูนิคอร์น AI บางตัว เช่น Hugging Face โดย AMD จะปรับโมเดลให้เหมาะสมสำหรับ CPU, GPU และฮาร์ดแวร์ AI อื่นๆ

Instinct MI300 นำความทะเยอทะยานของ AMD ในด้านปัญญาประดิษฐ์ Lisa Su CEO ของ AMD กล่าวเมื่อเร็วๆ นี้ว่า: "หากคุณมองไปอีก 5 ปี คุณจะเห็นปัญญาประดิษฐ์ในทุกผลิตภัณฑ์ของ AMD และมันจะกลายเป็นตัวขับเคลื่อนการเติบโตที่ใหญ่ที่สุด"

AMD เป็นคู่แข่งเก่าของ Nvidia การแข่งขันระหว่างทั้งสองในตลาด GPU นั้นกินเวลานานถึง 17 ปี และส่วนใหญ่จบลงด้วยชัยชนะของ Nvidia

และในครั้งนี้ AMD ซึ่งได้พิสูจน์ตัวเองมาแล้วครั้งหนึ่งในตลาด CPU จะสามารถคัดลอกประสบการณ์ที่ประสบความสำเร็จมาสู่ตลาด GPU ได้หรือไม่?

1.AMD ต้องการมงกุฎ AI ของ Nvidia

AMD เป็นบริษัทเซมิคอนดักเตอร์เก่าแก่ที่มีชื่อเสียงระดับโลก ก่อตั้งขึ้นในปี 2512 จากข้อมูลการจัดอันดับบริษัทเซมิคอนดักเตอร์ระดับโลกที่เผยแพร่โดย Gartner ในปีนี้ AMD อยู่ในอันดับที่ 7

CPU เป็นแหล่งกำเนิดของ AMD ในปี พ.ศ. 2524 เอเอ็มดีได้รับอนุญาตให้ใช้โปรเซสเซอร์ Intel X86 ซีรีส์ และกลายเป็นรายที่สองในอุตสาหกรรมในคราวเดียวในช่วงโบนัสของยุคพีซี และรายที่สองในอุตสาหกรรมนี้ดำเนินการมาหลายทศวรรษแล้ว

นอกเหนือจาก CPU แล้ว AMD ยังได้ค่อยๆ สร้างรูปแบบชิปที่สมบูรณ์ของ "CPU+GPU+DPU+FPGA" ผ่านการควบรวมกิจการอย่างต่อเนื่อง

การควบรวมและซื้อกิจการที่สำคัญบางส่วน ได้แก่ :

• ในเดือนกรกฎาคม 2549 AMD ใช้เงิน 5.4 พันล้านเหรียญสหรัฐเพื่อซื้อกิจการ ATI ซึ่งเป็นอันดับ 2 ในอุตสาหกรรม GPU ในขณะนั้น โดยเปิดตัวการแข่งขัน GPU กับ Nvidia อย่างเป็นทางการ
• ในเดือนกุมภาพันธ์ 2565 AMD ใช้เงิน 49.8 พันล้านเหรียญสหรัฐเพื่อซื้อกิจการ Xilinx ผู้ผลิต FPGA เพื่อเสริมความแข็งแกร่งให้กับโครงร่างในธุรกิจดาต้าเซ็นเตอร์
• ในเดือนเมษายน 2565 AMD ประกาศซื้อกิจการผู้ผลิตชิป DPU Pensando ด้วยมูลค่า 1.9 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เพื่อขยายธุรกิจดาต้าเซ็นเตอร์ต่อไป

โครงสร้างธุรกิจของ AMD แบ่งออกเป็นสี่ส่วนหลัก ได้แก่ ศูนย์ข้อมูล ลูกค้า เกม และธุรกิจแบบฝังตัว

ศูนย์ข้อมูลรวมรายได้ที่เกี่ยวข้องกับเซิร์ฟเวอร์ทั้งหมดของ AMD รายได้ของลูกค้าส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับเดสก์ท็อปและคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล ซึ่งเคยเป็นหนึ่งในธุรกิจหลักของ AMD แต่ตอนนี้สัดส่วนรายได้ไม่สูง ธุรกิจเกมเกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์ GPU เป็นหลัก line, Sony, Microsoft เป็นลูกค้ารายใหญ่ที่มั่นคง ธุรกิจแบบ Embedded ส่วนใหญ่มาจากธุรกิจ Xilinx ดั้งเดิม

เมื่อปัญญาประดิษฐ์กลายเป็นเทรนด์ ศูนย์ข้อมูลจึงกลายเป็นธุรกิจที่บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านคลาวด์ให้ความสำคัญและลงทุนมหาศาล อีกทั้งยังเป็นสมรภูมิรบสำหรับ Nvidia, Intel และ AMD

ในการประชุมรายงานทางการเงินไตรมาสที่ 1 ของปี 2023 ที่ผ่านมา AMD เน้นย้ำว่าปัจจุบัน AI เป็นจุดสนใจเชิงกลยุทธ์อันดับแรกของบริษัท และ AMD มุ่งมั่นที่จะสร้างเมทริกซ์ผลิตภัณฑ์ AI ที่หลากหลายมากขึ้น

เมื่อวานนี้ การประชุมเปิดตัวผลิตภัณฑ์ของ AMD เป็นครั้งแรกในธีม "ปัญญาประดิษฐ์และศูนย์ข้อมูล" Su Zifeng เน้นย้ำในงานแถลงข่าวว่าการขับเคลื่อนด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ โอกาสทางการตลาดสำหรับปัญญาประดิษฐ์กำลังเพิ่มขึ้น และศักยภาพของตลาดอาจเพิ่มขึ้นจาก 30,000 ล้านเหรียญสหรัฐในปัจจุบันเป็นประมาณ 150,000 ล้านเหรียญสหรัฐภายในปี 2570

AMD ไม่อยากพลาดงานเลี้ยง AI นี้ แต่ Nvidia เป็นภูเขาที่ต้องเอาชนะ

ในรายงานทางการเงินประจำไตรมาสล่าสุด รายรับจากธุรกิจดาต้าเซ็นเตอร์ของ AMD อยู่ที่ 1.295 พันล้านเหรียญสหรัฐ เทียบกับ 1.293 พันล้านเหรียญสหรัฐในไตรมาสก่อนหน้า โดยพื้นฐานแล้วไม่มีการเติบโต ในทางตรงกันข้าม รายรับจากธุรกิจศูนย์ข้อมูลของ Nvidia ในไตรมาสแรกของปีนี้ทำสถิติสูงสุดเป็นประวัติการณ์ โดยเพิ่มขึ้น 14% เมื่อเทียบเป็นรายปีแตะที่ 4.28 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งมากกว่า AMD ถึงสามเท่า

จากข้อมูลของกองทุนเฮดจ์ฟันด์เชิงปริมาณ Khaveen Investments ส่วนแบ่งตลาด GPU สำหรับศูนย์ข้อมูลของ Nvidia จะสูงถึง 88% ในปี 2565 และ AMD และ Intel จะแบ่งส่วนที่เหลือ

แม้ว่า AMD จะเป็นผู้เล่นรายเก่าในตลาด GPU แต่ผลิตภัณฑ์ซีรีส์ GPU ในอดีตนั้นถูกใช้ในด้านการประมวลผลภาพและการใช้เหตุผลของ AI เป็นหลัก ในขณะที่การฝึกอบรม AI ซึ่งต้องใช้การประมวลผลแบบขนานมากขึ้นได้เข้าสู่ตลาดในภายหลัง

การเปิดตัว Instinct MI300 หมายความว่า AMD กำลังพยายามเปลี่ยนการครอบงำของ Nvidia ในตลาดการฝึกอบรม AI

2. เข้าอบรม AI

Instinct MI300 เป็น "APU" ประสิทธิภาพสูงตัวแรกสำหรับศูนย์ข้อมูล ซึ่งเป็นแนวคิดที่ AMD เป็นผู้บุกเบิก

ในปี 2554 (ปีที่ห้าหลังจาก AMD ซื้อกิจการ ATI) AMD เปรียบเทียบสมองซีกซ้ายและขวาของมนุษย์กับ CPU และ GPU ในแนวความคิดของผลิตภัณฑ์ และจากแนวคิดนี้ จึงเสนอกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกัน "CPU+GPU" และตั้งชื่อว่า APU .

เช่นเดียวกับสมองของมนุษย์ เอเอ็มดีเชื่อว่าสมองซีกซ้ายเป็นเหมือนซีพียู มีหน้าที่ในการประมวลผลข้อมูลเชิงตรรกะ เช่น การดำเนินการแบบอนุกรม ตัวเลขและเลขคณิต การคิดวิเคราะห์ การทำความเข้าใจ การจัดประเภท การเรียงลำดับ ฯลฯ ในขณะที่สมองซีกขวา เป็นเหมือน GPU มีหน้าที่ในการประมวลผลแบบขนาน หลายรูปแบบ ความคิดสร้างสรรค์และจินตนาการ ฯลฯ

ภาพจาก Huatai Research

อย่างไรก็ตาม ในปี 2554 AMD อยู่ในช่วง "ทศวรรษที่หายไป" ไม่ว่าจะเป็นสาย CPU หรือสาย GPU ก็ไม่สามารถผลิตผลิตภัณฑ์ที่ยอดเยี่ยมเพียงพอได้ และการพัฒนา APU ไม่เป็นที่น่าพอใจ

เมื่อถึงเวลาในเดือนมีนาคม 2020 AMD ได้เปิดตัว CDNA รุ่น microarchitecture ใหม่ ซึ่งออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับการประมวลผลประสิทธิภาพสูงและการประมวลผล AI ในศูนย์ข้อมูล ก่อนหน้านี้ GPU ของ AMD ใช้สถาปัตยกรรมเดียวกันเพื่อแก้ปัญหาความต้องการของเกมและสถานการณ์การประมวลผลในเวลาเดียวกัน ซึ่งไม่เอื้อต่อการเพิ่มประสิทธิภาพของสถานการณ์ที่แตกต่างกัน

ผลิตภัณฑ์ซีรีส์ Instinct ได้รับการออกแบบมาสำหรับการประมวลผลประสิทธิภาพสูง HPC และการประมวลผล AI MI300 ที่เพิ่งเปิดตัวใหม่ไล่ตาม Grace Hopper ของ Nvidia อย่างเต็มที่ในแง่ของข้อมูลจำเพาะและประสิทธิภาพ

Instinct MI300 ใช้กระบวนการ 5nm ของ TSMC และมีสองเวอร์ชันที่แตกต่างกัน: MI300X มีเฉพาะ GPU ซึ่งออกแบบมาสำหรับการฝึกโมเดล AI และบรรจุทรานซิสเตอร์ 153 พันล้านตัว MI300A เป็นการรวมกันของ CPU, GPU และหน่วยความจำแบนด์วิธสูงหลายตัว APU บรรจุทรานซิสเตอร์ 146 พันล้านตัว .

AMD อ้างว่า Instinct MI300 มีประสิทธิภาพ AI สูงกว่า MI250 รุ่นก่อนหน้าถึง 8 เท่า ซึ่งสามารถลดเวลาการฝึกอบรมของ AI รุ่นที่มีขนาดใหญ่มาก เช่น ChatGPT และ DALL-E จากเดือนเหลือหลายสัปดาห์ ช่วยประหยัดค่าไฟฟ้าได้หลายล้านดอลลาร์

AMD สาธิตโมเดล Falcon ของ MI300x ที่ทำงานด้วยพารามิเตอร์ 40,000 ล้านพารามิเตอร์ในงานแถลงข่าว ทำให้ AMD สามารถเขียนบทกวีเกี่ยวกับซานฟรานซิสโกได้ "โมเดลกำลังต้องการความจุมากขึ้นเรื่อย ๆ และคุณต้องการ GPU หลายตัวเพื่อเรียกใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ล่าสุด" Su กล่าวโดยสังเกตว่าด้วยหน่วยความจำที่มากขึ้นบนชิป AMD นักพัฒนาไม่จำเป็นต้องใช้ GPU หลายตัว

AMD ยังไม่ได้ประกาศราคาของ MI300 แต่ผู้บริหารระบุในการประชุมทางโทรศัพท์เกี่ยวกับผลประกอบการไตรมาส 2/23/1 ว่าผลิตภัณฑ์ดาต้าเซ็นเตอร์จะยังคงใช้รูปแบบราคาที่ประหยัดต้นทุนแบบเดิม โดยเน้นที่การเปิดตลาดเป็นอันดับแรก

AMD คาดว่า MI300 จะเปิดตัวภายในสิ้นปีนี้ และจะติดตั้งใน EI Capitan ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ exascale ของ Lawrence Livermore และโมเดล AI ไคลเอนต์คลาวด์ขนาดใหญ่อื่นๆ

Joseph Moore นักวิเคราะห์ของ Morgan Stanley ให้คำแนะนำในแง่ดี โดยกล่าวว่า AMD ได้รับ "คำสั่งซื้อที่มั่นคง" จากลูกค้า และรายได้ที่เกี่ยวข้องกับ AI ของบริษัทในปี 2024 คาดว่าจะสูงถึง 400 ล้านดอลลาร์ และอาจสูงถึง 1.2 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งคาดการณ์ไว้ 12 เท่า เท่าที่ผ่านมา

อย่างไรก็ตาม ถึงแม้ว่า AMD จะเป็นบริษัทเดียวที่สามารถท้าทาย Nvidia ได้ แต่ก็ต้องเป็นกระบวนการที่ยากมาก

3. คูเมืองของ Nvidia

หลังจากการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ของ AMD ตลาดทุนก็ตอบสนองในระดับปานกลาง ราคาหุ้นของ AMD ลดลงมากกว่า 3% ในทางตรงกันข้าม ราคาหุ้นของ Nvidia เพิ่มขึ้น 3.9% และมูลค่าตลาดของมันกลับเกินหนึ่งล้านล้านดอลลาร์สหรัฐอีกครั้ง

ในสายตาของนักลงทุน MI300 ชิปประจำปีของ AMD ดูเหมือนจะยากที่จะเขย่ารากฐานของ Nvidia

ตัวอย่างเช่น AMD ไม่ได้เปิดเผยในการประชุมว่าลูกค้ารายใหญ่รายใดได้รับการสนับสนุนสำหรับชิปประจำปี Kevin Krewell นักวิเคราะห์หลักของ TIRIAS Research กล่าวว่า "ผมคิดว่าไม่มี (ลูกค้ารายใหญ่) ระบุว่าพวกเขาจะใช้ MI300X หรือ MI300A ซึ่งอาจทำให้ Wall Street ผิดหวัง พวกเขาหวังว่า AMD จะประกาศว่าได้ออกแบบบางอย่างแล้ว- ฉลาดแทนที่ Nvidia"

ลูกค้าที่เปิดเผยในปัจจุบันมีเพียง Hugging Face ยูนิคอร์นขนาดใหญ่แบบโอเพ่นซอร์ส และห้องปฏิบัติการแห่งชาติ Lawrence Livermore ที่เปิดเผยก่อนหน้านี้ แต่ทั้งสองไม่ได้มีลำดับความสำคัญเท่ากันกับยักษ์ใหญ่ด้านคลาวด์ที่มีความต้องการชิปดาต้าเซ็นเตอร์มากกว่า

ในแง่ของประสิทธิภาพของชิป แม้ว่า MI300 จะเหนือกว่า Nvidia ในบางพารามิเตอร์ เช่น จำนวนทรานซิสเตอร์ที่มากกว่า A100 ที่ 54 พันล้าน แต่ Nvidia อาจชดเชยในไม่ช้าผ่านการทำซ้ำผลิตภัณฑ์

ในความเป็นจริง Nvidia ทำเช่นนี้อยู่แล้ว เมื่อวันที่ 29 พฤษภาคม สองสัปดาห์ก่อนการประชุม AMD Nvidia ได้เปิดตัว GH200 Grace Hopper super chip ใหม่อย่างเป็นทางการที่งาน COMPUTEX 2023 pre-show conference โดยมีทรานซิสเตอร์ 200 พันล้านตัว ซึ่งสูงกว่า MI300

ที่สำคัญกว่านั้น Nvidia ยังประกาศว่า Google, Microsoft และ Meta จะเป็นลูกค้ารายใหญ่รายแรกที่ใช้ชิปสุดล้ำนี้

**นอกเหนือจากตัวผลิตภัณฑ์ที่ยอดเยี่ยมแล้ว คูเมืองที่เหนียวแน่นอื่นๆ ของ Nvidia ก็คือระบบนิเวศน์ของ CUDA **

NVIDIA เปิดตัวระบบนิเวศ CUDA ในปี 2550 เมื่อใช้ CUDA นักพัฒนาสามารถใช้ GPU ของ Nvidia สำหรับการประมวลผลคอมพิวเตอร์ทั่วไป ไม่ใช่แค่การประมวลผลกราฟิก

CUDA มีอินเทอร์เฟซการเขียนโปรแกรมที่ใช้งานง่ายซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนโค้ดแบบขนานในภาษา C, C++, Python และภาษาอื่นๆ

อู๋ เอนดา ปรมาจารย์ด้าน AI เคยให้ความเห็นเกี่ยวกับเรื่องนี้ว่า "ก่อนการเกิดขึ้นของ CUDA อาจมีคนไม่เกิน 100 คนในโลกที่สามารถใช้การเขียนโปรแกรม GPU ได้ หลังจากมี CUDA แล้ว การใช้ GPU ก็กลายเป็นเรื่องง่าย"

AMD เปิดตัว ROCm ในปี 2559 โดยมีเป้าหมายในการสร้างระบบนิเวศที่สามารถแทนที่ CUDA ในปี 2566 นักพัฒนา CUDA จะมีจำนวนถึง 4 ล้านราย ซึ่งรวมถึงลูกค้าองค์กรขนาดใหญ่ เช่น Adobe ยิ่งมีผู้ใช้มากเท่าไหร่ก็ยิ่งมีความหนืดมากขึ้นเท่านั้น ต้องใช้เวลาสำหรับ ROCm ซึ่งเริ่มช้ากว่ากำหนดในการสร้างระบบนิเวศสำหรับนักพัฒนา

Anshel Sag นักวิเคราะห์จาก Moor Insights & Strategy กล่าวว่า "ในขณะที่ AMD สามารถแข่งขันได้ในแง่ของประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์ ผู้คนก็ยังไม่เชื่อว่าโซลูชันซอฟต์แวร์ของ AMD จะสามารถแข่งขันกับ Nvidia ได้"

นี่คือคูน้ำที่เป็นเอกลักษณ์ของ Nvidia เป็นสิ่งที่ท้าทายอย่างยิ่งสำหรับ AMD ในการฝ่าฟัน

4. ความสำเร็จของ AMD อาจลอกเลียนแบบได้ยาก

สำหรับ AMD บางทีสิ่งที่น่ากลัวน้อยที่สุดคือการเผชิญกับความท้าทาย

จากปี 2549 ถึงปี 2559 เป็น "ทศวรรษที่หายไป" ของ AMD ในช่วงเวลานี้ คู่แข่งที่ใหญ่ที่สุดสองรายของ AMD คือ Intel และ Nvidia กำลังดำเนินการทำซ้ำผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนโดยกฎของมัวร์

Intel ปฏิบัติตาม "กลยุทธ์ลูกตุ้ม Tick-Tock" และอัปเดตผลิตภัณฑ์หลักซ้ำทุกๆ สองปี (กระบวนการหนึ่งปี การออกแบบสถาปัตยกรรมไมโครหนึ่งปี) เพิ่มประสิทธิภาพเป็นสองเท่าใน 6 เดือน - ภายใต้คำแนะนำของบริษัท ผลิตภัณฑ์จะได้รับการอัพเกรดทุก ๆ หกเดือน

AMD ไม่สามารถตามจังหวะการอัปเดตผลิตภัณฑ์ของผู้นำอุตสาหกรรมทั้งสองรายได้ทัน และการพัฒนาของบริษัทก็ใกล้จะพังทลายจนกระทั่ง Su Zifeng เข้ามารับตำแหน่ง CEO คนที่ 5 ของ AMD ในปี 2014

AMD ที่ Su Lifeng เพิ่งเข้าครอบครองนั้นยุ่งเหยิง ตลาดคอมพิวเตอร์โน้ตบุ๊กถูกครอบครองโดย Intel ตลาดสมาร์ทโฟนเกิดใหม่ถูกแบ่งโดย Nvidia, Qualcomm และ Samsung และส่วนแบ่งตลาดเซิร์ฟเวอร์ก็ลดลงจาก 1/4 ของเดิมเหลือเพียง 2% เอเอ็มดีต้องเลิกจ้างพนักงานราวหนึ่งในสี่ และราคาหุ้นของบริษัทพุ่งอยู่ที่ประมาณ 2 ดอลลาร์ และนักวิเคราะห์กล่าวว่า "ไม่สามารถลงทุนได้"

ในเวลานั้น Ke Zaiqi CEO ของ Intel แสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับ AMD: "บริษัทนี้จะไม่กลับมาอีกแล้ว ดังนั้นอย่าสนใจที่จะโฟกัสไปที่คู่แข่งรายใหม่อย่าง Qualcomm"

แต่ทุกคนรู้เรื่องราวหลังจากนั้น ภายใต้การนำของ Su Zifeng AMD ได้ต่อสู้กับการเปลี่ยนแปลงที่สวยงามในตลาด CPU ไม่เพียงแต่มันจะค่อยๆกัดเซาะส่วนแบ่งตลาดของ Intel เท่านั้น แต่ราคาหุ้นของ AMD ยังแซงหน้า Intel ในเดือนกุมภาพันธ์ 2565 อีกด้วย

เหตุผลที่เอเอ็มดีสามารถบุกตลาดซีพียูได้ก็เพราะได้ยึดความผิดพลาดเชิงกลยุทธ์ของคู่แข่งอย่างอินเทล

ในการเชื่อมโยงของการผลิตชิป AMD และ Intel ได้เลือกเส้นทางที่แตกต่างกัน AMD ขายธุรกิจการผลิตชิปในปี 2009 ก่อตั้งบริษัทร่วมทุนกับ Gexin โรงหล่ออิสระ และมุ่งเน้นเฉพาะการออกแบบชิป (Fabless) ซึ่งทำให้ AMD สามารถเลือกโรงหล่ออิสระจากภายนอก (Foundry) Intel ได้รวมการออกแบบชิปและการผลิตชิป (IDM) ตั้งแต่เริ่มก่อตั้ง

ในยุคแรก ๆ ของการพัฒนาอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ IDM ที่ผสานรวมในแนวตั้งสูงอย่าง Intel เป็นรุ่นที่ได้รับความนิยมมากกว่า Jerry Sanders ผู้ร่วมก่อตั้ง AMD ได้กล่าวคำกล่าวที่มีชื่อเสียงว่า: "Real men have fabs." แต่ที่น่าขันคือ AMD มีโอกาสที่จะทำการโต้กลับอย่างแม่นยำเพราะภายหลังได้ขายกิจการที่ยอดเยี่ยมออกไป

หลังจากปี 2014 กระบวนการผลิตชิปของ Intel พบกับปัญหาทางเทคนิค และอัตราการผลิตชิป 10 นาโนเมตร (เทียบเท่ากับ 7 นาโนเมตรของ TSMC) นั้นไม่ดีนัก ซึ่งนำไปสู่ความล่าช้าหลายครั้งในการผลิตจำนวนมาก 10 นาโนเมตร ซึ่งเดิมกำหนดไว้ในช่วงครึ่งหลังของปี 2016 และในที่สุด วางจำหน่ายในช่วงครึ่งหลังของปี 2019 กลยุทธ์ Tick-Tock ที่ Intel ยืนยันก่อนหน้านี้ก็ถูกยกเลิกเช่นกันเนื่องจากเหตุผลด้านเทคโนโลยีการประมวลผล

Gordon Moore ผู้ก่อตั้ง Intel ได้เสนอกฎของ Moore แต่ตอนนี้ Intel กำลังทุกข์ทรมานจาก "คำสาปของกฎของ Moore" สิ่งนี้ทำให้ AMD สามารถคว้าโอกาสในการแซงหน้า

ในปี 2018 AMD ร่วมมือกับ GlobalFoundries เป็นครั้งแรกเพื่อเปิดตัวสถาปัตยกรรม Zen+ ที่มีกระบวนการ 12 นาโนเมตร ซึ่งแซงหน้า Intel ที่มีกระบวนการผลิต 14 นาโนเมตรเป็นครั้งแรก จากนั้นในปี 2019 เอเอ็มดีร่วมมือกับ TSMC เพื่อเปิดตัวสถาปัตยกรรม Zen 2 ของกระบวนการ 7 นาโนเมตร (เทียบเท่ากับ 10 นาโนเมตรของ Intel) ซึ่งเป็นผู้นำของอินเทล ตั้งแต่นั้นมา Intel ก็ล้าหลัง AMD ในแง่ของกระบวนการผลิต และไม่ได้ปรับปรุงจนถึงตอนนี้

วันนี้ สถานการณ์ที่คล้ายกันของ "ลูกคนที่สองท้าทายเจ้านาย" ดูเหมือนจะถูกตราขึ้นใหม่ แต่สนามรบได้เปลี่ยนจาก CPU เป็น GPU แม้ว่า AMD จะยังคงเป็น AMD ที่นำโดย "Su Ma" แต่ Nvidia ที่นำโดย Huang Renxun กลับได้รับความนิยมมากกว่า Intel ในตอนนั้น

ใน Silicon Valley Huang Renxun เป็นที่รู้จักในฐานะผู้ชายที่ก้าวร้าว เขาชอบสวมชุดหนังสีดำและพร้อมที่จะต่อสู้กลับเสมอ เมื่อราคาหุ้นพุ่งขึ้นถึง 100 ดอลลาร์ เขายังสักโลโก้ Nvidia ไว้ที่แขนด้วย

ในปี 2559 Huang Renxun ไม่ได้ให้ความสำคัญกับ AMD อย่างจริงจัง เขาแสดงความคิดเห็นโดยตรงว่ามีช่องว่าง "9 และ 0" ระหว่าง Nvidia และ AMD เมื่อต้นปี 2019 AMD รีบเปิดตัวกราฟิกการ์ด 7 นาโนเมตรก่อน Nvidia Huang Renxun ดูเหมือนจะไม่สนใจเกี่ยวกับมันบนพื้นผิว และพูดตรงๆ ว่า "การ์ดกราฟิกนี้ธรรมดามาก"

วันนี้ AMD ท้าทาย Nvidia อีกครั้งด้วยผลิตภัณฑ์ที่ดีกว่า ในแง่หนึ่งคือ AMD ที่ใจแคบและอีกด้านคือ Nvidia ซึ่งกำลังหาทางเอาชนะ Dugu สงคราม GPU กับปัญญาประดิษฐ์เพิ่งเริ่มต้นขึ้น