黄仁勋辞任英伟达，AMD连涨五日累升44.7%

11月12日，黄仁勋对外宣布，辞去总裁、首席执行官和董事职务。英伟达股价盘中最大跌幅达14.4%，市值一度蒸发约6000亿美元，收盘时跌幅收窄到4.3%。

对手AMD当天收涨5.9%，这已是连续第五个交易日走高。从11月5日收盘算到12日收盘，AMD累计涨幅达到44.7%。

Polymarket上关于谁接任黄仁勋的竞猜也能说明点问题。官方账号11月12日发布的截图显示，黄仁勋的女儿黄敏珊以12%居首；AMD的CEO苏妈与英伟达财务主管科莱特·克雷斯各得7%，并列第二。AMD当“老二”，确实当得太熟练了。

PC时代最核心的硬件是CPU，AMD一直跟在英特尔身后追赶。进入AI时代，云厂商成批采购GPU建机房，AMD依然排第二，只是前头那位换成了英伟达。

如今英伟达出了这档事，AMD怕是做梦都要笑醒。

01 AI数据中心，已经被AMD盯上了

英伟达最大的一门生意，现在被AMD盯上了。

英伟达要到美东时间11月17日才公布第三季度财报，先看第二季度的数据。

英伟达今年第二季度总营收约962亿美元，数据中心业务贡献890亿美元，占比超过九成。AMD财报里的数据中心业务只有67亿美元，而且其中还含着一部分服务器CPU收入。

AMD把服务器CPU、AI加速卡和高速网络打包成一套机柜，取名Helios；英伟达对位的整柜产品则是Vera Rubin NVL72。

左为 AMD Helios，右为 NVIDIA Vera Rubin NVL72。

9月30日，企业IT设备厂商慧与（HPE）披露，已与美国云服务商Vultr签下一笔12亿美元的Helios机柜订单。十亿美元级的云厂商采购，AMD已经能插上手了。

美国华盛顿州东韦纳奇的 Sabey SDC Columbia 数据中心园区。Vultr 曾在这里扩充西雅图区域的 GPU 算力。

可同样的量级放到英伟达那边，只能算“小单”。

去年11月2日，云算力公司IREN与戴尔签下约58亿美元的英伟达GPU及配套产品和服务采购协议。今年第二季度财报里，某位“金主”贡献了英伟达总营收的16%，折合约154亿美元，是AMD第二季度数据中心营收的两倍多。

说得夸张些，英伟达拔根汗毛，都比AMD的腰粗。

眼下黄仁勋辞去英伟达职务，临时CEO由财务主管科莱特·克雷斯（Colette M. Kress）接手。换帅之后，一些客户或许会重新掂量下一轮采购。

科莱特·克雷斯（Colette M. Kress），英伟达临时首席执行官兼首席财务官。

英伟达宣布黄仁勋离任的九天前，AMD刚交出三季度财报：数据中心营收升至85.46亿美元，环比增长27.2%，同比增长97%，主要靠EPYC服务器CPU的需求和Instinct MI450系列GPU上市拉动。苏妈当天在电话会上表示，这是AMD首次出货MI455和Helios机柜并确认收入的季度。

财报没有单列Helios的收入，不过整柜产品已经开始为AMD贡献营收。

英伟达则将于美东时间11月17日发布第三季度数据，统计时间截至10月25日。那个时点老黄还在任上，数据理应没受影响。真正值得留意的是管理层给出的第四季度指引。

对AMD而言，这就像装备买好、等着野怪刷新，上单忽然传来单杀对面的消息。想赢下这局，眼下是好机会，但能不能一路滚雪球平推，困难还不少。

02 桌面级显卡，真的完全打不过

AMD于1969年在硅谷创办，与英特尔同辈，比英伟达还早。它做CPU，2006年又买下显卡公司ATI，把Radeon纳入AMD。此后这家公司一边和英特尔抢CPU生意，一边和英伟达争GPU生意。

早年间AMD还能跟英伟达过过招，可如今在桌面级显卡这块，AMD已经占不到任何便宜。

Jon Peddie Research的数据显示，2026年第二季度全球桌面独显出货量约1250万张，其中英伟达拿走约90%，AMD约8%，英特尔约2%。

差距第一次被明显拉开是在2014到2015年。英伟达先拿出了更省电的GTX 970和980，AMD直到次年6月才端出Radeon 300系列和Fury X。等这批新卡真正上市，AMD的季度出货份额已经滑到18%。

2018年二季度AMD曾回升到36.1%，到年底又跌回18.8%。那一年挖矿热潮退去，两家都背上了渠道库存的包袱。英伟达下半年推出主打实时光追的RTX 20系列，AMD则等到2019年才靠RX 5700系列重返主流价位，年底份额回到31.1%。之后的RX 9070 XT在相近预算下也能跑出更高帧率，可到了2026年二季度，AMD桌面独显的出货份额仍只有约8%。

眼下旗舰档依旧是英伟达RTX 5090领跑，AMD只能靠性价比与同级别英伟达显卡周旋。TechSpot在2026年9月测了52款游戏，约730到750美元的RX 9070 XT在1440p下平均帧率比当时800美元起的RTX 5070高出24%。

左为 Radeon RX 9070 XT，右为 GeForce RTX 5070。

桌面显卡上这种“碾压”局面，很大程度上要记在老黄账上。

2006年11月，英伟达发布支持CUDA的GeForce 8800。黄仁勋后来回忆，把CUDA塞进游戏卡会损失不少利润，但他仍然坚持这么做。到2008年5月，支持CUDA的GeForce 8和9系列GPU累计出货已超过7000万颗。

CUDA到底是什么？

它是英伟达打造的一套软件工具。工程师借此把训练模型之类的任务交给GPU，还能直接调用英伟达已经写好、调好的代码。比如几十张卡协同训练时，卡与卡之间如何交换数据，都有现成的工具可用。

CUDA 并行计算示意。同一段代码可以交给多个 GPU 线程，同时处理不同的数据。

买游戏卡的人未必用得上CUDA，但开发者手里有了随手可买的硬件，就能写程序、做实验。

黄仁勋已经离开，开发者用惯的CUDA却还在。AMD想争游戏玩家还算“容易”，可要争那些买显卡做开发的人，就得先过CUDA这道关。

03 CUDA的护城河，真的能趟过去吗

对AMD来说，想从英伟达手里抢客户，最头疼的就是CUDA。

这套东西是英伟达一点一滴点点搭建起来的。《英伟达之道：黄仁勋和他的科技帝国》中提到，英伟达不光把CUDA装进开发者买得起的游戏卡，还派人协助开发者把分子模拟程序迁移到GPU上。

英伟达披露，到2026财年，已有超过750万名开发者在使用CUDA及其其他软件工具，配套的专用软件库多达数百个。

当然，AMD也并非毫无准备。

ROCm就是AMD对标CUDA的软件工具，能让开发者在换卡时少改代码。比如在自己电脑上用PyTorch训练照片分类模型，只要所用功能都在支持范围内，装上ROCm版PyTorch，原先的训练脚本就能在Radeon上接着跑。

AMD 官方教程中的 Radeon RX 9000 系列本地 AI 演示，画面为 ComfyUI 运行 SDXL 图像生成。

可CUDA真正难追的，是那些现成的工具和代码。项目依赖的功能越多，迁移到AMD时需要逐项确认的地方就越多。

放到数据中心，把英伟达换成AMD还要更麻烦：单张卡能跑不算数，还得验证几十张卡一起训练是否正常。这事不只是钱的问题，时间往往更关键。

Midjourney 也踩过类似的坑。今年 5 月，创始人 大卫·霍尔兹（David Holz）在受访时提到，团队早期用的是谷歌 TPU；他判断，假如第一天就上英伟达那一整套工具，研究进度大约能快一年。要是能重来，他会从第一天起就用英伟达 GPU。技术路线选得不一样，业务推进的快慢确实会跟着变。

梁文锋聊到追英伟达显卡这件事时说过：“技术没有秘密，但重置需要时间和成本。”

AMD 的思路是让客户尽量少动代码。客户拿 PyTorch 写模型，只要用到的功能 AMD 已经支持，大部分模型代码可以原样保留，计算经由 PyTorch 交给 ROCm，再落到 AMD 的 GPU 上。客户自己写的 CUDA 代码，AMD 也备了工具，能转换其中一部分。

Anthropic 在上市路演中提到，他们借助 Claude Mythos Preview 协助修改计算代码，大约三天就在 AMD MI355X 上跑通了一个模型的输入处理，速度达到可用水平。

Meta 与 AMD 把 10 个推荐模型适配到两家的 GPU 上，用同等数量的卡训练，双方各有输赢，整体训练速度不相上下。

云厂商已经不再把鸡蛋放进同一个篮子，两家一起用成了常态。今年 10月26日，英伟达宣布扩大与 Meta 的模型合作；第二天，AMD 就披露 Meta 已经在用 Helios。对采购部门来说，同一轮扩容可以按任务分单：依赖 CUDA 的训练接着买英伟达，已经在 ROCm 上验证过的推荐模型训练，则能单独采购 AMD 的算力。当然，少了老黄这张名片，英伟达的业务势必受影响，毕竟他真能靠脸面把事情谈成。

2025 年，英伟达和 CoreWeave 签了一笔初始价值 63 亿美元的协议，按约定买下它没租出去的算力，期限到 2032 年。黄仁勋这张脸，本身就代表英伟达。他走了以后，还有哪张脸敢替英伟达做出承诺？

04 AMD 差点就死了，更没甘心做老二

2006 年，AMD 买下 ATI，从此一边跟英特尔打 CPU，一边跟英伟达打显卡。可接下来十年，两条战线先后失守。到 2015 年，AMD 的全球 x86 出货份额从 2006 年底的 25.3% 跌到 12.1%，桌面独显也一度只剩 18%。

2015 年底，AMD 手里的现金和可交易证券只剩 7.85 亿美元，背着 22.6 亿美元债务；卖 PC 处理器和显卡的部门，当年收入跌了 42%。当时 AMD 在桌面上拿 FX-8370 对阵英特尔的 Skylake Core i7-6700K，一组涵盖 14 项应用的同期测试里，FX-8370 的综合成绩低约 39%。CPU 份额跌到一成出头，AMD 得先撑到下一代产品出来。

卖游戏主机得来的订单，加上出让股权换回的现金，让 AMD 有了喘息的时间。苏姿丰后来回忆，公司先把资源集中到 CPU 核心的重新设计上，再加大对 GPU 的投入；一套新核心既能帮它夺回桌面市场，也能让它重新站到服务器赛道上。这套新设计名为 Zen，在频率相同的情况下，单个核心能完成更多工作。凭借 Zen 系列，AMD 活了过来：桌面端的 Ryzen 靠它抢回生意，服务器端的 EPYC 也靠它重返市场。到 2026 年第二季度，单看服务器里的 EPYC 和 Xeon，AMD 出货份额已追至 46.4%，与英特尔的 53.6% 相差 7.2 个百分点。

2017 年，苏姿丰展示初代 Ryzen 处理器。

GPU 业务其实一直没丢。索尼 PS4 和微软 Xbox One 当时采用的都是 AMD 的定制芯片，一颗芯片内同时集成 CPU 与图形处理器。做显卡积累下来的技术，既可以卖给 PC 玩家，也能卖给主机厂商。

2013 年 E3 公布的初代 PlayStation 4 和 DualShock 4 手柄。

早在2016年12月，AMD在展示Zen桌面处理器的前一天，就把做深度学习的Radeon Instinct计划亮了出来。也就是说，救CPU那会儿，它已经在张罗供数据中心训练AI模型用的GPU了。

这份底气慢慢兑现：2020年，面向数据中心计算的Instinct MI100问世；2023年，MI300X又去争大模型算力。救回来的EPYC，加上一路做下来的Instinct，现在都装进了Helios机柜。

这段是AMD《Building Helios》官方工程视频的封面，拍的是开发现场。

甲骨文云是个典型例子：它既买机柜，也把算力租给客户。按计划，甲骨文要用5万张AMD的Instinct MI450系列GPU，从2026年第三季度开始部署，建成面向云客户开放的AI集群，2027年及以后还会继续扩大部署。Helios一个机柜装72张卡，这么算，起步就接近700个满配机柜。

可以拿Vultr做个参照：它在俄亥俄州规划的上一代AMD AI集群，计划用约2.4万张MI355X，整个项目计划投入超过10亿美元。甲骨文光是首批部署的用卡量，就是那个项目的两倍多。

黄仁勋这一走，AMD的天都亮了。桌面显卡这边总算能喘口气，开发者用惯的CUDA还在，不过能多争取一些游戏玩家也不错。

真正能趁机抢单的是数据中心。Helios整柜装的是苏妈的希望，ROCm也能帮着绕开CUDA那道墙。客户已经签了，就等发货。

不过我猜AMD不会笑出声，得等到陈立武也从英特尔出走那天，它才憋不住。