黄仁勋辞任英伟达CEO，AMD的机会来了？

11月12日，黄仁勋对外宣布，将辞去总裁、首席执行官以及董事三项职务。消息一出，英伟达股价盘中最大跌幅达到14.4%，市值一度蒸发约6000亿美元，到收盘时跌幅收窄到4.3%。

反观英伟达最大的竞争对手AMD，当天收盘上涨5.9%。至此AMD已连涨五个交易日，从11月5日收盘算到12日收盘，累计涨幅为44.7%。

这让人想起Polymarket上那道“谁会接替黄仁勋”的竞猜题。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%的支持率居首，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”，当得确实够熟练。

PC年代，CPU是最要紧的硬件，AMD长期跟在英特尔后头跑；进入AI时代，云厂商一批批买GPU、建机房，AMD依旧排第二，只是领头的换成了英伟达。

如今英伟达闹出这档子事，AMD怕是做梦都要笑醒。

01 AI数据中心，已经被AMD盯上了

AMD眼下盯上的，正是英伟达最大的一块生意。

英伟达要等到美东时间11月17日才披露第三季度财报，所以先看第二季度的数据。

英伟达今年第二季度财报显示，总营收约962亿美元，数据中心业务单独就贡献了890亿美元，占比九成以上。AMD财报里的数据中心业务则只有67亿美元，而且这部分还掺进了一些服务器CPU的收入。

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

图中左侧是AMD Helios，右侧是NVIDIA Vera Rubin NVL72。

9月30日，企业IT设备厂商慧与（HPE）透露，已与美国云服务商Vultr签下一笔12亿美元的Helios机柜订单。这说明AMD已经能挤进十亿美元级别的云厂商采购名单。

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

可对英伟达而言，这个量级的订单只能算“小单”。

去年11月2日，云算力公司IREN与戴尔签下采购协议，金额约58亿美元，买的是英伟达GPU及相关配套产品和服务。今年第二季度财报里，某位“金主”为英伟达贡献了总营收的16%，折合约154亿美元，比AMD第二季度数据中心营收的两倍还多。

说得夸张点，英伟达拔根汗毛，都比AMD的腰粗。

但现在黄仁勋卸下英伟达职务，临时CEO由财务主管科莱特·克雷斯（Colette M. Kress）顶上。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头一回出货MI455和Helios机柜并在当季确认收入。

财报虽然没有单列Helios的收入，但整柜产品已开始为AMD带来营收，这一点看得出来。

英伟达则将于美东时间11月17日发布第三季度数据，统计截止10月25日。那个时点老黄还在任上，数据应当没受波及。真正值得盯的，是管理层给出的第四季度指引。

对AMD来说，这就像自己备好装备等着野怪刷新，上单忽然传来单杀对面的消息。想赢下这局，眼下确实是个好机会，但能不能一路“滚雪球”推平，还横着不少难关。

02 桌面级显卡，真的完全打不过

AMD于1969年在硅谷创办，与英特尔属于同一代公司，历史比英伟达还早。它做CPU，2006年又收购显卡公司ATI，把Radeon纳入AMD旗下。打那以后，这家公司一边和英特尔抢CPU生意，一边和英伟达争GPU生意。

AMD早年尚能与英伟达一较高下，如今在桌面级显卡这条线上，已经明显不是对手。

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

差距第一次被明显拉开，是2014到2015年。英伟达先一步拿出更省电的GTX 970和980，AMD直到次年6月才端出Radeon 300系列和Fury X。这批新卡上市时，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%。那一年挖矿需求退潮，两家都碰上渠道库存积压。英伟达下半年推出主打实时光追的RTX 20系列，AMD则到2019年才靠RX 5700系列杀回主流价位，年底份额回到31.1%。后来的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桌面独显出货份额仍只有约8%。

旗舰档眼下仍是英伟达RTX 5090领跑，AMD能做的，是在性价比上与同级别英伟达显卡拼一拼。TechSpot在2026年9月测了52款游戏，售价约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%。

左边是Radeon RX 9070 XT，右边是GeForce RTX 5070。

桌面级显卡上的这种“碾压”，有相当一部分要记在老黄头上。

2006年11月，英伟达发布支持CUDA的GeForce 8800。黄仁勋后来回忆，把CUDA塞进游戏卡会吃掉不少利润，他还是坚持做了。到2008年5月，支持CUDA的GeForce 8和9系列GPU累计出货超过7000万颗。

CUDA到底是什么？

它是英伟达打造的一套软件工具。工程师借助它，把训练模型这类任务交给GPU，还能直接调用英伟达已经写好、调好的代码。比如几十张卡一起训练时，卡与卡之间怎么交换数据，现成的工具就摆在那里。

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

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

黄仁勋虽然离开了，开发者用惯的CUDA还留在原地。AMD想抢游戏玩家，还算“容易”；要想抢走那些买显卡做开发的人，就得先过CUDA这道关。

03 CUDA的护城河，真能趟过去吗

对AMD来说，抢英伟达客户时最头疼的，就是CUDA。

这套东西是英伟达一点点垒起来的。《英伟达之道：黄仁勋和他的科技帝国》里提到，英伟达不光把CUDA装进开发者买得起的游戏卡，还派人手把手帮开发者把分子模拟程序搬到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，配套的专用软件库有数百个。

当然，AMD也不是没有应对之策。

ROCm就是AMD拿来对标CUDA的软件工具，开发者换卡时可以少改代码。比如在自己电脑上用PyTorch训练照片分类模型，只要用到的功能都在支持范围内，装上ROCm版PyTorch，原来的训练脚本就能在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，换到AMD平台时要逐项确认的地方就越多。

放到数据中心，把英伟达换成AMD会更麻烦：单张卡能跑，还得验证几十张卡一起训练是否正常。这不只是钱的事，时间反而更要紧。

Midjourney就踩过类似的坑。今年5月，Midjourney创始人大卫·霍尔兹（David Holz）接受采访时说，Midjourney早期选了谷歌TPU，要是从第一天就用英伟达的整套工具，团队的研究进度大概能提前一年。如果重来，他会从第一天就用英伟达GPU。不同的技术方案，确实会影响业务的进度。

Midjourney创始人大卫·霍尔兹（David Holz）的资料照。

梁文锋此前聊到追赶英伟达显卡这件事时讲过一句话，“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这边已经支持，大部分模型代码可以原样保留，计算由PyTorch经ROCm交给AMD的GPU执行。客户手写的CUDA代码，AMD也有工具能帮着转一部分。Anthropic在上市路演中提到，他们借助Claude Mythos Preview来改计算代码，大约3天就在AMD MI355X上跑通了一个模型的输入处理，速度到了可用水平。

Meta和AMD把10个推荐模型分别适配到两家的GPU上，用同样数量的卡训练，双方各有输赢，整体训练速度不相上下。

云厂商的做法已经变了，两家一起用，不再把鸡蛋放在同一个篮子里。

10月26日，英伟达宣布扩大与Meta的模型合作；次日，AMD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的训练继续买英伟达，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。

不过，少了老黄这张名片，英伟达的业务难免受影响，毕竟他真能刷脸。2025年英伟达和CoreWeave签了一笔初始价值63亿美元的协议，按约定买下对方没租出去的算力，期限到2032年。黄仁勋这张脸，就代表英伟达。

他走之后，还有哪张脸敢替英伟达作出承诺？

04 AMD差点就死了，更没甘心做老二

2006年AMD买下ATI，此后一边跟英特尔打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账上的现金和可交易证券只剩7.85亿美元，债务却有22.6亿美元。卖PC处理器和显卡的部门，当年收入跌了42%。

当时AMD在桌面上用FX-8370对阵英特尔的Skylake Core i7-6700K。一组覆盖14项应用的同期测试中，FX-8370的综合成绩低了约39%。

CPU份额掉到一成出头，AMD得先撑到下一代产品问世。

游戏主机订单和出售股权换来的现金，给AMD争取到了时间。苏姿丰后来回顾，AMD先集中资源重做CPU核心，再加大对GPU的投入。新的CPU核心既能帮它抢回桌面生意，也能让它重回服务器市场。

这套新设计就是Zen，同样频率下，一个核心能处理更多任务。Zen系列让AMD起死回生：桌面上用它做Ryzen，抢回桌面生意；服务器上用它做EPYC，重新打进服务器市场。到2026年第二季度，单看服务器里的EPYC和Xeon，AMD的出货份额已追到46.4%，离英特尔的53.6%只差7.2个百分点。

2017年，苏姿丰展示初代Ryzen处理器。

GPU这条线也没被丢下。当时索尼的PS4和微软的Xbox One都采用AMD定制芯片，一颗芯片里集成了CPU和图形处理器。做显卡攒下的技术，既能卖给PC玩家，也能卖给主机厂。

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

2016年12月，就在展示Zen桌面处理器的前一天，AMD公布了面向深度学习的Radeon Instinct计划。也就是说，在救CPU的同时，AMD已经在做供数据中心训练AI模型用的GPU。

这份底气如今见到了回报。2020年，AMD推出瞄准数据中心计算的Instinct MI100；2023年，又用MI300X角逐大模型算力。救活的EPYC加上一路迭代的Instinct，眼下成了Helios机柜的核心。

AMD《Building Helios》官方工程视频封面，拍的是开发现场。甲骨文云是个合适的例子：它一边买机柜，一边把算力租给客户。

按计划，甲骨文要用5万张AMD Instinct MI450系列GPU，从2026年第三季度起部署，搭起面向云客户开放的AI集群，2027年及以后继续扩。Helios一个机柜装72张卡，起步就接近700个满配机柜。

可以拿Vultr作参照。它在俄亥俄州规划的上一代AMD AI集群，打算用约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，就是这个项目的两倍多。

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，但能拉来一些游戏玩家也是好的。

真正能趁机抢单的是数据中心。Helios整柜装满苏妈的希望，ROCm也能帮着绕开CUDA的护城河，客户甚至已经签了字，就等发货。

不过我猜AMD不会笑出声，他们大概要等到陈立武也离开英特尔，才憋不住。