在摩根士丹利举办的技术、媒体和电信会议上，AMD首席执行官苏姿丰与摩根士丹利分析师展开了一场深入对话。近期，AI芯片厂商与大型科技企业间的合作模式、股权绑定以及AI基础设施建设热潮引发了市场的广泛关注，苏姿丰在会上针对多个热点问题给出了回应。
苏姿丰指出，AI计算所需的算力类型正朝着多样化发展。在大力投入AI基础建设的同时，行业内已经能够看到AI带来回报的诸多迹象。她特别提到，AI基础设施将呈现出异构的特征。以AMD与OpenAI、meta的合作模式为例，去年10月，AMD与OpenAI达成了巨额算力供应协议，同时OpenAI还能以低价购买约10%的AMD股份。上周，这种合作模式在meta身上再次上演，AMD与meta的算力合作规模达到6吉瓦，交易价值可能高达上千亿美元，并且AMD向meta发行了基于业绩表现的认股权证。
对于向meta发行认股权证这一举措，苏姿丰解释称，建立真正深入的合作伙伴关系至关重要，AMD采用了这种特殊方式。她表示：“我们讨论的是可能高达上千亿美元的交易，我们看到了广阔的机会，并且正在为AI基础设施的未来规划路径。”发行认股权证的价值之一在于能够加速交易中的购买行为，同时也有助于加速AMD生态系统的构建。由于认股权证的权益兑现取决于业绩，双方公司都有动力助力对方达成目标。当被问及AMD MI455的其他客户是否可能获得类似认股权证时，苏姿丰侧面回应称，AMD与OpenAI、meta的合作十分独特。
AMD与meta合作的另一个特别之处在于涉及半定制芯片供应。苏姿丰谈到异构计算时表示，AI基础设施正处于转折点，该领域变得更加复杂，存在多种工作负载，无论是训练还是推理，大模型还是中等模型，都需要不同类型的计算。近期，多个客户有吉瓦级算力部署需求，AI实验室也在寻求各种选择，计算多样性在当前显得尤为重要。她强调：“在AI基础设施的下一个阶段，没有一块单一的芯片能够把所有事情都做到最好，这已经是一个异构的世界。从最大的训练集群到推理，再到更具体的推理工作负载，都需要具备连续的能力。当运行大量AI工作负载时，人们希望其尽可能高效，而效率既来自性能，也与能耗比相关，需要考虑每瓦特算力的价格。”苏姿丰还表示，AMD既看到了对标准产品的巨大需求，也看到了为特定工作负载进行定制的需求。她认为，在计算需求中，ASIC（专用集成电路）始终会有一席之地，AMD希望既具备灵活性，又能针对特定工作负载进行定制，相信未来会有不同的芯片被应用，这些芯片针对不同工作负载进行优化，以实现计算的最快优化。
希望定制、融合不同芯片架构的并非只有AMD。此前，英伟达获得了Groq（一家ASIC公司）知识产权的非独家授权，并从Groq团队中聘请工程人才加入。近日有市场消息称，GPU厂商英伟达也将为OpenAI等客户推出定制芯片，新芯片融合了Groq的技术，相关产品将在GTC大会上公布，不过英伟达官方尚未证实这一消息。
在这次持续半个多小时的电话会议中，苏姿丰还谈到了与OpenAI的合作情况，并回应了AI所用CPU供应紧张和内存涨价等相关问题。她表示，AMD与OpenAI的合作关系比以往任何时候都要好，双方正在积极规划第一个吉瓦的算力安装，MI450基本是双方共同验证的，交易结构也未发生改变。针对近期市场上认为大型科技企业对AI基础设施的投资可能不具有长期连续性的观点，苏姿丰回应称，对AI基础设施的投资某种程度上可视为对生产力和智力的投资，企业正在超前投资，并考虑到了将获得的回报。她表示：“现在还处于部署的早期阶段，所有基础设施都在计划建造。每个星期、每个月都能看到新的企业使用案例，展示了AI可以带来的回报。需要理解的是，这个过程不仅涉及GPU，还关乎整个计算基础架构。”
关于CPU供应紧张的问题，苏姿丰称，原因是市场规模比3个月、6个月前预测的更大，供应链需要一定时间才能满足市场需求。她透露，AMD与供应链的合作处于有利地位，能够满足很大比例的需求，并将在2026年和2027年扩大供应能力。她还说：“即便是超大型科技企业也感到惊讶，跟我们的大客户交谈发现，他们也表示对AI所需的CPU计算需求预测不足。”对于内存短缺对GPU、CPU的影响，苏姿丰表示，DDR4、DDR5等用于消费级产品的内存涨价，正在影响系统性的定价。预计内存涨价将给个人电脑市场带来更大的成本压力，预计今年下半年市场波动可能更加温和，但仍需观察内存市场的变化。
苏姿丰还对中国市场的竞争对手发表了看法。她表示，中国市场的竞争向来激烈，在这样一个竞争激烈的市场中，必须对中国芯片供应商所取得的成就予以肯定。
