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07-18

你字多，我信你的。

外卖大战2025：战报可能会骗人，但战线不会

07-18

饿了吗亏了1500亿，拿什么和美团打平手？

0元购补贴下的美团，跟淘宝闪购打了个平手

07-12

美团这次遇到阿里这样的硬茬会被打倒满地找牙，阿里太需要一次突破了，美团就是这次最好的练手。

赢动教育CEO崔立标:美团靠即时配送优势快速切入即时零售严重威胁淘宝和京东的压舱石业务

06-22

周一暴跌给你看

这支芯片股本轮反弹还有劲？4张图揭秘

06-06

英伟达上已经到92%了，你觉得上面还有多少空间？反观amd大把上升空间。

为啥大家就是不爱买AMD显卡？Q1市场份额已降至8%

06-01

这种比较毫无意义，如果amd测试出来比英伟达强，英伟达还能是20倍市值amd?写点有意义的东西。

AMD vs NVIDIA 推理基准测试：谁赢了？

05-30

一个月前喊70，现在喊100 到底还有脸吗？

汇丰唱多AMD：目标价升至100美元，三大驱动力推动评级上调

05-28

不喊70了，蠢货。

汇丰分析师放弃看空AMD，原因如下

05-22

$美国超微公司(AMD)$ 用陪跑者这个词语就尽显恶毒了

“陪跑者”也能上场？美银力挺AMD：AI芯片市场还有它的一席之地

05-05

这些是外因，内因没问题才是最重要的

财报前瞻 | 对华缺口难弥补财报大考前多家投行下调AMD(AMD.US)目标价

04-25

除了吹英伟达贬低amd之外还能说什么？

美银拆解半导体双雄：英伟达19倍PE成估值洼地，AMD静待转机

04-13

如果下周超过100咋说？

花旗：维持Advanced Micro Devices(AMD.US)评级，由中性调整至中性评级, 目标价由110.00美元调整至100.00美元。

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href=\"https://laohu8.com/S/MPNGY\">美团</a>的地推铁军，还是出行大战中滴滴的极致运力，亦或支付大战中无微不至的社交与商业场景，每一轮战争的终局战场，从来都不是流量补贴秀场，而是对基建配套能力的终极考验。</p><p>订单数据是战报，系统能力是战线。战报可能会骗人，但战线不会。</p><p>本轮战争，不会例外。</p><p><strong>当补贴日趋同质化，决定最终战局走势的真实战线分野，亦即将从“眼球效应”，转移到履约能力与本地供给网络的博弈上。</strong></p><p><strong>01</strong></p><p><strong>决胜关键</strong><strong>：履约、供给能力成为最强杠杆</strong></p><p>先来看一看外卖大战的最新战报：</p><p>1.<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>外卖上月宣布突破2500万单，本月自截稿时还未发布新的单量数据。</p><p>2.淘宝闪购+饿了么双平台自7月5日“冲单日”突破8000万单后，7月12日再次突破8000万单。</p><p>3.<a href=\"https://laohu8.com/S/03690\">美团</a>去年的峰值单量（秋天第一杯奶茶）约为9000万，在今年7月5日单量突破1.2亿，7月12日峰值更是突破了1.5亿。</p><p>从既有数据来看，在各大平台补贴未出现明显退坡的情况下，三大平台的增速规模逐渐分层：京东虽未更新近两周的单量数据，但目前整体的规模与两大头部老玩家拉开了距离。</p><p>淘宝闪购和饿了么具备较强的行业积累，通过补贴短时间实现了非常迅猛的增长（从3000万增长至8000万），但第二周冲单日的势能明显减弱，增速趋缓。</p><p>虽然基数最大，但美团目前来看增长潜力反而更大，上半年美团整体的补贴力度是不如淘宝闪购和京东的，近两周加大了补贴的力度后，峰值单量从9000万跃升至1.5亿。</p><p>从增长绝对值的角度而言，美团几乎用不到1个月的资本开支，就取得了淘宝闪购三个月（以闪购推出计算）、京东小半年的增量水平。</p><p>在不考虑补贴力度差异情况下（目前来看三家平台的补贴力度都很高），很明显，正如我们预料的那样，美团打补贴大战的ROI是最高的，效果也是最好的，其次是淘宝闪购，京东目前来看略逊一筹</p><p>是需求侧差异所导致的吗？显然不是：</p><p>根据Questmobile最新发布的即时零售行业流量竞争报告来看，本次加码补贴之前，京东“秒送”模块目前月活跃用户规模已达1.65亿，打开频次增长超过51.1%，月活规模约超过同口径下美团的1/3，但补贴加码后峰值单量不足两成。</p><p>淘宝闪购用户规模4.57亿左右，约为美团的90%，补贴加码后峰值单量仅为美团的一半左右。</p><p>简单来说，都是巨头，都有用户，差在单量。</p><p><strong>三者真正的差异，还是履约基础能力建设问题：</strong></p><p>京东受限于后发劣势，基础配套体系需要长周期建设，现在又拉长战线杀入酒旅，资本体量是否足够需要打一个问号。</p><p>淘宝闪购整合了饿了么的资源，相较京东优势明显，但受限于过去数载规模劣势（饿了么只有美团单量1/3）左右，能够容纳的增长空间相对受限。</p><p>而美团履约能力最强，即便是巅峰1.5亿单量，在短时高并发的订单下，美团的履约网络始终保持稳定，除了App因流量峰值短暂异常外，商家供给、骑手履约、消费者体验等环节并未像其他竞争对手般，出现卡单的情形。</p><p>根据美团发布的战报来看，99%的订单顺利送到了消费者手中，上周平均送达时间为34分钟，不但明显优于同行，也比上上周7月5日的自己更优。</p><p>同时，美团在供给侧也积累了足够的优势，根据Questmobile的即时零售行业流量竞争报告，在补贴战役打响前，即时零售商家端APP月活，美团的规模要远高于竞品，自然有能力维持更高的单量增长规模，突破天花板。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2025_29/3A03BA7377F4E4485C25E101E4D5557AC557BF5F_size28_w615_h290.png\"/></p><p>图：典型即时零售商家端APP月活用户规模，来源：Questmobile</p><p>美团这十几年来建起的本地供给和履约网络的护城河价值还在加深。</p><p><strong>而在补贴同质化的大背景下，这种Know-how能够带来明显的优势，以履约为代表的后端能力撬动的杠杆越来越大。</strong></p><p>毕竟每一轮互联网平台的补贴大战，都是一场资本绞肉运动，决定成败的往往不是资本规模的绝对值，而是投入产出比。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>认知误区：外卖本就不是流量生意</strong></p><p>既然现如今遏制增长的核心原因是履约、供给能力，为什么各大平台在ROI并不划算的情况下，还在不断尝试加大资本投入的力度，试图创造单量繁荣呢？</p><p><strong>本质上，这是电商平台积累的Know-how，在即时配送市场失效的一种表现。</strong></p><p>在2006年出版的《影响力》一书中，著名的心理学家罗伯特.西奥迪尼详细阐释了影响他人心理的六大原则，套用在现代营销行为学中，互联网时代主流影响力叙事，逐渐从“权威”过度到“社会认同”，即大众消费者不再轻信专业媒体，更愿意相信以结果导向的社会共识。</p><p>最典型的就是对<a href=\"https://laohu8.com/S/09992\">泡泡玛特</a>的调侃：上市前投资人对泡泡玛特创始人王宁的评价是学历平平、没上过班、说话表情平静、没感染力、团队里没有精英；而上市后投资人对王宁的评价是性格沉稳，话不多，喜怒不形于色，拥有消费行业创业者的许多优良品质。</p><p>这套看似“双标”评价体系，正是社会认同影响力的典型代表，过去数年互联网大厂们坚定不移的相信这套理论：<strong>只要业绩好看，无论实现过程如何波折，自有大儒为我辩经。</strong></p><p>于是，互联网大厂形成了一套看似合理的方法论：短期靠补贴换流量，靠流量带动认知，靠认知塑造心智，最后将用户心智转换为长期市占率，再逐渐弥补基建差。</p><p>比如当年的电商购物节，如果大家有记忆，早期的购物节购买商品的履约周期往往在一个月以上，本质就是平台短时间通过补贴换取超额流量，供给侧跟不上。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2025_29/32DA5E3A5912EC7127010A1307E0815BDC76E972_size33_w387_h337.png\"/></p><p>但零售生意有一个显著的优势：只要创造出需求，供给侧可以通过提前备货，产线复用来弥补差距，于是互联网平台们跑通了用补贴换巅峰单量，再通过短期单量获得社会认同，慢慢弥补短板最终实现转化的商业逻辑。</p><p><strong>但放在外卖市场中，这套逻辑其实是跑不通的：</strong></p><p>其一：消费者对于物质商品的需求可以被凭空创造，但是对热量的需求是恒定的，即便产生社会认同，最终也很难转化为长期的市场份额。</p><p>其二：餐饮的供给区别于零售，不能通过提前备货和产线复用，实现在某个周期内批量爆发，如果执意用峰值单量来匹配供给，先不论餐饮业是否有这个能力，在需求恒定的情况下，最终会导致产能无效溢出。</p><p><strong>外卖的本质是本地化非标品交易，其成败关键在于供给、履约与用户需求的动态平衡。单纯的价格补贴仅刺激需求端，若供给不足或履约不稳，整个生态便会失衡，最终损</strong><strong>害即时配送市场本身。</strong></p><p><strong>以电商补贴的逻辑搞外卖，以流量论来思考问题，必定会水土不服。</strong></p><p>如果说京东和淘宝搞峰值单量，是电商旧思维桎梏，那么美团作为深耕外卖的绝对龙头，为何同样选择了强补贴冲单量？</p><p>我们或许可以从王莆中接受晚点采访的对话中寻得答案：“因为只有胜利者才能说打仗没有意义，失败者这么一说，是给自己找台阶而已。如果我们不打，他们会认为我们是失败者。”虽然美团知道外卖不是流量生意，但社会认同的影响力逻辑，他们也不能忽视。</p><p>核心逻辑，还是为了“秀一秀肌肉”。</p><p>同时，王莆中还表示：“<strong>我们本来不想卷，我们是被动卷入。既然被卷了，就要告诉行业冲单的真相——你想做多少单，我告诉你就可以做多少单，而且用更低的成本做。我们不是非要做到多少单，而是我们要给行业看看，做订单是很容易的。</strong>”</p><p>未来我们或许很快会见到更天量的巅峰订单数据，但这样的攀比有意义吗？电商搞外卖，要真的实现突破，还是得摒弃路径依赖，回归到补履约能力、补用户体验的维度上。</p><p><strong>03</strong></p><p><strong>迷途知返越早越好，强补贴怪圈要不得</strong></p><p>当然，无论大家对巅峰单量、或者外卖这项生意的认知有何差异，但现如今亟需解决的问题是：补贴大战不应该长期进行下去了。</p><p>回到本轮外卖大战本身，从外卖大战的起因：电商搞外卖的动因出发，核心动因无外乎两种：</p><p>第一种，寄希望于高频的餐饮需求，带动低频的零售需求，追求的是入口流量。</p><p>第二种，真的认识到了即时配送市场的巨大潜力，希望以外卖为切口，构建完善的即时配送体系。</p><p><strong>无论哪一种诉求，通过“强补贴”都是无法实现的。</strong></p><p>第一种诉求的补贴悖论核心在于：当年<a href=\"https://laohu8.com/S/UBER\">Uber</a>与<a href=\"https://laohu8.com/S/LYFT\">Lyft</a>、OFO和摩拜、社区团购等等补贴大战终局，都有一个显性的规律：通过补贴获客的转换率和LTV（用户价值）极低。</p><p>历史经验告诉我们，补贴吸引的是“价格猎手”，而非真实需求用户。这部分用户带来的入口流量，是不可能转化为高价值的电商零售流量。</p><p>王莆中说得很直接：“<strong>即时零售的市场总量从年初的1亿单翻至2.5亿单，其中绝大部分是泡沫。</strong>现在外卖大战最激烈的地方宿迁，单量规模涨了4 倍，但真正外卖业态的新用户极少。”</p><p>经历过多轮线下服务市场肉搏的美团显然更明白其中的道理：</p><p>今年6月以来，美团即时零售的订单已经连续保持在9000万单以上，尤其是餐食类订单的市场份额始终保持在70%左右。也就意味相较于“奶咖”的非刚性需求增长，美团增长更符合自然增速规律，用户价值更高。</p><p>第二种诉求的补贴悖论在于：如果想要完善构建即时配送的体系，资本的发力点理应是追求更广泛的供给，追求更完善的用户体验。而过分追求补贴带来的需求，忽视履约和用户体验，只会反噬即时配送市场的良性发展。</p><p><strong>因此，当“补贴战报”的数字游戏喧嚣尘上，我们更应穿透表象，洞察本质。外卖乃至整个即时零售，其生命力根植于本地化、非标化、高时效的独特属性。</strong></p><p><strong>无休止的“强补贴”竞赛，不仅是对资本效率的极大浪费，更可能扭曲市场信号，透支行业健康，最终导致供给失衡与体验崩塌。</strong></p><p>竞争的终点，不应是数据攀比，而应是整个即时零售生态的良性发展。</p></body></html>","source":"fenghuang_stock","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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倍，但真正外卖业态的新用户极少。”经历过多轮线下服务市场肉搏的美团显然更明白其中的道理：今年6月以来，美团即时零售的订单已经连续保持在9000万单以上，尤其是餐食类订单的市场份额始终保持在70%左右。也就意味相较于“奶咖”的非刚性需求增长，美团增长更符合自然增速规律，用户价值更高。第二种诉求的补贴悖论在于：如果想要完善构建即时配送的体系，资本的发力点理应是追求更广泛的供给，追求更完善的用户体验。而过分追求补贴带来的需求，忽视履约和用户体验，只会反噬即时配送市场的良性发展。因此，当“补贴战报”的数字游戏喧嚣尘上，我们更应穿透表象，洞察本质。外卖乃至整个即时零售，其生命力根植于本地化、非标化、高时效的独特属性。无休止的“强补贴”竞赛，不仅是对资本效率的极大浪费，更可能扭曲市场信号，透支行业健康，最终导致供给失衡与体验崩塌。竞争的终点，不应是数据攀比，而应是整个即时零售生态的良性发展。","news_type":1,"symbols_score_info":{"89618":0.6,"89988":0.6,"03690":0.9,"09618":0.6,"09988":0.6,"BABA":0.6,"ALBmain":0.6,"METmain":0.6,"HBBD.SI":0.6,"HMTD.SI":0.6,"JD":0.6,"MPNGY":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":9,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":457792461693112,"gmtCreate":1752802912998,"gmtModify":1752802914761,"author":{"id":"4192259115439500","authorId":"4192259115439500","name":"股道自然","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4192259115439500","authorIdStr":"4192259115439500"},"themes":[],"htmlText":"饿了吗亏了1500亿，拿什么和美团打平手？","listText":"饿了吗亏了1500亿，拿什么和美团打平手？","text":"饿了吗亏了1500亿，拿什么和美团打平手？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/457792461693112","repostId":"2552433132","repostType":2,"repost":{"id":"2552433132","kind":"news","pubTimestamp":1752769865,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2552433132?lang=&edition=full","pubTime":"2025-07-18 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万单。而在上个周六，其神枪手推出主打自提的“0元外卖”。由此可估算出，美团1.5亿单中，0元到店自提单可能占3000-5000万单 —— 日常该板块订单约1000万单，此次骤增的4000万单，恐多为自提。</p><p>在主流社交平台和媒体报道中，很多消费者利用0元购下单的奶茶等饮品，却不取餐，造成无形之间的浪费。有网友指出，<a href=\"https://laohu8.com/S/02589\">沪上阿姨</a>上海环球港店出现大量消费者通过美团外卖“0元购”活动下单却未领取饮品的现象。据新京报报道，7月13日，厦门一茶饮店店长回应饮品制作后无人领取只能倒掉一事称，此举系因外卖平台发放0元奶茶券遭遇“爆单”，消费者点单后爽约，店方无奈只能将过夜饮品废弃。</p><p>众所周知，近场零售通过高效履约送达给消费者，即线上即时下单，线下即时履约。美团通过推行的0元购到店自提的模式，订单量冲起来了，但能产生多少复购率呢，所以这部分订单不能算是有效订单。另有分析人士认为，这次美团和淘宝闪购的统计口径是不同的。“美团不仅把自提外卖和0元购这类订单算入总单量，还把一些需要现场核销的到店消费，也统计纳入了即时零售总单里。”这体现出美团对于锁定“即时零售行业市场份额第一”心智的迫切。</p><p>另有研究物流的人士，对比两个平台的订单量和相应骑手成本后，向我表达了自己的困惑：“根据美团公布的最新数据，全国范围内众包高频骑手的平均月收入如今达到了9793元；而据淘宝闪购刚公布的数据，众包高频骑手的月均收入则超过了12500元。众包高频骑手的收入直接反应平台真实订单量。美团的1.5亿单和淘宝闪购的8000万单，前者几乎是后者两倍，但美团骑手平均月收入却低了近3000元。根据最近各方市场调研以及骑手在社交平台上的反馈显示，在各家平台的骑手单均收入和补贴整体趋于博弈均衡的背景下，这样的差异并不合逻辑。”</p><p>由此可见，美团持续追高的订单量并没有为骑手们带来月均收入的同步提升。所以订单量“含水分”足。推测“美团目前在闪购方面真正有效的订单量数据估计跟淘宝闪购的订单量差不太多。”</p><p>美团1.5亿订单是否存在水分？</p><p>首先，美团订单品类结构单一，集中于奶茶、咖啡等高频低客单品类，比如蜜雪冰城、塔斯汀、华莱士、正新鸡排增速位居前列。在补贴刺激下，出现了“一人日囤20杯奶茶”的非理性消费；而淘宝闪购的8000万单中，非餐饮订单占比16.5%（超1300万单），涵盖酒类、3C数码、母婴等品类，且非餐订单增速超100%。这反映美团订单可能依赖补贴驱动的“虚假繁荣”，而淘宝闪购的多元品类结构更贴近真实消费需求。</p><p>美团“神抢手”项目负责人也表示，“神抢手”订单量超5000万单，其中礼赠量突破千万单，成为美团订单成交重要通道。此类订单依赖微信社交裂变（如好友赠券），但实际也可能存在较多水分。因为有的用户会为获取优惠券而“假赠礼”，部分礼赠订单未被真实兑换。比如，有消费者反馈，为凑满减门槛向10名好友发送奶茶券，最终仅3人实际核销。而且有些黑产团伙会利用脚本批量注册账号，自动完成“领券-赠礼-作废”循环，制造虚假订单增量。</p><p><img src=\"https://img.36krcdn.com/hsossms/20250717/v2_4d7c7d77490844389f1ea5cc24444227@5352216_oswg114495oswg1080oswg809_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1\" width=\"1080\"/></p><p>在综合考虑剔除了0元购和自提、验证骑手月均收入、品类单一、虚假礼赠量的背景下，美团目前在即时零售方面真正有效的订单量数据，估计跟淘宝闪购的订单量差不太多。</p><p>在美团和淘宝闪购的订单数字背后，其实还正在发生一场看不见的较量。</p><p>淘宝布局闪购业态，实质是利用庞大的用户生态与本地业务协同优势，将商品消费延伸至本地服务，意图构建覆盖全品类、多元化消费场景的“大消费平台”，通过“电商+服务”的双核驱动实现平台转型。依托饿了么、飞猪等资源的战略重组与500亿真金白银的补贴，淘宝闪购上线后日订单量迅速跃升至8000万以上，非餐饮订单超1300万，日活跃用户突破2亿，强势占据近场消费市场60%的增量份额。这不仅验证了该模式巨大的商业价值，更强化了<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里</a>构建全域消费生态的决心，其用户覆盖与生态厚度为其平台构筑了竞争壁垒。</p><p>面对淘宝闪购的攻势，美团近期连续发起“0元购”促销，根本驱动在于：其即时零售核心阵地正遭受严重冲击。守护多年建立的基本盘，成为美团必须“不惜一切代价打赢的战争”。“0元购”以近乎免费的商品，尤其聚焦奶茶咖啡等高热度品类，短期迅速催生用户冲动消费与订单激增，意在稳流量、固习惯、提想象空间。</p><p>然而，这种依赖高额补贴的激进攻势潜藏多重隐忧：</p><p>其一，透支平台发展未来。“0元购”以价格为核心竞争手段，无形中挤压美团的战略带宽，使其难以协同布局如<a href=\"https://laohu8.com/S/09988\">阿里</a>般丰富的多业态服务场景与生态协同效应，错失近场消费多元化带来的深层变现机遇。我和多位业内人士沟通后普遍觉得：0元购带来的短暂数据高潮使得美团忽略了近场消费潜在的大好机会。</p><p>其二，数据繁荣根基不牢。“非理性爆单”现象引发商品大量浪费——不少消费者点单后爽约，商家被迫丢弃无人领取的饮品。与此同时，商家利润摊薄、骑手配送压力剧增，服务质量与可持续性面临严峻拷问。“卷”价格无赢家，“卷”创新才有未来。</p><p><img src=\"https://img.36krcdn.com/hsossms/20250717/v2_d251ab6196df49268c056bf4045ff8b5@5352216_oswg59784oswg499oswg627_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1\" width=\"499\"/></p><p>其三，核心价值链损伤。0元购一旦取消，这种临时构建的以低价维系的用户与商户关系极易瓦解。平台、商家、骑手、消费者的关系能否在常态下形成持续互惠的价值链条，前景存疑。</p><p>综上，我觉得美团有点操之过急。它需要超越以价格厮杀巩固数据的焦虑，回归价值创造的本源——深入协同骑手、多业态商家与消费者需求，构建具备内生韧性的服务生态链。只有通过效率提升、体验优化、模式创新等深层“内功”修炼，才能真正肩负引领近场消费业态健康升级的使命，推动行业从补贴驱动的数据迷途转向可持续的高质量发展轨道。</p><p>一时的补贴喧嚣终归会沉寂，唯有构筑坚实价值的平台能行稳致远。</p></body></html>","source":"lanjinger_stock","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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href=https://www.lanjinger.com/d/1752729215194887472><strong>蓝鲸财经</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>文｜独孤依风近场消费市场竞争激烈，实体商家热情高涨，平台订单量亦日趋走高。美团在7月12号晚宣布订单量达到1.5亿。两天后，淘宝闪购也公布了战果，日订单量突破8000万创下新高（不含自提及0元购）。两者都创了新高，但淘宝闪购着重提了不含自提和0元购。这其实是相对于美团来讲的。毕竟美团在最近两周借助0元购收获了不少订单，尤其是借助一些低价高频消费的商品，比如奶茶、咖啡等。作为电商行业观察者，我对美团...</p>\n\n<a href=\"https://www.lanjinger.com/d/1752729215194887472\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{},"source_url":"https://www.lanjinger.com/d/1752729215194887472","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2552433132","content_text":"文｜独孤依风近场消费市场竞争激烈，实体商家热情高涨，平台订单量亦日趋走高。美团在7月12号晚宣布订单量达到1.5亿。两天后，淘宝闪购也公布了战果，日订单量突破8000万创下新高（不含自提及0元购）。两者都创了新高，但淘宝闪购着重提了不含自提和0元购。这其实是相对于美团来讲的。毕竟美团在最近两周借助0元购收获了不少订单，尤其是借助一些低价高频消费的商品，比如奶茶、咖啡等。作为电商行业观察者，我对美团1.5亿日订单量持有怀疑态度，可以从美团的运营、骑手收入等多个方面分析：美团的对外公开数据显示，这1.5亿单中，主打优惠活动的神枪手板块占5000万单，拼好饭板块占 3500 万单。而在上个周六，其神枪手推出主打自提的“0元外卖”。由此可估算出，美团1.5亿单中，0元到店自提单可能占3000-5000万单 —— 日常该板块订单约1000万单，此次骤增的4000万单，恐多为自提。在主流社交平台和媒体报道中，很多消费者利用0元购下单的奶茶等饮品，却不取餐，造成无形之间的浪费。有网友指出，沪上阿姨上海环球港店出现大量消费者通过美团外卖“0元购”活动下单却未领取饮品的现象。据新京报报道，7月13日，厦门一茶饮店店长回应饮品制作后无人领取只能倒掉一事称，此举系因外卖平台发放0元奶茶券遭遇“爆单”，消费者点单后爽约，店方无奈只能将过夜饮品废弃。众所周知，近场零售通过高效履约送达给消费者，即线上即时下单，线下即时履约。美团通过推行的0元购到店自提的模式，订单量冲起来了，但能产生多少复购率呢，所以这部分订单不能算是有效订单。另有分析人士认为，这次美团和淘宝闪购的统计口径是不同的。“美团不仅把自提外卖和0元购这类订单算入总单量，还把一些需要现场核销的到店消费，也统计纳入了即时零售总单里。”这体现出美团对于锁定“即时零售行业市场份额第一”心智的迫切。另有研究物流的人士，对比两个平台的订单量和相应骑手成本后，向我表达了自己的困惑：“根据美团公布的最新数据，全国范围内众包高频骑手的平均月收入如今达到了9793元；而据淘宝闪购刚公布的数据，众包高频骑手的月均收入则超过了12500元。众包高频骑手的收入直接反应平台真实订单量。美团的1.5亿单和淘宝闪购的8000万单，前者几乎是后者两倍，但美团骑手平均月收入却低了近3000元。根据最近各方市场调研以及骑手在社交平台上的反馈显示，在各家平台的骑手单均收入和补贴整体趋于博弈均衡的背景下，这样的差异并不合逻辑。”由此可见，美团持续追高的订单量并没有为骑手们带来月均收入的同步提升。所以订单量“含水分”足。推测“美团目前在闪购方面真正有效的订单量数据估计跟淘宝闪购的订单量差不太多。”美团1.5亿订单是否存在水分？首先，美团订单品类结构单一，集中于奶茶、咖啡等高频低客单品类，比如蜜雪冰城、塔斯汀、华莱士、正新鸡排增速位居前列。在补贴刺激下，出现了“一人日囤20杯奶茶”的非理性消费；而淘宝闪购的8000万单中，非餐饮订单占比16.5%（超1300万单），涵盖酒类、3C数码、母婴等品类，且非餐订单增速超100%。这反映美团订单可能依赖补贴驱动的“虚假繁荣”，而淘宝闪购的多元品类结构更贴近真实消费需求。美团“神抢手”项目负责人也表示，“神抢手”订单量超5000万单，其中礼赠量突破千万单，成为美团订单成交重要通道。此类订单依赖微信社交裂变（如好友赠券），但实际也可能存在较多水分。因为有的用户会为获取优惠券而“假赠礼”，部分礼赠订单未被真实兑换。比如，有消费者反馈，为凑满减门槛向10名好友发送奶茶券，最终仅3人实际核销。而且有些黑产团伙会利用脚本批量注册账号，自动完成“领券-赠礼-作废”循环，制造虚假订单增量。在综合考虑剔除了0元购和自提、验证骑手月均收入、品类单一、虚假礼赠量的背景下，美团目前在即时零售方面真正有效的订单量数据，估计跟淘宝闪购的订单量差不太多。在美团和淘宝闪购的订单数字背后，其实还正在发生一场看不见的较量。淘宝布局闪购业态，实质是利用庞大的用户生态与本地业务协同优势，将商品消费延伸至本地服务，意图构建覆盖全品类、多元化消费场景的“大消费平台”，通过“电商+服务”的双核驱动实现平台转型。依托饿了么、飞猪等资源的战略重组与500亿真金白银的补贴，淘宝闪购上线后日订单量迅速跃升至8000万以上，非餐饮订单超1300万，日活跃用户突破2亿，强势占据近场消费市场60%的增量份额。这不仅验证了该模式巨大的商业价值，更强化了阿里构建全域消费生态的决心，其用户覆盖与生态厚度为其平台构筑了竞争壁垒。面对淘宝闪购的攻势，美团近期连续发起“0元购”促销，根本驱动在于：其即时零售核心阵地正遭受严重冲击。守护多年建立的基本盘，成为美团必须“不惜一切代价打赢的战争”。“0元购”以近乎免费的商品，尤其聚焦奶茶咖啡等高热度品类，短期迅速催生用户冲动消费与订单激增，意在稳流量、固习惯、提想象空间。然而，这种依赖高额补贴的激进攻势潜藏多重隐忧：其一，透支平台发展未来。“0元购”以价格为核心竞争手段，无形中挤压美团的战略带宽，使其难以协同布局如阿里般丰富的多业态服务场景与生态协同效应，错失近场消费多元化带来的深层变现机遇。我和多位业内人士沟通后普遍觉得：0元购带来的短暂数据高潮使得美团忽略了近场消费潜在的大好机会。其二，数据繁荣根基不牢。“非理性爆单”现象引发商品大量浪费——不少消费者点单后爽约，商家被迫丢弃无人领取的饮品。与此同时，商家利润摊薄、骑手配送压力剧增，服务质量与可持续性面临严峻拷问。“卷”价格无赢家，“卷”创新才有未来。其三，核心价值链损伤。0元购一旦取消，这种临时构建的以低价维系的用户与商户关系极易瓦解。平台、商家、骑手、消费者的关系能否在常态下形成持续互惠的价值链条，前景存疑。综上，我觉得美团有点操之过急。它需要超越以价格厮杀巩固数据的焦虑，回归价值创造的本源——深入协同骑手、多业态商家与消费者需求，构建具备内生韧性的服务生态链。只有通过效率提升、体验优化、模式创新等深层“内功”修炼，才能真正肩负引领近场消费业态健康升级的使命，推动行业从补贴驱动的数据迷途转向可持续的高质量发展轨道。一时的补贴喧嚣终归会沉寂，唯有构筑坚实价值的平台能行稳致远。","news_type":1,"symbols_score_info":{"89988":0.6,"03690":1,"ALBmain":0.6,"METmain":0.6,"HBBD.SI":0.6,"HMTD.SI":0.6,"MPNGY":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":91,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3494314295033535","authorId":"3494314295033535","name":" 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href=\"https://laohu8.com/S/MPNGY\">美团</a>靠即时配送优势快速切入30分钟到货的即时零售电商，尤其是<span>毛利</span>高的3C、美妆、药品等。规模迅速放大，严重威胁到淘宝和<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>的压舱石业务。</p><p>崔立标表示，淘天集团本来就有饿了么平台，即时配送能力是有的，只是原来和电商分属不同的事业部，并没有介入即时零售。即时零售是盒马鲜生负责，只是规模要小的多。所以这次都合在一起，统一由蒋凡指挥这场电商保卫战。摩根士丹利下调股价就是如此。当年天猫小店的方向浅尝即止，现在估计肠子都悔青了。战略上<a href=\"https://laohu8.com/S/03690\">美团</a>棋高一着。</p><p>崔立标认为，但这次<strong>闪购大战，最受伤的是京东。</strong>淘宝商品供应链丰富，即时配送团队本来就有，扩大规模就行。京东是从头做起，首先要建即时配送团队，硬凹品质外卖，目的是锤炼一支即时快递小哥团队。<strong>声东击西，战略目标还是保电商基本盘。</strong></p><p>崔立标指出，<strong>AI是阿里最硬的王牌 ，</strong>大模型、云计算东方不亮西方亮，肉是能吃上的，大模型开源做生态，云计算AI算力赚利润。</p><p>崔立标表示，所以估值下调是暂时的，即时零售虽然被动，但小赢还是有的，更何况和AI还有更广阔的未来。</p><p>专家介绍：</p><p>崔立标，中国计算机学会会员，网经社电子商务研究中心研究员，浙江师范大学教育硕士企业导师，浙江理工大学MBA导师。2006年开始走入电子商务这片沃土，2007年创办杭州赢动教育科技有限公司，负责浙江省经信厅“浙江省电子商务大赛”的运营管理。随着浙江企业网络化、数字化的转型，为企业提供数字化转型解决方案成为企业新的目标。</p><p>2016年来，创办国家级高新技术企业杭州才神信息技术有限公司，依托杭州的数字产业基础，与全国200所高校开展产教融合数字化育人项目，<a href=\"https://laohu8.com/S/01630\">建成</a>了全国最大的高校数字经济实习实训系统，每年解决3000多名高校毕业生的技能培养、实习就业问题。</p><p><strong>【小贴士】</strong></p><p>网经社深耕数字经济行业18年，长期关注数字零售，旗下数字零售台（DR.100EC.CN）重点报道、研究与服务的公司有<strong>（1）综合电商：</strong><a href=\"https://laohu8.com/S/09988\">阿里巴巴</a>、京东、淘宝、天猫、<a href=\"https://laohu8.com/S/PDD\">拼多多</a>、苏宁易购、<a href=\"https://laohu8.com/S/VIPS\">唯品会</a>、得物等；<strong>（2）直播电商：</strong>抖音、<a href=\"https://laohu8.com/S/01024\">快手</a>、视频号、淘宝直播、京东直播、多多直播、<a href=\"https://laohu8.com/S/MOGU\">蘑菇街</a>直播、唯品会直播、小红书直播等；<strong>（3）生鲜电商：</strong>本来生活、京东到家、美团闪购、淘宝买菜、多点、<a href=\"https://laohu8.com/S/DDL\">叮咚买菜</a>、朴朴超市、美团买菜、盒马鲜生、多多买菜、美团优选等；<strong>（4）社交电商：</strong>识货、芬香、花生日记、粉象生活、梦饷集团等；<strong>（5）二手电商：</strong>闲鱼、转转、找靓机、<a href=\"https://laohu8.com/S/RERE\">爱回收</a>、红布林等；<strong>（6）美妆电商：</strong><a href=\"https://laohu8.com/S/JMEI\">聚美优品</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/YSG\">逸仙电商</a>、亲亲网等；<strong>（7）酒水电商：</strong>i茅台、酒仙网、1919酒类直供、酒便利、也买酒、中酒网、酒廷1990等；<strong>（8）宠物电商：</strong>波奇网、E宠<a href=\"https://laohu8.com/S/600306\">商城</a>、宠物家、疯狂的小狗等；<strong>（9）电商服务商：</strong><a href=\"https://laohu8.com/S/02013\">微盟</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/08083\">有赞</a>、微店、<a href=\"https://laohu8.com/S/688365\">光云科技</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300792\">壹网壹创</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/605136\">丽人丽妆</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/BZUN\">宝尊电商</a>、店宝宝、<a href=\"https://laohu8.com/S/003010\">若羽臣</a>等；<strong>（11）母婴电商：</strong>宝贝格子、宝宝树、妈妈帮、亲宝宝等；<strong>（12）汽车电商：</strong>京东养车、天猫养车、途虎养车、瓜子二手车、人人车、好车无忧、<a href=\"https://laohu8.com/S/UXIN\">优信</a>、卖好车等；<strong>（13）奢侈品电商：</strong><a 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，大模型、云计算东方不亮西方亮，肉是能吃上的，大模型开源做生态，云计算AI算力赚利润。崔立标表示，所以估值下调是暂时的，即时零售虽然被动，但小赢还是有的，更何况和AI还有更广阔的未来。专家介绍：崔立标，中国计算机学会会员，网经社电子商务研究中心研究员，浙江师范大学教育硕士企业导师，浙江理工大学MBA导师。2006年开始走入电子商务这片沃土，2007年创办杭州赢动教育科技有限公司，负责浙江省经信厅“浙江省电子商务大赛”的运营管理。随着浙江企业网络化、数字化的转型，为企业提供数字化转型解决方案成为企业新的目标。2016年来，创办国家级高新技术企业杭州才神信息技术有限公司，依托杭州的数字产业基础，与全国200所高校开展产教融合数字化育人项目，建成了全国最大的高校数字经济实习实训系统，每年解决3000多名高校毕业生的技能培养、实习就业问题。【小贴士】网经社深耕数字经济行业18年，长期关注数字零售，旗下数字零售台（DR.100EC.CN）重点报道、研究与服务的公司有（1）综合电商：阿里巴巴、京东、淘宝、天猫、拼多多、苏宁易购、唯品会、得物等；（2）直播电商：抖音、快手、视频号、淘宝直播、京东直播、多多直播、蘑菇街直播、唯品会直播、小红书直播等；（3）生鲜电商：本来生活、京东到家、美团闪购、淘宝买菜、多点、叮咚买菜、朴朴超市、美团买菜、盒马鲜生、多多买菜、美团优选等；（4）社交电商：识货、芬香、花生日记、粉象生活、梦饷集团等；（5）二手电商：闲鱼、转转、找靓机、爱回收、红布林等；（6）美妆电商：聚美优品、逸仙电商、亲亲网等；（7）酒水电商：i茅台、酒仙网、1919酒类直供、酒便利、也买酒、中酒网、酒廷1990等；（8）宠物电商：波奇网、E宠商城、宠物家、疯狂的小狗等；（9）电商服务商：微盟、有赞、微店、光云科技、壹网壹创、丽人丽妆、宝尊电商、店宝宝、若羽臣等；（11）母婴电商：宝贝格子、宝宝树、妈妈帮、亲宝宝等；（12）汽车电商：京东养车、天猫养车、途虎养车、瓜子二手车、人人车、好车无忧、优信、卖好车等；（13）奢侈品电商：寺库、包大师、唯礼网、识季、爆爆奢、妃鱼等；（14）鲜花电商：花加、花礼网、买花网、花点时间等；（15）私域电商：快团团、鲸灵集团、好衣库、群接龙、团团团等。网经社数字零售台（DR.100EC.CN）是一站式数字零售门户，旗下运营：直播、社交、社区团购、农村、生鲜、汽车、二手、母婴等系列频道，提供包括：媒体、报告榜单、融资、会议、营销、培训、供应链融资等服务，是数字零售从业者、媒体、投资者的首选平台。如果您是业内人士，欢迎加入群。网经社深耕电商圈近20年，且作为中国商业联合会直播电商工作委员会副会长单位，严选各直播电商、MCN机构、直播达人等靠谱资源，拥有千家各类电商渠道和万家优质商家资源的大生态。为各电商、服务商、品牌方、商家提供一个结交靠谱圈子的平台。（如果群已满请加微信wjs002095a）","news_type":1,"symbols_score_info":{"83690":0.9,"89618":0.6,"89988":0.6,"03690":1,"09618":0.9,"09988":1,"BABA":0.6,"ALBmain":0.6,"METmain":0.6,"HBBD.SI":0.6,"HMTD.SI":0.6,"JD":0.9,"MPNGY":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":178,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":448624749703856,"gmtCreate":1750553775905,"gmtModify":1750553776853,"author":{"id":"4192259115439500","authorId":"4192259115439500","name":"股道自然","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4192259115439500","authorIdStr":"4192259115439500"},"themes":[],"htmlText":"周一暴跌给你看","listText":"周一暴跌给你看","text":"周一暴跌给你看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/448624749703856","repostId":"2545310971","repostType":2,"repost":{"id":"2545310971","kind":"news","pubTimestamp":1750465692,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2545310971?lang=&edition=full","pubTime":"2025-06-21 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进入超买区域，显示动能持续增强。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250621092908688v206aaihxm5t2zj\"/><p>从更大周期来看，自 4 月低点以来，AMD 股价已反弹约 70%，涨势强劲。诚然，从短线角度来看，该股已处于超涨状态，<a href=\"https://laohu8.com/S/600532\">未来</a>涨幅可能放缓。但结合背景分析，本轮上涨恰好发生在经历了从 2024 年初高点近 70% 的深度回调之后。</p><p>放大观察，自 2014 年以来，AMD 曾经历四轮深度、多月级别的修正，而每一次回调后的反弹都极为强劲，涨幅远超前期跌幅。这些反弹幅度从 +290% 到 +930% 不等，显示出 AMD 在长期维度下的强大修复能力。尽管本轮不一定会复制如此夸张的涨幅，但历史经验仍支持其有望逐步重返历史高点。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250621092913151v206vud13ewtr30\"/><p>最后，从相对强弱图来看，AMD 相较于 SMH半导体ETF 的走势同样展现出积极信号。过去几个月中，AMD 的相对表现持续优于半导体板块，扭转了年初严重超跌的局面。历史上，每当 AMD 从相对弱势转强，往往伴随其对 SMH 长达数月的持续跑赢。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250621092923771v2065vhezod9439\"/><p>综合来看，AMD 当前的技术形态依旧健康：突破关键形态、重回重要均线之上、相对强势回升，并呈现出以往反弹周期的特征。虽然短期内可能出现整理，但从技术面来看，这轮<a href=\"https://laohu8.com/S/000996\">中期</a>上涨趋势仍有望延续。责任编辑：小讯</p></article></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" 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NVIDIA 推理基准测试：谁赢了？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2540733947","media":"半导体产业纵横","summary":"过去六个月，本文通过对英伟达和AMD 提供的推理解决方案进行全面分析与基准测试，对这一说法展开了调查验证。AMD 对 H200 的回应是 MI325X，但遗憾的是其上市时间滞后，导致客户转而选择 B200。AMD 与英伟达数据中心 AI GPU 的市场份额自2023 年第一季度以来，AMD 在数据中心 AI GPU 市场份额持续增长。预计 2025 年第二季度 AMD 份额将继续下滑，但随着 MI355X 在年底推出及软件改进加速，AMD 有望在明年底或 2026 年初重新夺回部分市场份额。","content":"<html><body><article><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121747248v201jmqzqc3a1t4\"/><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121748913v201kdp5jlb8wf6\"/><p>本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）编译自semianslysis</p><p><strong>AMD or NVIDIA?</strong></p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121751717v201vtolx5do0l3\"/><p>长期以来，业界一直有观点认为，在总拥有成本（TCO）下，AMD 的 AI 服务器推理性能优于<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>。过去六个月，本文通过对英伟达和AMD 提供的推理解决方案进行全面分析与基准测试，对这一说法展开了调查验证。原本期待得到一个简单结论，但结果远比想象中复杂且令人意外 —— 不同任务（如聊天应用、文档处理 / 检索、推理任务）的性能表现存在显著差异。</p><p>对于直接拥有并运营GPU 的超大规模企业和企业客户，本文发现：在某些工作负载中，英伟达的每美元性能（perf/$）更具优势；而在另一些工作负载中，AMD 的每美元性能更优。但对于通过 Neoclouds 进行中短期租赁（租期不足 6 个月）的客户，英伟达的每美元性能始终占优 —— 这是由于 AMD 的 Neoclouds 生态缺失，导致 MI300X、MI325X 的租赁市场价格高企；相比之下，英伟达 GPU 拥有数百家提供 H100、H200 等显卡租赁的 Neoclouds，形成了竞争性的市场租赁价格。</p><p>AMD MI355X 本应是 B200 的竞争对手，MI325X 则被视作 H200 的对标产品。但正如后文将谈到的，MI325X 的发货延迟导致其进入市场时，大多数客户已选择跳过它而转向 B200。</p><p>在2024 年 12 月发布 AMD 培训文章之前，本文从2024 年第三季度起就与 AMD 展开了密切合作。AMD 已采取行动改善其推理解决方案的开发者体验与质量，并增加了持续集成（CI）自动化测试。近六个月后，本文认为有必要进行重新评估。测试显示，尽管AMD 迄今已做出有意义的改进，但本文仍认为其存在较大提升空间—— 后文将讨论遇到的问题及 CI 覆盖不足的情况。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121752194v20134355qigrfr\"/><p><strong>主要观点</strong></p><p>对于购买硬件并使用vLLM/SGLang 的客户，根据工作负载和延迟要求，单节点 H200 部署与单节点 MI325X 的每美元性能（perf/$）呈现 “各有胜负” 的特点：部分场景 H200 更优，部分场景 MI325X 更优。</p><p>在大多数测试场景中，MI300X 与 H200 相比缺乏竞争力，无论是绝对性能还是每美元性能均表现较差。但对于 Llama3 405B 和 DeepSeekv3 670B 模型，MI300X 在绝对性能和每美元性能上均优于 H100。</p><p>对于采用中短期合同（不足6 个月）租赁 GPU 的客户，由于仅有少数提供商提供 AMD GPU 短期租赁，市场供应紧张推高了价格，导致英伟达 GPU 的每美元性能始终更优。反观英伟达生态，超百家 Neoclouds 提供商提供中短期租赁服务，充足的供应形成竞争性市场，有效降低了成本。</p><p>MI325X 本应与 H200 竞争，但核心问题在于：其大规模<span>出货</span>推迟至 2025 年第二季度，此时 HGX B200 已出货一个季度，导致多数供应商选择 B200 而非 MI325X，进而造成 MI325X 销量低迷（除 Meta 外，未见大规模超算级采购）。</p><p>MI355X 计划于 2025 年底开始出货，比 B200 晚两个季度。</p><p>当前B200 和 GB200 的软件仍未完全成熟。例如，FP8 精度的 DeepSeek V3 在 TensorRT-LLM（TRT-LLM）、vLLM 或 SGLang 上无法完全正常运行。</p><p>在目前可部署的工作负载和模型中，B200 占据主导地位，MI325 和 H200 的性能甚至无法接近其水平。</p><p>英伟达的TRT-LLM 推理框架素以 “开发者体验差” 著称。尽管发布 PyTorch 后端和类似 vLLM 的单行 CLI 服务命令后有所改善，但在开发者体验上仍无法与 vLLM 或 SGLang 比肩。</p><p>TRT-LLM 仍需全面支持 DeepSeek，并提供预构建的 TRT-LLM-serve 容器镜像。</p><p>服务框架提供的大量配置标志导致“组合爆炸”，使全面基准测试几乎不可能完成。AMD 通过添加环境变量进一步复杂化了问题（尽管本文此前建议删除这些变量）。大多数用户无法获得最佳性能，因为若不对每种工作负载进行深度调优，根本无法确定最优标志和变量组合。</p><p>AMD AI 负责人 Anush 及其团队正努力提升 ROCM SGLang 的 CI 覆盖率至与英伟达持平，但目前覆盖率仍不足 10%，差距显著。</p><p>AMD 应利用其雄厚财务资源增加内部研发集群投入。上个季度，AMD 花费 7.49 亿美元用于<span>股票回购</span>，而内部研发集群资源投入仅约 1300 万美元。研发集群资源匮乏是其开发者体验落后于英伟达的关键原因，也是 AMD 在 AI 软件领域持续滞后的根源。本文认为，即便从<span>回购</span>资金中划拨一小部分用于研发集群，也能在不牺牲短期股东回报的前提下，带来更优的长期价值。</p><p>由于缺乏CI 测试和数值精度内核，与 CUDA 相比，模型在 ROCM 上的各项评估得分普遍更低。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121752594v2012tx55a6b8u2\"/><p><strong>H100 vs MI300X vs H200 vs MI325X vs B200 vs MI355X</strong></p><p>推理的解码阶段往往受内存带宽限制，因此两大核心系统规格为HBM 容量和带宽。测试显示，单个 MI300 节点（1536GB HBM 容量）相比 H100 节点（640GB HBM 容量）具有显著优势 ——H100 甚至无法在单节点中容纳 DeepSeek V3 FP8 模型。英伟达于 2024 年第三季度大规模量产 H200，其 144GB HBM 容量解决了容量瓶颈问题，测试中性能优于 MI300。AMD 对 H200 的回应是 MI325X，但遗憾的是其上市时间滞后，导致客户转而选择 B200。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121753608v2015wg00aomv9f\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>MI325X 原计划与 H200 同期（2024 年第三季度）出货，但因延迟至 2025 年第二季度才批量上市，直接与 2025 年第一季度推出的 HGX x86 B200 SXM 竞争。大多数客户选择 B200 而非 MI325X，这也是除 Meta 外，MI325X 未获超大规模采购的主因。</p><p>需要说明的是，量产延迟并非AMD 独有问题：英伟达 GB200 NVL72 因集成 NVLink 背板的挑战及集群运营商缺乏调试工具，同样面临大规模延迟。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121754033v2016hncw5v4mol\"/><p><strong>AMD 与英伟达数据中心 AI GPU 的市场份额</strong></p><p>自2023 年第一季度以来，AMD 在数据中心 AI GPU 市场份额持续增长。但 2025 年第一季度，英伟达 Blackwell 大规模投产，而 AMD 的应对产品推迟至第三季度，导致其市场份额相应下降。预计 2025 年第二季度 AMD 份额将继续下滑，但随着 MI355X 在年底推出及软件改进加速，AMD 有望在明年底或 2026 年初重新夺回部分市场份额。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121804897v201ie40vimlk8u\"/><p>来源:SemiAnalysis Accelerator Model, AMD Earnings, Nvidia Earnings</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121810482v2016eoklftqvmr\"/><p><strong>推理基准测试方法 - 在线吞吐量与延迟</strong></p><p>为了使本文的基准测试尽可能接近真实的推理工作负载，本文的推理基准测试方法强调分析给定配置下的在线吞吐量与每个用户的端到端延迟，而不是基于传统的离线基准测试。与离线基准测试不同，离线基准测试在理想条件下测量吞吐量，不考虑实际延迟影响，本文的方法明确捕捉系统同时处理的用户数量与每个用户体验的延迟之间的权衡。通过逐步增加并发用户数量，本文测量延迟如何增加，使本文能够得出直接反映操作条件和用户体验的现实吞吐量指标。</p><p>下面将首先解释需要理解的关键指标以及这些指标的定义。</p><p>吞吐量衡量在给定时间内完成的工作量，例如，每个GPU 每秒可以处理多少个令牌。更高的吞吐量意味着系统可以同时处理更多的请求，提高整体容量、效率和收入。</p><p>延迟指的是完成单个请求所需的时间，从发出请求到交付最终响应的时间。更低的延迟意味着更快的响应和更好的用户体验。在本文的框架中，本文关注端到端（E2E）延迟，本文在下面定义。</p><p>在推理基准测试中，这两个指标是相关的。通过添加更多的并发请求来增加吞吐量通常会增加单个用户体验到的延迟。这是因为当系统处理许多并发用户时，资源变得更加紧张，导致单个请求等待更长时间。相反，优化低延迟通常会限制整体吞吐量，因为同时处理的请求更少，以保持响应迅速。</p><p>理解吞吐量和延迟之间的平衡对于选择正确的配置至关重要—— 交互式应用程序优先考虑低延迟以获得响应迅速的用户体验，而批处理任务则优先考虑更高的吞吐量，即使每个请求的延迟增加。</p><p>首令牌时间（TTFT）表示用户从发送请求到接收第一个生成的令牌所经历的初始延迟，反映了预填充整个输入提示令牌的时间。</p><p>输出令牌之间的时间（TBOT）量化了生成初始令牌后连续令牌之间的延迟，捕捉稳态推理性能。</p><p>端到端（E2E）延迟计算为 E2E 延迟 = TTFT+（输出序列长度 ×TBOT）。这是本文分析用户体验的首选指标，因为它包含了处理请求时的所有各种延迟源。这与一些仅比较每个GPU 的吞吐量与 TBOT 的分析形成对比。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121813198v201l1zbsmvbiiw\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>传统的离线基准测试忽略了这些延迟交互和并发效应，未能模拟现实的用户条件，从而产生与实际操作环境脱节的过于乐观的吞吐量数字。当离线基准测试分析吞吐量与批量大小时，结果并不准确，因为即使给定批量大小下每个GPU 的吞吐量相同，不同的 AI 芯片也可能有非常不同的延迟。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121813872v2017ic5mt2erb7\"/><p>离线吞吐量基准测试，来源：Signal65</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121815367v201kvg5fu68rkc\"/><p><strong>推理基准测试方法 - 模型选择</strong></p><p>现实生产工作负载的模型主要有两类：密集架构和稀疏混合专家（MoE）架构。</p><p>对于密集模型，本文测试了FP16 精度的 Llama3 70B 作为中等规模 FP16 部署的代表，以及 FP8 精度的 Llama3 405B 作为大规模密集场景的代表。</p><p>为了对稀疏MoE 模型进行基准测试，本文选择了FP8 精度的 DeepSeekV3 670B。在算术强度、近似活动、总参数计数和内存访问模式方面，DeepSeekV3 的模型架构与 OpenAI 的 4o/4.1/o1/o3/o4 等前沿封闭模型非常匹配。因此，DeepSeek 是基准测试 OpenAI 内部模型架构的最佳代理模型。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121816594v201d36esomcjm4\"/><p><strong>推理基准测试方法 - 输入 / 输出令牌长度</strong></p><p>本文对三种不同的输入和输出令牌长度组合进行基准测试，以反映现实的推理场景和性能特征。</p><p>第一种使用4K 输入和 1K 输出令牌场景。这代表了以大型预填充通用矩阵乘法（GEMM）操作为特征的摘要任务。这种场景严重依赖计算，有利于英伟达 GPU 等在计算密集型预填充方面始终表现出色的架构。</p><p>第二种场景，输入1k 令牌，输出 1k 令牌，与翻译或对话工作负载非常一致，平衡了预填充和解码性能需求。</p><p>最后，本文测试了1k 输入和 4k 输出令牌场景。这代表了输出大量推理令牌的推理密集型任务，这意味着性能通常受内存带宽限制，而不是计算。评估所有这三种输入 / 输出长度场景可以全面了解模型和硬件在不同推理工作负载中的性能。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121822169v201ci33nn7hk9y\"/><p><strong>推理基准测试方法 - 推理引擎</strong></p><p>对于Llama3 70B 和 405B 的推理基准测试，本文选择vLLM 作为本文的主要推理引擎。虽然许多用户现在由于更好的性能而转向QWEN，但 Llama3 仍然是使用最多的模型。vLLM 是这些模型中使用最广泛的推理框架。由于其优化的性能、易用性和鲁棒性，它得到了英伟达和 AMD 的认可和积极推荐。对于 H200 GPU 平台，除了 vLLM 之外，本文还评估了TensorRT-LLM（TRT-LLM）服务。虽然 TensorRT-LLM 最初基于 C++ 的实现历史上提供了次优的用户体验，但英伟达在 12 月推出了一个基于 Python 的版本，在功能和使用风格上与 vLLM 和 SGLang 类似。然而，根据本文的最新测试，这个基于Python 的 TensorRT-LLM 实现的整体用户体验和成熟度仍然落后于 vLLM，尽管持续的改进正在缩小这一差距。为了完整起见，本文对这两种实现进行了基准测试。</p><p>TRT-LLM 通过其新的 python pytorch 后端、用于启动推理实例的简单单行命令行界面以及兼容 OpenAI 的 HTTP 服务器，使用起来变得容易多了。然而，它仍然存在很多问题 —— 例如，DeepSeek 在 TRT-LLM 上运行不佳，英伟达也尚未发布 python TRT-LLM-serve docker 镜像，导致数小时的时间浪费在从源代码安装上。本文建议TRT-LLM 团队修复 DeepSeek V3 实现并发布 TRT-LLM-serve docker 镜像。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121827751v2018zazh47ohcz\"/><p>本文: SemiAnalysis</p><p>相比之下，对于更大的DeepSeek 670B 模型，本文选择SGLang 作为推理引擎。SGLang 是 DeepSeek 670B 部署中最常推荐和采用的推理框架，由于其能够高效处理更大的模型尺寸和 DeepSeek 规模推理工作负载的复杂性，它得到了英伟达和 AMD 的强烈认可。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121836151v2012qk453jgq22\"/><p><strong>推理基准测试方法 - 并行策略</strong></p><p>在本文的基准测试方法中，全都系统地评估了每个GPU 架构和测试场景允许的所有实际张量并行（TP）配置。例如，在对 405B 模型进行基准测试时，AMD 的 MI300X 支持 TP=4 和 TP=8 配置，而英伟达的 H100 由于内存和性能限制，通常仅支持 TP=8。对于每个并行配置，本文测量吞吐量和延迟，以构建性能上限—— 确定在给定延迟要求下提供最大吞吐量的最佳张量并行策略。这种全面的方法确保本文准确地确定适合每个GPU 平台和模型场景的最有效和性能最佳的并行设置。</p><p>请注意，本文只测试单节点场景—— 随着主要 AI 实验室在生产中使用的解耦解码和解耦预填充的发明，多节点推理已成为事实上的前沿标准。不幸的是，解耦解码 / 预填充目前在 AMD 的开源软件栈上不可用，仅在英伟达的系统上可用。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121836624v201ty4ngswi70w\"/><p><strong>推理基准测试方法 - 如何解释数据</strong></p><p>本文的推理基准数据应该从每美元性能和每种GPU 类型之间的相对性能的角度来看待。通过微优化（例如，对 FP16 模型使用 FP8 KV 缓存或微优化最大批量令牌），有办法继续提高绝对性能，但这只会优化每个 GPU 类型的特定数据点，而不是整个曲线。这就是为什么本文建议读者关注每种GPU 类型之间的相对性能，而不是所实现的绝对性能。</p><p>此外，请注意，在将H200 与其他 GPU 类型进行比较时，本文提供了H200 在使用 TRT-LLM 推理框架和 vLLM 时的结果。TRT-LLM 提供了更强的性能，但它的开发人员体验比 vLLM 差。本文建议查看vLLM H200 和 TRT-LLM H200 的数据点，而不仅仅是 TRT-LLM H200 的性能曲线。</p><p>本文的基准测试在Docker hub 上提供了本文尝试过的确切vLLM 和 SGLang 版本，以便于重现。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121837026v201z55vktbjtcu\"/><p><strong>Llama3 70B FP16 吞吐量与延迟结果</strong></p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121843760v201o0uwib2p08w\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>上图显示了在1k 输出 / 1k 输入场景下服务 LLaMA 3 70B 的结果，该场景映射到翻译和聊天应用程序。本文看到，在低延迟场景下，使用vLLM 的 H100 和 H200 优于两个 AMD GPU，但 MI325X 在更高的批量大小 / 更高的并发性下勉强领先并超过英伟达设置。</p><p>关于张量并行（TP）规模，本文发现TP=8 在低延迟场景中占主导地位，而 TP=2 或 TP=4 在更大批量 / 高并发下提供最高吞吐量。对于 AMD GPU，TP=1 从未实现最佳性能，仅 MI325X 在高并发场景下是唯一例外。本文认为这是因为在高并发时，通信量足够大，使得从HBM 加载数据与通过 NVLink 通信数据的性能差异显著。MI325X 的 TP=1 数据点体现了高 HBM 带宽的优势。</p><p>总体而言，搭载TRT-LLM 的 H200（标记为 H200-TRT）在基准测试中大多占据主导地位。本文认为这得益于英伟达对自身硬件的深度理解和对性能调优的大量投入。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121850266v201nh9abnj4sr4\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在LLaMA 3 70B 的类推理工作负载（1k 输入，4k 输出）中，H100 的性能明显低于所有其他 GPU，每秒每 GPU 吞吐量迅速稳定在约 900 tokens 左右。另一方面，MI325X 的性能平台期晚于所有其他 GPU，这意味着它在约 450 秒延迟时具有最高吞吐量。这也解释了为何使用 vLLM 的 H200 在高并发时超越 MI325X，尽管其在低延迟区域的性能优于 MI325X。在 300 秒以下延迟场景中，性能排名（从优到劣）清晰如下：搭载 TensorRT-LLM 的 H200、H200、MI325X、MI300X 和 H100。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121851105v2018azvh0fxxva\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在处理LLaMA 3 70B 的类摘要工作负载（4k 输入，1k 输出）时，工作负载的预填充密集特性通常更有利于英伟达 GPU。本文看到，在30 秒延迟标记后，H100 超越 MI300X，使用 vLLM 的 H200 则领先于 MI325X。然而，MI325X 的 TP=1 配置在高并发时再次表现出色，优于使用 vLLM 的 H200。搭载 TensorRT-LLM 的 H200 则始终无人能及，从 20 秒标记开始即在所有节点提供最高吞吐量。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121852203v201h0o87vjsj9o\"/><p><strong>LLaMA3 405B FP8 吞吐量与延迟结果</strong></p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121854391v201xp9a83mdo85\"/><p>来演: SemiAnalysis</p><p>在处理1k 输入和 1k 输出的 LLaMA 3 405B 时，本文发现大多数设置的性能迅速进入平台期。在40 秒以下延迟时，MI325X 和 MI300X 均优于 H100，且出人意料地优于使用 vLLM 的 H200。总体而言，MI325X 持续优于使用 vLLM 的 H200、MI300X 和 H100。在 150 秒延迟限制下，H100 每秒吞吐量勉强达到 400 tokens。这表明在服务大型密集模型时，内存带宽至关重要。</p><p>与此同时，搭载TensorRT-LLM 的 H200 再次碾压竞争对手。它可在 150 秒延迟内实现每 GPU 近 1000 tokens / 秒的吞吐量，且在更高并发下未见平台期迹象。本文认为这是因为TensorRT-LLM 对内存使用的控制更佳，从而能够维持更高的内存利用率并提升性能。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121858083v201o0k5jjq7w9o\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在处理LLaMA 3 405B 的推理工作负载（1k 输入，4k 输出）时，内存限制的影响显著。例如，本文看到H100 的吞吐量不及同类产品的一半。使用 vLLM 的 H200 性能也低于 MI300X，仅在更高并发（需更多计算）时才再次超越。然而，这仍无法使使用 vLLM 的 H200 与 MI325X 竞争。MI325X 在所有场景中均优于 H100、MI300X 和使用 vLLM 的 H200。</p><p>搭载TensorRT-LLM 的 H200 再次展现<span>技术优势</span>，在相似延迟下吞吐量比 MI325X 高 1.5 倍。这表明 vLLM 远未达到最优，也解释了为何 vLLM 将 TensorRT-LLM 视为主要竞争对手。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121859347v201xb7e1l3jc58\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>根据上图，本文可以得出结论：服务大型密集模型是AMD GPU 的优势。具体而言，MI325X 在所有延迟场景中均击败竞争对手，MI300X 甚至在约 250 秒延迟时优于使用 vLLM 的 H200。另一方面，H100 的吞吐量稳定在约 350 tokens / 秒，使用 vLLM 的 H200 为 600 tokens / 秒。与其他情况一样，搭载 TensorRT-LLM 的 H200 在 50 秒延迟标记后显著超越所有其他配置，占据绝对优势。</p><p>尽管类摘要工作负载以预填充为主，但运行大型密集模型仍受内存限制，这一点从图表中也可看出。这就是AMD 选择使用 MI300X 和 MI325X 进行大型模型服务的原因。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121904821v2011d66mzdj2ru\"/><p><strong>DeepSeekV3 670B FP8 吞吐量与延迟结果</strong></p><p>对于DeepSeekV3 670B，本文使用SGLang 推理框架并测试了 H200、MI300 和 MI325X。本文未测试H100，因为它无法在单个节点中容纳 DeepSeekV3 670B。</p><p>在翻译和聊天应用场景（1k 输入 1k 输出）中，本文看到H200 在所有延迟级别上均击败 MI300X。MI325X 仅在 25 至 35 秒的小范围延迟内与 H200 竞争，其余延迟范围内 H200 均占优。在低延迟、高交互性场景中，当每个模型副本同时处理 4-16 个并发用户时，H200 是明显的赢家。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121905547v20182c76ib0xt1\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在推理测试场景（1k 输入 / 4k 输出）中，H200 在所有延迟范围内均击败 MI300X。但 MI325X 在超过 100 秒的延迟范围内击败 H200，而在 100 秒以下延迟时，H200 仍是明显赢家。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121906480v201imqx1qryc2b\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在摘要任务场景（4k 输入，1k 输出）中，H200 与 MI300X 的对比结果类似 ——H200 在所有延迟范围内均碾压 MI300X。对于 MI325X，延迟超过 25 秒后开始超越 H200。在更偏向在线低延迟的用例中，H200 击败 MI300X 和 MI325X。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121907456v201fe3g1x75q0h\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在大多数应用所需的中低延迟场景中，H200 击败 MI300X 和 MI325X，这也是 OpenAI 等实验室选择 H200 的原因。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121922990v201b0pzykryf7j\"/><p><strong>每小时每 GPU 的 TCO—— 自主拥有和运营的集群</strong></p><p>在考虑总拥有成本（TCO）时，选择 AMD 还是英伟达 GPU 需要仔细评估资本支出和持续运营成本。AMD 的 MI300X 和 MI325X GPU 的每小时总成本通常低于英伟达的 H100 和 H200 GPU。</p><p>对于每个延迟和模型测试场景，本文以每百万tokens 成本为单位计算了每美元性能，以反映计入下表所示的总拥有成本后 AMD 与英伟达的性能差异。请注意，下图基于下表中的 TCO 生成，代表客户自行购买 GPU 的总成本，不反映从 Neoclouds 租赁 GPU 的成本结构。</p><p>下面，本文将深入探讨资本支出、运营支出和TCO 计算背后的详细财务分析和战略考量。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121927009v201lxw9mpvnjgd\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121927413v201dxo8r4k9xo0\"/><p><strong>LLama3 70B FP16 每百万 tokens 成本</strong></p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121939711v201c748okiqp5q\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在超低延迟推理中，MI325X 和 MI300X 在 LLama3 70B 聊天和翻译任务（1k 输入 / 1k 输出）的每美元性能上超越所有其他 GPU。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121940406v201pv7h19iafyo\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>从更长远的延迟周期来看，当延迟超过20 秒时，价格差异开始显现。AMD GPU 的性价比低于 H100 和使用 vLLM 的 H200，但随着延迟增加，MI325X 因其在高并发下的出色性能而比 H200 更经济。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121941176v201ecs1gt1hy8m\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>转向推理场景（1k 输入，4k 输出），从低延迟应用开始，MI325X 和 MI300X 在 TCO 性能上胜出。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121948818v2011imrhv6bjvw\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>将分析扩展到更长的延迟周期，本文发现由于性能较弱，在H100 上运行 LLaMA 3 70B 的成本效益最低。MI300X 和 MI325X 比使用 vLLM 和 TensorRT LLM 的 H200 更昂贵，但在更高延迟下更具竞争力。有趣的是，在 MI300X 上运行的成本几乎与 MI325X 相当，这表明在此案例中 MI325X 的性能提升未能证明其价格上涨的合理性</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121958193v201remiin4byn8\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121958876v201qmrwg1b25r7\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>摘要工作负载也呈现类似趋势。AMD GPU 在低延迟区域性价比最高，H100 则落后于所有其他配置。虽然使用 vLLM 和 TensorRT 的 H200 在中延迟区域最经济，但 MI325X 的每百万 tokens 成本低于使用 vLLM 的 H200，并与使用 TensorRT 的 H200 相当。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122007423v201m7svol3gq8s\"/><p><strong>LLama3 405B FP8 每百万 tokens 成本</strong></p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122009649v201tfutwd89yj0\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122015959v201j6x3dqmuo10\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在聊天和翻译场景（1k 输入，1k 输出）中，AMD GPU 的低价和在服务大型密集模型时的更高性能使成本效率差异更加明显。本文看到，MI325X 的服务成本持续低于使用 vLLM 的 H200 和 H100，MI300X 也与使用 vLLM 的 H200 相当。尽管如此，搭载 TensorRT LLM 的 H200 在 60 秒延迟标记后凭借卓越性能再次胜出。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122023843v201uewehajxvif\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>对于405B 推理任务的超低延迟场景（1k 输入，4k 输出），MI325X 和 MI300X 无疑击败使用 vLLM 的 H200 和 H100，甚至超越使用 TRT-LLM 的 H200！</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122030242v201hqdnrvgx40z\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>从推理任务场景的更长延迟来看，与之前所有服务大型密集模型的配置一样，MI300X 和 MI325X 的性价比均高于 H100 和使用 vLLM 的 H200。但需注意，搭载 TensorRT LLM 的 H200 仍是所有配置中成本效率最高的，因其性能提升幅度超过了与 AMD GPU 的价格差异。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122032476v201igx3zb8xlzx\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122041816v201jvuc6mx0vfj\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>转向摘要场景（4k 输入，1k 输出），MI325X 是明显的赢家。在低延迟时，MI325X 超越包括搭载 TensorRT LLM 的 H200 在内的所有配置，且在高延迟时仍具竞争力。MI300X 在高延迟时的成本效率也优于使用 vLLM 的 H200，在低延迟时接近搭载 TensorRT LLM 的 H200。令人惊讶的是，尽管性能更优，搭载 TensorRT LLM 的 H200 此次未能证明其价格的合理性。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122042549v20101pod1hugif\"/><p><strong>DeepSeekv3 670B FP8 每百万 tokens 成本</strong></p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122044434v201pckf0i63veg\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在聊天和翻译任务（1k 输入，1k 输出）中，MI300X 的每美元性能无法与 H200 竞争，而 MI325X 仅在 25 至 40 秒延迟内与 H200 有一定竞争力，但优势不大。每美元性能的微小提升不足以抵消切换和采用 ROCM 的成本。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122047570v201nyyeks9s8tu\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在推理任务（1k 输入，4k 输出）中，本文看到延迟超过100 秒后，MI325X 优于 H200，每美元性能比 H200 高 20%。但在低延迟 / 中高交互性场景（即延迟低于 100 秒）中，H200 仍轻松胜出。MI300X 在推理任务的每美元性能上无法与 H200 竞争。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122048277v201iakvsozlu7j\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在摘要任务（4k 输入，1k 输出）中，H200 在低延迟 / 高交互性的每美元性能上胜出。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122104437v201ppixuermrjm\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在摘要任务的中高延迟场景中，MI300X 与 H200 具有竞争力，MI325X 的每美元性能比 H200 高 20-30%。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122105778v201z450yvmnzou\"/><p><strong>为何除了超大规模企业外没人用 AMD？</strong></p><p>上述每TCO 性能分析聚焦于直接购买场景 —— 比较大型超大规模企业或企业直接购买硬件时的 AMD GPU 与英伟达 GPU，而非从 Neoclouds 租赁 GPU 的情况。</p><p>在GPU 租赁方面，成本差异显著。AMD 相比英伟达面临显著竞争劣势，主要原因是供应有限和市场竞争不足。</p><p>目前，超过100 家不同的 Neocloud 提供商提供英伟达 GPU 的短期（不足 6 个月）租赁，形成价格竞争并压低租赁成本。相比之下，仅有少数提供商提供类似的短期 AMD GPU 租赁。</p><p>租赁市场的这种稀缺性导致AMD GPU 租赁价格人为高企，削弱了其整体成本竞争力。因此，在租赁市场中，无论延迟要求如何，英伟达在每美元性能上始终优于 AMD。这种不平衡解释了为何除主要超大规模企业外，AMD GPU 的采用率极低 —— 超大规模企业通常直接进行长期 GPU 采购，可利用 AMD 有利的硬件经济性，而无需面对 AMD 租赁市场的价格限制。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122107395v201v3w6i593pai\"/><p><strong>对于推理计算的租赁者，AMD GPU 需达到何种租赁价格才能与英伟达竞争？</strong></p><p>2025 年第二季度，H200 的当前 1 个月期合同市场租赁价格约为 2.5 美元 / 小时 / GPU，低质量云服务的价格差异较大且更低。MI325X 的 1 个月期租赁合同尚不存在，而 MI300X 的 1 个月期租赁价格超过 2.5 美元 / 小时，这使其在租赁中缺乏竞争力。以下是本文计算的MI300X 和 MI325X 需达到的约 1 个月期租赁价格，以使其与租赁英伟达 H200 竞争。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122108001v201an8au0hcog6\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在翻译和聊天工作负载（1k 输入，1k 输出）中，MI300X 租赁价格需定为 1.9 美元 / 小时才能与 H200 竞争，MI325X 的 1 个月期合同价格需低于 2.5 美元 / 小时才能与 H200 竞争。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122111391v2019k1bcgs5hs1\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在推理推理任务（1k 输入，4k 输出）中，MI300X 的 1 个月期合同价格需低于 2.1-2.4 美元 / 小时，才能在每美元性能上与 H200 竞争。MI325X 则需根据交互性定价在 2.75-3 美元 / 小时 / GPU 之间，以具备竞争力。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122117796v201zaqebf0dna4\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在摘要任务（4k 输入，1k 输出）中，MI325X 的 1 个月期合同价格应为 2.75-3 美元 / 小时，MI300X 则应定价在 2.1-2.4 美元 / 小时之间。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122118235v201bv40z8ly74z\"/><p><strong>B200 性能初探</strong></p><p>由于目前缺乏软件支持，本文未在完整基准测试中纳入B200。在撰写本文时，大多数主要服务框架尚未对 B200 GPU 提供稳定支持。vLLM 的标准发布镜像尚未支持 B200（参考），SGLang 团队也未公布支持 B200 的明确时间表。在 AMD 方面，本文未对MI355X 进行基准测试，因为生产单元尚未上市。尽管存在工程样品，但漏洞尚未完全修复，因此系统尚未准备好进行测试。</p><p>虽然TensorRT-LLM 支持 B200，但仅针对少量模型进行了优化，且明显缺少 FP8 DeepSeek V3。因此，本文使用TensorRT-LLM 对 B200 进行了部分模型和场景的基准测试，作为对 B200 性能的初探。下图展示了 LLaMA 70B 和 405B 在推理工作负载（1k 输入，4k 输出）中的表现。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122135457v2019l5waa8npf9\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>搭载TensorRT LLM 的 B200（标记为 B200-TRT）在 LLaMA 70B 基准测试中全面领先，整体延迟更低、吞吐量更高。MI325X 和 MI300X 与 B200 的竞争力相差甚远。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122136307v201oxd3bumtxe4\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>对于LLaMA 405B，B200 在所有延迟和吞吐量指标上再次碾压所有其他配置，甚至在本文测试的最高请求速率下仍未进入平台期。</p><p>到目前为止，B200 在本文运行的基准测试中表现出极高性能。为确保全面性，本文将在未来几个月内报告MI355X 和 B200 的训练和推理性能。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122137425v2018jk4u0n2yir\"/><p><strong>推理过程中的 AMD 和英伟达漏洞</strong></p><p>在基准测试过程中，本文遇到了多个障碍。</p><p>服务框架中的大量调优标志导致配置组合呈爆炸式增长。例如，vLLM 使用 max-num-seq、max-num-batched-tokens、num-scheduler-steps 和 max-model-len 等参数；其中大多数配置关于每个标志对性能的具体影响文档不足。这使得基准测试极其耗时，且无法保证找到实现最佳性能的正确组合。因此，本文不得不依赖英伟达和AMD 工程师提供的最佳配置。本文希望所有服务框架改进每个标志对性能影响的文档，并理想地实现自动调优。这是AMD 和英伟达应投入 GPU 资源并公开提供的服务，本文乐于合作。</p><p>由于服务框架代码更新速度极快，本文在获取最新性能结果时遇到了困难。即使采用最佳配置，每种GPU 类型的基准测试运行仍需 60 到 120 小时，而服务框架几乎每周都会更新代码。由于 vLLM 从 v0 过渡到 v1、SGLang 的 CUDA 图捕获失败、SGLang 在 AMD 上的分段错误等问题，本文不得不从头开始进行基准测试，并且在被要求重新配置标志时多次重启。更糟糕的是，AMD 多次要求本文启用反馈周期中新开发的功能，导致多次重新运行和软件版本不一致。本文希望未来通过发布实时基准测试网站来缓解这一问题。</p><p>基准测试耗时较长的另一个原因是本文无法在多台机器上并行进行实验。本文发现云服务提供商的机器在吞吐量和延迟方面存在不可忽视的差异，这导致AMD 和 NVIDIA 要求本文重新进行所有实验。</p><p>最后，AMD 维护独立的代码分支和配置导致了严重的延迟。由于 AMD 维护了一个独立的 vLLM 分支，本文不得不编写单独的基准测试设置。在撰写本文时，AMD 已结束并弃用了其 vLLM 分支。本文欢迎这一变化，并希望AMD 在其他软件中也采用这一做法。在配置方面，他们添加了与 AITER 相关的环境变量，这让本文回想起PYTORCH_TUNABLE_OP 的问题。本文已表达了对使用环境变量启用功能的不满，并希望该做法能像PYTORCH_TUNABLE_OP 一样被移除。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122138971v201x7fejafypgd\"/><p><strong>AMD SGLang 持续集成测试缺乏覆盖 parity</strong></p><p>在过去的5 个月里，AMD 的整体持续集成（CI）有了很大的改进。5 个月前，AMD 的 SGLang 推理 CI 测试为零，现在已经有了一些。不幸的是，其 CI 测试覆盖率仍远不及 NVIDIA。</p><p>三周前，AMD 的 AI 负责人 Anush 要求他们的一位核心工程师 “996” 工作以修复 SGLang 的 CI 问题。AMD 虽然取得了一些进展，但遗憾的是仍有数十个单元测试缺失。如果没有适当的测试，AMD 的软件质量将继续较差，存在更多漏洞，导致开发者体验不佳和采用速度缓慢。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122140739v2019p0t4455ei5\"/><p>来源：SemiAnalysis, SGLang, Github</p></article></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>AMD vs NVIDIA 推理基准测试：谁赢了？</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ margin:1.2em 0; }\nul,ol{ margin-left:2em; }\nul{ list-style:disc; 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后文将讨论遇到的问题及 CI 覆盖不足的情况。主要观点对于购买硬件并使用vLLM/SGLang 的客户，根据工作负载和延迟要求，单节点 H200 部署与单节点 MI325X 的每美元性能（perf/$）呈现 “各有胜负” 的特点：部分场景 H200 更优，部分场景 MI325X 更优。在大多数测试场景中，MI300X 与 H200 相比缺乏竞争力，无论是绝对性能还是每美元性能均表现较差。但对于 Llama3 405B 和 DeepSeekv3 670B 模型，MI300X 在绝对性能和每美元性能上均优于 H100。对于采用中短期合同（不足6 个月）租赁 GPU 的客户，由于仅有少数提供商提供 AMD GPU 短期租赁，市场供应紧张推高了价格，导致英伟达 GPU 的每美元性能始终更优。反观英伟达生态，超百家 Neoclouds 提供商提供中短期租赁服务，充足的供应形成竞争性市场，有效降低了成本。MI325X 本应与 H200 竞争，但核心问题在于：其大规模出货推迟至 2025 年第二季度，此时 HGX B200 已出货一个季度，导致多数供应商选择 B200 而非 MI325X，进而造成 MI325X 销量低迷（除 Meta 外，未见大规模超算级采购）。MI355X 计划于 2025 年底开始出货，比 B200 晚两个季度。当前B200 和 GB200 的软件仍未完全成熟。例如，FP8 精度的 DeepSeek V3 在 TensorRT-LLM（TRT-LLM）、vLLM 或 SGLang 上无法完全正常运行。在目前可部署的工作负载和模型中，B200 占据主导地位，MI325 和 H200 的性能甚至无法接近其水平。英伟达的TRT-LLM 推理框架素以 “开发者体验差” 著称。尽管发布 PyTorch 后端和类似 vLLM 的单行 CLI 服务命令后有所改善，但在开发者体验上仍无法与 vLLM 或 SGLang 比肩。TRT-LLM 仍需全面支持 DeepSeek，并提供预构建的 TRT-LLM-serve 容器镜像。服务框架提供的大量配置标志导致“组合爆炸”，使全面基准测试几乎不可能完成。AMD 通过添加环境变量进一步复杂化了问题（尽管本文此前建议删除这些变量）。大多数用户无法获得最佳性能，因为若不对每种工作负载进行深度调优，根本无法确定最优标志和变量组合。AMD AI 负责人 Anush 及其团队正努力提升 ROCM SGLang 的 CI 覆盖率至与英伟达持平，但目前覆盖率仍不足 10%，差距显著。AMD 应利用其雄厚财务资源增加内部研发集群投入。上个季度，AMD 花费 7.49 亿美元用于股票回购，而内部研发集群资源投入仅约 1300 万美元。研发集群资源匮乏是其开发者体验落后于英伟达的关键原因，也是 AMD 在 AI 软件领域持续滞后的根源。本文认为，即便从回购资金中划拨一小部分用于研发集群，也能在不牺牲短期股东回报的前提下，带来更优的长期价值。由于缺乏CI 测试和数值精度内核，与 CUDA 相比，模型在 ROCM 上的各项评估得分普遍更低。H100 vs MI300X vs H200 vs MI325X vs B200 vs MI355X推理的解码阶段往往受内存带宽限制，因此两大核心系统规格为HBM 容量和带宽。测试显示，单个 MI300 节点（1536GB HBM 容量）相比 H100 节点（640GB HBM 容量）具有显著优势 ——H100 甚至无法在单节点中容纳 DeepSeek V3 FP8 模型。英伟达于 2024 年第三季度大规模量产 H200，其 144GB HBM 容量解决了容量瓶颈问题，测试中性能优于 MI300。AMD 对 H200 的回应是 MI325X，但遗憾的是其上市时间滞后，导致客户转而选择 B200。来源: SemiAnalysisMI325X 原计划与 H200 同期（2024 年第三季度）出货，但因延迟至 2025 年第二季度才批量上市，直接与 2025 年第一季度推出的 HGX x86 B200 SXM 竞争。大多数客户选择 B200 而非 MI325X，这也是除 Meta 外，MI325X 未获超大规模采购的主因。需要说明的是，量产延迟并非AMD 独有问题：英伟达 GB200 NVL72 因集成 NVLink 背板的挑战及集群运营商缺乏调试工具，同样面临大规模延迟。AMD 与英伟达数据中心 AI GPU 的市场份额自2023 年第一季度以来，AMD 在数据中心 AI GPU 市场份额持续增长。但 2025 年第一季度，英伟达 Blackwell 大规模投产，而 AMD 的应对产品推迟至第三季度，导致其市场份额相应下降。预计 2025 年第二季度 AMD 份额将继续下滑，但随着 MI355X 在年底推出及软件改进加速，AMD 有望在明年底或 2026 年初重新夺回部分市场份额。来源:SemiAnalysis Accelerator Model, AMD Earnings, Nvidia Earnings推理基准测试方法 - 在线吞吐量与延迟为了使本文的基准测试尽可能接近真实的推理工作负载，本文的推理基准测试方法强调分析给定配置下的在线吞吐量与每个用户的端到端延迟，而不是基于传统的离线基准测试。与离线基准测试不同，离线基准测试在理想条件下测量吞吐量，不考虑实际延迟影响，本文的方法明确捕捉系统同时处理的用户数量与每个用户体验的延迟之间的权衡。通过逐步增加并发用户数量，本文测量延迟如何增加，使本文能够得出直接反映操作条件和用户体验的现实吞吐量指标。下面将首先解释需要理解的关键指标以及这些指标的定义。吞吐量衡量在给定时间内完成的工作量，例如，每个GPU 每秒可以处理多少个令牌。更高的吞吐量意味着系统可以同时处理更多的请求，提高整体容量、效率和收入。延迟指的是完成单个请求所需的时间，从发出请求到交付最终响应的时间。更低的延迟意味着更快的响应和更好的用户体验。在本文的框架中，本文关注端到端（E2E）延迟，本文在下面定义。在推理基准测试中，这两个指标是相关的。通过添加更多的并发请求来增加吞吐量通常会增加单个用户体验到的延迟。这是因为当系统处理许多并发用户时，资源变得更加紧张，导致单个请求等待更长时间。相反，优化低延迟通常会限制整体吞吐量，因为同时处理的请求更少，以保持响应迅速。理解吞吐量和延迟之间的平衡对于选择正确的配置至关重要—— 交互式应用程序优先考虑低延迟以获得响应迅速的用户体验，而批处理任务则优先考虑更高的吞吐量，即使每个请求的延迟增加。首令牌时间（TTFT）表示用户从发送请求到接收第一个生成的令牌所经历的初始延迟，反映了预填充整个输入提示令牌的时间。输出令牌之间的时间（TBOT）量化了生成初始令牌后连续令牌之间的延迟，捕捉稳态推理性能。端到端（E2E）延迟计算为 E2E 延迟 = TTFT+（输出序列长度 ×TBOT）。这是本文分析用户体验的首选指标，因为它包含了处理请求时的所有各种延迟源。这与一些仅比较每个GPU 的吞吐量与 TBOT 的分析形成对比。来源: SemiAnalysis传统的离线基准测试忽略了这些延迟交互和并发效应，未能模拟现实的用户条件，从而产生与实际操作环境脱节的过于乐观的吞吐量数字。当离线基准测试分析吞吐量与批量大小时，结果并不准确，因为即使给定批量大小下每个GPU 的吞吐量相同，不同的 AI 芯片也可能有非常不同的延迟。离线吞吐量基准测试，来源：Signal65推理基准测试方法 - 模型选择现实生产工作负载的模型主要有两类：密集架构和稀疏混合专家（MoE）架构。对于密集模型，本文测试了FP16 精度的 Llama3 70B 作为中等规模 FP16 部署的代表，以及 FP8 精度的 Llama3 405B 作为大规模密集场景的代表。为了对稀疏MoE 模型进行基准测试，本文选择了FP8 精度的 DeepSeekV3 670B。在算术强度、近似活动、总参数计数和内存访问模式方面，DeepSeekV3 的模型架构与 OpenAI 的 4o/4.1/o1/o3/o4 等前沿封闭模型非常匹配。因此，DeepSeek 是基准测试 OpenAI 内部模型架构的最佳代理模型。推理基准测试方法 - 输入 / 输出令牌长度本文对三种不同的输入和输出令牌长度组合进行基准测试，以反映现实的推理场景和性能特征。第一种使用4K 输入和 1K 输出令牌场景。这代表了以大型预填充通用矩阵乘法（GEMM）操作为特征的摘要任务。这种场景严重依赖计算，有利于英伟达 GPU 等在计算密集型预填充方面始终表现出色的架构。第二种场景，输入1k 令牌，输出 1k 令牌，与翻译或对话工作负载非常一致，平衡了预填充和解码性能需求。最后，本文测试了1k 输入和 4k 输出令牌场景。这代表了输出大量推理令牌的推理密集型任务，这意味着性能通常受内存带宽限制，而不是计算。评估所有这三种输入 / 输出长度场景可以全面了解模型和硬件在不同推理工作负载中的性能。推理基准测试方法 - 推理引擎对于Llama3 70B 和 405B 的推理基准测试，本文选择vLLM 作为本文的主要推理引擎。虽然许多用户现在由于更好的性能而转向QWEN，但 Llama3 仍然是使用最多的模型。vLLM 是这些模型中使用最广泛的推理框架。由于其优化的性能、易用性和鲁棒性，它得到了英伟达和 AMD 的认可和积极推荐。对于 H200 GPU 平台，除了 vLLM 之外，本文还评估了TensorRT-LLM（TRT-LLM）服务。虽然 TensorRT-LLM 最初基于 C++ 的实现历史上提供了次优的用户体验，但英伟达在 12 月推出了一个基于 Python 的版本，在功能和使用风格上与 vLLM 和 SGLang 类似。然而，根据本文的最新测试，这个基于Python 的 TensorRT-LLM 实现的整体用户体验和成熟度仍然落后于 vLLM，尽管持续的改进正在缩小这一差距。为了完整起见，本文对这两种实现进行了基准测试。TRT-LLM 通过其新的 python pytorch 后端、用于启动推理实例的简单单行命令行界面以及兼容 OpenAI 的 HTTP 服务器，使用起来变得容易多了。然而，它仍然存在很多问题 —— 例如，DeepSeek 在 TRT-LLM 上运行不佳，英伟达也尚未发布 python TRT-LLM-serve docker 镜像，导致数小时的时间浪费在从源代码安装上。本文建议TRT-LLM 团队修复 DeepSeek V3 实现并发布 TRT-LLM-serve docker 镜像。本文: SemiAnalysis相比之下，对于更大的DeepSeek 670B 模型，本文选择SGLang 作为推理引擎。SGLang 是 DeepSeek 670B 部署中最常推荐和采用的推理框架，由于其能够高效处理更大的模型尺寸和 DeepSeek 规模推理工作负载的复杂性，它得到了英伟达和 AMD 的强烈认可。推理基准测试方法 - 并行策略在本文的基准测试方法中，全都系统地评估了每个GPU 架构和测试场景允许的所有实际张量并行（TP）配置。例如，在对 405B 模型进行基准测试时，AMD 的 MI300X 支持 TP=4 和 TP=8 配置，而英伟达的 H100 由于内存和性能限制，通常仅支持 TP=8。对于每个并行配置，本文测量吞吐量和延迟，以构建性能上限—— 确定在给定延迟要求下提供最大吞吐量的最佳张量并行策略。这种全面的方法确保本文准确地确定适合每个GPU 平台和模型场景的最有效和性能最佳的并行设置。请注意，本文只测试单节点场景—— 随着主要 AI 实验室在生产中使用的解耦解码和解耦预填充的发明，多节点推理已成为事实上的前沿标准。不幸的是，解耦解码 / 预填充目前在 AMD 的开源软件栈上不可用，仅在英伟达的系统上可用。推理基准测试方法 - 如何解释数据本文的推理基准数据应该从每美元性能和每种GPU 类型之间的相对性能的角度来看待。通过微优化（例如，对 FP16 模型使用 FP8 KV 缓存或微优化最大批量令牌），有办法继续提高绝对性能，但这只会优化每个 GPU 类型的特定数据点，而不是整个曲线。这就是为什么本文建议读者关注每种GPU 类型之间的相对性能，而不是所实现的绝对性能。此外，请注意，在将H200 与其他 GPU 类型进行比较时，本文提供了H200 在使用 TRT-LLM 推理框架和 vLLM 时的结果。TRT-LLM 提供了更强的性能，但它的开发人员体验比 vLLM 差。本文建议查看vLLM H200 和 TRT-LLM H200 的数据点，而不仅仅是 TRT-LLM H200 的性能曲线。本文的基准测试在Docker hub 上提供了本文尝试过的确切vLLM 和 SGLang 版本，以便于重现。Llama3 70B FP16 吞吐量与延迟结果来源: SemiAnalysis上图显示了在1k 输出 / 1k 输入场景下服务 LLaMA 3 70B 的结果，该场景映射到翻译和聊天应用程序。本文看到，在低延迟场景下，使用vLLM 的 H100 和 H200 优于两个 AMD GPU，但 MI325X 在更高的批量大小 / 更高的并发性下勉强领先并超过英伟达设置。关于张量并行（TP）规模，本文发现TP=8 在低延迟场景中占主导地位，而 TP=2 或 TP=4 在更大批量 / 高并发下提供最高吞吐量。对于 AMD GPU，TP=1 从未实现最佳性能，仅 MI325X 在高并发场景下是唯一例外。本文认为这是因为在高并发时，通信量足够大，使得从HBM 加载数据与通过 NVLink 通信数据的性能差异显著。MI325X 的 TP=1 数据点体现了高 HBM 带宽的优势。总体而言，搭载TRT-LLM 的 H200（标记为 H200-TRT）在基准测试中大多占据主导地位。本文认为这得益于英伟达对自身硬件的深度理解和对性能调优的大量投入。来源: SemiAnalysis在LLaMA 3 70B 的类推理工作负载（1k 输入，4k 输出）中，H100 的性能明显低于所有其他 GPU，每秒每 GPU 吞吐量迅速稳定在约 900 tokens 左右。另一方面，MI325X 的性能平台期晚于所有其他 GPU，这意味着它在约 450 秒延迟时具有最高吞吐量。这也解释了为何使用 vLLM 的 H200 在高并发时超越 MI325X，尽管其在低延迟区域的性能优于 MI325X。在 300 秒以下延迟场景中，性能排名（从优到劣）清晰如下：搭载 TensorRT-LLM 的 H200、H200、MI325X、MI300X 和 H100。来源: SemiAnalysis在处理LLaMA 3 70B 的类摘要工作负载（4k 输入，1k 输出）时，工作负载的预填充密集特性通常更有利于英伟达 GPU。本文看到，在30 秒延迟标记后，H100 超越 MI300X，使用 vLLM 的 H200 则领先于 MI325X。然而，MI325X 的 TP=1 配置在高并发时再次表现出色，优于使用 vLLM 的 H200。搭载 TensorRT-LLM 的 H200 则始终无人能及，从 20 秒标记开始即在所有节点提供最高吞吐量。LLaMA3 405B FP8 吞吐量与延迟结果来演: SemiAnalysis在处理1k 输入和 1k 输出的 LLaMA 3 405B 时，本文发现大多数设置的性能迅速进入平台期。在40 秒以下延迟时，MI325X 和 MI300X 均优于 H100，且出人意料地优于使用 vLLM 的 H200。总体而言，MI325X 持续优于使用 vLLM 的 H200、MI300X 和 H100。在 150 秒延迟限制下，H100 每秒吞吐量勉强达到 400 tokens。这表明在服务大型密集模型时，内存带宽至关重要。与此同时，搭载TensorRT-LLM 的 H200 再次碾压竞争对手。它可在 150 秒延迟内实现每 GPU 近 1000 tokens / 秒的吞吐量，且在更高并发下未见平台期迹象。本文认为这是因为TensorRT-LLM 对内存使用的控制更佳，从而能够维持更高的内存利用率并提升性能。来源: SemiAnalysis在处理LLaMA 3 405B 的推理工作负载（1k 输入，4k 输出）时，内存限制的影响显著。例如，本文看到H100 的吞吐量不及同类产品的一半。使用 vLLM 的 H200 性能也低于 MI300X，仅在更高并发（需更多计算）时才再次超越。然而，这仍无法使使用 vLLM 的 H200 与 MI325X 竞争。MI325X 在所有场景中均优于 H100、MI300X 和使用 vLLM 的 H200。搭载TensorRT-LLM 的 H200 再次展现技术优势，在相似延迟下吞吐量比 MI325X 高 1.5 倍。这表明 vLLM 远未达到最优，也解释了为何 vLLM 将 TensorRT-LLM 视为主要竞争对手。来源: SemiAnalysis根据上图，本文可以得出结论：服务大型密集模型是AMD GPU 的优势。具体而言，MI325X 在所有延迟场景中均击败竞争对手，MI300X 甚至在约 250 秒延迟时优于使用 vLLM 的 H200。另一方面，H100 的吞吐量稳定在约 350 tokens / 秒，使用 vLLM 的 H200 为 600 tokens / 秒。与其他情况一样，搭载 TensorRT-LLM 的 H200 在 50 秒延迟标记后显著超越所有其他配置，占据绝对优势。尽管类摘要工作负载以预填充为主，但运行大型密集模型仍受内存限制，这一点从图表中也可看出。这就是AMD 选择使用 MI300X 和 MI325X 进行大型模型服务的原因。DeepSeekV3 670B FP8 吞吐量与延迟结果对于DeepSeekV3 670B，本文使用SGLang 推理框架并测试了 H200、MI300 和 MI325X。本文未测试H100，因为它无法在单个节点中容纳 DeepSeekV3 670B。在翻译和聊天应用场景（1k 输入 1k 输出）中，本文看到H200 在所有延迟级别上均击败 MI300X。MI325X 仅在 25 至 35 秒的小范围延迟内与 H200 竞争，其余延迟范围内 H200 均占优。在低延迟、高交互性场景中，当每个模型副本同时处理 4-16 个并发用户时，H200 是明显的赢家。来源: SemiAnalysis在推理测试场景（1k 输入 / 4k 输出）中，H200 在所有延迟范围内均击败 MI300X。但 MI325X 在超过 100 秒的延迟范围内击败 H200，而在 100 秒以下延迟时，H200 仍是明显赢家。来源: SemiAnalysis在摘要任务场景（4k 输入，1k 输出）中，H200 与 MI300X 的对比结果类似 ——H200 在所有延迟范围内均碾压 MI300X。对于 MI325X，延迟超过 25 秒后开始超越 H200。在更偏向在线低延迟的用例中，H200 击败 MI300X 和 MI325X。来源: SemiAnalysis在大多数应用所需的中低延迟场景中，H200 击败 MI300X 和 MI325X，这也是 OpenAI 等实验室选择 H200 的原因。每小时每 GPU 的 TCO—— 自主拥有和运营的集群在考虑总拥有成本（TCO）时，选择 AMD 还是英伟达 GPU 需要仔细评估资本支出和持续运营成本。AMD 的 MI300X 和 MI325X GPU 的每小时总成本通常低于英伟达的 H100 和 H200 GPU。对于每个延迟和模型测试场景，本文以每百万tokens 成本为单位计算了每美元性能，以反映计入下表所示的总拥有成本后 AMD 与英伟达的性能差异。请注意，下图基于下表中的 TCO 生成，代表客户自行购买 GPU 的总成本，不反映从 Neoclouds 租赁 GPU 的成本结构。下面，本文将深入探讨资本支出、运营支出和TCO 计算背后的详细财务分析和战略考量。来源: SemiAnalysisLLama3 70B FP16 每百万 tokens 成本来源: SemiAnalysis在超低延迟推理中，MI325X 和 MI300X 在 LLama3 70B 聊天和翻译任务（1k 输入 / 1k 输出）的每美元性能上超越所有其他 GPU。来源: SemiAnalysis从更长远的延迟周期来看，当延迟超过20 秒时，价格差异开始显现。AMD GPU 的性价比低于 H100 和使用 vLLM 的 H200，但随着延迟增加，MI325X 因其在高并发下的出色性能而比 H200 更经济。来源: SemiAnalysis转向推理场景（1k 输入，4k 输出），从低延迟应用开始，MI325X 和 MI300X 在 TCO 性能上胜出。来源: SemiAnalysis将分析扩展到更长的延迟周期，本文发现由于性能较弱，在H100 上运行 LLaMA 3 70B 的成本效益最低。MI300X 和 MI325X 比使用 vLLM 和 TensorRT LLM 的 H200 更昂贵，但在更高延迟下更具竞争力。有趣的是，在 MI300X 上运行的成本几乎与 MI325X 相当，这表明在此案例中 MI325X 的性能提升未能证明其价格上涨的合理性来源: SemiAnalysis来源: SemiAnalysis摘要工作负载也呈现类似趋势。AMD GPU 在低延迟区域性价比最高，H100 则落后于所有其他配置。虽然使用 vLLM 和 TensorRT 的 H200 在中延迟区域最经济，但 MI325X 的每百万 tokens 成本低于使用 vLLM 的 H200，并与使用 TensorRT 的 H200 相当。LLama3 405B FP8 每百万 tokens 成本来源: SemiAnalysis来源: SemiAnalysis在聊天和翻译场景（1k 输入，1k 输出）中，AMD GPU 的低价和在服务大型密集模型时的更高性能使成本效率差异更加明显。本文看到，MI325X 的服务成本持续低于使用 vLLM 的 H200 和 H100，MI300X 也与使用 vLLM 的 H200 相当。尽管如此，搭载 TensorRT LLM 的 H200 在 60 秒延迟标记后凭借卓越性能再次胜出。来源: SemiAnalysis对于405B 推理任务的超低延迟场景（1k 输入，4k 输出），MI325X 和 MI300X 无疑击败使用 vLLM 的 H200 和 H100，甚至超越使用 TRT-LLM 的 H200！来源: SemiAnalysis从推理任务场景的更长延迟来看，与之前所有服务大型密集模型的配置一样，MI300X 和 MI325X 的性价比均高于 H100 和使用 vLLM 的 H200。但需注意，搭载 TensorRT LLM 的 H200 仍是所有配置中成本效率最高的，因其性能提升幅度超过了与 AMD GPU 的价格差异。来源: SemiAnalysis来源: SemiAnalysis转向摘要场景（4k 输入，1k 输出），MI325X 是明显的赢家。在低延迟时，MI325X 超越包括搭载 TensorRT LLM 的 H200 在内的所有配置，且在高延迟时仍具竞争力。MI300X 在高延迟时的成本效率也优于使用 vLLM 的 H200，在低延迟时接近搭载 TensorRT LLM 的 H200。令人惊讶的是，尽管性能更优，搭载 TensorRT LLM 的 H200 此次未能证明其价格的合理性。DeepSeekv3 670B FP8 每百万 tokens 成本来源: SemiAnalysis在聊天和翻译任务（1k 输入，1k 输出）中，MI300X 的每美元性能无法与 H200 竞争，而 MI325X 仅在 25 至 40 秒延迟内与 H200 有一定竞争力，但优势不大。每美元性能的微小提升不足以抵消切换和采用 ROCM 的成本。来源: SemiAnalysis在推理任务（1k 输入，4k 输出）中，本文看到延迟超过100 秒后，MI325X 优于 H200，每美元性能比 H200 高 20%。但在低延迟 / 中高交互性场景（即延迟低于 100 秒）中，H200 仍轻松胜出。MI300X 在推理任务的每美元性能上无法与 H200 竞争。来源: SemiAnalysis在摘要任务（4k 输入，1k 输出）中，H200 在低延迟 / 高交互性的每美元性能上胜出。来源: SemiAnalysis在摘要任务的中高延迟场景中，MI300X 与 H200 具有竞争力，MI325X 的每美元性能比 H200 高 20-30%。为何除了超大规模企业外没人用 AMD？上述每TCO 性能分析聚焦于直接购买场景 —— 比较大型超大规模企业或企业直接购买硬件时的 AMD GPU 与英伟达 GPU，而非从 Neoclouds 租赁 GPU 的情况。在GPU 租赁方面，成本差异显著。AMD 相比英伟达面临显著竞争劣势，主要原因是供应有限和市场竞争不足。目前，超过100 家不同的 Neocloud 提供商提供英伟达 GPU 的短期（不足 6 个月）租赁，形成价格竞争并压低租赁成本。相比之下，仅有少数提供商提供类似的短期 AMD GPU 租赁。租赁市场的这种稀缺性导致AMD GPU 租赁价格人为高企，削弱了其整体成本竞争力。因此，在租赁市场中，无论延迟要求如何，英伟达在每美元性能上始终优于 AMD。这种不平衡解释了为何除主要超大规模企业外，AMD GPU 的采用率极低 —— 超大规模企业通常直接进行长期 GPU 采购，可利用 AMD 有利的硬件经济性，而无需面对 AMD 租赁市场的价格限制。对于推理计算的租赁者，AMD GPU 需达到何种租赁价格才能与英伟达竞争？2025 年第二季度，H200 的当前 1 个月期合同市场租赁价格约为 2.5 美元 / 小时 / GPU，低质量云服务的价格差异较大且更低。MI325X 的 1 个月期租赁合同尚不存在，而 MI300X 的 1 个月期租赁价格超过 2.5 美元 / 小时，这使其在租赁中缺乏竞争力。以下是本文计算的MI300X 和 MI325X 需达到的约 1 个月期租赁价格，以使其与租赁英伟达 H200 竞争。来源: SemiAnalysis在翻译和聊天工作负载（1k 输入，1k 输出）中，MI300X 租赁价格需定为 1.9 美元 / 小时才能与 H200 竞争，MI325X 的 1 个月期合同价格需低于 2.5 美元 / 小时才能与 H200 竞争。来源: SemiAnalysis在推理推理任务（1k 输入，4k 输出）中，MI300X 的 1 个月期合同价格需低于 2.1-2.4 美元 / 小时，才能在每美元性能上与 H200 竞争。MI325X 则需根据交互性定价在 2.75-3 美元 / 小时 / GPU 之间，以具备竞争力。来源: SemiAnalysis在摘要任务（4k 输入，1k 输出）中，MI325X 的 1 个月期合同价格应为 2.75-3 美元 / 小时，MI300X 则应定价在 2.1-2.4 美元 / 小时之间。B200 性能初探由于目前缺乏软件支持，本文未在完整基准测试中纳入B200。在撰写本文时，大多数主要服务框架尚未对 B200 GPU 提供稳定支持。vLLM 的标准发布镜像尚未支持 B200（参考），SGLang 团队也未公布支持 B200 的明确时间表。在 AMD 方面，本文未对MI355X 进行基准测试，因为生产单元尚未上市。尽管存在工程样品，但漏洞尚未完全修复，因此系统尚未准备好进行测试。虽然TensorRT-LLM 支持 B200，但仅针对少量模型进行了优化，且明显缺少 FP8 DeepSeek V3。因此，本文使用TensorRT-LLM 对 B200 进行了部分模型和场景的基准测试，作为对 B200 性能的初探。下图展示了 LLaMA 70B 和 405B 在推理工作负载（1k 输入，4k 输出）中的表现。来源: SemiAnalysis搭载TensorRT LLM 的 B200（标记为 B200-TRT）在 LLaMA 70B 基准测试中全面领先，整体延迟更低、吞吐量更高。MI325X 和 MI300X 与 B200 的竞争力相差甚远。来源: SemiAnalysis对于LLaMA 405B，B200 在所有延迟和吞吐量指标上再次碾压所有其他配置，甚至在本文测试的最高请求速率下仍未进入平台期。到目前为止，B200 在本文运行的基准测试中表现出极高性能。为确保全面性，本文将在未来几个月内报告MI355X 和 B200 的训练和推理性能。推理过程中的 AMD 和英伟达漏洞在基准测试过程中，本文遇到了多个障碍。服务框架中的大量调优标志导致配置组合呈爆炸式增长。例如，vLLM 使用 max-num-seq、max-num-batched-tokens、num-scheduler-steps 和 max-model-len 等参数；其中大多数配置关于每个标志对性能的具体影响文档不足。这使得基准测试极其耗时，且无法保证找到实现最佳性能的正确组合。因此，本文不得不依赖英伟达和AMD 工程师提供的最佳配置。本文希望所有服务框架改进每个标志对性能影响的文档，并理想地实现自动调优。这是AMD 和英伟达应投入 GPU 资源并公开提供的服务，本文乐于合作。由于服务框架代码更新速度极快，本文在获取最新性能结果时遇到了困难。即使采用最佳配置，每种GPU 类型的基准测试运行仍需 60 到 120 小时，而服务框架几乎每周都会更新代码。由于 vLLM 从 v0 过渡到 v1、SGLang 的 CUDA 图捕获失败、SGLang 在 AMD 上的分段错误等问题，本文不得不从头开始进行基准测试，并且在被要求重新配置标志时多次重启。更糟糕的是，AMD 多次要求本文启用反馈周期中新开发的功能，导致多次重新运行和软件版本不一致。本文希望未来通过发布实时基准测试网站来缓解这一问题。基准测试耗时较长的另一个原因是本文无法在多台机器上并行进行实验。本文发现云服务提供商的机器在吞吐量和延迟方面存在不可忽视的差异，这导致AMD 和 NVIDIA 要求本文重新进行所有实验。最后，AMD 维护独立的代码分支和配置导致了严重的延迟。由于 AMD 维护了一个独立的 vLLM 分支，本文不得不编写单独的基准测试设置。在撰写本文时，AMD 已结束并弃用了其 vLLM 分支。本文欢迎这一变化，并希望AMD 在其他软件中也采用这一做法。在配置方面，他们添加了与 AITER 相关的环境变量，这让本文回想起PYTORCH_TUNABLE_OP 的问题。本文已表达了对使用环境变量启用功能的不满，并希望该做法能像PYTORCH_TUNABLE_OP 一样被移除。AMD SGLang 持续集成测试缺乏覆盖 parity在过去的5 个月里，AMD 的整体持续集成（CI）有了很大的改进。5 个月前，AMD 的 SGLang 推理 CI 测试为零，现在已经有了一些。不幸的是，其 CI 测试覆盖率仍远不及 NVIDIA。三周前，AMD 的 AI 负责人 Anush 要求他们的一位核心工程师 “996” 工作以修复 SGLang 的 CI 问题。AMD 虽然取得了一些进展，但遗憾的是仍有数十个单元测试缺失。如果没有适当的测试，AMD 的软件质量将继续较差，存在更多漏洞，导致开发者体验不佳和采用速度缓慢。来源：SemiAnalysis, SGLang, 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AI加速器的销售贡献尤为突出。Lee认为，AMD在美国与沙特合作项目中展现的发展潜力值得关注。他强调，“从TAM(潜在市场总额)机会来看，AMD具有显著吸引力”。对于公司即将发布的新一代AI芯片，Lee持乐观态度，认为这些新产品将助力AMD提升市场竞争力，更好地应对来自英特尔(INTC.US)等对手的挑战。","news_type":1,"symbols_score_info":{"AMD":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":363,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":439913844351096,"gmtCreate":1748421795645,"gmtModify":1748421995980,"author":{"id":"4192259115439500","authorId":"4192259115439500","name":"股道自然","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4192259115439500","authorIdStr":"4192259115439500"},"themes":[],"htmlText":"不喊70了，蠢货。","listText":"不喊70了，蠢货。","text":"不喊70了，蠢货。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/439913844351096","repostId":"1112641027","repostType":2,"repost":{"id":"1112641027","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1748394043,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1112641027?lang=&edition=full","pubTime":"2025-05-28 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start;\">罗森布拉特证券分析师此前称该协议对AMD构成&#34;利好&#34;，认为这将帮助AMD及其竞争对手英伟达（NVDA）——后者也与Humain有合作协议——&#34;部分抵消美国近期对华出口限制的影响&#34;。AMD此前预计，美国对其MI308芯片的出口限制将导致2025年损失15亿美元收入。</p><p style=\"text-align: start;\">&#34;尽管如此，我们承认关税降级和沙特AI协议的可能性已推动AMD股票重获评级，尽管对盈利的影响有限或可量化。&#34;汇丰分析师在放弃此前&#34;减持&#34;评级时表示。</p><p style=\"text-align: start;\">分析师将AMD图形处理器2026年收入预期从66亿美元上调至78亿美元，源于&#34;预计该公司CoWoS（晶圆基板芯片封装）产能将增加约15%&#34;，这将惠及其Instinct MI350芯片系列。分析师称这种增长&#34;应伴随溢价定价，有助于改善产品组合&#34;。</p><p style=\"text-align: start;\">尽管AMD预计明年发布Instinct MI400系列，但分析师指出&#34;目前量化其收入潜力为时尚早&#34;。&#34;因此，我们对2025/2026年数据中心收入的预测仍比市场共识低5%/6%。&#34;</p><p style=\"text-align: start;\">分析师同时表示对AMD客户端业务&#34;更为乐观&#34;，认为该公司&#34;完全有能力抵御英特尔竞争并夺取市场份额&#34;。汇丰最初预计英特尔（INTC）将通过降价施压以夺回市场，但最终发现&#34;该策略未产生实质影响&#34;，因AMD已具备有竞争力的定价和先进中央处理器，产品组合更具吸引力。</p><p style=\"text-align: start;\">汇丰认为，由于第一季度表现强劲，下半年&#34;可能呈现季节性疲软&#34;，因此预计2025年上下半年客户端收入将持平。</p><p style=\"text-align: start;\">上周美银分析师表示，尽管预计英伟达和定制芯片将主导市场，但AMD在AI加速器领域仍有&#34;充足空间&#34;。美银研究分析师维韦克·阿亚指出，AMD在优化AI应用速度的硬件市场可能获得&#34;3%-4%的可观份额&#34;。</p><p style=\"text-align: start;\">&#34;许多客户内部团队有大量工作负载和计算需求，AMD可在此领域发挥重要作用。&#34;阿亚表示，&#34;其近期在机架级系统的收购和软件优化成效显著。&#34;</p><p style=\"text-align: start;\">AMD股价周二收涨3.9%。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>汇丰分析师放弃看空AMD，原因如下</title>\n<style 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18:15","market":"hk","language":"zh","title":"“陪跑者”也能上场？美银力挺AMD：AI芯片市场还有它的一席之地","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2537900259","media":"金十数据","summary":"尽管在AI芯片市场上，AMD常被视为“陪跑者”，但美国银行分析师认为，AMD仍有望在这一快速增长的赛道中分得一杯羹。","content":"<html><head></head><body><p><span>根据报道，</span><span>AMD(AMD.O)</span><span>的股价在</span>2025<span>年迄今已下跌</span><span>7%</span><span>，过去一年累计下跌</span><span>32%</span><span>。但美国银行的分析师指出，在快速扩张的人工智能芯片市场中，</span><span>AMD</span><span>仍有</span><span>“</span><span>足够的发展空间</span><span>”</span><span>。</span></p>\n<p><span>美银研究分析师维韦克</span><span>·</span><span>阿亚（</span><span>Vivek Arya</span><span>）表示，</span><span><a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a></span><span>(NVDA.O)</span><span>预计将在</span>AI<span>加速器市场（即为</span><span>AI</span><span>应用提供运算支持的硬件）中占据超过</span><span>80%</span><span>的份额。按照他的估算，</span><strong><span>科技公司定制芯片的市场份额将占据另外</span>10%<span>至</span><span>15%</span><span>。</span></strong><span>尽管如此，阿亚仍看好</span>AMD<span>，</span><strong><span>认为其有望在该市场中实现</span><span>“</span><span>合理的</span><span>3%</span><span>至</span><span>4%</span><span>的份额</span><span>”</span><span>。</span></strong><span>他指出，</span>AI<span>加速器的可服务市场总额有望超过</span><span>4000</span><span>亿美元。</span></p>\n<p><span>阿亚表示：</span><span>“</span><span>许多客户在内部系统中有大量运算任务和计算需求，这正是</span><span>AMD</span><span>可以发挥关键作用的地方。公司在整机系统方面的近期收购，以及软件能力的提升，为其未来发展打下了良好基础。</span><span>”</span></p>\n<p><span>本周早些时候，</span>AMD<span>在台北举行的</span><span>2025</span><span>年台北国际电脑展上发布了</span><span>Radeon RX 9060 XT</span><span>和</span><span>Radeon AI Pro R9700</span><span>显卡，以及</span><span>Threadripper 9000</span><span>系列处理器。</span></p>\n<p><span>公司表示，这些新芯片</span><span>“</span><span>专为应对游戏、内容创作、专业工业及</span><span>AI</span><span>开发中最艰难的工作负载而设计</span><span>”</span><span>。据介绍，</span><span>Radeon AI Pro R9700</span><span>图形处理单元可加速本地</span><span>AI</span><span>推理、模型微调及其他</span><span>AI</span><span>任务。</span></p>\n<p><span>此外，</span>AMD<span>还宣布扩大与华硕的合作，将采用</span><span>Ryzen AI Pro 300</span><span>系列芯片，共同打造</span><span>Expert P</span><span>系列</span><span>Copilot+</span><span>个人电脑。</span></p>\n<p><span>美银的阿亚也在关注</span>AMD<span>即将在</span><span>6</span><span>月举行的</span><span>“Advancing AI”</span><span>活动，届时将发布更多新产品与合作消息。</span></p>\n<p><span>与此同时，</span>AMD<span>本月早些时候宣布与沙特阿拉伯</span><span>AI</span><span>初创公司</span><span>Humain</span><span>达成一项为期五年、价值</span><span>100</span><span>亿美元的合作协议，协助对方建设</span><span>AI</span><span>基础设施。</span><span>Rosenblatt Securities</span><span>分析师称，这项合作对</span><span>AMD</span><span>是一个</span><span>“</span><span>利好</span><span>”</span><span>，并指出</span><span>AMD</span><span>与同样达成合作的英伟达可以</span><span>“</span><span>在一定程度上抵消美国近期对中国的芯片出口限制所带来的影响</span><span>”</span><span>。</span></p>\n<p><span>阿亚此前曾指出，</span><strong><span>该合作每年可能带来</span>30<span>亿至</span><span>50</span><span>亿美元的收入，五年合计则可能达到</span><span>150</span><span>亿至</span><span>200</span><span>亿美元。</span></strong></p>\n<p><span>不过，他在本周三的报告中也提到，</span>AMD<span>仍面临</span><span>“</span><span>地缘政治不确定性</span><span>”</span><span>，特别是总统特朗普推动的关税政策将可能影响消费级</span><span>PC</span><span>、游戏以及企业级市场的需求。</span></p>\n<p><span>阿亚还提醒称，竞争对手</span><span><a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a></span><span>(INTC.O)</span><span>在新管理层的带领下，</span><span>“</span><span>未来某个时点可能重新收复失地</span><span>”</span><span>。</span></p></body></html>","source":"xnew_highlight","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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href=https://xnews.jin10.com/webapp/details.html?id=177435&type=news&data_type=0><strong>金十数据</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>根据报道，AMD(AMD.O)的股价在2025年迄今已下跌7%，过去一年累计下跌32%。但美国银行的分析师指出，在快速扩张的人工智能芯片市场中，AMD仍有“足够的发展空间”。\n美银研究分析师维韦克·阿亚（Vivek Arya）表示，英伟达(NVDA.O)预计将在AI加速器市场（即为AI应用提供运算支持的硬件）中占据超过80%的份额。按照他的估算，科技公司定制芯片的市场份额将占据另外10%至15%。...</p>\n\n<a href=\"https://xnews.jin10.com/webapp/details.html?id=177435&type=news&data_type=0\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f3adfc766f516122d84a6c61fda22681","relate_stocks":{"LU2458330169.SGD":"FRANKLIN SHARIAH TECHNOLOGY \"A\" (SGD) ACC","LU1880398471.USD":"AMUNDI FUNDS GLOBAL EQUITY \"A2\" (USD) ACC","BK4532":"文艺复兴科技持仓","BK4554":"元宇宙及AR概念","LU1880398554.USD":"AMUNDI FUNDS GLOBAL EQUITY \"A2\" (USD) INC","LU2458330243.SGD":"FRANKLIN SHARIAH TECHNOLOGY \"A-H1\" (SGDHDG) ACC","LU0109392836.USD":"富兰克林科技股A","LU0823434583.USD":"BNP PARIBAS US GROWTH 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R9700图形处理单元可加速本地AI推理、模型微调及其他AI任务。\n此外，AMD还宣布扩大与华硕的合作，将采用Ryzen AI Pro 300系列芯片，共同打造Expert P系列Copilot+个人电脑。\n美银的阿亚也在关注AMD即将在6月举行的“Advancing AI”活动，届时将发布更多新产品与合作消息。\n与此同时，AMD本月早些时候宣布与沙特阿拉伯AI初创公司Humain达成一项为期五年、价值100亿美元的合作协议，协助对方建设AI基础设施。Rosenblatt Securities分析师称，这项合作对AMD是一个“利好”，并指出AMD与同样达成合作的英伟达可以“在一定程度上抵消美国近期对中国的芯片出口限制所带来的影响”。\n阿亚此前曾指出，该合作每年可能带来30亿至50亿美元的收入，五年合计则可能达到150亿至200亿美元。\n不过，他在本周三的报告中也提到，AMD仍面临“地缘政治不确定性”，特别是总统特朗普推动的关税政策将可能影响消费级PC、游戏以及企业级市场的需求。\n阿亚还提醒称，竞争对手英特尔(INTC.O)在新管理层的带领下，“未来某个时点可能重新收复失地”。","news_type":1,"symbols_score_info":{"AMD":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":734,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":431858677526656,"gmtCreate":1746456161690,"gmtModify":1746457657749,"author":{"id":"4192259115439500","authorId":"4192259115439500","name":"股道自然","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4192259115439500","authorIdStr":"4192259115439500"},"themes":[],"htmlText":"这些是外因，内因没问题才是最重要的","listText":"这些是外因，内因没问题才是最重要的","text":"这些是外因，内因没问题才是最重要的","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/431858677526656","repostId":"2533881755","repostType":2,"repost":{"id":"2533881755","kind":"news","pubTimestamp":1746443427,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2533881755?lang=&edition=full","pubTime":"2025-05-05 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等企业的运营成本和市场风险，影响其全球业务布局和长期发展战略，给整个半导体行业的稳定发展蒙上阴影。</p><p>随着英伟达和AMD在中国市场面临销售限制，本土半导体企业迎来了发展的窗口期。英伟达预计其2026财年来自中国市场的销售额将下降约4%，而AMD也将承受类似的压力。这表明，中国本土半导体企业有机会填补这一市场空白。</p><p>这些本土企业在GPU(图形处理器)和CPU(中央处理器)等关键技术领域的突破进展值得投资者密切关注。特别是在高端芯片制造和AI(人工智能)应用方面，任何技术瓶颈的突破都可能带来巨大的市场份额增长和投资回报。</p><p>美国政府推出的“AI扩散规则”对全球半导体行业产生了深远影响。英伟达的全球客户足迹中，有24%的销售额来自非中国二、三级国家，其中包括18%的新加坡销售额。在最坏的情况下，英伟达多达10%的这些销售可能受到AI扩散规则的限制，导致其EPS(每股收益)在2026和2027财年分别额外下降14%和11%。这一形势凸显了布局符合出口管制框架的芯片设计商的重要性。</p><p>尽管面临诸多挑战，英伟达的估值仍然具有吸引力。在其业绩承压期间，英伟达的远期市盈率(P/E)仅为17.4倍，显著低于其历史5年中位数30倍，甚至低于周期低谷的典型值23倍。这意味着市场恐慌可能过度放大了短期风险，为投资者提供了以合理估值买入龙头企业的机会。</p><p>英伟达和AMD的业务模式和财务表现凸显了全产业链布局的重要性。英伟达在2026财年将因H20系列产品的禁运而使总销售额降低6%。而AMD预计其2025财年的毛利率将受到显著影响，同时其数据中心GPU出货量可能减少。这表明，具备从芯片设计、制造到软件平台开发等全产业链布局能力的企业，能够更好地应对市场波动和政策变化。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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00:31","market":"hk","language":"zh","title":"0元购补贴下的美团，跟淘宝闪购打了个平手","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2552433132","media":"蓝鲸财经","summary":"两者都创了新高，但淘宝闪购着重提了不含自提和0元购。另有分析人士认为，这次美团和淘宝闪购的统计口径是不同的。这反映美团订单可能依赖补贴驱动的“虚假繁荣”，而淘宝闪购的多元品类结构更贴近真实消费需求。在综合考虑剔除了0元购和自提、验证骑手月均收入、品类单一、虚假礼赠量的背景下，美团目前在即时零售方面真正有效的订单量数据，估计跟淘宝闪购的订单量差不太多。","content":"<html><body><blockquote><p>文｜独孤依风</p></blockquote><p>近场消费市场竞争激烈，实体商家热情高涨，平台订单量亦日趋走高。</p><p><img src=\"https://img.36krcdn.com/hsossms/20250717/v2_ade23a286a4a4bb1950cb3dad48b3e5b@5352216_oswg504242oswg650oswg433_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1\" width=\"650\"/></p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/MPNGY\">美团</a>在7月12号晚宣布订单量达到1.5亿。两天后，淘宝闪购也公布了战果，日订单量突破8000万创下新高（不含自提及0元购）。</p><p>两者都创了新高，但淘宝闪购着重提了不含自提和0元购。这其实是相对于<a href=\"https://laohu8.com/S/03690\">美团</a>来讲的。毕竟美团在最近两周借助0元购收获了不少订单，尤其是借助一些低价高频消费的商品，比如奶茶、咖啡等。</p><p>作为电商行业观察者，我对美团1.5亿日订单量持有怀疑态度，可以从美团的运营、骑手收入等多个方面分析：</p><p>美团的对外公开数据显示，这1.5亿单中，主打优惠活动的神枪手板块占5000万单，拼好饭板块占 3500 万单。而在上个周六，其神枪手推出主打自提的“0元外卖”。由此可估算出，美团1.5亿单中，0元到店自提单可能占3000-5000万单 —— 日常该板块订单约1000万单，此次骤增的4000万单，恐多为自提。</p><p>在主流社交平台和媒体报道中，很多消费者利用0元购下单的奶茶等饮品，却不取餐，造成无形之间的浪费。有网友指出，<a href=\"https://laohu8.com/S/02589\">沪上阿姨</a>上海环球港店出现大量消费者通过美团外卖“0元购”活动下单却未领取饮品的现象。据新京报报道，7月13日，厦门一茶饮店店长回应饮品制作后无人领取只能倒掉一事称，此举系因外卖平台发放0元奶茶券遭遇“爆单”，消费者点单后爽约，店方无奈只能将过夜饮品废弃。</p><p>众所周知，近场零售通过高效履约送达给消费者，即线上即时下单，线下即时履约。美团通过推行的0元购到店自提的模式，订单量冲起来了，但能产生多少复购率呢，所以这部分订单不能算是有效订单。另有分析人士认为，这次美团和淘宝闪购的统计口径是不同的。“美团不仅把自提外卖和0元购这类订单算入总单量，还把一些需要现场核销的到店消费，也统计纳入了即时零售总单里。”这体现出美团对于锁定“即时零售行业市场份额第一”心智的迫切。</p><p>另有研究物流的人士，对比两个平台的订单量和相应骑手成本后，向我表达了自己的困惑：“根据美团公布的最新数据，全国范围内众包高频骑手的平均月收入如今达到了9793元；而据淘宝闪购刚公布的数据，众包高频骑手的月均收入则超过了12500元。众包高频骑手的收入直接反应平台真实订单量。美团的1.5亿单和淘宝闪购的8000万单，前者几乎是后者两倍，但美团骑手平均月收入却低了近3000元。根据最近各方市场调研以及骑手在社交平台上的反馈显示，在各家平台的骑手单均收入和补贴整体趋于博弈均衡的背景下，这样的差异并不合逻辑。”</p><p>由此可见，美团持续追高的订单量并没有为骑手们带来月均收入的同步提升。所以订单量“含水分”足。推测“美团目前在闪购方面真正有效的订单量数据估计跟淘宝闪购的订单量差不太多。”</p><p>美团1.5亿订单是否存在水分？</p><p>首先，美团订单品类结构单一，集中于奶茶、咖啡等高频低客单品类，比如蜜雪冰城、塔斯汀、华莱士、正新鸡排增速位居前列。在补贴刺激下，出现了“一人日囤20杯奶茶”的非理性消费；而淘宝闪购的8000万单中，非餐饮订单占比16.5%（超1300万单），涵盖酒类、3C数码、母婴等品类，且非餐订单增速超100%。这反映美团订单可能依赖补贴驱动的“虚假繁荣”，而淘宝闪购的多元品类结构更贴近真实消费需求。</p><p>美团“神抢手”项目负责人也表示，“神抢手”订单量超5000万单，其中礼赠量突破千万单，成为美团订单成交重要通道。此类订单依赖微信社交裂变（如好友赠券），但实际也可能存在较多水分。因为有的用户会为获取优惠券而“假赠礼”，部分礼赠订单未被真实兑换。比如，有消费者反馈，为凑满减门槛向10名好友发送奶茶券，最终仅3人实际核销。而且有些黑产团伙会利用脚本批量注册账号，自动完成“领券-赠礼-作废”循环，制造虚假订单增量。</p><p><img src=\"https://img.36krcdn.com/hsossms/20250717/v2_4d7c7d77490844389f1ea5cc24444227@5352216_oswg114495oswg1080oswg809_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1\" width=\"1080\"/></p><p>在综合考虑剔除了0元购和自提、验证骑手月均收入、品类单一、虚假礼赠量的背景下，美团目前在即时零售方面真正有效的订单量数据，估计跟淘宝闪购的订单量差不太多。</p><p>在美团和淘宝闪购的订单数字背后，其实还正在发生一场看不见的较量。</p><p>淘宝布局闪购业态，实质是利用庞大的用户生态与本地业务协同优势，将商品消费延伸至本地服务，意图构建覆盖全品类、多元化消费场景的“大消费平台”，通过“电商+服务”的双核驱动实现平台转型。依托饿了么、飞猪等资源的战略重组与500亿真金白银的补贴，淘宝闪购上线后日订单量迅速跃升至8000万以上，非餐饮订单超1300万，日活跃用户突破2亿，强势占据近场消费市场60%的增量份额。这不仅验证了该模式巨大的商业价值，更强化了<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里</a>构建全域消费生态的决心，其用户覆盖与生态厚度为其平台构筑了竞争壁垒。</p><p>面对淘宝闪购的攻势，美团近期连续发起“0元购”促销，根本驱动在于：其即时零售核心阵地正遭受严重冲击。守护多年建立的基本盘，成为美团必须“不惜一切代价打赢的战争”。“0元购”以近乎免费的商品，尤其聚焦奶茶咖啡等高热度品类，短期迅速催生用户冲动消费与订单激增，意在稳流量、固习惯、提想象空间。</p><p>然而，这种依赖高额补贴的激进攻势潜藏多重隐忧：</p><p>其一，透支平台发展未来。“0元购”以价格为核心竞争手段，无形中挤压美团的战略带宽，使其难以协同布局如<a href=\"https://laohu8.com/S/09988\">阿里</a>般丰富的多业态服务场景与生态协同效应，错失近场消费多元化带来的深层变现机遇。我和多位业内人士沟通后普遍觉得：0元购带来的短暂数据高潮使得美团忽略了近场消费潜在的大好机会。</p><p>其二，数据繁荣根基不牢。“非理性爆单”现象引发商品大量浪费——不少消费者点单后爽约，商家被迫丢弃无人领取的饮品。与此同时，商家利润摊薄、骑手配送压力剧增，服务质量与可持续性面临严峻拷问。“卷”价格无赢家，“卷”创新才有未来。</p><p><img src=\"https://img.36krcdn.com/hsossms/20250717/v2_d251ab6196df49268c056bf4045ff8b5@5352216_oswg59784oswg499oswg627_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1\" width=\"499\"/></p><p>其三，核心价值链损伤。0元购一旦取消，这种临时构建的以低价维系的用户与商户关系极易瓦解。平台、商家、骑手、消费者的关系能否在常态下形成持续互惠的价值链条，前景存疑。</p><p>综上，我觉得美团有点操之过急。它需要超越以价格厮杀巩固数据的焦虑，回归价值创造的本源——深入协同骑手、多业态商家与消费者需求，构建具备内生韧性的服务生态链。只有通过效率提升、体验优化、模式创新等深层“内功”修炼，才能真正肩负引领近场消费业态健康升级的使命，推动行业从补贴驱动的数据迷途转向可持续的高质量发展轨道。</p><p>一时的补贴喧嚣终归会沉寂，唯有构筑坚实价值的平台能行稳致远。</p></body></html>","source":"lanjinger_stock","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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href=https://www.lanjinger.com/d/1752729215194887472><strong>蓝鲸财经</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>文｜独孤依风近场消费市场竞争激烈，实体商家热情高涨，平台订单量亦日趋走高。美团在7月12号晚宣布订单量达到1.5亿。两天后，淘宝闪购也公布了战果，日订单量突破8000万创下新高（不含自提及0元购）。两者都创了新高，但淘宝闪购着重提了不含自提和0元购。这其实是相对于美团来讲的。毕竟美团在最近两周借助0元购收获了不少订单，尤其是借助一些低价高频消费的商品，比如奶茶、咖啡等。作为电商行业观察者，我对美团...</p>\n\n<a href=\"https://www.lanjinger.com/d/1752729215194887472\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{},"source_url":"https://www.lanjinger.com/d/1752729215194887472","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2552433132","content_text":"文｜独孤依风近场消费市场竞争激烈，实体商家热情高涨，平台订单量亦日趋走高。美团在7月12号晚宣布订单量达到1.5亿。两天后，淘宝闪购也公布了战果，日订单量突破8000万创下新高（不含自提及0元购）。两者都创了新高，但淘宝闪购着重提了不含自提和0元购。这其实是相对于美团来讲的。毕竟美团在最近两周借助0元购收获了不少订单，尤其是借助一些低价高频消费的商品，比如奶茶、咖啡等。作为电商行业观察者，我对美团1.5亿日订单量持有怀疑态度，可以从美团的运营、骑手收入等多个方面分析：美团的对外公开数据显示，这1.5亿单中，主打优惠活动的神枪手板块占5000万单，拼好饭板块占 3500 万单。而在上个周六，其神枪手推出主打自提的“0元外卖”。由此可估算出，美团1.5亿单中，0元到店自提单可能占3000-5000万单 —— 日常该板块订单约1000万单，此次骤增的4000万单，恐多为自提。在主流社交平台和媒体报道中，很多消费者利用0元购下单的奶茶等饮品，却不取餐，造成无形之间的浪费。有网友指出，沪上阿姨上海环球港店出现大量消费者通过美团外卖“0元购”活动下单却未领取饮品的现象。据新京报报道，7月13日，厦门一茶饮店店长回应饮品制作后无人领取只能倒掉一事称，此举系因外卖平台发放0元奶茶券遭遇“爆单”，消费者点单后爽约，店方无奈只能将过夜饮品废弃。众所周知，近场零售通过高效履约送达给消费者，即线上即时下单，线下即时履约。美团通过推行的0元购到店自提的模式，订单量冲起来了，但能产生多少复购率呢，所以这部分订单不能算是有效订单。另有分析人士认为，这次美团和淘宝闪购的统计口径是不同的。“美团不仅把自提外卖和0元购这类订单算入总单量，还把一些需要现场核销的到店消费，也统计纳入了即时零售总单里。”这体现出美团对于锁定“即时零售行业市场份额第一”心智的迫切。另有研究物流的人士，对比两个平台的订单量和相应骑手成本后，向我表达了自己的困惑：“根据美团公布的最新数据，全国范围内众包高频骑手的平均月收入如今达到了9793元；而据淘宝闪购刚公布的数据，众包高频骑手的月均收入则超过了12500元。众包高频骑手的收入直接反应平台真实订单量。美团的1.5亿单和淘宝闪购的8000万单，前者几乎是后者两倍，但美团骑手平均月收入却低了近3000元。根据最近各方市场调研以及骑手在社交平台上的反馈显示，在各家平台的骑手单均收入和补贴整体趋于博弈均衡的背景下，这样的差异并不合逻辑。”由此可见，美团持续追高的订单量并没有为骑手们带来月均收入的同步提升。所以订单量“含水分”足。推测“美团目前在闪购方面真正有效的订单量数据估计跟淘宝闪购的订单量差不太多。”美团1.5亿订单是否存在水分？首先，美团订单品类结构单一，集中于奶茶、咖啡等高频低客单品类，比如蜜雪冰城、塔斯汀、华莱士、正新鸡排增速位居前列。在补贴刺激下，出现了“一人日囤20杯奶茶”的非理性消费；而淘宝闪购的8000万单中，非餐饮订单占比16.5%（超1300万单），涵盖酒类、3C数码、母婴等品类，且非餐订单增速超100%。这反映美团订单可能依赖补贴驱动的“虚假繁荣”，而淘宝闪购的多元品类结构更贴近真实消费需求。美团“神抢手”项目负责人也表示，“神抢手”订单量超5000万单，其中礼赠量突破千万单，成为美团订单成交重要通道。此类订单依赖微信社交裂变（如好友赠券），但实际也可能存在较多水分。因为有的用户会为获取优惠券而“假赠礼”，部分礼赠订单未被真实兑换。比如，有消费者反馈，为凑满减门槛向10名好友发送奶茶券，最终仅3人实际核销。而且有些黑产团伙会利用脚本批量注册账号，自动完成“领券-赠礼-作废”循环，制造虚假订单增量。在综合考虑剔除了0元购和自提、验证骑手月均收入、品类单一、虚假礼赠量的背景下，美团目前在即时零售方面真正有效的订单量数据，估计跟淘宝闪购的订单量差不太多。在美团和淘宝闪购的订单数字背后，其实还正在发生一场看不见的较量。淘宝布局闪购业态，实质是利用庞大的用户生态与本地业务协同优势，将商品消费延伸至本地服务，意图构建覆盖全品类、多元化消费场景的“大消费平台”，通过“电商+服务”的双核驱动实现平台转型。依托饿了么、飞猪等资源的战略重组与500亿真金白银的补贴，淘宝闪购上线后日订单量迅速跃升至8000万以上，非餐饮订单超1300万，日活跃用户突破2亿，强势占据近场消费市场60%的增量份额。这不仅验证了该模式巨大的商业价值，更强化了阿里构建全域消费生态的决心，其用户覆盖与生态厚度为其平台构筑了竞争壁垒。面对淘宝闪购的攻势，美团近期连续发起“0元购”促销，根本驱动在于：其即时零售核心阵地正遭受严重冲击。守护多年建立的基本盘，成为美团必须“不惜一切代价打赢的战争”。“0元购”以近乎免费的商品，尤其聚焦奶茶咖啡等高热度品类，短期迅速催生用户冲动消费与订单激增，意在稳流量、固习惯、提想象空间。然而，这种依赖高额补贴的激进攻势潜藏多重隐忧：其一，透支平台发展未来。“0元购”以价格为核心竞争手段，无形中挤压美团的战略带宽，使其难以协同布局如阿里般丰富的多业态服务场景与生态协同效应，错失近场消费多元化带来的深层变现机遇。我和多位业内人士沟通后普遍觉得：0元购带来的短暂数据高潮使得美团忽略了近场消费潜在的大好机会。其二，数据繁荣根基不牢。“非理性爆单”现象引发商品大量浪费——不少消费者点单后爽约，商家被迫丢弃无人领取的饮品。与此同时，商家利润摊薄、骑手配送压力剧增，服务质量与可持续性面临严峻拷问。“卷”价格无赢家，“卷”创新才有未来。其三，核心价值链损伤。0元购一旦取消，这种临时构建的以低价维系的用户与商户关系极易瓦解。平台、商家、骑手、消费者的关系能否在常态下形成持续互惠的价值链条，前景存疑。综上，我觉得美团有点操之过急。它需要超越以价格厮杀巩固数据的焦虑，回归价值创造的本源——深入协同骑手、多业态商家与消费者需求，构建具备内生韧性的服务生态链。只有通过效率提升、体验优化、模式创新等深层“内功”修炼，才能真正肩负引领近场消费业态健康升级的使命，推动行业从补贴驱动的数据迷途转向可持续的高质量发展轨道。一时的补贴喧嚣终归会沉寂，唯有构筑坚实价值的平台能行稳致远。","news_type":1,"symbols_score_info":{"89988":0.6,"03690":1,"ALBmain":0.6,"METmain":0.6,"HBBD.SI":0.6,"HMTD.SI":0.6,"MPNGY":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":91,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":443045277627040,"gmtCreate":1749187811699,"gmtModify":1749187812817,"author":{"id":"4192259115439500","authorId":"4192259115439500","name":"股道自然","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4192259115439500","authorIdStr":"4192259115439500"},"themes":[],"htmlText":"英伟达上已经到92%了，你觉得上面还有多少空间？反观amd大把上升空间。","listText":"英伟达上已经到92%了，你觉得上面还有多少空间？反观amd大把上升空间。","text":"英伟达上已经到92%了，你觉得上面还有多少空间？反观amd大把上升空间。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":2,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/443045277627040","repostId":"2541882666","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":628,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3561029486610223","authorId":"3561029486610223","name":"一盆沙拉","avatar":"https://static.tigerbbs.com/56ac323b7e7829a3cec6a53aa5962be6","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"idStr":"3561029486610223","authorIdStr":"3561029486610223"},"content":"照你这么说 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NVIDIA 推理基准测试：谁赢了？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2540733947","media":"半导体产业纵横","summary":"过去六个月，本文通过对英伟达和AMD 提供的推理解决方案进行全面分析与基准测试，对这一说法展开了调查验证。AMD 对 H200 的回应是 MI325X，但遗憾的是其上市时间滞后，导致客户转而选择 B200。AMD 与英伟达数据中心 AI GPU 的市场份额自2023 年第一季度以来，AMD 在数据中心 AI GPU 市场份额持续增长。预计 2025 年第二季度 AMD 份额将继续下滑，但随着 MI355X 在年底推出及软件改进加速，AMD 有望在明年底或 2026 年初重新夺回部分市场份额。","content":"<html><body><article><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121747248v201jmqzqc3a1t4\"/><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121748913v201kdp5jlb8wf6\"/><p>本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）编译自semianslysis</p><p><strong>AMD or NVIDIA?</strong></p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121751717v201vtolx5do0l3\"/><p>长期以来，业界一直有观点认为，在总拥有成本（TCO）下，AMD 的 AI 服务器推理性能优于<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>。过去六个月，本文通过对英伟达和AMD 提供的推理解决方案进行全面分析与基准测试，对这一说法展开了调查验证。原本期待得到一个简单结论，但结果远比想象中复杂且令人意外 —— 不同任务（如聊天应用、文档处理 / 检索、推理任务）的性能表现存在显著差异。</p><p>对于直接拥有并运营GPU 的超大规模企业和企业客户，本文发现：在某些工作负载中，英伟达的每美元性能（perf/$）更具优势；而在另一些工作负载中，AMD 的每美元性能更优。但对于通过 Neoclouds 进行中短期租赁（租期不足 6 个月）的客户，英伟达的每美元性能始终占优 —— 这是由于 AMD 的 Neoclouds 生态缺失，导致 MI300X、MI325X 的租赁市场价格高企；相比之下，英伟达 GPU 拥有数百家提供 H100、H200 等显卡租赁的 Neoclouds，形成了竞争性的市场租赁价格。</p><p>AMD MI355X 本应是 B200 的竞争对手，MI325X 则被视作 H200 的对标产品。但正如后文将谈到的，MI325X 的发货延迟导致其进入市场时，大多数客户已选择跳过它而转向 B200。</p><p>在2024 年 12 月发布 AMD 培训文章之前，本文从2024 年第三季度起就与 AMD 展开了密切合作。AMD 已采取行动改善其推理解决方案的开发者体验与质量，并增加了持续集成（CI）自动化测试。近六个月后，本文认为有必要进行重新评估。测试显示，尽管AMD 迄今已做出有意义的改进，但本文仍认为其存在较大提升空间—— 后文将讨论遇到的问题及 CI 覆盖不足的情况。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121752194v20134355qigrfr\"/><p><strong>主要观点</strong></p><p>对于购买硬件并使用vLLM/SGLang 的客户，根据工作负载和延迟要求，单节点 H200 部署与单节点 MI325X 的每美元性能（perf/$）呈现 “各有胜负” 的特点：部分场景 H200 更优，部分场景 MI325X 更优。</p><p>在大多数测试场景中，MI300X 与 H200 相比缺乏竞争力，无论是绝对性能还是每美元性能均表现较差。但对于 Llama3 405B 和 DeepSeekv3 670B 模型，MI300X 在绝对性能和每美元性能上均优于 H100。</p><p>对于采用中短期合同（不足6 个月）租赁 GPU 的客户，由于仅有少数提供商提供 AMD GPU 短期租赁，市场供应紧张推高了价格，导致英伟达 GPU 的每美元性能始终更优。反观英伟达生态，超百家 Neoclouds 提供商提供中短期租赁服务，充足的供应形成竞争性市场，有效降低了成本。</p><p>MI325X 本应与 H200 竞争，但核心问题在于：其大规模<span>出货</span>推迟至 2025 年第二季度，此时 HGX B200 已出货一个季度，导致多数供应商选择 B200 而非 MI325X，进而造成 MI325X 销量低迷（除 Meta 外，未见大规模超算级采购）。</p><p>MI355X 计划于 2025 年底开始出货，比 B200 晚两个季度。</p><p>当前B200 和 GB200 的软件仍未完全成熟。例如，FP8 精度的 DeepSeek V3 在 TensorRT-LLM（TRT-LLM）、vLLM 或 SGLang 上无法完全正常运行。</p><p>在目前可部署的工作负载和模型中，B200 占据主导地位，MI325 和 H200 的性能甚至无法接近其水平。</p><p>英伟达的TRT-LLM 推理框架素以 “开发者体验差” 著称。尽管发布 PyTorch 后端和类似 vLLM 的单行 CLI 服务命令后有所改善，但在开发者体验上仍无法与 vLLM 或 SGLang 比肩。</p><p>TRT-LLM 仍需全面支持 DeepSeek，并提供预构建的 TRT-LLM-serve 容器镜像。</p><p>服务框架提供的大量配置标志导致“组合爆炸”，使全面基准测试几乎不可能完成。AMD 通过添加环境变量进一步复杂化了问题（尽管本文此前建议删除这些变量）。大多数用户无法获得最佳性能，因为若不对每种工作负载进行深度调优，根本无法确定最优标志和变量组合。</p><p>AMD AI 负责人 Anush 及其团队正努力提升 ROCM SGLang 的 CI 覆盖率至与英伟达持平，但目前覆盖率仍不足 10%，差距显著。</p><p>AMD 应利用其雄厚财务资源增加内部研发集群投入。上个季度，AMD 花费 7.49 亿美元用于<span>股票回购</span>，而内部研发集群资源投入仅约 1300 万美元。研发集群资源匮乏是其开发者体验落后于英伟达的关键原因，也是 AMD 在 AI 软件领域持续滞后的根源。本文认为，即便从<span>回购</span>资金中划拨一小部分用于研发集群，也能在不牺牲短期股东回报的前提下，带来更优的长期价值。</p><p>由于缺乏CI 测试和数值精度内核，与 CUDA 相比，模型在 ROCM 上的各项评估得分普遍更低。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121752594v2012tx55a6b8u2\"/><p><strong>H100 vs MI300X vs H200 vs MI325X vs B200 vs MI355X</strong></p><p>推理的解码阶段往往受内存带宽限制，因此两大核心系统规格为HBM 容量和带宽。测试显示，单个 MI300 节点（1536GB HBM 容量）相比 H100 节点（640GB HBM 容量）具有显著优势 ——H100 甚至无法在单节点中容纳 DeepSeek V3 FP8 模型。英伟达于 2024 年第三季度大规模量产 H200，其 144GB HBM 容量解决了容量瓶颈问题，测试中性能优于 MI300。AMD 对 H200 的回应是 MI325X，但遗憾的是其上市时间滞后，导致客户转而选择 B200。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121753608v2015wg00aomv9f\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>MI325X 原计划与 H200 同期（2024 年第三季度）出货，但因延迟至 2025 年第二季度才批量上市，直接与 2025 年第一季度推出的 HGX x86 B200 SXM 竞争。大多数客户选择 B200 而非 MI325X，这也是除 Meta 外，MI325X 未获超大规模采购的主因。</p><p>需要说明的是，量产延迟并非AMD 独有问题：英伟达 GB200 NVL72 因集成 NVLink 背板的挑战及集群运营商缺乏调试工具，同样面临大规模延迟。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121754033v2016hncw5v4mol\"/><p><strong>AMD 与英伟达数据中心 AI GPU 的市场份额</strong></p><p>自2023 年第一季度以来，AMD 在数据中心 AI GPU 市场份额持续增长。但 2025 年第一季度，英伟达 Blackwell 大规模投产，而 AMD 的应对产品推迟至第三季度，导致其市场份额相应下降。预计 2025 年第二季度 AMD 份额将继续下滑，但随着 MI355X 在年底推出及软件改进加速，AMD 有望在明年底或 2026 年初重新夺回部分市场份额。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121804897v201ie40vimlk8u\"/><p>来源:SemiAnalysis Accelerator Model, AMD Earnings, Nvidia Earnings</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121810482v2016eoklftqvmr\"/><p><strong>推理基准测试方法 - 在线吞吐量与延迟</strong></p><p>为了使本文的基准测试尽可能接近真实的推理工作负载，本文的推理基准测试方法强调分析给定配置下的在线吞吐量与每个用户的端到端延迟，而不是基于传统的离线基准测试。与离线基准测试不同，离线基准测试在理想条件下测量吞吐量，不考虑实际延迟影响，本文的方法明确捕捉系统同时处理的用户数量与每个用户体验的延迟之间的权衡。通过逐步增加并发用户数量，本文测量延迟如何增加，使本文能够得出直接反映操作条件和用户体验的现实吞吐量指标。</p><p>下面将首先解释需要理解的关键指标以及这些指标的定义。</p><p>吞吐量衡量在给定时间内完成的工作量，例如，每个GPU 每秒可以处理多少个令牌。更高的吞吐量意味着系统可以同时处理更多的请求，提高整体容量、效率和收入。</p><p>延迟指的是完成单个请求所需的时间，从发出请求到交付最终响应的时间。更低的延迟意味着更快的响应和更好的用户体验。在本文的框架中，本文关注端到端（E2E）延迟，本文在下面定义。</p><p>在推理基准测试中，这两个指标是相关的。通过添加更多的并发请求来增加吞吐量通常会增加单个用户体验到的延迟。这是因为当系统处理许多并发用户时，资源变得更加紧张，导致单个请求等待更长时间。相反，优化低延迟通常会限制整体吞吐量，因为同时处理的请求更少，以保持响应迅速。</p><p>理解吞吐量和延迟之间的平衡对于选择正确的配置至关重要—— 交互式应用程序优先考虑低延迟以获得响应迅速的用户体验，而批处理任务则优先考虑更高的吞吐量，即使每个请求的延迟增加。</p><p>首令牌时间（TTFT）表示用户从发送请求到接收第一个生成的令牌所经历的初始延迟，反映了预填充整个输入提示令牌的时间。</p><p>输出令牌之间的时间（TBOT）量化了生成初始令牌后连续令牌之间的延迟，捕捉稳态推理性能。</p><p>端到端（E2E）延迟计算为 E2E 延迟 = TTFT+（输出序列长度 ×TBOT）。这是本文分析用户体验的首选指标，因为它包含了处理请求时的所有各种延迟源。这与一些仅比较每个GPU 的吞吐量与 TBOT 的分析形成对比。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121813198v201l1zbsmvbiiw\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>传统的离线基准测试忽略了这些延迟交互和并发效应，未能模拟现实的用户条件，从而产生与实际操作环境脱节的过于乐观的吞吐量数字。当离线基准测试分析吞吐量与批量大小时，结果并不准确，因为即使给定批量大小下每个GPU 的吞吐量相同，不同的 AI 芯片也可能有非常不同的延迟。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121813872v2017ic5mt2erb7\"/><p>离线吞吐量基准测试，来源：Signal65</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121815367v201kvg5fu68rkc\"/><p><strong>推理基准测试方法 - 模型选择</strong></p><p>现实生产工作负载的模型主要有两类：密集架构和稀疏混合专家（MoE）架构。</p><p>对于密集模型，本文测试了FP16 精度的 Llama3 70B 作为中等规模 FP16 部署的代表，以及 FP8 精度的 Llama3 405B 作为大规模密集场景的代表。</p><p>为了对稀疏MoE 模型进行基准测试，本文选择了FP8 精度的 DeepSeekV3 670B。在算术强度、近似活动、总参数计数和内存访问模式方面，DeepSeekV3 的模型架构与 OpenAI 的 4o/4.1/o1/o3/o4 等前沿封闭模型非常匹配。因此，DeepSeek 是基准测试 OpenAI 内部模型架构的最佳代理模型。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121816594v201d36esomcjm4\"/><p><strong>推理基准测试方法 - 输入 / 输出令牌长度</strong></p><p>本文对三种不同的输入和输出令牌长度组合进行基准测试，以反映现实的推理场景和性能特征。</p><p>第一种使用4K 输入和 1K 输出令牌场景。这代表了以大型预填充通用矩阵乘法（GEMM）操作为特征的摘要任务。这种场景严重依赖计算，有利于英伟达 GPU 等在计算密集型预填充方面始终表现出色的架构。</p><p>第二种场景，输入1k 令牌，输出 1k 令牌，与翻译或对话工作负载非常一致，平衡了预填充和解码性能需求。</p><p>最后，本文测试了1k 输入和 4k 输出令牌场景。这代表了输出大量推理令牌的推理密集型任务，这意味着性能通常受内存带宽限制，而不是计算。评估所有这三种输入 / 输出长度场景可以全面了解模型和硬件在不同推理工作负载中的性能。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121822169v201ci33nn7hk9y\"/><p><strong>推理基准测试方法 - 推理引擎</strong></p><p>对于Llama3 70B 和 405B 的推理基准测试，本文选择vLLM 作为本文的主要推理引擎。虽然许多用户现在由于更好的性能而转向QWEN，但 Llama3 仍然是使用最多的模型。vLLM 是这些模型中使用最广泛的推理框架。由于其优化的性能、易用性和鲁棒性，它得到了英伟达和 AMD 的认可和积极推荐。对于 H200 GPU 平台，除了 vLLM 之外，本文还评估了TensorRT-LLM（TRT-LLM）服务。虽然 TensorRT-LLM 最初基于 C++ 的实现历史上提供了次优的用户体验，但英伟达在 12 月推出了一个基于 Python 的版本，在功能和使用风格上与 vLLM 和 SGLang 类似。然而，根据本文的最新测试，这个基于Python 的 TensorRT-LLM 实现的整体用户体验和成熟度仍然落后于 vLLM，尽管持续的改进正在缩小这一差距。为了完整起见，本文对这两种实现进行了基准测试。</p><p>TRT-LLM 通过其新的 python pytorch 后端、用于启动推理实例的简单单行命令行界面以及兼容 OpenAI 的 HTTP 服务器，使用起来变得容易多了。然而，它仍然存在很多问题 —— 例如，DeepSeek 在 TRT-LLM 上运行不佳，英伟达也尚未发布 python TRT-LLM-serve docker 镜像，导致数小时的时间浪费在从源代码安装上。本文建议TRT-LLM 团队修复 DeepSeek V3 实现并发布 TRT-LLM-serve docker 镜像。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121827751v2018zazh47ohcz\"/><p>本文: SemiAnalysis</p><p>相比之下，对于更大的DeepSeek 670B 模型，本文选择SGLang 作为推理引擎。SGLang 是 DeepSeek 670B 部署中最常推荐和采用的推理框架，由于其能够高效处理更大的模型尺寸和 DeepSeek 规模推理工作负载的复杂性，它得到了英伟达和 AMD 的强烈认可。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121836151v2012qk453jgq22\"/><p><strong>推理基准测试方法 - 并行策略</strong></p><p>在本文的基准测试方法中，全都系统地评估了每个GPU 架构和测试场景允许的所有实际张量并行（TP）配置。例如，在对 405B 模型进行基准测试时，AMD 的 MI300X 支持 TP=4 和 TP=8 配置，而英伟达的 H100 由于内存和性能限制，通常仅支持 TP=8。对于每个并行配置，本文测量吞吐量和延迟，以构建性能上限—— 确定在给定延迟要求下提供最大吞吐量的最佳张量并行策略。这种全面的方法确保本文准确地确定适合每个GPU 平台和模型场景的最有效和性能最佳的并行设置。</p><p>请注意，本文只测试单节点场景—— 随着主要 AI 实验室在生产中使用的解耦解码和解耦预填充的发明，多节点推理已成为事实上的前沿标准。不幸的是，解耦解码 / 预填充目前在 AMD 的开源软件栈上不可用，仅在英伟达的系统上可用。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121836624v201ty4ngswi70w\"/><p><strong>推理基准测试方法 - 如何解释数据</strong></p><p>本文的推理基准数据应该从每美元性能和每种GPU 类型之间的相对性能的角度来看待。通过微优化（例如，对 FP16 模型使用 FP8 KV 缓存或微优化最大批量令牌），有办法继续提高绝对性能，但这只会优化每个 GPU 类型的特定数据点，而不是整个曲线。这就是为什么本文建议读者关注每种GPU 类型之间的相对性能，而不是所实现的绝对性能。</p><p>此外，请注意，在将H200 与其他 GPU 类型进行比较时，本文提供了H200 在使用 TRT-LLM 推理框架和 vLLM 时的结果。TRT-LLM 提供了更强的性能，但它的开发人员体验比 vLLM 差。本文建议查看vLLM H200 和 TRT-LLM H200 的数据点，而不仅仅是 TRT-LLM H200 的性能曲线。</p><p>本文的基准测试在Docker hub 上提供了本文尝试过的确切vLLM 和 SGLang 版本，以便于重现。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121837026v201z55vktbjtcu\"/><p><strong>Llama3 70B FP16 吞吐量与延迟结果</strong></p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121843760v201o0uwib2p08w\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>上图显示了在1k 输出 / 1k 输入场景下服务 LLaMA 3 70B 的结果，该场景映射到翻译和聊天应用程序。本文看到，在低延迟场景下，使用vLLM 的 H100 和 H200 优于两个 AMD GPU，但 MI325X 在更高的批量大小 / 更高的并发性下勉强领先并超过英伟达设置。</p><p>关于张量并行（TP）规模，本文发现TP=8 在低延迟场景中占主导地位，而 TP=2 或 TP=4 在更大批量 / 高并发下提供最高吞吐量。对于 AMD GPU，TP=1 从未实现最佳性能，仅 MI325X 在高并发场景下是唯一例外。本文认为这是因为在高并发时，通信量足够大，使得从HBM 加载数据与通过 NVLink 通信数据的性能差异显著。MI325X 的 TP=1 数据点体现了高 HBM 带宽的优势。</p><p>总体而言，搭载TRT-LLM 的 H200（标记为 H200-TRT）在基准测试中大多占据主导地位。本文认为这得益于英伟达对自身硬件的深度理解和对性能调优的大量投入。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121850266v201nh9abnj4sr4\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在LLaMA 3 70B 的类推理工作负载（1k 输入，4k 输出）中，H100 的性能明显低于所有其他 GPU，每秒每 GPU 吞吐量迅速稳定在约 900 tokens 左右。另一方面，MI325X 的性能平台期晚于所有其他 GPU，这意味着它在约 450 秒延迟时具有最高吞吐量。这也解释了为何使用 vLLM 的 H200 在高并发时超越 MI325X，尽管其在低延迟区域的性能优于 MI325X。在 300 秒以下延迟场景中，性能排名（从优到劣）清晰如下：搭载 TensorRT-LLM 的 H200、H200、MI325X、MI300X 和 H100。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121851105v2018azvh0fxxva\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在处理LLaMA 3 70B 的类摘要工作负载（4k 输入，1k 输出）时，工作负载的预填充密集特性通常更有利于英伟达 GPU。本文看到，在30 秒延迟标记后，H100 超越 MI300X，使用 vLLM 的 H200 则领先于 MI325X。然而，MI325X 的 TP=1 配置在高并发时再次表现出色，优于使用 vLLM 的 H200。搭载 TensorRT-LLM 的 H200 则始终无人能及，从 20 秒标记开始即在所有节点提供最高吞吐量。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121852203v201h0o87vjsj9o\"/><p><strong>LLaMA3 405B FP8 吞吐量与延迟结果</strong></p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121854391v201xp9a83mdo85\"/><p>来演: SemiAnalysis</p><p>在处理1k 输入和 1k 输出的 LLaMA 3 405B 时，本文发现大多数设置的性能迅速进入平台期。在40 秒以下延迟时，MI325X 和 MI300X 均优于 H100，且出人意料地优于使用 vLLM 的 H200。总体而言，MI325X 持续优于使用 vLLM 的 H200、MI300X 和 H100。在 150 秒延迟限制下，H100 每秒吞吐量勉强达到 400 tokens。这表明在服务大型密集模型时，内存带宽至关重要。</p><p>与此同时，搭载TensorRT-LLM 的 H200 再次碾压竞争对手。它可在 150 秒延迟内实现每 GPU 近 1000 tokens / 秒的吞吐量，且在更高并发下未见平台期迹象。本文认为这是因为TensorRT-LLM 对内存使用的控制更佳，从而能够维持更高的内存利用率并提升性能。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121858083v201o0k5jjq7w9o\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在处理LLaMA 3 405B 的推理工作负载（1k 输入，4k 输出）时，内存限制的影响显著。例如，本文看到H100 的吞吐量不及同类产品的一半。使用 vLLM 的 H200 性能也低于 MI300X，仅在更高并发（需更多计算）时才再次超越。然而，这仍无法使使用 vLLM 的 H200 与 MI325X 竞争。MI325X 在所有场景中均优于 H100、MI300X 和使用 vLLM 的 H200。</p><p>搭载TensorRT-LLM 的 H200 再次展现<span>技术优势</span>，在相似延迟下吞吐量比 MI325X 高 1.5 倍。这表明 vLLM 远未达到最优，也解释了为何 vLLM 将 TensorRT-LLM 视为主要竞争对手。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121859347v201xb7e1l3jc58\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>根据上图，本文可以得出结论：服务大型密集模型是AMD GPU 的优势。具体而言，MI325X 在所有延迟场景中均击败竞争对手，MI300X 甚至在约 250 秒延迟时优于使用 vLLM 的 H200。另一方面，H100 的吞吐量稳定在约 350 tokens / 秒，使用 vLLM 的 H200 为 600 tokens / 秒。与其他情况一样，搭载 TensorRT-LLM 的 H200 在 50 秒延迟标记后显著超越所有其他配置，占据绝对优势。</p><p>尽管类摘要工作负载以预填充为主，但运行大型密集模型仍受内存限制，这一点从图表中也可看出。这就是AMD 选择使用 MI300X 和 MI325X 进行大型模型服务的原因。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121904821v2011d66mzdj2ru\"/><p><strong>DeepSeekV3 670B FP8 吞吐量与延迟结果</strong></p><p>对于DeepSeekV3 670B，本文使用SGLang 推理框架并测试了 H200、MI300 和 MI325X。本文未测试H100，因为它无法在单个节点中容纳 DeepSeekV3 670B。</p><p>在翻译和聊天应用场景（1k 输入 1k 输出）中，本文看到H200 在所有延迟级别上均击败 MI300X。MI325X 仅在 25 至 35 秒的小范围延迟内与 H200 竞争，其余延迟范围内 H200 均占优。在低延迟、高交互性场景中，当每个模型副本同时处理 4-16 个并发用户时，H200 是明显的赢家。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121905547v20182c76ib0xt1\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在推理测试场景（1k 输入 / 4k 输出）中，H200 在所有延迟范围内均击败 MI300X。但 MI325X 在超过 100 秒的延迟范围内击败 H200，而在 100 秒以下延迟时，H200 仍是明显赢家。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121906480v201imqx1qryc2b\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在摘要任务场景（4k 输入，1k 输出）中，H200 与 MI300X 的对比结果类似 ——H200 在所有延迟范围内均碾压 MI300X。对于 MI325X，延迟超过 25 秒后开始超越 H200。在更偏向在线低延迟的用例中，H200 击败 MI300X 和 MI325X。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121907456v201fe3g1x75q0h\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在大多数应用所需的中低延迟场景中，H200 击败 MI300X 和 MI325X，这也是 OpenAI 等实验室选择 H200 的原因。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121922990v201b0pzykryf7j\"/><p><strong>每小时每 GPU 的 TCO—— 自主拥有和运营的集群</strong></p><p>在考虑总拥有成本（TCO）时，选择 AMD 还是英伟达 GPU 需要仔细评估资本支出和持续运营成本。AMD 的 MI300X 和 MI325X GPU 的每小时总成本通常低于英伟达的 H100 和 H200 GPU。</p><p>对于每个延迟和模型测试场景，本文以每百万tokens 成本为单位计算了每美元性能，以反映计入下表所示的总拥有成本后 AMD 与英伟达的性能差异。请注意，下图基于下表中的 TCO 生成，代表客户自行购买 GPU 的总成本，不反映从 Neoclouds 租赁 GPU 的成本结构。</p><p>下面，本文将深入探讨资本支出、运营支出和TCO 计算背后的详细财务分析和战略考量。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121927009v201lxw9mpvnjgd\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121927413v201dxo8r4k9xo0\"/><p><strong>LLama3 70B FP16 每百万 tokens 成本</strong></p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121939711v201c748okiqp5q\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在超低延迟推理中，MI325X 和 MI300X 在 LLama3 70B 聊天和翻译任务（1k 输入 / 1k 输出）的每美元性能上超越所有其他 GPU。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121940406v201pv7h19iafyo\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>从更长远的延迟周期来看，当延迟超过20 秒时，价格差异开始显现。AMD GPU 的性价比低于 H100 和使用 vLLM 的 H200，但随着延迟增加，MI325X 因其在高并发下的出色性能而比 H200 更经济。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121941176v201ecs1gt1hy8m\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>转向推理场景（1k 输入，4k 输出），从低延迟应用开始，MI325X 和 MI300X 在 TCO 性能上胜出。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121948818v2011imrhv6bjvw\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>将分析扩展到更长的延迟周期，本文发现由于性能较弱，在H100 上运行 LLaMA 3 70B 的成本效益最低。MI300X 和 MI325X 比使用 vLLM 和 TensorRT LLM 的 H200 更昂贵，但在更高延迟下更具竞争力。有趣的是，在 MI300X 上运行的成本几乎与 MI325X 相当，这表明在此案例中 MI325X 的性能提升未能证明其价格上涨的合理性</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121958193v201remiin4byn8\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601121958876v201qmrwg1b25r7\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>摘要工作负载也呈现类似趋势。AMD GPU 在低延迟区域性价比最高，H100 则落后于所有其他配置。虽然使用 vLLM 和 TensorRT 的 H200 在中延迟区域最经济，但 MI325X 的每百万 tokens 成本低于使用 vLLM 的 H200，并与使用 TensorRT 的 H200 相当。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122007423v201m7svol3gq8s\"/><p><strong>LLama3 405B FP8 每百万 tokens 成本</strong></p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122009649v201tfutwd89yj0\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122015959v201j6x3dqmuo10\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在聊天和翻译场景（1k 输入，1k 输出）中，AMD GPU 的低价和在服务大型密集模型时的更高性能使成本效率差异更加明显。本文看到，MI325X 的服务成本持续低于使用 vLLM 的 H200 和 H100，MI300X 也与使用 vLLM 的 H200 相当。尽管如此，搭载 TensorRT LLM 的 H200 在 60 秒延迟标记后凭借卓越性能再次胜出。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122023843v201uewehajxvif\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>对于405B 推理任务的超低延迟场景（1k 输入，4k 输出），MI325X 和 MI300X 无疑击败使用 vLLM 的 H200 和 H100，甚至超越使用 TRT-LLM 的 H200！</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122030242v201hqdnrvgx40z\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>从推理任务场景的更长延迟来看，与之前所有服务大型密集模型的配置一样，MI300X 和 MI325X 的性价比均高于 H100 和使用 vLLM 的 H200。但需注意，搭载 TensorRT LLM 的 H200 仍是所有配置中成本效率最高的，因其性能提升幅度超过了与 AMD GPU 的价格差异。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122032476v201igx3zb8xlzx\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122041816v201jvuc6mx0vfj\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>转向摘要场景（4k 输入，1k 输出），MI325X 是明显的赢家。在低延迟时，MI325X 超越包括搭载 TensorRT LLM 的 H200 在内的所有配置，且在高延迟时仍具竞争力。MI300X 在高延迟时的成本效率也优于使用 vLLM 的 H200，在低延迟时接近搭载 TensorRT LLM 的 H200。令人惊讶的是，尽管性能更优，搭载 TensorRT LLM 的 H200 此次未能证明其价格的合理性。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122042549v20101pod1hugif\"/><p><strong>DeepSeekv3 670B FP8 每百万 tokens 成本</strong></p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122044434v201pckf0i63veg\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在聊天和翻译任务（1k 输入，1k 输出）中，MI300X 的每美元性能无法与 H200 竞争，而 MI325X 仅在 25 至 40 秒延迟内与 H200 有一定竞争力，但优势不大。每美元性能的微小提升不足以抵消切换和采用 ROCM 的成本。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122047570v201nyyeks9s8tu\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在推理任务（1k 输入，4k 输出）中，本文看到延迟超过100 秒后，MI325X 优于 H200，每美元性能比 H200 高 20%。但在低延迟 / 中高交互性场景（即延迟低于 100 秒）中，H200 仍轻松胜出。MI300X 在推理任务的每美元性能上无法与 H200 竞争。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122048277v201iakvsozlu7j\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在摘要任务（4k 输入，1k 输出）中，H200 在低延迟 / 高交互性的每美元性能上胜出。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122104437v201ppixuermrjm\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在摘要任务的中高延迟场景中，MI300X 与 H200 具有竞争力，MI325X 的每美元性能比 H200 高 20-30%。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122105778v201z450yvmnzou\"/><p><strong>为何除了超大规模企业外没人用 AMD？</strong></p><p>上述每TCO 性能分析聚焦于直接购买场景 —— 比较大型超大规模企业或企业直接购买硬件时的 AMD GPU 与英伟达 GPU，而非从 Neoclouds 租赁 GPU 的情况。</p><p>在GPU 租赁方面，成本差异显著。AMD 相比英伟达面临显著竞争劣势，主要原因是供应有限和市场竞争不足。</p><p>目前，超过100 家不同的 Neocloud 提供商提供英伟达 GPU 的短期（不足 6 个月）租赁，形成价格竞争并压低租赁成本。相比之下，仅有少数提供商提供类似的短期 AMD GPU 租赁。</p><p>租赁市场的这种稀缺性导致AMD GPU 租赁价格人为高企，削弱了其整体成本竞争力。因此，在租赁市场中，无论延迟要求如何，英伟达在每美元性能上始终优于 AMD。这种不平衡解释了为何除主要超大规模企业外，AMD GPU 的采用率极低 —— 超大规模企业通常直接进行长期 GPU 采购，可利用 AMD 有利的硬件经济性，而无需面对 AMD 租赁市场的价格限制。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122107395v201v3w6i593pai\"/><p><strong>对于推理计算的租赁者，AMD GPU 需达到何种租赁价格才能与英伟达竞争？</strong></p><p>2025 年第二季度，H200 的当前 1 个月期合同市场租赁价格约为 2.5 美元 / 小时 / GPU，低质量云服务的价格差异较大且更低。MI325X 的 1 个月期租赁合同尚不存在，而 MI300X 的 1 个月期租赁价格超过 2.5 美元 / 小时，这使其在租赁中缺乏竞争力。以下是本文计算的MI300X 和 MI325X 需达到的约 1 个月期租赁价格，以使其与租赁英伟达 H200 竞争。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122108001v201an8au0hcog6\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在翻译和聊天工作负载（1k 输入，1k 输出）中，MI300X 租赁价格需定为 1.9 美元 / 小时才能与 H200 竞争，MI325X 的 1 个月期合同价格需低于 2.5 美元 / 小时才能与 H200 竞争。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122111391v2019k1bcgs5hs1\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在推理推理任务（1k 输入，4k 输出）中，MI300X 的 1 个月期合同价格需低于 2.1-2.4 美元 / 小时，才能在每美元性能上与 H200 竞争。MI325X 则需根据交互性定价在 2.75-3 美元 / 小时 / GPU 之间，以具备竞争力。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122117796v201zaqebf0dna4\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>在摘要任务（4k 输入，1k 输出）中，MI325X 的 1 个月期合同价格应为 2.75-3 美元 / 小时，MI300X 则应定价在 2.1-2.4 美元 / 小时之间。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122118235v201bv40z8ly74z\"/><p><strong>B200 性能初探</strong></p><p>由于目前缺乏软件支持，本文未在完整基准测试中纳入B200。在撰写本文时，大多数主要服务框架尚未对 B200 GPU 提供稳定支持。vLLM 的标准发布镜像尚未支持 B200（参考），SGLang 团队也未公布支持 B200 的明确时间表。在 AMD 方面，本文未对MI355X 进行基准测试，因为生产单元尚未上市。尽管存在工程样品，但漏洞尚未完全修复，因此系统尚未准备好进行测试。</p><p>虽然TensorRT-LLM 支持 B200，但仅针对少量模型进行了优化，且明显缺少 FP8 DeepSeek V3。因此，本文使用TensorRT-LLM 对 B200 进行了部分模型和场景的基准测试，作为对 B200 性能的初探。下图展示了 LLaMA 70B 和 405B 在推理工作负载（1k 输入，4k 输出）中的表现。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122135457v2019l5waa8npf9\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>搭载TensorRT LLM 的 B200（标记为 B200-TRT）在 LLaMA 70B 基准测试中全面领先，整体延迟更低、吞吐量更高。MI325X 和 MI300X 与 B200 的竞争力相差甚远。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122136307v201oxd3bumtxe4\"/><p>来源: SemiAnalysis</p><p>对于LLaMA 405B，B200 在所有延迟和吞吐量指标上再次碾压所有其他配置，甚至在本文测试的最高请求速率下仍未进入平台期。</p><p>到目前为止，B200 在本文运行的基准测试中表现出极高性能。为确保全面性，本文将在未来几个月内报告MI355X 和 B200 的训练和推理性能。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122137425v2018jk4u0n2yir\"/><p><strong>推理过程中的 AMD 和英伟达漏洞</strong></p><p>在基准测试过程中，本文遇到了多个障碍。</p><p>服务框架中的大量调优标志导致配置组合呈爆炸式增长。例如，vLLM 使用 max-num-seq、max-num-batched-tokens、num-scheduler-steps 和 max-model-len 等参数；其中大多数配置关于每个标志对性能的具体影响文档不足。这使得基准测试极其耗时，且无法保证找到实现最佳性能的正确组合。因此，本文不得不依赖英伟达和AMD 工程师提供的最佳配置。本文希望所有服务框架改进每个标志对性能影响的文档，并理想地实现自动调优。这是AMD 和英伟达应投入 GPU 资源并公开提供的服务，本文乐于合作。</p><p>由于服务框架代码更新速度极快，本文在获取最新性能结果时遇到了困难。即使采用最佳配置，每种GPU 类型的基准测试运行仍需 60 到 120 小时，而服务框架几乎每周都会更新代码。由于 vLLM 从 v0 过渡到 v1、SGLang 的 CUDA 图捕获失败、SGLang 在 AMD 上的分段错误等问题，本文不得不从头开始进行基准测试，并且在被要求重新配置标志时多次重启。更糟糕的是，AMD 多次要求本文启用反馈周期中新开发的功能，导致多次重新运行和软件版本不一致。本文希望未来通过发布实时基准测试网站来缓解这一问题。</p><p>基准测试耗时较长的另一个原因是本文无法在多台机器上并行进行实验。本文发现云服务提供商的机器在吞吐量和延迟方面存在不可忽视的差异，这导致AMD 和 NVIDIA 要求本文重新进行所有实验。</p><p>最后，AMD 维护独立的代码分支和配置导致了严重的延迟。由于 AMD 维护了一个独立的 vLLM 分支，本文不得不编写单独的基准测试设置。在撰写本文时，AMD 已结束并弃用了其 vLLM 分支。本文欢迎这一变化，并希望AMD 在其他软件中也采用这一做法。在配置方面，他们添加了与 AITER 相关的环境变量，这让本文回想起PYTORCH_TUNABLE_OP 的问题。本文已表达了对使用环境变量启用功能的不满，并希望该做法能像PYTORCH_TUNABLE_OP 一样被移除。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122138971v201x7fejafypgd\"/><p><strong>AMD SGLang 持续集成测试缺乏覆盖 parity</strong></p><p>在过去的5 个月里，AMD 的整体持续集成（CI）有了很大的改进。5 个月前，AMD 的 SGLang 推理 CI 测试为零，现在已经有了一些。不幸的是，其 CI 测试覆盖率仍远不及 NVIDIA。</p><p>三周前，AMD 的 AI 负责人 Anush 要求他们的一位核心工程师 “996” 工作以修复 SGLang 的 CI 问题。AMD 虽然取得了一些进展，但遗憾的是仍有数十个单元测试缺失。如果没有适当的测试，AMD 的软件质量将继续较差，存在更多漏洞，导致开发者体验不佳和采用速度缓慢。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250601122140739v2019p0t4455ei5\"/><p>来源：SemiAnalysis, SGLang, Github</p></article></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>AMD vs NVIDIA 推理基准测试：谁赢了？</title>\n<style 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ACC"},"source_url":"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN20250601122324a494ea7a&s=b","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/9a95c1376e76363c1401fee7d3717173","article_id":"2540733947","content_text":"本文由半导体产业纵横（ID：ICVIEWS）编译自semianslysisAMD or NVIDIA?长期以来，业界一直有观点认为，在总拥有成本（TCO）下，AMD 的 AI 服务器推理性能优于英伟达。过去六个月，本文通过对英伟达和AMD 提供的推理解决方案进行全面分析与基准测试，对这一说法展开了调查验证。原本期待得到一个简单结论，但结果远比想象中复杂且令人意外 —— 不同任务（如聊天应用、文档处理 / 检索、推理任务）的性能表现存在显著差异。对于直接拥有并运营GPU 的超大规模企业和企业客户，本文发现：在某些工作负载中，英伟达的每美元性能（perf/$）更具优势；而在另一些工作负载中，AMD 的每美元性能更优。但对于通过 Neoclouds 进行中短期租赁（租期不足 6 个月）的客户，英伟达的每美元性能始终占优 —— 这是由于 AMD 的 Neoclouds 生态缺失，导致 MI300X、MI325X 的租赁市场价格高企；相比之下，英伟达 GPU 拥有数百家提供 H100、H200 等显卡租赁的 Neoclouds，形成了竞争性的市场租赁价格。AMD MI355X 本应是 B200 的竞争对手，MI325X 则被视作 H200 的对标产品。但正如后文将谈到的，MI325X 的发货延迟导致其进入市场时，大多数客户已选择跳过它而转向 B200。在2024 年 12 月发布 AMD 培训文章之前，本文从2024 年第三季度起就与 AMD 展开了密切合作。AMD 已采取行动改善其推理解决方案的开发者体验与质量，并增加了持续集成（CI）自动化测试。近六个月后，本文认为有必要进行重新评估。测试显示，尽管AMD 迄今已做出有意义的改进，但本文仍认为其存在较大提升空间—— 后文将讨论遇到的问题及 CI 覆盖不足的情况。主要观点对于购买硬件并使用vLLM/SGLang 的客户，根据工作负载和延迟要求，单节点 H200 部署与单节点 MI325X 的每美元性能（perf/$）呈现 “各有胜负” 的特点：部分场景 H200 更优，部分场景 MI325X 更优。在大多数测试场景中，MI300X 与 H200 相比缺乏竞争力，无论是绝对性能还是每美元性能均表现较差。但对于 Llama3 405B 和 DeepSeekv3 670B 模型，MI300X 在绝对性能和每美元性能上均优于 H100。对于采用中短期合同（不足6 个月）租赁 GPU 的客户，由于仅有少数提供商提供 AMD GPU 短期租赁，市场供应紧张推高了价格，导致英伟达 GPU 的每美元性能始终更优。反观英伟达生态，超百家 Neoclouds 提供商提供中短期租赁服务，充足的供应形成竞争性市场，有效降低了成本。MI325X 本应与 H200 竞争，但核心问题在于：其大规模出货推迟至 2025 年第二季度，此时 HGX B200 已出货一个季度，导致多数供应商选择 B200 而非 MI325X，进而造成 MI325X 销量低迷（除 Meta 外，未见大规模超算级采购）。MI355X 计划于 2025 年底开始出货，比 B200 晚两个季度。当前B200 和 GB200 的软件仍未完全成熟。例如，FP8 精度的 DeepSeek V3 在 TensorRT-LLM（TRT-LLM）、vLLM 或 SGLang 上无法完全正常运行。在目前可部署的工作负载和模型中，B200 占据主导地位，MI325 和 H200 的性能甚至无法接近其水平。英伟达的TRT-LLM 推理框架素以 “开发者体验差” 著称。尽管发布 PyTorch 后端和类似 vLLM 的单行 CLI 服务命令后有所改善，但在开发者体验上仍无法与 vLLM 或 SGLang 比肩。TRT-LLM 仍需全面支持 DeepSeek，并提供预构建的 TRT-LLM-serve 容器镜像。服务框架提供的大量配置标志导致“组合爆炸”，使全面基准测试几乎不可能完成。AMD 通过添加环境变量进一步复杂化了问题（尽管本文此前建议删除这些变量）。大多数用户无法获得最佳性能，因为若不对每种工作负载进行深度调优，根本无法确定最优标志和变量组合。AMD AI 负责人 Anush 及其团队正努力提升 ROCM SGLang 的 CI 覆盖率至与英伟达持平，但目前覆盖率仍不足 10%，差距显著。AMD 应利用其雄厚财务资源增加内部研发集群投入。上个季度，AMD 花费 7.49 亿美元用于股票回购，而内部研发集群资源投入仅约 1300 万美元。研发集群资源匮乏是其开发者体验落后于英伟达的关键原因，也是 AMD 在 AI 软件领域持续滞后的根源。本文认为，即便从回购资金中划拨一小部分用于研发集群，也能在不牺牲短期股东回报的前提下，带来更优的长期价值。由于缺乏CI 测试和数值精度内核，与 CUDA 相比，模型在 ROCM 上的各项评估得分普遍更低。H100 vs MI300X vs H200 vs MI325X vs B200 vs MI355X推理的解码阶段往往受内存带宽限制，因此两大核心系统规格为HBM 容量和带宽。测试显示，单个 MI300 节点（1536GB HBM 容量）相比 H100 节点（640GB HBM 容量）具有显著优势 ——H100 甚至无法在单节点中容纳 DeepSeek V3 FP8 模型。英伟达于 2024 年第三季度大规模量产 H200，其 144GB HBM 容量解决了容量瓶颈问题，测试中性能优于 MI300。AMD 对 H200 的回应是 MI325X，但遗憾的是其上市时间滞后，导致客户转而选择 B200。来源: SemiAnalysisMI325X 原计划与 H200 同期（2024 年第三季度）出货，但因延迟至 2025 年第二季度才批量上市，直接与 2025 年第一季度推出的 HGX x86 B200 SXM 竞争。大多数客户选择 B200 而非 MI325X，这也是除 Meta 外，MI325X 未获超大规模采购的主因。需要说明的是，量产延迟并非AMD 独有问题：英伟达 GB200 NVL72 因集成 NVLink 背板的挑战及集群运营商缺乏调试工具，同样面临大规模延迟。AMD 与英伟达数据中心 AI GPU 的市场份额自2023 年第一季度以来，AMD 在数据中心 AI GPU 市场份额持续增长。但 2025 年第一季度，英伟达 Blackwell 大规模投产，而 AMD 的应对产品推迟至第三季度，导致其市场份额相应下降。预计 2025 年第二季度 AMD 份额将继续下滑，但随着 MI355X 在年底推出及软件改进加速，AMD 有望在明年底或 2026 年初重新夺回部分市场份额。来源:SemiAnalysis Accelerator Model, AMD Earnings, Nvidia Earnings推理基准测试方法 - 在线吞吐量与延迟为了使本文的基准测试尽可能接近真实的推理工作负载，本文的推理基准测试方法强调分析给定配置下的在线吞吐量与每个用户的端到端延迟，而不是基于传统的离线基准测试。与离线基准测试不同，离线基准测试在理想条件下测量吞吐量，不考虑实际延迟影响，本文的方法明确捕捉系统同时处理的用户数量与每个用户体验的延迟之间的权衡。通过逐步增加并发用户数量，本文测量延迟如何增加，使本文能够得出直接反映操作条件和用户体验的现实吞吐量指标。下面将首先解释需要理解的关键指标以及这些指标的定义。吞吐量衡量在给定时间内完成的工作量，例如，每个GPU 每秒可以处理多少个令牌。更高的吞吐量意味着系统可以同时处理更多的请求，提高整体容量、效率和收入。延迟指的是完成单个请求所需的时间，从发出请求到交付最终响应的时间。更低的延迟意味着更快的响应和更好的用户体验。在本文的框架中，本文关注端到端（E2E）延迟，本文在下面定义。在推理基准测试中，这两个指标是相关的。通过添加更多的并发请求来增加吞吐量通常会增加单个用户体验到的延迟。这是因为当系统处理许多并发用户时，资源变得更加紧张，导致单个请求等待更长时间。相反，优化低延迟通常会限制整体吞吐量，因为同时处理的请求更少，以保持响应迅速。理解吞吐量和延迟之间的平衡对于选择正确的配置至关重要—— 交互式应用程序优先考虑低延迟以获得响应迅速的用户体验，而批处理任务则优先考虑更高的吞吐量，即使每个请求的延迟增加。首令牌时间（TTFT）表示用户从发送请求到接收第一个生成的令牌所经历的初始延迟，反映了预填充整个输入提示令牌的时间。输出令牌之间的时间（TBOT）量化了生成初始令牌后连续令牌之间的延迟，捕捉稳态推理性能。端到端（E2E）延迟计算为 E2E 延迟 = TTFT+（输出序列长度 ×TBOT）。这是本文分析用户体验的首选指标，因为它包含了处理请求时的所有各种延迟源。这与一些仅比较每个GPU 的吞吐量与 TBOT 的分析形成对比。来源: SemiAnalysis传统的离线基准测试忽略了这些延迟交互和并发效应，未能模拟现实的用户条件，从而产生与实际操作环境脱节的过于乐观的吞吐量数字。当离线基准测试分析吞吐量与批量大小时，结果并不准确，因为即使给定批量大小下每个GPU 的吞吐量相同，不同的 AI 芯片也可能有非常不同的延迟。离线吞吐量基准测试，来源：Signal65推理基准测试方法 - 模型选择现实生产工作负载的模型主要有两类：密集架构和稀疏混合专家（MoE）架构。对于密集模型，本文测试了FP16 精度的 Llama3 70B 作为中等规模 FP16 部署的代表，以及 FP8 精度的 Llama3 405B 作为大规模密集场景的代表。为了对稀疏MoE 模型进行基准测试，本文选择了FP8 精度的 DeepSeekV3 670B。在算术强度、近似活动、总参数计数和内存访问模式方面，DeepSeekV3 的模型架构与 OpenAI 的 4o/4.1/o1/o3/o4 等前沿封闭模型非常匹配。因此，DeepSeek 是基准测试 OpenAI 内部模型架构的最佳代理模型。推理基准测试方法 - 输入 / 输出令牌长度本文对三种不同的输入和输出令牌长度组合进行基准测试，以反映现实的推理场景和性能特征。第一种使用4K 输入和 1K 输出令牌场景。这代表了以大型预填充通用矩阵乘法（GEMM）操作为特征的摘要任务。这种场景严重依赖计算，有利于英伟达 GPU 等在计算密集型预填充方面始终表现出色的架构。第二种场景，输入1k 令牌，输出 1k 令牌，与翻译或对话工作负载非常一致，平衡了预填充和解码性能需求。最后，本文测试了1k 输入和 4k 输出令牌场景。这代表了输出大量推理令牌的推理密集型任务，这意味着性能通常受内存带宽限制，而不是计算。评估所有这三种输入 / 输出长度场景可以全面了解模型和硬件在不同推理工作负载中的性能。推理基准测试方法 - 推理引擎对于Llama3 70B 和 405B 的推理基准测试，本文选择vLLM 作为本文的主要推理引擎。虽然许多用户现在由于更好的性能而转向QWEN，但 Llama3 仍然是使用最多的模型。vLLM 是这些模型中使用最广泛的推理框架。由于其优化的性能、易用性和鲁棒性，它得到了英伟达和 AMD 的认可和积极推荐。对于 H200 GPU 平台，除了 vLLM 之外，本文还评估了TensorRT-LLM（TRT-LLM）服务。虽然 TensorRT-LLM 最初基于 C++ 的实现历史上提供了次优的用户体验，但英伟达在 12 月推出了一个基于 Python 的版本，在功能和使用风格上与 vLLM 和 SGLang 类似。然而，根据本文的最新测试，这个基于Python 的 TensorRT-LLM 实现的整体用户体验和成熟度仍然落后于 vLLM，尽管持续的改进正在缩小这一差距。为了完整起见，本文对这两种实现进行了基准测试。TRT-LLM 通过其新的 python pytorch 后端、用于启动推理实例的简单单行命令行界面以及兼容 OpenAI 的 HTTP 服务器，使用起来变得容易多了。然而，它仍然存在很多问题 —— 例如，DeepSeek 在 TRT-LLM 上运行不佳，英伟达也尚未发布 python TRT-LLM-serve docker 镜像，导致数小时的时间浪费在从源代码安装上。本文建议TRT-LLM 团队修复 DeepSeek V3 实现并发布 TRT-LLM-serve docker 镜像。本文: SemiAnalysis相比之下，对于更大的DeepSeek 670B 模型，本文选择SGLang 作为推理引擎。SGLang 是 DeepSeek 670B 部署中最常推荐和采用的推理框架，由于其能够高效处理更大的模型尺寸和 DeepSeek 规模推理工作负载的复杂性，它得到了英伟达和 AMD 的强烈认可。推理基准测试方法 - 并行策略在本文的基准测试方法中，全都系统地评估了每个GPU 架构和测试场景允许的所有实际张量并行（TP）配置。例如，在对 405B 模型进行基准测试时，AMD 的 MI300X 支持 TP=4 和 TP=8 配置，而英伟达的 H100 由于内存和性能限制，通常仅支持 TP=8。对于每个并行配置，本文测量吞吐量和延迟，以构建性能上限—— 确定在给定延迟要求下提供最大吞吐量的最佳张量并行策略。这种全面的方法确保本文准确地确定适合每个GPU 平台和模型场景的最有效和性能最佳的并行设置。请注意，本文只测试单节点场景—— 随着主要 AI 实验室在生产中使用的解耦解码和解耦预填充的发明，多节点推理已成为事实上的前沿标准。不幸的是，解耦解码 / 预填充目前在 AMD 的开源软件栈上不可用，仅在英伟达的系统上可用。推理基准测试方法 - 如何解释数据本文的推理基准数据应该从每美元性能和每种GPU 类型之间的相对性能的角度来看待。通过微优化（例如，对 FP16 模型使用 FP8 KV 缓存或微优化最大批量令牌），有办法继续提高绝对性能，但这只会优化每个 GPU 类型的特定数据点，而不是整个曲线。这就是为什么本文建议读者关注每种GPU 类型之间的相对性能，而不是所实现的绝对性能。此外，请注意，在将H200 与其他 GPU 类型进行比较时，本文提供了H200 在使用 TRT-LLM 推理框架和 vLLM 时的结果。TRT-LLM 提供了更强的性能，但它的开发人员体验比 vLLM 差。本文建议查看vLLM H200 和 TRT-LLM H200 的数据点，而不仅仅是 TRT-LLM H200 的性能曲线。本文的基准测试在Docker hub 上提供了本文尝试过的确切vLLM 和 SGLang 版本，以便于重现。Llama3 70B FP16 吞吐量与延迟结果来源: SemiAnalysis上图显示了在1k 输出 / 1k 输入场景下服务 LLaMA 3 70B 的结果，该场景映射到翻译和聊天应用程序。本文看到，在低延迟场景下，使用vLLM 的 H100 和 H200 优于两个 AMD GPU，但 MI325X 在更高的批量大小 / 更高的并发性下勉强领先并超过英伟达设置。关于张量并行（TP）规模，本文发现TP=8 在低延迟场景中占主导地位，而 TP=2 或 TP=4 在更大批量 / 高并发下提供最高吞吐量。对于 AMD GPU，TP=1 从未实现最佳性能，仅 MI325X 在高并发场景下是唯一例外。本文认为这是因为在高并发时，通信量足够大，使得从HBM 加载数据与通过 NVLink 通信数据的性能差异显著。MI325X 的 TP=1 数据点体现了高 HBM 带宽的优势。总体而言，搭载TRT-LLM 的 H200（标记为 H200-TRT）在基准测试中大多占据主导地位。本文认为这得益于英伟达对自身硬件的深度理解和对性能调优的大量投入。来源: SemiAnalysis在LLaMA 3 70B 的类推理工作负载（1k 输入，4k 输出）中，H100 的性能明显低于所有其他 GPU，每秒每 GPU 吞吐量迅速稳定在约 900 tokens 左右。另一方面，MI325X 的性能平台期晚于所有其他 GPU，这意味着它在约 450 秒延迟时具有最高吞吐量。这也解释了为何使用 vLLM 的 H200 在高并发时超越 MI325X，尽管其在低延迟区域的性能优于 MI325X。在 300 秒以下延迟场景中，性能排名（从优到劣）清晰如下：搭载 TensorRT-LLM 的 H200、H200、MI325X、MI300X 和 H100。来源: SemiAnalysis在处理LLaMA 3 70B 的类摘要工作负载（4k 输入，1k 输出）时，工作负载的预填充密集特性通常更有利于英伟达 GPU。本文看到，在30 秒延迟标记后，H100 超越 MI300X，使用 vLLM 的 H200 则领先于 MI325X。然而，MI325X 的 TP=1 配置在高并发时再次表现出色，优于使用 vLLM 的 H200。搭载 TensorRT-LLM 的 H200 则始终无人能及，从 20 秒标记开始即在所有节点提供最高吞吐量。LLaMA3 405B FP8 吞吐量与延迟结果来演: SemiAnalysis在处理1k 输入和 1k 输出的 LLaMA 3 405B 时，本文发现大多数设置的性能迅速进入平台期。在40 秒以下延迟时，MI325X 和 MI300X 均优于 H100，且出人意料地优于使用 vLLM 的 H200。总体而言，MI325X 持续优于使用 vLLM 的 H200、MI300X 和 H100。在 150 秒延迟限制下，H100 每秒吞吐量勉强达到 400 tokens。这表明在服务大型密集模型时，内存带宽至关重要。与此同时，搭载TensorRT-LLM 的 H200 再次碾压竞争对手。它可在 150 秒延迟内实现每 GPU 近 1000 tokens / 秒的吞吐量，且在更高并发下未见平台期迹象。本文认为这是因为TensorRT-LLM 对内存使用的控制更佳，从而能够维持更高的内存利用率并提升性能。来源: SemiAnalysis在处理LLaMA 3 405B 的推理工作负载（1k 输入，4k 输出）时，内存限制的影响显著。例如，本文看到H100 的吞吐量不及同类产品的一半。使用 vLLM 的 H200 性能也低于 MI300X，仅在更高并发（需更多计算）时才再次超越。然而，这仍无法使使用 vLLM 的 H200 与 MI325X 竞争。MI325X 在所有场景中均优于 H100、MI300X 和使用 vLLM 的 H200。搭载TensorRT-LLM 的 H200 再次展现技术优势，在相似延迟下吞吐量比 MI325X 高 1.5 倍。这表明 vLLM 远未达到最优，也解释了为何 vLLM 将 TensorRT-LLM 视为主要竞争对手。来源: SemiAnalysis根据上图，本文可以得出结论：服务大型密集模型是AMD GPU 的优势。具体而言，MI325X 在所有延迟场景中均击败竞争对手，MI300X 甚至在约 250 秒延迟时优于使用 vLLM 的 H200。另一方面，H100 的吞吐量稳定在约 350 tokens / 秒，使用 vLLM 的 H200 为 600 tokens / 秒。与其他情况一样，搭载 TensorRT-LLM 的 H200 在 50 秒延迟标记后显著超越所有其他配置，占据绝对优势。尽管类摘要工作负载以预填充为主，但运行大型密集模型仍受内存限制，这一点从图表中也可看出。这就是AMD 选择使用 MI300X 和 MI325X 进行大型模型服务的原因。DeepSeekV3 670B FP8 吞吐量与延迟结果对于DeepSeekV3 670B，本文使用SGLang 推理框架并测试了 H200、MI300 和 MI325X。本文未测试H100，因为它无法在单个节点中容纳 DeepSeekV3 670B。在翻译和聊天应用场景（1k 输入 1k 输出）中，本文看到H200 在所有延迟级别上均击败 MI300X。MI325X 仅在 25 至 35 秒的小范围延迟内与 H200 竞争，其余延迟范围内 H200 均占优。在低延迟、高交互性场景中，当每个模型副本同时处理 4-16 个并发用户时，H200 是明显的赢家。来源: SemiAnalysis在推理测试场景（1k 输入 / 4k 输出）中，H200 在所有延迟范围内均击败 MI300X。但 MI325X 在超过 100 秒的延迟范围内击败 H200，而在 100 秒以下延迟时，H200 仍是明显赢家。来源: SemiAnalysis在摘要任务场景（4k 输入，1k 输出）中，H200 与 MI300X 的对比结果类似 ——H200 在所有延迟范围内均碾压 MI300X。对于 MI325X，延迟超过 25 秒后开始超越 H200。在更偏向在线低延迟的用例中，H200 击败 MI300X 和 MI325X。来源: SemiAnalysis在大多数应用所需的中低延迟场景中，H200 击败 MI300X 和 MI325X，这也是 OpenAI 等实验室选择 H200 的原因。每小时每 GPU 的 TCO—— 自主拥有和运营的集群在考虑总拥有成本（TCO）时，选择 AMD 还是英伟达 GPU 需要仔细评估资本支出和持续运营成本。AMD 的 MI300X 和 MI325X GPU 的每小时总成本通常低于英伟达的 H100 和 H200 GPU。对于每个延迟和模型测试场景，本文以每百万tokens 成本为单位计算了每美元性能，以反映计入下表所示的总拥有成本后 AMD 与英伟达的性能差异。请注意，下图基于下表中的 TCO 生成，代表客户自行购买 GPU 的总成本，不反映从 Neoclouds 租赁 GPU 的成本结构。下面，本文将深入探讨资本支出、运营支出和TCO 计算背后的详细财务分析和战略考量。来源: SemiAnalysisLLama3 70B FP16 每百万 tokens 成本来源: SemiAnalysis在超低延迟推理中，MI325X 和 MI300X 在 LLama3 70B 聊天和翻译任务（1k 输入 / 1k 输出）的每美元性能上超越所有其他 GPU。来源: SemiAnalysis从更长远的延迟周期来看，当延迟超过20 秒时，价格差异开始显现。AMD GPU 的性价比低于 H100 和使用 vLLM 的 H200，但随着延迟增加，MI325X 因其在高并发下的出色性能而比 H200 更经济。来源: SemiAnalysis转向推理场景（1k 输入，4k 输出），从低延迟应用开始，MI325X 和 MI300X 在 TCO 性能上胜出。来源: SemiAnalysis将分析扩展到更长的延迟周期，本文发现由于性能较弱，在H100 上运行 LLaMA 3 70B 的成本效益最低。MI300X 和 MI325X 比使用 vLLM 和 TensorRT LLM 的 H200 更昂贵，但在更高延迟下更具竞争力。有趣的是，在 MI300X 上运行的成本几乎与 MI325X 相当，这表明在此案例中 MI325X 的性能提升未能证明其价格上涨的合理性来源: SemiAnalysis来源: SemiAnalysis摘要工作负载也呈现类似趋势。AMD GPU 在低延迟区域性价比最高，H100 则落后于所有其他配置。虽然使用 vLLM 和 TensorRT 的 H200 在中延迟区域最经济，但 MI325X 的每百万 tokens 成本低于使用 vLLM 的 H200，并与使用 TensorRT 的 H200 相当。LLama3 405B FP8 每百万 tokens 成本来源: SemiAnalysis来源: SemiAnalysis在聊天和翻译场景（1k 输入，1k 输出）中，AMD GPU 的低价和在服务大型密集模型时的更高性能使成本效率差异更加明显。本文看到，MI325X 的服务成本持续低于使用 vLLM 的 H200 和 H100，MI300X 也与使用 vLLM 的 H200 相当。尽管如此，搭载 TensorRT LLM 的 H200 在 60 秒延迟标记后凭借卓越性能再次胜出。来源: SemiAnalysis对于405B 推理任务的超低延迟场景（1k 输入，4k 输出），MI325X 和 MI300X 无疑击败使用 vLLM 的 H200 和 H100，甚至超越使用 TRT-LLM 的 H200！来源: SemiAnalysis从推理任务场景的更长延迟来看，与之前所有服务大型密集模型的配置一样，MI300X 和 MI325X 的性价比均高于 H100 和使用 vLLM 的 H200。但需注意，搭载 TensorRT LLM 的 H200 仍是所有配置中成本效率最高的，因其性能提升幅度超过了与 AMD GPU 的价格差异。来源: SemiAnalysis来源: SemiAnalysis转向摘要场景（4k 输入，1k 输出），MI325X 是明显的赢家。在低延迟时，MI325X 超越包括搭载 TensorRT LLM 的 H200 在内的所有配置，且在高延迟时仍具竞争力。MI300X 在高延迟时的成本效率也优于使用 vLLM 的 H200，在低延迟时接近搭载 TensorRT LLM 的 H200。令人惊讶的是，尽管性能更优，搭载 TensorRT LLM 的 H200 此次未能证明其价格的合理性。DeepSeekv3 670B FP8 每百万 tokens 成本来源: SemiAnalysis在聊天和翻译任务（1k 输入，1k 输出）中，MI300X 的每美元性能无法与 H200 竞争，而 MI325X 仅在 25 至 40 秒延迟内与 H200 有一定竞争力，但优势不大。每美元性能的微小提升不足以抵消切换和采用 ROCM 的成本。来源: SemiAnalysis在推理任务（1k 输入，4k 输出）中，本文看到延迟超过100 秒后，MI325X 优于 H200，每美元性能比 H200 高 20%。但在低延迟 / 中高交互性场景（即延迟低于 100 秒）中，H200 仍轻松胜出。MI300X 在推理任务的每美元性能上无法与 H200 竞争。来源: SemiAnalysis在摘要任务（4k 输入，1k 输出）中，H200 在低延迟 / 高交互性的每美元性能上胜出。来源: SemiAnalysis在摘要任务的中高延迟场景中，MI300X 与 H200 具有竞争力，MI325X 的每美元性能比 H200 高 20-30%。为何除了超大规模企业外没人用 AMD？上述每TCO 性能分析聚焦于直接购买场景 —— 比较大型超大规模企业或企业直接购买硬件时的 AMD GPU 与英伟达 GPU，而非从 Neoclouds 租赁 GPU 的情况。在GPU 租赁方面，成本差异显著。AMD 相比英伟达面临显著竞争劣势，主要原因是供应有限和市场竞争不足。目前，超过100 家不同的 Neocloud 提供商提供英伟达 GPU 的短期（不足 6 个月）租赁，形成价格竞争并压低租赁成本。相比之下，仅有少数提供商提供类似的短期 AMD GPU 租赁。租赁市场的这种稀缺性导致AMD GPU 租赁价格人为高企，削弱了其整体成本竞争力。因此，在租赁市场中，无论延迟要求如何，英伟达在每美元性能上始终优于 AMD。这种不平衡解释了为何除主要超大规模企业外，AMD GPU 的采用率极低 —— 超大规模企业通常直接进行长期 GPU 采购，可利用 AMD 有利的硬件经济性，而无需面对 AMD 租赁市场的价格限制。对于推理计算的租赁者，AMD GPU 需达到何种租赁价格才能与英伟达竞争？2025 年第二季度，H200 的当前 1 个月期合同市场租赁价格约为 2.5 美元 / 小时 / GPU，低质量云服务的价格差异较大且更低。MI325X 的 1 个月期租赁合同尚不存在，而 MI300X 的 1 个月期租赁价格超过 2.5 美元 / 小时，这使其在租赁中缺乏竞争力。以下是本文计算的MI300X 和 MI325X 需达到的约 1 个月期租赁价格，以使其与租赁英伟达 H200 竞争。来源: SemiAnalysis在翻译和聊天工作负载（1k 输入，1k 输出）中，MI300X 租赁价格需定为 1.9 美元 / 小时才能与 H200 竞争，MI325X 的 1 个月期合同价格需低于 2.5 美元 / 小时才能与 H200 竞争。来源: SemiAnalysis在推理推理任务（1k 输入，4k 输出）中，MI300X 的 1 个月期合同价格需低于 2.1-2.4 美元 / 小时，才能在每美元性能上与 H200 竞争。MI325X 则需根据交互性定价在 2.75-3 美元 / 小时 / GPU 之间，以具备竞争力。来源: SemiAnalysis在摘要任务（4k 输入，1k 输出）中，MI325X 的 1 个月期合同价格应为 2.75-3 美元 / 小时，MI300X 则应定价在 2.1-2.4 美元 / 小时之间。B200 性能初探由于目前缺乏软件支持，本文未在完整基准测试中纳入B200。在撰写本文时，大多数主要服务框架尚未对 B200 GPU 提供稳定支持。vLLM 的标准发布镜像尚未支持 B200（参考），SGLang 团队也未公布支持 B200 的明确时间表。在 AMD 方面，本文未对MI355X 进行基准测试，因为生产单元尚未上市。尽管存在工程样品，但漏洞尚未完全修复，因此系统尚未准备好进行测试。虽然TensorRT-LLM 支持 B200，但仅针对少量模型进行了优化，且明显缺少 FP8 DeepSeek V3。因此，本文使用TensorRT-LLM 对 B200 进行了部分模型和场景的基准测试，作为对 B200 性能的初探。下图展示了 LLaMA 70B 和 405B 在推理工作负载（1k 输入，4k 输出）中的表现。来源: SemiAnalysis搭载TensorRT LLM 的 B200（标记为 B200-TRT）在 LLaMA 70B 基准测试中全面领先，整体延迟更低、吞吐量更高。MI325X 和 MI300X 与 B200 的竞争力相差甚远。来源: SemiAnalysis对于LLaMA 405B，B200 在所有延迟和吞吐量指标上再次碾压所有其他配置，甚至在本文测试的最高请求速率下仍未进入平台期。到目前为止，B200 在本文运行的基准测试中表现出极高性能。为确保全面性，本文将在未来几个月内报告MI355X 和 B200 的训练和推理性能。推理过程中的 AMD 和英伟达漏洞在基准测试过程中，本文遇到了多个障碍。服务框架中的大量调优标志导致配置组合呈爆炸式增长。例如，vLLM 使用 max-num-seq、max-num-batched-tokens、num-scheduler-steps 和 max-model-len 等参数；其中大多数配置关于每个标志对性能的具体影响文档不足。这使得基准测试极其耗时，且无法保证找到实现最佳性能的正确组合。因此，本文不得不依赖英伟达和AMD 工程师提供的最佳配置。本文希望所有服务框架改进每个标志对性能影响的文档，并理想地实现自动调优。这是AMD 和英伟达应投入 GPU 资源并公开提供的服务，本文乐于合作。由于服务框架代码更新速度极快，本文在获取最新性能结果时遇到了困难。即使采用最佳配置，每种GPU 类型的基准测试运行仍需 60 到 120 小时，而服务框架几乎每周都会更新代码。由于 vLLM 从 v0 过渡到 v1、SGLang 的 CUDA 图捕获失败、SGLang 在 AMD 上的分段错误等问题，本文不得不从头开始进行基准测试，并且在被要求重新配置标志时多次重启。更糟糕的是，AMD 多次要求本文启用反馈周期中新开发的功能，导致多次重新运行和软件版本不一致。本文希望未来通过发布实时基准测试网站来缓解这一问题。基准测试耗时较长的另一个原因是本文无法在多台机器上并行进行实验。本文发现云服务提供商的机器在吞吐量和延迟方面存在不可忽视的差异，这导致AMD 和 NVIDIA 要求本文重新进行所有实验。最后，AMD 维护独立的代码分支和配置导致了严重的延迟。由于 AMD 维护了一个独立的 vLLM 分支，本文不得不编写单独的基准测试设置。在撰写本文时，AMD 已结束并弃用了其 vLLM 分支。本文欢迎这一变化，并希望AMD 在其他软件中也采用这一做法。在配置方面，他们添加了与 AITER 相关的环境变量，这让本文回想起PYTORCH_TUNABLE_OP 的问题。本文已表达了对使用环境变量启用功能的不满，并希望该做法能像PYTORCH_TUNABLE_OP 一样被移除。AMD SGLang 持续集成测试缺乏覆盖 parity在过去的5 个月里，AMD 的整体持续集成（CI）有了很大的改进。5 个月前，AMD 的 SGLang 推理 CI 测试为零，现在已经有了一些。不幸的是，其 CI 测试覆盖率仍远不及 NVIDIA。三周前，AMD 的 AI 负责人 Anush 要求他们的一位核心工程师 “996” 工作以修复 SGLang 的 CI 问题。AMD 虽然取得了一些进展，但遗憾的是仍有数十个单元测试缺失。如果没有适当的测试，AMD 的软件质量将继续较差，存在更多漏洞，导致开发者体验不佳和采用速度缓慢。来源：SemiAnalysis, SGLang, 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160 美元下调至 150 美元，以反映基于 26 倍 2026 财年预期市盈率的更低每股收益预期。</p><p>从估值角度来看，英伟达当前基于市盈率(P/E)的估值仅为 16.6 倍，若按照最坏情况下(即 10% 的人工智能扩散规则限制)进行测算，其 2026 财年市盈率也仅为 19 倍，远低于其历史中位数 30 倍和周期低谷典型值 23 倍。这表明，即便在较为悲观的预期下，英伟达的估值依然具有吸引力。</p><p>美银基于与英伟达类似的逻辑，对AMD的销售和每股收益预期进行了下调，以反映 MI308 系列产品对华禁运的影响。AMD预计将在 2025 年第二季度承担 8 亿美元的库存和储备费用。假设其 2025 财年的毛利率为 - 40%，那么剩余的 MI308 系列产品在 2025 年剩余时间里的出货量可能达到 13.3 亿美元，约占其 75 亿 - 80 亿美元数据中心 GPU 出货量的 18%，以及公司总销售额的 4%。</p><p>对于 2026 和 2027 财年，美银预计AMD面临的阻力将逐渐减小，假设 MI308 系列产品是在中国可以销售的最先进 GPU 产品，并将逐渐面临更多的本地竞争。此外，从 2025 年第三季度开始，美银小幅上调AMD的毛利率 50 个基点，以反映 MI308 系列产品对毛利率的稀释贡献减少，同时部分抵消因潜在关税和供应链回流而产生的成本增加。</p><p>美银对AMD的评级为 “中性”，目标价从 110 美元下调至 105 美元。这一目标价对应的市盈率为 20 倍，与 0.9 倍的市盈增长比率(PEG)相匹配，基于其 2026 财年每股收益 5.29 美元的预期，与高增长计算类半导体的历史 1 - 2 倍 PEG 范围基本一致。</p><p>近期，游戏市场需求持续疲软，这对英伟达的传统优势业务构成了直接威胁。据美银分析，消费者对游戏设备的支出意愿正在下降，导致英伟达在游戏市场的收入占比逐渐缩减。历史数据显示，游戏业务曾为英伟达贡献了约 40% 的营收。</p><p>然而，目前该领域的销售额同比下滑幅度已接近 20%，拖累了公司的整体业绩表现，暴露出英伟达在业务多元化进程中的潜在脆弱性。</p><p>此外，AMD所处的竞争环境愈发严酷，正遭受来自英伟达、<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>(INTC.US)以及一众初创企业的激烈竞争。英伟达在 GPU(图形处理器)领域持续推出高性能产品，巩固其市场领导地位;英特尔则在 CPU(中央处理器)市场上不断发力，试图通过技术创新和产品迭代夺回失地。</p><p>与此同时，众多 AI(人工智能)初创企业凭借灵活的市场策略和创新技术，也在特定细分领域对 AMD 形成挤压态势。美银指出，AMD 在市场份额争夺中面临着严峻挑战，需要在技术创新和市场策略上做出更大努力才能突破重围。</p><p>同时，AMD 在制造环节过度依赖<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>(TSMC.US)这一单一供应商，这已成为其业务发展的重大隐患。据行业分析，台积电承担了 AMD 几乎全部的芯片制造任务。一旦台积电的生产环节出现问题，如产能不足、技术瓶颈或供应中断，AMD 的产品交付将受到严重影响。</p><p>美银警告称，这种过度集中的供应链布局限制了 AMD 在面对突发状况时的应对能力，增加了其运营风险，可能在供应链波动时导致收入损失和市场份额下滑。</p><p>最后，中美两国在科技领域的竞争不断加剧，给半导体行业带来了极大的不确定性。美国政府近期出台了一系列出口管制政策，限制关键技术、产品及相关服务出口到中国，涉及范围广泛，包括高端芯片制造设备、先进半导体材料等。</p><p>据报道，美国已将部分中国企业和机构列入出口管制名单，导致中美科技交流与合作受阻。这种紧张局势可能进一步升级，催生更多出口管制措施，增加英伟达、AMD 等企业的运营成本和市场风险，影响其全球业务布局和长期发展战略，给整个半导体行业的稳定发展蒙上阴影。</p><p>随着英伟达和AMD在中国市场面临销售限制，本土半导体企业迎来了发展的窗口期。英伟达预计其2026财年来自中国市场的销售额将下降约4%，而AMD也将承受类似的压力。这表明，中国本土半导体企业有机会填补这一市场空白。</p><p>这些本土企业在GPU(图形处理器)和CPU(中央处理器)等关键技术领域的突破进展值得投资者密切关注。特别是在高端芯片制造和AI(人工智能)应用方面，任何技术瓶颈的突破都可能带来巨大的市场份额增长和投资回报。</p><p>美国政府推出的“AI扩散规则”对全球半导体行业产生了深远影响。英伟达的全球客户足迹中，有24%的销售额来自非中国二、三级国家，其中包括18%的新加坡销售额。在最坏的情况下，英伟达多达10%的这些销售可能受到AI扩散规则的限制，导致其EPS(每股收益)在2026和2027财年分别额外下降14%和11%。这一形势凸显了布局符合出口管制框架的芯片设计商的重要性。</p><p>尽管面临诸多挑战，英伟达的估值仍然具有吸引力。在其业绩承压期间，英伟达的远期市盈率(P/E)仅为17.4倍，显著低于其历史5年中位数30倍，甚至低于周期低谷的典型值23倍。这意味着市场恐慌可能过度放大了短期风险，为投资者提供了以合理估值买入龙头企业的机会。</p><p>英伟达和AMD的业务模式和财务表现凸显了全产业链布局的重要性。英伟达在2026财年将因H20系列产品的禁运而使总销售额降低6%。而AMD预计其2025财年的毛利率将受到显著影响，同时其数据中心GPU出货量可能减少。这表明，具备从芯片设计、制造到软件平台开发等全产业链布局能力的企业，能够更好地应对市场波动和政策变化。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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系列产品对华禁运的影响。AMD预计将在 2025 年第二季度承担 8 亿美元的库存和储备费用。假设其 2025 财年的毛利率为 - 40%，那么剩余的 MI308 系列产品在 2025 年剩余时间里的出货量可能达到 13.3 亿美元，约占其 75 亿 - 80 亿美元数据中心 GPU 出货量的 18%，以及公司总销售额的 4%。对于 2026 和 2027 财年，美银预计AMD面临的阻力将逐渐减小，假设 MI308 系列产品是在中国可以销售的最先进 GPU 产品，并将逐渐面临更多的本地竞争。此外，从 2025 年第三季度开始，美银小幅上调AMD的毛利率 50 个基点，以反映 MI308 系列产品对毛利率的稀释贡献减少，同时部分抵消因潜在关税和供应链回流而产生的成本增加。美银对AMD的评级为 “中性”，目标价从 110 美元下调至 105 美元。这一目标价对应的市盈率为 20 倍，与 0.9 倍的市盈增长比率(PEG)相匹配，基于其 2026 财年每股收益 5.29 美元的预期，与高增长计算类半导体的历史 1 - 2 倍 PEG 范围基本一致。近期，游戏市场需求持续疲软，这对英伟达的传统优势业务构成了直接威胁。据美银分析，消费者对游戏设备的支出意愿正在下降，导致英伟达在游戏市场的收入占比逐渐缩减。历史数据显示，游戏业务曾为英伟达贡献了约 40% 的营收。然而，目前该领域的销售额同比下滑幅度已接近 20%，拖累了公司的整体业绩表现，暴露出英伟达在业务多元化进程中的潜在脆弱性。此外，AMD所处的竞争环境愈发严酷，正遭受来自英伟达、英特尔(INTC.US)以及一众初创企业的激烈竞争。英伟达在 GPU(图形处理器)领域持续推出高性能产品，巩固其市场领导地位;英特尔则在 CPU(中央处理器)市场上不断发力，试图通过技术创新和产品迭代夺回失地。与此同时，众多 AI(人工智能)初创企业凭借灵活的市场策略和创新技术，也在特定细分领域对 AMD 形成挤压态势。美银指出，AMD 在市场份额争夺中面临着严峻挑战，需要在技术创新和市场策略上做出更大努力才能突破重围。同时，AMD 在制造环节过度依赖台积电(TSMC.US)这一单一供应商，这已成为其业务发展的重大隐患。据行业分析，台积电承担了 AMD 几乎全部的芯片制造任务。一旦台积电的生产环节出现问题，如产能不足、技术瓶颈或供应中断，AMD 的产品交付将受到严重影响。美银警告称，这种过度集中的供应链布局限制了 AMD 在面对突发状况时的应对能力，增加了其运营风险，可能在供应链波动时导致收入损失和市场份额下滑。最后，中美两国在科技领域的竞争不断加剧，给半导体行业带来了极大的不确定性。美国政府近期出台了一系列出口管制政策，限制关键技术、产品及相关服务出口到中国，涉及范围广泛，包括高端芯片制造设备、先进半导体材料等。据报道，美国已将部分中国企业和机构列入出口管制名单，导致中美科技交流与合作受阻。这种紧张局势可能进一步升级，催生更多出口管制措施，增加英伟达、AMD 等企业的运营成本和市场风险，影响其全球业务布局和长期发展战略，给整个半导体行业的稳定发展蒙上阴影。随着英伟达和AMD在中国市场面临销售限制，本土半导体企业迎来了发展的窗口期。英伟达预计其2026财年来自中国市场的销售额将下降约4%，而AMD也将承受类似的压力。这表明，中国本土半导体企业有机会填补这一市场空白。这些本土企业在GPU(图形处理器)和CPU(中央处理器)等关键技术领域的突破进展值得投资者密切关注。特别是在高端芯片制造和AI(人工智能)应用方面，任何技术瓶颈的突破都可能带来巨大的市场份额增长和投资回报。美国政府推出的“AI扩散规则”对全球半导体行业产生了深远影响。英伟达的全球客户足迹中，有24%的销售额来自非中国二、三级国家，其中包括18%的新加坡销售额。在最坏的情况下，英伟达多达10%的这些销售可能受到AI扩散规则的限制，导致其EPS(每股收益)在2026和2027财年分别额外下降14%和11%。这一形势凸显了布局符合出口管制框架的芯片设计商的重要性。尽管面临诸多挑战，英伟达的估值仍然具有吸引力。在其业绩承压期间，英伟达的远期市盈率(P/E)仅为17.4倍，显著低于其历史5年中位数30倍，甚至低于周期低谷的典型值23倍。这意味着市场恐慌可能过度放大了短期风险，为投资者提供了以合理估值买入龙头企业的机会。英伟达和AMD的业务模式和财务表现凸显了全产业链布局的重要性。英伟达在2026财年将因H20系列产品的禁运而使总销售额降低6%。而AMD预计其2025财年的毛利率将受到显著影响，同时其数据中心GPU出货量可能减少。这表明，具备从芯片设计、制造到软件平台开发等全产业链布局能力的企业，能够更好地应对市场波动和政策变化。","news_type":1,"symbols_score_info":{"159582":1,"2NVD.UK":0.6,"3NVD.UK":0.6,"AMD":1,"GFS":1,"NVD2.UK":0.6,"NVD3.UK":0.6,"NVDA":1,"NVDD":0.6,"NVDS":0.6,"NVDS.UK":0.6,"NVDU":0.6,"NVDY":0.6,"NVIW.SI":0.6,"SNVD.UK":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":833,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3511079232281937","authorId":"3511079232281937","name":"么么哒121","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"3511079232281937","authorIdStr":"3511079232281937"},"content":"对啊，这个分析说的好像英伟达的芯片好像不是台积电供应的","text":"对啊，这个分析说的好像英伟达的芯片好像不是台积电供应的","html":"对啊，这个分析说的好像英伟达的芯片好像不是台积电供应的"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":457838281019568,"gmtCreate":1752813757226,"gmtModify":1752813758896,"author":{"id":"4192259115439500","authorId":"4192259115439500","name":"股道自然","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4192259115439500","authorIdStr":"4192259115439500"},"themes":[],"htmlText":"你字多，我信你的。","listText":"你字多，我信你的。","text":"你字多，我信你的。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/457838281019568","repostId":"2552453896","repostType":2,"repost":{"id":"2552453896","kind":"news","pubTimestamp":1752796881,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2552453896?lang=&edition=full","pubTime":"2025-07-18 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href=\"https://laohu8.com/S/MPNGY\">美团</a>的地推铁军，还是出行大战中滴滴的极致运力，亦或支付大战中无微不至的社交与商业场景，每一轮战争的终局战场，从来都不是流量补贴秀场，而是对基建配套能力的终极考验。</p><p>订单数据是战报，系统能力是战线。战报可能会骗人，但战线不会。</p><p>本轮战争，不会例外。</p><p><strong>当补贴日趋同质化，决定最终战局走势的真实战线分野，亦即将从“眼球效应”，转移到履约能力与本地供给网络的博弈上。</strong></p><p><strong>01</strong></p><p><strong>决胜关键</strong><strong>：履约、供给能力成为最强杠杆</strong></p><p>先来看一看外卖大战的最新战报：</p><p>1.<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>外卖上月宣布突破2500万单，本月自截稿时还未发布新的单量数据。</p><p>2.淘宝闪购+饿了么双平台自7月5日“冲单日”突破8000万单后，7月12日再次突破8000万单。</p><p>3.<a href=\"https://laohu8.com/S/03690\">美团</a>去年的峰值单量（秋天第一杯奶茶）约为9000万，在今年7月5日单量突破1.2亿，7月12日峰值更是突破了1.5亿。</p><p>从既有数据来看，在各大平台补贴未出现明显退坡的情况下，三大平台的增速规模逐渐分层：京东虽未更新近两周的单量数据，但目前整体的规模与两大头部老玩家拉开了距离。</p><p>淘宝闪购和饿了么具备较强的行业积累，通过补贴短时间实现了非常迅猛的增长（从3000万增长至8000万），但第二周冲单日的势能明显减弱，增速趋缓。</p><p>虽然基数最大，但美团目前来看增长潜力反而更大，上半年美团整体的补贴力度是不如淘宝闪购和京东的，近两周加大了补贴的力度后，峰值单量从9000万跃升至1.5亿。</p><p>从增长绝对值的角度而言，美团几乎用不到1个月的资本开支，就取得了淘宝闪购三个月（以闪购推出计算）、京东小半年的增量水平。</p><p>在不考虑补贴力度差异情况下（目前来看三家平台的补贴力度都很高），很明显，正如我们预料的那样，美团打补贴大战的ROI是最高的，效果也是最好的，其次是淘宝闪购，京东目前来看略逊一筹</p><p>是需求侧差异所导致的吗？显然不是：</p><p>根据Questmobile最新发布的即时零售行业流量竞争报告来看，本次加码补贴之前，京东“秒送”模块目前月活跃用户规模已达1.65亿，打开频次增长超过51.1%，月活规模约超过同口径下美团的1/3，但补贴加码后峰值单量不足两成。</p><p>淘宝闪购用户规模4.57亿左右，约为美团的90%，补贴加码后峰值单量仅为美团的一半左右。</p><p>简单来说，都是巨头，都有用户，差在单量。</p><p><strong>三者真正的差异，还是履约基础能力建设问题：</strong></p><p>京东受限于后发劣势，基础配套体系需要长周期建设，现在又拉长战线杀入酒旅，资本体量是否足够需要打一个问号。</p><p>淘宝闪购整合了饿了么的资源，相较京东优势明显，但受限于过去数载规模劣势（饿了么只有美团单量1/3）左右，能够容纳的增长空间相对受限。</p><p>而美团履约能力最强，即便是巅峰1.5亿单量，在短时高并发的订单下，美团的履约网络始终保持稳定，除了App因流量峰值短暂异常外，商家供给、骑手履约、消费者体验等环节并未像其他竞争对手般，出现卡单的情形。</p><p>根据美团发布的战报来看，99%的订单顺利送到了消费者手中，上周平均送达时间为34分钟，不但明显优于同行，也比上上周7月5日的自己更优。</p><p>同时，美团在供给侧也积累了足够的优势，根据Questmobile的即时零售行业流量竞争报告，在补贴战役打响前，即时零售商家端APP月活，美团的规模要远高于竞品，自然有能力维持更高的单量增长规模，突破天花板。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2025_29/3A03BA7377F4E4485C25E101E4D5557AC557BF5F_size28_w615_h290.png\"/></p><p>图：典型即时零售商家端APP月活用户规模，来源：Questmobile</p><p>美团这十几年来建起的本地供给和履约网络的护城河价值还在加深。</p><p><strong>而在补贴同质化的大背景下，这种Know-how能够带来明显的优势，以履约为代表的后端能力撬动的杠杆越来越大。</strong></p><p>毕竟每一轮互联网平台的补贴大战，都是一场资本绞肉运动，决定成败的往往不是资本规模的绝对值，而是投入产出比。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>认知误区：外卖本就不是流量生意</strong></p><p>既然现如今遏制增长的核心原因是履约、供给能力，为什么各大平台在ROI并不划算的情况下，还在不断尝试加大资本投入的力度，试图创造单量繁荣呢？</p><p><strong>本质上，这是电商平台积累的Know-how，在即时配送市场失效的一种表现。</strong></p><p>在2006年出版的《影响力》一书中，著名的心理学家罗伯特.西奥迪尼详细阐释了影响他人心理的六大原则，套用在现代营销行为学中，互联网时代主流影响力叙事，逐渐从“权威”过度到“社会认同”，即大众消费者不再轻信专业媒体，更愿意相信以结果导向的社会共识。</p><p>最典型的就是对<a href=\"https://laohu8.com/S/09992\">泡泡玛特</a>的调侃：上市前投资人对泡泡玛特创始人王宁的评价是学历平平、没上过班、说话表情平静、没感染力、团队里没有精英；而上市后投资人对王宁的评价是性格沉稳，话不多，喜怒不形于色，拥有消费行业创业者的许多优良品质。</p><p>这套看似“双标”评价体系，正是社会认同影响力的典型代表，过去数年互联网大厂们坚定不移的相信这套理论：<strong>只要业绩好看，无论实现过程如何波折，自有大儒为我辩经。</strong></p><p>于是，互联网大厂形成了一套看似合理的方法论：短期靠补贴换流量，靠流量带动认知，靠认知塑造心智，最后将用户心智转换为长期市占率，再逐渐弥补基建差。</p><p>比如当年的电商购物节，如果大家有记忆，早期的购物节购买商品的履约周期往往在一个月以上，本质就是平台短时间通过补贴换取超额流量，供给侧跟不上。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2025_29/32DA5E3A5912EC7127010A1307E0815BDC76E972_size33_w387_h337.png\"/></p><p>但零售生意有一个显著的优势：只要创造出需求，供给侧可以通过提前备货，产线复用来弥补差距，于是互联网平台们跑通了用补贴换巅峰单量，再通过短期单量获得社会认同，慢慢弥补短板最终实现转化的商业逻辑。</p><p><strong>但放在外卖市场中，这套逻辑其实是跑不通的：</strong></p><p>其一：消费者对于物质商品的需求可以被凭空创造，但是对热量的需求是恒定的，即便产生社会认同，最终也很难转化为长期的市场份额。</p><p>其二：餐饮的供给区别于零售，不能通过提前备货和产线复用，实现在某个周期内批量爆发，如果执意用峰值单量来匹配供给，先不论餐饮业是否有这个能力，在需求恒定的情况下，最终会导致产能无效溢出。</p><p><strong>外卖的本质是本地化非标品交易，其成败关键在于供给、履约与用户需求的动态平衡。单纯的价格补贴仅刺激需求端，若供给不足或履约不稳，整个生态便会失衡，最终损</strong><strong>害即时配送市场本身。</strong></p><p><strong>以电商补贴的逻辑搞外卖，以流量论来思考问题，必定会水土不服。</strong></p><p>如果说京东和淘宝搞峰值单量，是电商旧思维桎梏，那么美团作为深耕外卖的绝对龙头，为何同样选择了强补贴冲单量？</p><p>我们或许可以从王莆中接受晚点采访的对话中寻得答案：“因为只有胜利者才能说打仗没有意义，失败者这么一说，是给自己找台阶而已。如果我们不打，他们会认为我们是失败者。”虽然美团知道外卖不是流量生意，但社会认同的影响力逻辑，他们也不能忽视。</p><p>核心逻辑，还是为了“秀一秀肌肉”。</p><p>同时，王莆中还表示：“<strong>我们本来不想卷，我们是被动卷入。既然被卷了，就要告诉行业冲单的真相——你想做多少单，我告诉你就可以做多少单，而且用更低的成本做。我们不是非要做到多少单，而是我们要给行业看看，做订单是很容易的。</strong>”</p><p>未来我们或许很快会见到更天量的巅峰订单数据，但这样的攀比有意义吗？电商搞外卖，要真的实现突破，还是得摒弃路径依赖，回归到补履约能力、补用户体验的维度上。</p><p><strong>03</strong></p><p><strong>迷途知返越早越好，强补贴怪圈要不得</strong></p><p>当然，无论大家对巅峰单量、或者外卖这项生意的认知有何差异，但现如今亟需解决的问题是：补贴大战不应该长期进行下去了。</p><p>回到本轮外卖大战本身，从外卖大战的起因：电商搞外卖的动因出发，核心动因无外乎两种：</p><p>第一种，寄希望于高频的餐饮需求，带动低频的零售需求，追求的是入口流量。</p><p>第二种，真的认识到了即时配送市场的巨大潜力，希望以外卖为切口，构建完善的即时配送体系。</p><p><strong>无论哪一种诉求，通过“强补贴”都是无法实现的。</strong></p><p>第一种诉求的补贴悖论核心在于：当年<a href=\"https://laohu8.com/S/UBER\">Uber</a>与<a href=\"https://laohu8.com/S/LYFT\">Lyft</a>、OFO和摩拜、社区团购等等补贴大战终局，都有一个显性的规律：通过补贴获客的转换率和LTV（用户价值）极低。</p><p>历史经验告诉我们，补贴吸引的是“价格猎手”，而非真实需求用户。这部分用户带来的入口流量，是不可能转化为高价值的电商零售流量。</p><p>王莆中说得很直接：“<strong>即时零售的市场总量从年初的1亿单翻至2.5亿单，其中绝大部分是泡沫。</strong>现在外卖大战最激烈的地方宿迁，单量规模涨了4 倍，但真正外卖业态的新用户极少。”</p><p>经历过多轮线下服务市场肉搏的美团显然更明白其中的道理：</p><p>今年6月以来，美团即时零售的订单已经连续保持在9000万单以上，尤其是餐食类订单的市场份额始终保持在70%左右。也就意味相较于“奶咖”的非刚性需求增长，美团增长更符合自然增速规律，用户价值更高。</p><p>第二种诉求的补贴悖论在于：如果想要完善构建即时配送的体系，资本的发力点理应是追求更广泛的供给，追求更完善的用户体验。而过分追求补贴带来的需求，忽视履约和用户体验，只会反噬即时配送市场的良性发展。</p><p><strong>因此，当“补贴战报”的数字游戏喧嚣尘上，我们更应穿透表象，洞察本质。外卖乃至整个即时零售，其生命力根植于本地化、非标化、高时效的独特属性。</strong></p><p><strong>无休止的“强补贴”竞赛，不仅是对资本效率的极大浪费，更可能扭曲市场信号，透支行业健康，最终导致供给失衡与体验崩塌。</strong></p><p>竞争的终点，不应是数据攀比，而应是整个即时零售生态的良性发展。</p></body></html>","source":"fenghuang_stock","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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href=https://tech.ifeng.com/c/8l590UslpqC><strong>锦缎研究院</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>本文系基于公开资料撰写，仅作为信息交流之用，不构成任何投资建议。上周末起，即时零售“外卖大战”骤然升级，各大平台纷纷加码补贴，绞杀市场份额，订单量战报迭创新高，眼球效应一时无两。毫无疑问，这是一场蓄谋已久的资本与流量盛宴。只是当我们试图掰开这场即时零售大战此刻的内里时，就会发现当前的情景，表象远远大于实质——回顾过去二十年的互联网“补贴大战”，从团购，到打车，再到支付，等等不一而足，一个清晰的“...</p>\n\n<a href=\"https://tech.ifeng.com/c/8l590UslpqC\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"89618":"京东集团-SWR","89988":"阿里巴巴-WR","LU0791591158.USD":"ALLSPRING  EMERGING MARKTES EQUITY INCOME \"I\" (USD) ACC","03690":"美团-W","LU2097828631.EUR":"AZ EQUITY CHINA \"A\" (EUR) ACC","LU0918141705.HKD":"ALLIANZ TOTAL RETURN ASIAN EQUITY \"AM\" (HKD) INC","LU1048596156.SGD":"Blackrock Asian Growth Leaders A2 SGD-H","HBBD.SI":"Alibaba HK SDR 5to1","LU0640798160.USD":"EASTSPRING INVESTMENTS GLOBAL EMERGING MARKET DYNAMIC \"A\" (USD) ACC","LU0011963245.USD":"abrdn SICAV I ASIA PACIFIC SUSTAINAB  LE EQUITY \"A\" 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href=\"https://laohu8.com/S/MPNGY\">美团</a>靠即时配送优势快速切入30分钟到货的即时零售电商，尤其是<span>毛利</span>高的3C、美妆、药品等。规模迅速放大，严重威胁到淘宝和<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>的压舱石业务。</p><p>崔立标表示，淘天集团本来就有饿了么平台，即时配送能力是有的，只是原来和电商分属不同的事业部，并没有介入即时零售。即时零售是盒马鲜生负责，只是规模要小的多。所以这次都合在一起，统一由蒋凡指挥这场电商保卫战。摩根士丹利下调股价就是如此。当年天猫小店的方向浅尝即止，现在估计肠子都悔青了。战略上<a href=\"https://laohu8.com/S/03690\">美团</a>棋高一着。</p><p>崔立标认为，但这次<strong>闪购大战，最受伤的是京东。</strong>淘宝商品供应链丰富，即时配送团队本来就有，扩大规模就行。京东是从头做起，首先要建即时配送团队，硬凹品质外卖，目的是锤炼一支即时快递小哥团队。<strong>声东击西，战略目标还是保电商基本盘。</strong></p><p>崔立标指出，<strong>AI是阿里最硬的王牌 ，</strong>大模型、云计算东方不亮西方亮，肉是能吃上的，大模型开源做生态，云计算AI算力赚利润。</p><p>崔立标表示，所以估值下调是暂时的，即时零售虽然被动，但小赢还是有的，更何况和AI还有更广阔的未来。</p><p>专家介绍：</p><p>崔立标，中国计算机学会会员，网经社电子商务研究中心研究员，浙江师范大学教育硕士企业导师，浙江理工大学MBA导师。2006年开始走入电子商务这片沃土，2007年创办杭州赢动教育科技有限公司，负责浙江省经信厅“浙江省电子商务大赛”的运营管理。随着浙江企业网络化、数字化的转型，为企业提供数字化转型解决方案成为企业新的目标。</p><p>2016年来，创办国家级高新技术企业杭州才神信息技术有限公司，依托杭州的数字产业基础，与全国200所高校开展产教融合数字化育人项目，<a href=\"https://laohu8.com/S/01630\">建成</a>了全国最大的高校数字经济实习实训系统，每年解决3000多名高校毕业生的技能培养、实习就业问题。</p><p><strong>【小贴士】</strong></p><p>网经社深耕数字经济行业18年，长期关注数字零售，旗下数字零售台（DR.100EC.CN）重点报道、研究与服务的公司有<strong>（1）综合电商：</strong><a href=\"https://laohu8.com/S/09988\">阿里巴巴</a>、京东、淘宝、天猫、<a href=\"https://laohu8.com/S/PDD\">拼多多</a>、苏宁易购、<a href=\"https://laohu8.com/S/VIPS\">唯品会</a>、得物等；<strong>（2）直播电商：</strong>抖音、<a href=\"https://laohu8.com/S/01024\">快手</a>、视频号、淘宝直播、京东直播、多多直播、<a href=\"https://laohu8.com/S/MOGU\">蘑菇街</a>直播、唯品会直播、小红书直播等；<strong>（3）生鲜电商：</strong>本来生活、京东到家、美团闪购、淘宝买菜、多点、<a href=\"https://laohu8.com/S/DDL\">叮咚买菜</a>、朴朴超市、美团买菜、盒马鲜生、多多买菜、美团优选等；<strong>（4）社交电商：</strong>识货、芬香、花生日记、粉象生活、梦饷集团等；<strong>（5）二手电商：</strong>闲鱼、转转、找靓机、<a href=\"https://laohu8.com/S/RERE\">爱回收</a>、红布林等；<strong>（6）美妆电商：</strong><a href=\"https://laohu8.com/S/JMEI\">聚美优品</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/YSG\">逸仙电商</a>、亲亲网等；<strong>（7）酒水电商：</strong>i茅台、酒仙网、1919酒类直供、酒便利、也买酒、中酒网、酒廷1990等；<strong>（8）宠物电商：</strong>波奇网、E宠<a 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，大模型、云计算东方不亮西方亮，肉是能吃上的，大模型开源做生态，云计算AI算力赚利润。崔立标表示，所以估值下调是暂时的，即时零售虽然被动，但小赢还是有的，更何况和AI还有更广阔的未来。专家介绍：崔立标，中国计算机学会会员，网经社电子商务研究中心研究员，浙江师范大学教育硕士企业导师，浙江理工大学MBA导师。2006年开始走入电子商务这片沃土，2007年创办杭州赢动教育科技有限公司，负责浙江省经信厅“浙江省电子商务大赛”的运营管理。随着浙江企业网络化、数字化的转型，为企业提供数字化转型解决方案成为企业新的目标。2016年来，创办国家级高新技术企业杭州才神信息技术有限公司，依托杭州的数字产业基础，与全国200所高校开展产教融合数字化育人项目，建成了全国最大的高校数字经济实习实训系统，每年解决3000多名高校毕业生的技能培养、实习就业问题。【小贴士】网经社深耕数字经济行业18年，长期关注数字零售，旗下数字零售台（DR.100EC.CN）重点报道、研究与服务的公司有（1）综合电商：阿里巴巴、京东、淘宝、天猫、拼多多、苏宁易购、唯品会、得物等；（2）直播电商：抖音、快手、视频号、淘宝直播、京东直播、多多直播、蘑菇街直播、唯品会直播、小红书直播等；（3）生鲜电商：本来生活、京东到家、美团闪购、淘宝买菜、多点、叮咚买菜、朴朴超市、美团买菜、盒马鲜生、多多买菜、美团优选等；（4）社交电商：识货、芬香、花生日记、粉象生活、梦饷集团等；（5）二手电商：闲鱼、转转、找靓机、爱回收、红布林等；（6）美妆电商：聚美优品、逸仙电商、亲亲网等；（7）酒水电商：i茅台、酒仙网、1919酒类直供、酒便利、也买酒、中酒网、酒廷1990等；（8）宠物电商：波奇网、E宠商城、宠物家、疯狂的小狗等；（9）电商服务商：微盟、有赞、微店、光云科技、壹网壹创、丽人丽妆、宝尊电商、店宝宝、若羽臣等；（11）母婴电商：宝贝格子、宝宝树、妈妈帮、亲宝宝等；（12）汽车电商：京东养车、天猫养车、途虎养车、瓜子二手车、人人车、好车无忧、优信、卖好车等；（13）奢侈品电商：寺库、包大师、唯礼网、识季、爆爆奢、妃鱼等；（14）鲜花电商：花加、花礼网、买花网、花点时间等；（15）私域电商：快团团、鲸灵集团、好衣库、群接龙、团团团等。网经社数字零售台（DR.100EC.CN）是一站式数字零售门户，旗下运营：直播、社交、社区团购、农村、生鲜、汽车、二手、母婴等系列频道，提供包括：媒体、报告榜单、融资、会议、营销、培训、供应链融资等服务，是数字零售从业者、媒体、投资者的首选平台。如果您是业内人士，欢迎加入群。网经社深耕电商圈近20年，且作为中国商业联合会直播电商工作委员会副会长单位，严选各直播电商、MCN机构、直播达人等靠谱资源，拥有千家各类电商渠道和万家优质商家资源的大生态。为各电商、服务商、品牌方、商家提供一个结交靠谱圈子的平台。（如果群已满请加微信wjs002095a）","news_type":1,"symbols_score_info":{"83690":0.9,"89618":0.6,"89988":0.6,"03690":1,"09618":0.9,"09988":1,"BABA":0.6,"ALBmain":0.6,"METmain":0.6,"HBBD.SI":0.6,"HMTD.SI":0.6,"JD":0.9,"MPNGY":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":178,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":448624749703856,"gmtCreate":1750553775905,"gmtModify":1750553776853,"author":{"id":"4192259115439500","authorId":"4192259115439500","name":"股道自然","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4192259115439500","authorIdStr":"4192259115439500"},"themes":[],"htmlText":"周一暴跌给你看","listText":"周一暴跌给你看","text":"周一暴跌给你看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/448624749703856","repostId":"2545310971","repostType":2,"repost":{"id":"2545310971","kind":"news","pubTimestamp":1750465692,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2545310971?lang=&edition=full","pubTime":"2025-06-21 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href=http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN2025062109292595256357&s=b><strong>金融界</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>AMD 本周表现强劲，周一单日就上涨近 9%。虽然短线交易者通常不建议在如此剧烈上涨后追高，但从多个技术角度来看，当前的走势仍具有吸引力。首先，本轮反弹已明确突破一个“倒头肩形态”（inverse head-and-shoulders），这一形态在周线图上尤为清晰。图中标注的测量目标价位大约在 168 美元，几乎与 2024–2025 年这轮下跌的 61.8% 斐波那契回撤位 170 美元重合。这...</p>\n\n<a href=\"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN2025062109292595256357&s=b\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"BK4150":"赌场与赌博","LU1923623000.USD":"Natixis Thematics AI & Robotics Fund R/A USD","LU1989764664.SGD":"CPR Invest - Global Disruptive Opportunities A2 Acc SGD-H","IE00BMPRXR70.SGD":"Neuberger Berman 5G Connectivity A Acc SGD-H","GFS":"GLOBALFOUNDRIES Inc.","IE00BMPRXN33.USD":"NEUBERGER BERMAN 5G CONNECTIVITY \"A\" (USD) ACC","LU0081259029.USD":"UBS (LUX) EQUITY FUND - TECH OPPORTUNITY \"P\" (USD) 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的深度回调之后。放大观察，自 2014 年以来，AMD 曾经历四轮深度、多月级别的修正，而每一次回调后的反弹都极为强劲，涨幅远超前期跌幅。这些反弹幅度从 +290% 到 +930% 不等，显示出 AMD 在长期维度下的强大修复能力。尽管本轮不一定会复制如此夸张的涨幅，但历史经验仍支持其有望逐步重返历史高点。最后，从相对强弱图来看，AMD 相较于 SMH半导体ETF 的走势同样展现出积极信号。过去几个月中，AMD 的相对表现持续优于半导体板块，扭转了年初严重超跌的局面。历史上，每当 AMD 从相对弱势转强，往往伴随其对 SMH 长达数月的持续跑赢。综合来看，AMD 当前的技术形态依旧健康：突破关键形态、重回重要均线之上、相对强势回升，并呈现出以往反弹周期的特征。虽然短期内可能出现整理，但从技术面来看，这轮中期上涨趋势仍有望延续。责任编辑：小讯","news_type":1,"symbols_score_info":{"AMD":0.9,"GFS":0.9,"RSI":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":403,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":439913844351096,"gmtCreate":1748421795645,"gmtModify":1748421995980,"author":{"id":"4192259115439500","authorId":"4192259115439500","name":"股道自然","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4192259115439500","authorIdStr":"4192259115439500"},"themes":[],"htmlText":"不喊70了，蠢货。","listText":"不喊70了，蠢货。","text":"不喊70了，蠢货。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/439913844351096","repostId":"1112641027","repostType":2,"repost":{"id":"1112641027","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1748394043,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1112641027?lang=&edition=full","pubTime":"2025-05-28 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start;\">罗森布拉特证券分析师此前称该协议对AMD构成&#34;利好&#34;，认为这将帮助AMD及其竞争对手英伟达（NVDA）——后者也与Humain有合作协议——&#34;部分抵消美国近期对华出口限制的影响&#34;。AMD此前预计，美国对其MI308芯片的出口限制将导致2025年损失15亿美元收入。</p><p style=\"text-align: start;\">&#34;尽管如此，我们承认关税降级和沙特AI协议的可能性已推动AMD股票重获评级，尽管对盈利的影响有限或可量化。&#34;汇丰分析师在放弃此前&#34;减持&#34;评级时表示。</p><p style=\"text-align: start;\">分析师将AMD图形处理器2026年收入预期从66亿美元上调至78亿美元，源于&#34;预计该公司CoWoS（晶圆基板芯片封装）产能将增加约15%&#34;，这将惠及其Instinct MI350芯片系列。分析师称这种增长&#34;应伴随溢价定价，有助于改善产品组合&#34;。</p><p style=\"text-align: start;\">尽管AMD预计明年发布Instinct MI400系列，但分析师指出&#34;目前量化其收入潜力为时尚早&#34;。&#34;因此，我们对2025/2026年数据中心收入的预测仍比市场共识低5%/6%。&#34;</p><p style=\"text-align: start;\">分析师同时表示对AMD客户端业务&#34;更为乐观&#34;，认为该公司&#34;完全有能力抵御英特尔竞争并夺取市场份额&#34;。汇丰最初预计英特尔（INTC）将通过降价施压以夺回市场，但最终发现&#34;该策略未产生实质影响&#34;，因AMD已具备有竞争力的定价和先进中央处理器，产品组合更具吸引力。</p><p style=\"text-align: start;\">汇丰认为，由于第一季度表现强劲，下半年&#34;可能呈现季节性疲软&#34;，因此预计2025年上下半年客户端收入将持平。</p><p style=\"text-align: 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start;\">汇丰环球研究部分析师周二将 <a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">美国超微公司</a> （AMD）股票评级上调至持有，理由是美国与沙特达成的新协议以及该公司即将推出的人工智能芯片带来潜在上行空间。</p><p style=\"text-align: start;\">本月早些时候，特朗普政府宣布沙特阿拉伯承诺在美国科技、国防等多个领域投资6000亿美元。尽管分析师认为该协议&#34;在长期可服务市场（TAM）机会上具有吸引力&#34;，但他们表示目前尚不清楚该协议在2025年可能带来的具体收益。</p><p style=\"text-align: start;\">与此同时，AMD宣布与沙特人工智能公司Humain达成100亿美元合作，计划未来五年部署最高500兆瓦的AI算力。汇丰重申&#34;目前还无法量化该协议产生收入的时间节点及潜在收益&#34;。</p><p style=\"text-align: start;\">罗森布拉特证券分析师此前称该协议对AMD构成&#34;利好&#34;，认为这将帮助AMD及其竞争对手英伟达（NVDA）——后者也与Humain有合作协议——&#34;部分抵消美国近期对华出口限制的影响&#34;。AMD此前预计，美国对其MI308芯片的出口限制将导致2025年损失15亿美元收入。</p><p style=\"text-align: start;\">&#34;尽管如此，我们承认关税降级和沙特AI协议的可能性已推动AMD股票重获评级，尽管对盈利的影响有限或可量化。&#34;汇丰分析师在放弃此前&#34;减持&#34;评级时表示。</p><p style=\"text-align: start;\">分析师将AMD图形处理器2026年收入预期从66亿美元上调至78亿美元，源于&#34;预计该公司CoWoS（晶圆基板芯片封装）产能将增加约15%&#34;，这将惠及其Instinct MI350芯片系列。分析师称这种增长&#34;应伴随溢价定价，有助于改善产品组合&#34;。</p><p style=\"text-align: start;\">尽管AMD预计明年发布Instinct 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MI400系列，但分析师指出\"目前量化其收入潜力为时尚早\"。\"因此，我们对2025/2026年数据中心收入的预测仍比市场共识低5%/6%。\"分析师同时表示对AMD客户端业务\"更为乐观\"，认为该公司\"完全有能力抵御英特尔竞争并夺取市场份额\"。汇丰最初预计英特尔（INTC）将通过降价施压以夺回市场，但最终发现\"该策略未产生实质影响\"，因AMD已具备有竞争力的定价和先进中央处理器，产品组合更具吸引力。汇丰认为，由于第一季度表现强劲，下半年\"可能呈现季节性疲软\"，因此预计2025年上下半年客户端收入将持平。上周美银分析师表示，尽管预计英伟达和定制芯片将主导市场，但AMD在AI加速器领域仍有\"充足空间\"。美银研究分析师维韦克·阿亚指出，AMD在优化AI应用速度的硬件市场可能获得\"3%-4%的可观份额\"。\"许多客户内部团队有大量工作负载和计算需求，AMD可在此领域发挥重要作用。\"阿亚表示，\"其近期在机架级系统的收购和软件优化成效显著。\"AMD股价周二收涨3.9%。","news_type":1,"symbols_score_info":{"AMD":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":513,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":437814639792208,"gmtCreate":1747923301709,"gmtModify":1747923303205,"author":{"id":"4192259115439500","authorId":"4192259115439500","name":"股道自然","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4192259115439500","authorIdStr":"4192259115439500"},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">$美国超微公司(AMD)$&nbsp;</a> 用陪跑者这个词语就尽显恶毒了","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">$美国超微公司(AMD)$&nbsp;</a> 用陪跑者这个词语就尽显恶毒了","text":"$美国超微公司(AMD)$ 用陪跑者这个词语就尽显恶毒了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/437814639792208","repostId":"2537900259","repostType":2,"repost":{"id":"2537900259","kind":"highlight","pubTimestamp":1747908907,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2537900259?lang=&edition=full","pubTime":"2025-05-22 18:15","market":"hk","language":"zh","title":"“陪跑者”也能上场？美银力挺AMD：AI芯片市场还有它的一席之地","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2537900259","media":"金十数据","summary":"尽管在AI芯片市场上，AMD常被视为“陪跑者”，但美国银行分析师认为，AMD仍有望在这一快速增长的赛道中分得一杯羹。","content":"<html><head></head><body><p><span>根据报道，</span><span>AMD(AMD.O)</span><span>的股价在</span>2025<span>年迄今已下跌</span><span>7%</span><span>，过去一年累计下跌</span><span>32%</span><span>。但美国银行的分析师指出，在快速扩张的人工智能芯片市场中，</span><span>AMD</span><span>仍有</span><span>“</span><span>足够的发展空间</span><span>”</span><span>。</span></p>\n<p><span>美银研究分析师维韦克</span><span>·</span><span>阿亚（</span><span>Vivek Arya</span><span>）表示，</span><span><a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a></span><span>(NVDA.O)</span><span>预计将在</span>AI<span>加速器市场（即为</span><span>AI</span><span>应用提供运算支持的硬件）中占据超过</span><span>80%</span><span>的份额。按照他的估算，</span><strong><span>科技公司定制芯片的市场份额将占据另外</span>10%<span>至</span><span>15%</span><span>。</span></strong><span>尽管如此，阿亚仍看好</span>AMD<span>，</span><strong><span>认为其有望在该市场中实现</span><span>“</span><span>合理的</span><span>3%</span><span>至</span><span>4%</span><span>的份额</span><span>”</span><span>。</span></strong><span>他指出，</span>AI<span>加速器的可服务市场总额有望超过</span><span>4000</span><span>亿美元。</span></p>\n<p><span>阿亚表示：</span><span>“</span><span>许多客户在内部系统中有大量运算任务和计算需求，这正是</span><span>AMD</span><span>可以发挥关键作用的地方。公司在整机系统方面的近期收购，以及软件能力的提升，为其未来发展打下了良好基础。</span><span>”</span></p>\n<p><span>本周早些时候，</span>AMD<span>在台北举行的</span><span>2025</span><span>年台北国际电脑展上发布了</span><span>Radeon RX 9060 XT</span><span>和</span><span>Radeon AI Pro R9700</span><span>显卡，以及</span><span>Threadripper 9000</span><span>系列处理器。</span></p>\n<p><span>公司表示，这些新芯片</span><span>“</span><span>专为应对游戏、内容创作、专业工业及</span><span>AI</span><span>开发中最艰难的工作负载而设计</span><span>”</span><span>。据介绍，</span><span>Radeon AI Pro R9700</span><span>图形处理单元可加速本地</span><span>AI</span><span>推理、模型微调及其他</span><span>AI</span><span>任务。</span></p>\n<p><span>此外，</span>AMD<span>还宣布扩大与华硕的合作，将采用</span><span>Ryzen AI Pro 300</span><span>系列芯片，共同打造</span><span>Expert P</span><span>系列</span><span>Copilot+</span><span>个人电脑。</span></p>\n<p><span>美银的阿亚也在关注</span>AMD<span>即将在</span><span>6</span><span>月举行的</span><span>“Advancing AI”</span><span>活动，届时将发布更多新产品与合作消息。</span></p>\n<p><span>与此同时，</span>AMD<span>本月早些时候宣布与沙特阿拉伯</span><span>AI</span><span>初创公司</span><span>Humain</span><span>达成一项为期五年、价值</span><span>100</span><span>亿美元的合作协议，协助对方建设</span><span>AI</span><span>基础设施。</span><span>Rosenblatt Securities</span><span>分析师称，这项合作对</span><span>AMD</span><span>是一个</span><span>“</span><span>利好</span><span>”</span><span>，并指出</span><span>AMD</span><span>与同样达成合作的英伟达可以</span><span>“</span><span>在一定程度上抵消美国近期对中国的芯片出口限制所带来的影响</span><span>”</span><span>。</span></p>\n<p><span>阿亚此前曾指出，</span><strong><span>该合作每年可能带来</span>30<span>亿至</span><span>50</span><span>亿美元的收入，五年合计则可能达到</span><span>150</span><span>亿至</span><span>200</span><span>亿美元。</span></strong></p>\n<p><span>不过，他在本周三的报告中也提到，</span>AMD<span>仍面临</span><span>“</span><span>地缘政治不确定性</span><span>”</span><span>，特别是总统特朗普推动的关税政策将可能影响消费级</span><span>PC</span><span>、游戏以及企业级市场的需求。</span></p>\n<p><span>阿亚还提醒称，竞争对手</span><span><a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a></span><span>(INTC.O)</span><span>在新管理层的带领下，</span><span>“</span><span>未来某个时点可能重新收复失地</span><span>”</span><span>。</span></p></body></html>","source":"xnew_highlight","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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href=https://xnews.jin10.com/webapp/details.html?id=177435&type=news&data_type=0><strong>金十数据</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>根据报道，AMD(AMD.O)的股价在2025年迄今已下跌7%，过去一年累计下跌32%。但美国银行的分析师指出，在快速扩张的人工智能芯片市场中，AMD仍有“足够的发展空间”。\n美银研究分析师维韦克·阿亚（Vivek Arya）表示，英伟达(NVDA.O)预计将在AI加速器市场（即为AI应用提供运算支持的硬件）中占据超过80%的份额。按照他的估算，科技公司定制芯片的市场份额将占据另外10%至15%。...</p>\n\n<a href=\"https://xnews.jin10.com/webapp/details.html?id=177435&type=news&data_type=0\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f3adfc766f516122d84a6c61fda22681","relate_stocks":{"LU2458330169.SGD":"FRANKLIN SHARIAH TECHNOLOGY \"A\" (SGD) ACC","LU1880398471.USD":"AMUNDI FUNDS GLOBAL EQUITY \"A2\" (USD) ACC","BK4532":"文艺复兴科技持仓","BK4554":"元宇宙及AR概念","LU1880398554.USD":"AMUNDI FUNDS GLOBAL EQUITY \"A2\" (USD) INC","LU2458330243.SGD":"FRANKLIN SHARIAH TECHNOLOGY \"A-H1\" (SGDHDG) ACC","LU0109392836.USD":"富兰克林科技股A","LU0823434583.USD":"BNP PARIBAS US GROWTH 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R9700图形处理单元可加速本地AI推理、模型微调及其他AI任务。\n此外，AMD还宣布扩大与华硕的合作，将采用Ryzen AI Pro 300系列芯片，共同打造Expert P系列Copilot+个人电脑。\n美银的阿亚也在关注AMD即将在6月举行的“Advancing AI”活动，届时将发布更多新产品与合作消息。\n与此同时，AMD本月早些时候宣布与沙特阿拉伯AI初创公司Humain达成一项为期五年、价值100亿美元的合作协议，协助对方建设AI基础设施。Rosenblatt Securities分析师称，这项合作对AMD是一个“利好”，并指出AMD与同样达成合作的英伟达可以“在一定程度上抵消美国近期对中国的芯片出口限制所带来的影响”。\n阿亚此前曾指出，该合作每年可能带来30亿至50亿美元的收入，五年合计则可能达到150亿至200亿美元。\n不过，他在本周三的报告中也提到，AMD仍面临“地缘政治不确定性”，特别是总统特朗普推动的关税政策将可能影响消费级PC、游戏以及企业级市场的需求。\n阿亚还提醒称，竞争对手英特尔(INTC.O)在新管理层的带领下，“未来某个时点可能重新收复失地”。","news_type":1,"symbols_score_info":{"AMD":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":734,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":423899633685048,"gmtCreate":1744509497685,"gmtModify":1744518826971,"author":{"id":"4192259115439500","authorId":"4192259115439500","name":"股道自然","avatar":"https://community-static.tradeup.com/news/default-avatar.jpg","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"4192259115439500","authorIdStr":"4192259115439500"},"themes":[],"htmlText":"如果下周超过100咋说？","listText":"如果下周超过100咋说？","text":"如果下周超过100咋说？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/423899633685048","repostId":"2526644514","repostType":2,"repost":{"id":"2526644514","kind":"news","pubTimestamp":1744405338,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2526644514?lang=&edition=full","pubTime":"2025-04-12 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