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08-12 18:35

狗东一句话，我完全没参与，让全社会眼前一黑

京东CEO徐冉谈“反制美团”：不关注对手京东入局外卖是看到行业痛点在放大

08-10

阿里干啥失败什么

美团京东城市鏖战，淘宝闪电奇袭下沉腹地！

08-08

淘宝如果推即时闪购那就是把自己的整个电商生态推翻，淘宝是绝对不会干这样的蠢事的

2025年最精彩的商战——淘宝攻上高地，美团寸土不让

08-03

1分购开始了

美团、淘宝、京东共同宣布，外卖0元购结束

08-01

国家出手了，三家平台共同发文呼吁抵制外卖大战。美团守擂成功。

美团：呼吁行业共同构建良好生态，促进餐饮服务行业规范健康持续发展

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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淘宝闪购的价值，在于它揭示了一种可能性：未来的战场属于那些能同时驾驭“海量用户触达”、“智能本地履约”、“全域消费协同”三重能力的“新物种”。闪购若能将这场“闪电战”沉淀为扎实的“基础设施革命”，便有希望从搅局者蜕变为新一代规则的制定者。否则，万单神话恐将如流星划过，只留下一道短暂的光痕。零售世界的残酷法则从未改变：快，可能赢得一场战役；唯有深，才能赢下整场战争。","news_type":1,"symbols_score_info":{"89618":0.6,"89988":0.6,"03690":1,"09618":1,"ALBmain":0.6,"METmain":0.6,"HBBD.SI":0.6,"HMTD.SI":0.6,"JD":1,"MPNGY":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":465428234068344,"gmtCreate":1754654756978,"gmtModify":1754658206068,"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,"authorIdStr":"4192259115439500","idStr":"4192259115439500"},"themes":[],"htmlText":"淘宝如果推即时闪购那就是把自己的整个电商生态推翻，淘宝是绝对不会干这样的蠢事的","listText":"淘宝如果推即时闪购那就是把自己的整个电商生态推翻，淘宝是绝对不会干这样的蠢事的","text":"淘宝如果推即时闪购那就是把自己的整个电商生态推翻，淘宝是绝对不会干这样的蠢事的","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/465428234068344","repostId":"2557552542","repostType":2,"repost":{"id":"2557552542","kind":"news","pubTimestamp":1754649300,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2557552542?lang=&edition=full","pubTime":"2025-08-08 18:35","market":"hk","language":"zh","title":"2025年最精彩的商战——淘宝攻上高地，美团寸土不让","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2557552542","media":"市场资讯","summary":"平台暗战，七月之前就已经悄悄打响。","content":"<p>“复盘 2025 年最精彩的商战——淘宝攻上高地，<a href=\"https://laohu8.com/S/MPNGY\">美团</a>寸土不让。”</p><p>作者丨应梅</p><p>7月5日，王莆中刚从南京出差回来；而另一边，<a href=\"https://laohu8.com/S/03690\">美团</a>过往与饿了么 2：1 的单量比例，在淘宝闪购的猛攻下，马上就快守不住了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6976c0cf97e632a2027c0f58fd17149f\" alt=\"王莆中\" title=\"王莆中\" tg-width=\"660\" tg-height=\"439\"><span>王莆中</span></p><p>在美团，无数双眼睛都在紧紧地盯着两家平台的单量数据，等待着一声令下，就向着外卖的阵地冲锋。</p><p>这之前，淘宝闪购已经拿下了 6000 万日订单量的成绩，剑指美团——在内外部，不乏有人认为，如果淘宝创下更高的订单峰值，美团在用户心中“外卖第一”的认知，或将受到挑战。</p><p>终于，号角声从王莆中的办公室响起——7 月 5 日，美团的反扑开始了。</p><p>面对淘宝的攻势，美团跟进并推出 “0 元购自取”。7 月 5 日，美团的日单量达到 1.2 亿，相较对手 8000 万的战绩，仍然把两者的比例咬死在 3：2。</p><p>传说，7 月 5 日当天，有人提议王莆中，可以把日单量一举冲上 1.5 亿，甚至更高——而王莆中却拒绝了这个提案。</p><p>究其原因，美团冲单，并不是意气用事，而是告诉市场：在外卖的领域，不变的领头羊，只能是美团。</p><p>如此，外卖平台在七月的凶狠“搏杀”被定好了“调子”——在外卖的高地上，淘宝闪购主动出击，而美团则见招拆招、寸土不让。</p><p>在 5 日的 8000 万单之后，淘宝闪购的日单量也突破了 9000 万，并且以“一周冲单、一周保持”的节奏，逐渐稳定打法。</p><p>而美团则持续后发制人，时刻紧盯着淘宝的补贴动作和单量表现，随时出手迎击。</p><p>有知情人士向雷峰网透露，这场外卖大战，美团只要保证不亏损，可以将全部利润投入业务需要。</p><p>几年前，外界普遍认为外卖的战争已经结束，以美团的全面胜利告终——而七月的战事，冲破了曾经趋于稳定的市场格局。</p><p>烽烟四起，万马齐喑。十年后，外卖平台的战火再燃。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ccf3bcc58a8f50bf37d12f1782174383\" tg-width=\"660\" tg-height=\"2447\"></p><p>图：外卖大战时间线梳理/雷峰网制作</p><p>01</p><p>平台暗战，七月之前就已经悄悄打响</p><p>如果细读战争的历史，有一个观点常常令人着迷：人类作为一个族群，有察觉战争即将发生的本能。</p><p>今年的外卖大战也不例外。二月，<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>开出“0 佣金”的条件，高调官宣进军外卖，几个月过去，似乎并未撼动美团的根基；而让人没想到的是，京东的搅局，却“惊醒”了<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里</a>这头“猛兽”。</p><p>五月，仅仅用了 6 天时间，淘宝闪购的订单量突破了 1000 万；又过了 20 天，这个数字又翻了两番，达到了 4000 万。</p><p>就在淘宝外卖单量数据的当天，美团2025年一季度财报电话会上，王兴面对这个“老朋友，新对手”首次发声，称“将采取一切必要措施来赢外卖市场的竞争”。</p><p>6月底，当饿了么和飞猪并进淘宝体系的时候，闪购的日单量则达到了 6000 万，战线距离美团大本营的距离，足以让后者产生危机感。</p><p>到这时，京东已经偃旗息鼓，悄然撤出了外卖的绞肉大战中。</p><p>搅局者退场，“三方混战”变成了“一山不容二虎”。无论美团还是淘宝闪购，早意识到在夏天，两者终有一战。</p><p>兵马未动，粮草先行。为了筹备即将到来的决战时刻，美团和淘宝闪购，都暗自把目光投向了外卖运力——如果运力不足导致无法履约，订单再多，也只是数字而已。</p><p>当时预测，如果外卖的“战争”打响，总体外卖的订单量或将翻倍——而城市运力的增长却远没有跟上。具体到区域，情况差异也很明显。在东北、河北一带，不少城市都出现骑手不足的情况，一线城市运力更是紧张。</p><p>谁能有更强的运力，谁就能在接下来的外卖大战中夺得先机。</p><p>于是，抢夺运力，为了“备战”的“暗战”开打了。</p><p>“那段时间，送一单外卖的钱，可能比跑一单网约车还多。”饿了么的多年服务商——吴旭强（化名）——告诉雷峰网。</p><p>五月份，美团和饿了么开始在各地争夺运力，主要手段还是补贴。</p><p>彼时，饿了么的蜂鸟骑手，按5-8 元/单的价格计算，如果每天完成 50 单以上，可获奖励60元到70元；而如果每天可以跑满 75 单，则会被奖励140元——相当于每天多完成了二三十单，给骑手的收入提升不少。</p><p>而美团给予骑手的奖励，也基于计算单量，却是以周为单位进行考核——每周完成一定的单量，骑手可以获得 500 元到 1000 元的奖励。</p><p>而一位美团乐跑骑手反馈，在上海和华南完成同样的单量，奖励相比<a href=\"https://laohu8.com/S/600262\">北方</a>更高——有的人单周甚至拿到过 4000 多元的奖金。</p><p>过去三个月来，外卖运力的需求急剧增加，不少骑手吃到了红利。一位北京美团乐跑骑手反馈，平均下来，之前每单可以形成收入 7.2-7.3 元的收入；一段时间后，每单收入则达到了 8 元钱。</p><p>而到了七月，不少骑手的工作趋于稳定；暑期工的涌入，一定程度上缓解了运力的燃眉之急，骑手端的奖励也开始逐渐取消。</p><p>据美团专送和蜂鸟的骑手大雷（化名）反馈，前文提到的不少奖励，在当下已经没有了。</p><p>而美团乐跑骑手郝林（化名）则对雷峰网表示，从7月中旬到8月17日，美团针对乐跑系统匹配了新的奖励机制，每周跑够370单左右，累计完成四周，可以获得2000元奖励。另外，乐跑和众包系统的天气补贴，还在正常发放中。</p><p>这场运力暗战中，有一个细节十分有趣：美团的外卖柜涨价了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/71bf9c1cf886dba1b780f55d8c77ff09\" tg-width=\"660\" tg-height=\"395\"></p><p>（图源：网络）</p><p>蜂鸟骑手王小明（化名）最近对这件事意见很大：“我们工作的成本实际增加不少。最早，使用美团的外卖柜，一单的成本大概在 2-3 毛钱，甚至还可以包月。</p><p>“现在包月取消了，一单的成本飞涨到了 6 毛钱，两天就需要充值 10 块。如果当天学校的订单多了，放外卖柜的要求就特别多，一天10多块都花过。”</p><p>而自从今年京东入局外卖市场后，美团就调整了存餐柜收费方式——美团骑手可以免费使用美团出资建的外卖柜，饿了么和京东外卖的骑手，用到美团的存餐柜，就要每单付 6 毛的成本。当然，饿了么和京东也有自建的外卖柜，美团骑手也需要付费使用。</p><p>据雷峰网了解，此前美团外卖骑手使用美团存餐柜也需要充值，外卖大战开始后可以免费使用。一位美团乐跑骑手反馈，此前充值 50 可以获得 5000 积分，还会赠送 5000 积分，使用一次消耗 50 积分，相当于一单 0.25 元。</p><p>按一单骑手能挣 6 块钱计算，存一次外卖柜，骑手的工资就被打了一个“九折”。这一计，堪称对运力基础的“釜底抽薪”，不能说不妙。</p><p>运力的“暗战”，正在不经意处悄无声息地打响。</p><p>不同于美团，在过去数年的统治地位之下，已经建立了一套成熟、庞大的运力体系——饿了么在运力问题上，显然面临着更艰巨的挑战。</p><p>“最难消化的阶段，是淘宝闪购的订单量，从 3000 万涨到 6000 万订单的近两个月。”多年的饿了么服务商吴旭强（化名）对雷峰网表示道。</p><p>当单量的基数突然变大，之前的运力储备及供应等各方面，吴旭强想要跟上，总有些力不从心。</p><p>过去几个月，吴旭强在拼命做两件事情：</p><p>一是储备运力，保证配送到位；</p><p>二是提升商户出餐效率，防止骑手到店取餐时被耽误。</p><p>而运力的边际成本，并不是一个固定的值——当一家平台的日单量越高，资源的集聚效益就越明显，履约弹性也变得更强，单个运力的成本分担下来，也自然变得更低。</p><p>在吴旭强看来，6000 万的日单量，是一个重要的“坎”——当淘宝闪购和饿了么的日单量到达 6000 万之后，整体的市场消化能力，较之从前有了明显的提升。</p><p>在多个北方城市，吴旭强服务的饿了么订单密度开始快速增加，基本跟美团持平。而外卖的单均密度和配送效率紧密相关，履约成本也因为规模摊薄相对减少，能保证骑手收入的同时，降低单次配送成本，进而形成竞争优势。</p><p>简单来讲，过去单量不足，为了保证骑手愿意留在平台上，饿了么就必须拉高骑手的单均收入——而单量上来之后，如果骑手的工资大致不变，那么每单派送的单价就自然会变得更低。</p><p>同时，单量增加后，服务商的内勤杂费、管理成本等其他费用，也在通过摊薄成本的方式有效下降。原本每单，这些部分成本大概能达到 1 元钱左右，而现在，这些后端成本则下降到了 0.3 元/单。</p><p>但他同时也表示，6000万单是履约效率的一个分界点，订单量超过6000万单履约效率可以相对稳定，再往上增长，成本不会大幅下降。“每个城市达到一定单量后单均成本就会进入最优状态，再往上优化空间不大，除非有新的技术出现。”（探讨更多外卖订单规模和效率的问题可以添加作者微信zymcfip交流）</p><p>厉兵秣马，枕戈待旦——把运力调整至最优，两家平台之间，空气已经近乎凝滞，战火一触即发。</p><p>七月的第二天，外卖热战的第一枪，在<a href=\"https://laohu8.com/S/09988\">阿里</a>打响了。</p><p>02</p><p>热战：七月“炮火”连天</p><p>7 月 2 日，星期三，淘宝闪购高调官宣 500 亿平台消费券，在消费者和商家两端发力，吹响了大举进攻的冲锋号。</p><p>对于外卖平台来说，500 亿并不是小数目。要知道，去年美团核心本地板块的经营利润，也不过 500 多亿元。</p><p>美团的反应稍有迟疑，并未直接回应淘宝闪购的战书。直到 7 月 5 日下午，王莆中回到北京办公室，才打响了反击的第一枪。</p><p>面对淘宝，美团上下战意高涨。“外卖是美团的基本盘，我们不可能让步，”美团员工康佳（化名）表示道。“在外卖领域打仗，美团没有不清楚的环节。对手若要长期补贴，美团可以不要利润。打到明年我们也不怕。”</p><p>一时间，补贴如同炮火洗地。分析师方岷（化名）对雷峰网表示，淘宝闪购在关键节点一天的补贴量，粗算下来或已经接近 20 亿。不仅消费者薅羊毛点外卖到手软，商家端也承载了超负荷供应。</p><p>7 月两家平台的博弈，就在连天的“炮声”中，形成了一场旷日持久的拉锯战。</p><p>战争首日</p><p>“7 月 5 日，门店订单打印机直接错乱了，在订单突然暴涨的情况下，打印机没办法匹配打单。”泉州巡汤炖罐老板陈宝林记得，全国34家门店中，一半门店在美团平台上出现了预订单超过 100 单的情况——“当时不是简单的系统崩溃，而是单都打不出来。”</p><p>一家连锁奶茶门店反馈，5 日下午，门店接到外卖大战的紧急通知，活动上架都忙不过来。等待自提的奶茶几乎堆成小山，当日大概有 100 单以上，来自美团平台的“0 元自提”。</p><p>面对淘宝的猛攻，由“神抢手”业务主推的“0 元购”，是美团出的奇招。</p><p>补贴，对于互联网来说早已见怪不怪，算不上是“新式武器”——而“0 元自提”的玩法，却有着特殊的深意，甚至商家的爆单，也或是美团的有意为之。</p><p>很好理解的是，猛推自提，是在催动单量暴涨的前提下，解放了运力，让单量可以突破运力限制的天花板。</p><p>而解放运力的背后，“0 元自提”是如同 DDoS 攻击一样的策略——利用一般用户和羊毛党如同洪流一样超发订单，强行控制门店供给，门店挤满自提消费者，骑手拿不到货，一招卡死了外卖的履约。</p><p>据悉，美团采用的自提方式，本来就是2025年外卖业务会去重点推进的一个策略，作为工具也相对成熟。当外卖市场竞争发酵之后，正好发现可以使用这个策略冲击单量。</p><p>当天的战斗，直到天色已晚，也并未停歇。淘宝见美团放开冲单发券，在晚上 8 点也提高了补贴力度，对外发放“16 减 16”“25 减 21”的大额券包，把单量一举推上了 8000 万，超过了往年美团的 4000 万的日均单量，更是把自己往年 2000 万的日均单量往上翻了两番。</p><p>高地仰攻</p><p>首日战争告一段落，七月漫长的拉锯战开始了。</p><p>淘宝闪购与美团的战斗，称得上是一场“高地攻坚战”——在现代战争理论中，占据高地的一方总能以更小的代价，换取更大的战果。在一些经典的战例中，攻守双方的战损比，甚至可以达到惊人的 8:1。</p><p>到了今天的外卖大战，三楼打一楼的优势，同样体现在“战损比”上，即“用亏损换单量，谁的亏损更大”。</p><p>外卖，本就是薄利多销的生意。美团用了许多年，才把自己外卖的 UE 做到了 1 元左右；而饿了么更是在今年年初，刚刚勉强将自己的前端 UE 打平，如果算上后端的人员和支持，距离盈利还有不小的差距。</p><p>一位接近美团的分析师华戌（化名）表示，行业共识是阿里每单亏损要高于美团：淘宝闪购每单亏损或已达到 5-8 元，美团每单的亏损额可能是阿里的1/3。</p><p>美团第二次冲单完成后，7月16日，王莆中在“晚点”的访谈中表示，美团的优势，是可以用比竞争对手更低的成本，来完成更多的单量。</p><p>另一边，据接近阿里的人士王坤（化名）透露，淘宝闪购每天开日会，拉齐当日的打法和信息。</p><p>饿了么的办公地点在杭州阿里的 C 区，合并到淘天之后，淘宝闪购和饿了么团队基本都在 A 区办公——而阿里高层办公的场地，基本也都在 A 区。</p><p>补贴层面，淘宝闪购和饿了么也成立了一个委员会，对于补贴的力度和节奏实行整体的把控。</p><p>在美团一贯的看法中，平台一直以来的补贴效率，整体要高于饿了么，当然也包括现在的淘宝闪购。</p><p>而接近阿里的人士则告诉雷峰网，目前淘宝闪购整体的补贴效率也在提升——通过这几个月的用户行为积累，淘宝正在完善发券的规则，整体用户分层做的很细，用以规避“羊毛党”。了解淘宝闪购的更多策略动作可以添加作者微信zymcfip交流。</p><p>在高昂的战意下，七月淘宝闪购的单量仍在稳步增长，从 8000 万直逼 1 亿。饿了么服务商孙渡（化名）也表示：开始时，公司设定的冲单目标，看上去极具挑战，但最后实际完成下来，成果还都不错，过去几个月订单量几乎翻了三倍。</p><p>“能完成多少单量，还要看淘宝给的流量扶持和补贴，而现在看来这些都不成问题。”孙渡（化名）表示道。</p><p>奉天玖福记外卖运营负责人潘玉尧告诉雷峰网，这次外卖市场比较大的增量来自下沉的二三四线市场，主要也因为品牌门店城市更多分布在这些城市，有较多增长。</p><p>因为下沉市场用户对价格较为敏感。其全国700多家门店主要分布在东三省及山东，河北等地，过去几个月订单量也出现了三四倍增长。</p><p>外卖生意，因各地运力、商家、用户实际情况不同，地域之间的壁垒相当高——而淘宝闪购率先发力的，是华南地区。</p><p>在华南地区，淘宝闪购的单量在华南区实现了关键增长。一位接近饿了么的分析师寇劳（化名）表示，过去华南区域，饿了么和美团两家的单量比例大约是 1: 9，前者在广州、深圳两个城市的单量加起来每天不到 100 万单。</p><p>如今，仅在深圳一个城市，淘宝闪购的单日单量就达到了 400 万单，提升迅猛，已经可以与美团在广深地区分庭抗礼。</p><p>而淘宝闪购在佛山顺德的单量，也从过去每天十几万，大幅提升到了现在的几十万。</p><p>美团这边，员工马鹿（化名）评价，王莆中作为外卖业务主导人物，在战略层面足够清晰，会给明确的方向指引。</p><p>当天美团公布了其历史订单记录，先是单量快速突破 1 亿，接着在 22 点达到 1.2 亿。美团员工莫洺（化名）表示， 5 日的单量已经实际达到了 1.3 亿单，只是最后并未实时更新，“因为没有必要了”。</p><p>莫洺说，王莆中的态度也是正常打，平时不会有太多干预。订单峰值达到 1.5 亿单之后，美团的策略是保持绝对的领先优势。长期来看是跟淘宝方保持 2：1 的市场份额，明确其市场领先的地位。</p><p>“大的战略方向老板很清楚，战术上执行的业务人员按照自己的节奏来。”莫洺反馈，短期内市场份额是改变了，美团的市占往下掉了一些，但是归结到根本补贴之后各家市场份额还能剩下多少，以及UE模型怎么算，才是商业本质的命题。</p><p>当下美团的状态，是周末必然亏损，周中可以维持微利——即用周中的利润，养周末的补贴。</p><p>目前，有投资人认为，美团的 UE 已降至 2 毛左右。如此补贴，美团 Q3 的利润很可能归零。</p><p>这场战争打到七月底，淘宝闪购将峰值单量保持在了 9000 万；而美团自从周末订单峰值刷新1.5亿单之后，还没有新数据公之于众。</p><p>在一系列激烈的对搏之后，三家平台因激烈的补贴战，先后被相关部门约谈了两次。</p><p>8 月 1 日，美团、淘宝、京东三个平台陆续发布了“抵制恶意竞争”的声明，正式标志着外卖平台们七月的拉锯战告一段落。</p><p>现在，各家几乎已经放弃使用“0 元购”的策略（包括且“0 元不限量自提”及“满 16 减 16”等）。持续了一整个月的外卖大战在监管引导下，也开始逐渐趋于理性。</p><p>事实上，在 7 月 18 日三家平台被约谈之后，外卖平台的优惠券力度就开始有所减小。美团从“0 元购”改为给用户账户赠送限量免费券，淘宝闪购也将券额减小。例如，美团周末赠送的免费饮品券，每个人可能只能下单一次，不过可以选择的商家产品比之前会更多。</p><p>而周末，淘宝闪购的折扣券会下调到 16减 15，25 减 18；平时的优惠力度，可能下调到 15 减 13、25 减 16等，补贴力度依然能达到五折——即使降温，这样的优惠力度，在七月的外卖大战前也难以想象。</p><p>要总结七月两家平台的战果，根据公开和访谈得来的订单数据估算：在外卖市场，美团仍占据超过 50% 的比例；淘宝闪购和饿了么，份额则由补贴前的 20% 以上，上升到了 40% 左右；而补贴大幅减少的京东，只占据不到 10% 的份额。</p><p>不过从GMV的角度看，美团预计还保持更高的市场份额。多位行业人士和投资方告诉雷峰网，淘宝闪购和饿了么方面客单价不到20元，而补贴战后美团外卖客单价还保持在25元上下。</p><p>仅从市场份额来看，七月的战事看似胜负已分，但事实上只是如此吗？</p><p>03</p><p>余波：本地生活格局已然生变</p><p>战争改变的，从来不只是参战的双方——外卖赛道激烈搏杀的背后，本地生活的格局也正被深远地影响。</p><p>商家仍在赚钱</p><p>七月，外卖竞逐正进入白热化。在人们关注美团和淘宝的巅峰对决之时，不少自媒体跳了出来，大喊：</p><p>外卖平台“神仙打架”，商家却成了“百姓遭殃”。</p><p>有人说，平台的内卷正裹挟着商家，要求他们提供与平台等量的补贴——如此一来，不少商家在这样的重压下濒临崩溃。</p><p>然而，事实真的如此吗？</p><p>首先能确定的是：外卖的市场肯定被做大了。在两家平台一次正面对战过后，淘宝数据显示，市场上的外卖订单从五月的日均 1 亿单翻了一倍，达到七月初的 2 亿单。</p><p>市场变大，首先收益的是头部的餐饮商家——饮品类头部商家尤甚。</p><p>补贴前后，头部奶茶品牌——益禾堂在淘宝闪购和饿了么的订单规模翻了 4-5 倍，在美团平台上订单也达成了双倍的增长。</p><p>“茶饮赛道一直很卷，大家对平台的政策洞察和抓取也非常快。在平台撒钱补贴后，我们做了迅速调整，无论是人员，还是营销费用上，都侧重到了外卖业务，这才带来了不错的增长。”益禾堂外卖负责人谌鸣，向雷峰网如此复盘道。</p><p>谌鸣称，在补贴战之前，惯例上，最终给到用户的补贴，一般由平台和商家平分；而在补贴大战打响后，优惠券力度大涨，平台承担的补贴比例也开始提高，相较商家的让利更多。</p><p>7月26日，雷峰网在北京本地线下走访时发现，某门店超过8000家的连锁茶饮品牌，其当日的一个饿了么订单显示，消费者实付是8元，而商家实际收入为10元。其门店的美团订单也出现了消费者实付额小于商家收入。</p><p>泉州餐饮老板陈宝林，也在这次补贴大战里“乘风直上九万里”——其全国34家门店总收入在七月达到了 240 万元，较之两个月前增长了 140%，订单量也翻倍了。</p><p>陈宝林的门店主要集中在福建和广深，作为单品头部品牌，几家平台都会重点补贴，其门店外卖和堂食的占比也从 7：3 拉到了 8：2。</p><p>陈宝林告诉雷峰网，淘宝闪购饿了么及美团商家出资一般固定为5元。例如：淘宝闪购上 20 减 14 的券，商家出 5 元，平台出 9 元；美团常规会员膨胀券，同样是商家出 5 元，膨胀到 7 至 10 元，剩下的 2 到 5 元由平台来补贴。</p><p>然而，补贴的红利，并不能平等地砸中所有的餐饮商家——相比头部，小商家的处境就要差一些。</p><p>一家上海单店商家老板王潇（化名）算了一笔账：</p><p>外卖大战前，美团商户和平台补贴的比例是 8：2——即 10 元补贴，商家承担 8 元，平台承担 2 元；</p><p>补贴战开始后，这个比例则变成了 8：6，10：6，12：6，针对不同的时段和情况，平台也会存在些些阶段性调整。</p><p>从整体来看，三月到七月，王潇门店的每单外卖，补贴总体增加了 7 元，商家多付了 3 元补贴，饿了么和美团一单多付了 4 元补贴。过去门店的实收毛利率40%，现在降为了35%。（对商家和平台补贴分成感兴趣的朋友可以添加微信zymcfip交流）</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e90db28455cc04ed298694f4f2830ea4\" tg-width=\"660\" tg-height=\"852\"></p><p>（淘宝闪购，日期：8 月 7 日）</p><p>8 月 6 日，雷峰网发现，美团和淘宝闪购两家外卖平台都会提示商户和平台在补贴中承担的额度。按照商家解释，基础券上，商家承担费用一般为5元，要参与更大的券包膨胀商家则需要追加2元。例如，在美团上基础卷包膨胀后是7-10元，而追加2元可以膨胀到9至12元。</p><p>一位中小奶茶品牌商家运营朴次（化名）向雷峰网表示，平台对小商家和小品牌补贴少，商家补贴 3 到 5 元压力已经不小，每单不好算利润，整体只能保持小赚；而如果不做补贴，就抢不到单量，更赚不到钱。</p><p>陈宝林反馈，其品牌实收的客单价，从原来的 20.4 下降到了 18.5 元——毛利大概下降到了 40% 至 45%，降幅 5%。</p><p>不过随着订单量和收入的翻倍，陈宝林门店的利润，整体还是增长了。订单量激增不仅带来了更多收入，更摊薄了总部供应链的成本，最终对盈利也产生了帮助。</p><p>“每单的收入确实减少了，但单量提升也是实打实的。”这是在走访中，雷峰网听到商家说的最多的话，远没有自媒体烘托中的“哀鸿遍野”。</p><p>王潇告诉雷峰网，这次的外卖补贴战相对复杂，对原来外卖占比高的商家来说，结构成本影响不会太大；而堂食占比高的商家实收会低很多，毛利也必然会下降。</p><p>在这场大战中，吃到红利的，可能还有产能方和供货方——商家和平台都在拼命要货，产业链也被做大了。</p><p>淘宝闪购的“项庄舞剑”</p><p>在七月的外卖大战中，一个必须被回答的问题是：</p><p>美团坚决 All in 外卖大战，是害怕失去了自己的主阵地——淘宝如此坚决地加注，有时为了什么？</p><p>接近阿里高管团队的人士透露，阿里决定参与外卖竞争的重要原因，本质不是因为外卖市场多有吸引力，而是基于对即时零售长期价值的看好——即时零售的用户群，与 88VIP 会员及京东PLUS重合度很高。</p><p>从用户角度看，这涉及到核心用户的互动，并能促进淘宝的用户活跃度。</p><p>在美团员工罗褴（化名）看来，美团打赢外卖这场仗几乎可以预见——因为美团坚决不能输。</p><p>而有件事情却让罗褴总是有些隐隐的焦虑：如果淘宝闪购打到最后，调转枪口，把精力放到即时零售上，缺乏非餐渠道的美团不仅很难和淘宝竞争，整个七月的“外卖大战”，也成了为淘宝闪购的“抬轿子”。</p><p>类似优衣库和迪卡侬等服饰快销品牌，淘宝借由过往的渠道优势，可以使用外卖的方式，完成快消品从门店直接到家，想象空间巨大。</p><p>而好在，淘宝在外卖上的投入，很大可能不会在当下直接停止。</p><p>吴旭强认为，对淘宝来说现在停战并不划算，前期砸下去的钱还没有把用户留住，更别说沉淀真正的市场份额。未来淘宝更可能按照节奏收缩补贴，尽可能稳住订单、留住用户。（探讨外卖大战持续多久的问题，可以添加作者微信zymcfip进一步交流)</p><p>之前淘宝方对代理商的要求会更重视周环比目标和履约情况，不过近期则更多关注服务质量。目前已经达到了履约效率的平衡，接下来大家关注的焦点是优化好商户，订单的目标，也不会像之前那样频繁调整和强调。</p><p>“能吃到红利的时候尽量吃，吸收掉增长的订单，益禾堂也意识到外卖平台的补贴大战是不可持续的”谌鸣告诉雷峰网，公司的堂食收入依然比外卖占比达，益禾堂的策略还是做外卖增长的同时保持堂食的正常经营。近期一次约谈之后，三家平台的补贴会有所收敛。</p><p>陈宝林不担心补贴下滑，目前门店供应已经超负荷，补贴退坡后订单部分下滑可以缓解出餐压力，门店只要保证日单在300到600单就能保持盈利。目前试点城市补贴略降后，单量波动不大。</p><p>针对已经到来的“立秋第一杯奶茶”节点，服务商方已经提早准备，核心还是储备运力，保持履约效率。商户侧会提前确认门店出餐能力，安排高峰应对机制，“要么提前备货，要么选择临时关停，避免出现‘订单暴涨出不了餐’的情况，这会影响整体履约及用户体验。”</p><p>8月7日，“秋奶”活动第一天，直到晚上十点不少平台运营人员才下班，而技术支持还要一直保障到最后。当天淘宝方配送系统短暂出现了一次故障。</p><p>几乎所有外卖补贴都在这一天涌入饮品赛道，淘宝闪购直到晚上还有券后2-5元的奶茶，美团当天每个小时发一次大额20元券。有连锁品牌当天周环比翻4倍，在这天之前商家也经过了多次“演练”。</p><p>7月硝烟四起的外卖竞争，延续到8月初。</p><p>04</p><p>结语</p><p>在生活最便利的时代，大厂们掀起了前所未有的外卖商战，砸钱规模前所未有，全国民众参与程度前所未有。久未露面的大厂创始人和高管频频在公开场合表态。</p><p>号角声响起之后就是“战”，没有暂停键，只有战累的时候，以及战胜或战死的结果。一线的饿了么服务商反馈，身处其中就算每天工作十几个小时，那种干劲还在，每天都在创造新的历史订单记录，曾经处于劣势的局面在被打破。对他们来说一切是激动的。</p><p>对于拿到补贴的商家和消费者来说，他们的态度也是欢迎市场竞争。几个连锁品牌商家告诉雷峰网，美团和饿了么平台上，工作日的订单与周末订单对比，较早之前可能偏差可能达到50%，而近期动态偏差在20%到30%。</p><p>雷峰网了解到，过去一个月淘宝闪购联合饿了么的日均单量在7500万到8000万之间。以近期的1.2亿单峰值估算，美团日单量可能在9000万到1亿单之间。</p><p>此次美团属于应战方，一切的策略根据淘宝方动态调整。不过美团也有自己的骄傲，对外声称可以用更低的成本去反击对方。在此次竞争中，美团发挥其强大的系统能力和协调能力，贡献了一个又一个奇招。</p><p>不少投资方反馈，在发现阿里重投入之后就开始下调阿里、美团、京东三家的持仓评级。选择先清仓观望。投资者的核心是看利润，大投入势必会损失利润。</p><p>这次，美团从上到下都想不通阿里为什么看上了这个不赚钱的生意。</p><p>而站在阿里的角度，外卖可以带动淘宝日活，另外一个即时零售是潜力。拿出500亿拉动日活和押注一个未来的方向，未尝不可。</p><p>美团群敌环伺，战争永不停歇。阿里和京东又何尝不是同样的局面，利润稳定之后，增长在哪里，股价的空间在哪里，市场的追问也一直都在。</p><p>互联网巨头们永远需要新故事，给市场增添想象，给公司增添希望。</p><p>本文作者长期关注本地生活领域，对近期平台外卖大战和即时零售潜力感兴趣的朋友可以添加微信zymcfip交流。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4512dde0fe4244ccdeb7a04eeac37942\" tg-width=\"1040\" tg-height=\"578\"></p><p>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP</p>","source":"sina","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>2025年最精彩的商战——淘宝攻上高地，美团寸土不让</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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万单之后，淘宝闪购的日单量也突破了 9000 万，并且以“一周冲单、一周保持”的节奏，逐渐稳定打法。而美团则持续后发制人，时刻紧盯着淘宝的补贴动作和单量表现，随时出手迎击。有知情人士向雷峰网透露，这场外卖大战，美团只要保证不亏损，可以将全部利润投入业务需要。几年前，外界普遍认为外卖的战争已经结束，以美团的全面胜利告终——而七月的战事，冲破了曾经趋于稳定的市场格局。烽烟四起，万马齐喑。十年后，外卖平台的战火再燃。图：外卖大战时间线梳理/雷峰网制作01平台暗战，七月之前就已经悄悄打响如果细读战争的历史，有一个观点常常令人着迷：人类作为一个族群，有察觉战争即将发生的本能。今年的外卖大战也不例外。二月，京东开出“0 佣金”的条件，高调官宣进军外卖，几个月过去，似乎并未撼动美团的根基；而让人没想到的是，京东的搅局，却“惊醒”了阿里这头“猛兽”。五月，仅仅用了 6 天时间，淘宝闪购的订单量突破了 1000 万；又过了 20 天，这个数字又翻了两番，达到了 4000 万。就在淘宝外卖单量数据的当天，美团2025年一季度财报电话会上，王兴面对这个“老朋友，新对手”首次发声，称“将采取一切必要措施来赢外卖市场的竞争”。6月底，当饿了么和飞猪并进淘宝体系的时候，闪购的日单量则达到了 6000 万，战线距离美团大本营的距离，足以让后者产生危机感。到这时，京东已经偃旗息鼓，悄然撤出了外卖的绞肉大战中。搅局者退场，“三方混战”变成了“一山不容二虎”。无论美团还是淘宝闪购，早意识到在夏天，两者终有一战。兵马未动，粮草先行。为了筹备即将到来的决战时刻，美团和淘宝闪购，都暗自把目光投向了外卖运力——如果运力不足导致无法履约，订单再多，也只是数字而已。当时预测，如果外卖的“战争”打响，总体外卖的订单量或将翻倍——而城市运力的增长却远没有跟上。具体到区域，情况差异也很明显。在东北、河北一带，不少城市都出现骑手不足的情况，一线城市运力更是紧张。谁能有更强的运力，谁就能在接下来的外卖大战中夺得先机。于是，抢夺运力，为了“备战”的“暗战”开打了。“那段时间，送一单外卖的钱，可能比跑一单网约车还多。”饿了么的多年服务商——吴旭强（化名）——告诉雷峰网。五月份，美团和饿了么开始在各地争夺运力，主要手段还是补贴。彼时，饿了么的蜂鸟骑手，按5-8 元/单的价格计算，如果每天完成 50 单以上，可获奖励60元到70元；而如果每天可以跑满 75 单，则会被奖励140元——相当于每天多完成了二三十单，给骑手的收入提升不少。而美团给予骑手的奖励，也基于计算单量，却是以周为单位进行考核——每周完成一定的单量，骑手可以获得 500 元到 1000 元的奖励。而一位美团乐跑骑手反馈，在上海和华南完成同样的单量，奖励相比北方更高——有的人单周甚至拿到过 4000 多元的奖金。过去三个月来，外卖运力的需求急剧增加，不少骑手吃到了红利。一位北京美团乐跑骑手反馈，平均下来，之前每单可以形成收入 7.2-7.3 元的收入；一段时间后，每单收入则达到了 8 元钱。而到了七月，不少骑手的工作趋于稳定；暑期工的涌入，一定程度上缓解了运力的燃眉之急，骑手端的奖励也开始逐渐取消。据美团专送和蜂鸟的骑手大雷（化名）反馈，前文提到的不少奖励，在当下已经没有了。而美团乐跑骑手郝林（化名）则对雷峰网表示，从7月中旬到8月17日，美团针对乐跑系统匹配了新的奖励机制，每周跑够370单左右，累计完成四周，可以获得2000元奖励。另外，乐跑和众包系统的天气补贴，还在正常发放中。这场运力暗战中，有一个细节十分有趣：美团的外卖柜涨价了。（图源：网络）蜂鸟骑手王小明（化名）最近对这件事意见很大：“我们工作的成本实际增加不少。最早，使用美团的外卖柜，一单的成本大概在 2-3 毛钱，甚至还可以包月。“现在包月取消了，一单的成本飞涨到了 6 毛钱，两天就需要充值 10 块。如果当天学校的订单多了，放外卖柜的要求就特别多，一天10多块都花过。”而自从今年京东入局外卖市场后，美团就调整了存餐柜收费方式——美团骑手可以免费使用美团出资建的外卖柜，饿了么和京东外卖的骑手，用到美团的存餐柜，就要每单付 6 毛的成本。当然，饿了么和京东也有自建的外卖柜，美团骑手也需要付费使用。据雷峰网了解，此前美团外卖骑手使用美团存餐柜也需要充值，外卖大战开始后可以免费使用。一位美团乐跑骑手反馈，此前充值 50 可以获得 5000 积分，还会赠送 5000 积分，使用一次消耗 50 积分，相当于一单 0.25 元。按一单骑手能挣 6 块钱计算，存一次外卖柜，骑手的工资就被打了一个“九折”。这一计，堪称对运力基础的“釜底抽薪”，不能说不妙。运力的“暗战”，正在不经意处悄无声息地打响。不同于美团，在过去数年的统治地位之下，已经建立了一套成熟、庞大的运力体系——饿了么在运力问题上，显然面临着更艰巨的挑战。“最难消化的阶段，是淘宝闪购的订单量，从 3000 万涨到 6000 万订单的近两个月。”多年的饿了么服务商吴旭强（化名）对雷峰网表示道。当单量的基数突然变大，之前的运力储备及供应等各方面，吴旭强想要跟上，总有些力不从心。过去几个月，吴旭强在拼命做两件事情：一是储备运力，保证配送到位；二是提升商户出餐效率，防止骑手到店取餐时被耽误。而运力的边际成本，并不是一个固定的值——当一家平台的日单量越高，资源的集聚效益就越明显，履约弹性也变得更强，单个运力的成本分担下来，也自然变得更低。在吴旭强看来，6000 万的日单量，是一个重要的“坎”——当淘宝闪购和饿了么的日单量到达 6000 万之后，整体的市场消化能力，较之从前有了明显的提升。在多个北方城市，吴旭强服务的饿了么订单密度开始快速增加，基本跟美团持平。而外卖的单均密度和配送效率紧密相关，履约成本也因为规模摊薄相对减少，能保证骑手收入的同时，降低单次配送成本，进而形成竞争优势。简单来讲，过去单量不足，为了保证骑手愿意留在平台上，饿了么就必须拉高骑手的单均收入——而单量上来之后，如果骑手的工资大致不变，那么每单派送的单价就自然会变得更低。同时，单量增加后，服务商的内勤杂费、管理成本等其他费用，也在通过摊薄成本的方式有效下降。原本每单，这些部分成本大概能达到 1 元钱左右，而现在，这些后端成本则下降到了 0.3 元/单。但他同时也表示，6000万单是履约效率的一个分界点，订单量超过6000万单履约效率可以相对稳定，再往上增长，成本不会大幅下降。“每个城市达到一定单量后单均成本就会进入最优状态，再往上优化空间不大，除非有新的技术出现。”（探讨更多外卖订单规模和效率的问题可以添加作者微信zymcfip交流）厉兵秣马，枕戈待旦——把运力调整至最优，两家平台之间，空气已经近乎凝滞，战火一触即发。七月的第二天，外卖热战的第一枪，在阿里打响了。02热战：七月“炮火”连天7 月 2 日，星期三，淘宝闪购高调官宣 500 亿平台消费券，在消费者和商家两端发力，吹响了大举进攻的冲锋号。对于外卖平台来说，500 亿并不是小数目。要知道，去年美团核心本地板块的经营利润，也不过 500 多亿元。美团的反应稍有迟疑，并未直接回应淘宝闪购的战书。直到 7 月 5 日下午，王莆中回到北京办公室，才打响了反击的第一枪。面对淘宝，美团上下战意高涨。“外卖是美团的基本盘，我们不可能让步，”美团员工康佳（化名）表示道。“在外卖领域打仗，美团没有不清楚的环节。对手若要长期补贴，美团可以不要利润。打到明年我们也不怕。”一时间，补贴如同炮火洗地。分析师方岷（化名）对雷峰网表示，淘宝闪购在关键节点一天的补贴量，粗算下来或已经接近 20 亿。不仅消费者薅羊毛点外卖到手软，商家端也承载了超负荷供应。7 月两家平台的博弈，就在连天的“炮声”中，形成了一场旷日持久的拉锯战。战争首日“7 月 5 日，门店订单打印机直接错乱了，在订单突然暴涨的情况下，打印机没办法匹配打单。”泉州巡汤炖罐老板陈宝林记得，全国34家门店中，一半门店在美团平台上出现了预订单超过 100 单的情况——“当时不是简单的系统崩溃，而是单都打不出来。”一家连锁奶茶门店反馈，5 日下午，门店接到外卖大战的紧急通知，活动上架都忙不过来。等待自提的奶茶几乎堆成小山，当日大概有 100 单以上，来自美团平台的“0 元自提”。面对淘宝的猛攻，由“神抢手”业务主推的“0 元购”，是美团出的奇招。补贴，对于互联网来说早已见怪不怪，算不上是“新式武器”——而“0 元自提”的玩法，却有着特殊的深意，甚至商家的爆单，也或是美团的有意为之。很好理解的是，猛推自提，是在催动单量暴涨的前提下，解放了运力，让单量可以突破运力限制的天花板。而解放运力的背后，“0 元自提”是如同 DDoS 攻击一样的策略——利用一般用户和羊毛党如同洪流一样超发订单，强行控制门店供给，门店挤满自提消费者，骑手拿不到货，一招卡死了外卖的履约。据悉，美团采用的自提方式，本来就是2025年外卖业务会去重点推进的一个策略，作为工具也相对成熟。当外卖市场竞争发酵之后，正好发现可以使用这个策略冲击单量。当天的战斗，直到天色已晚，也并未停歇。淘宝见美团放开冲单发券，在晚上 8 点也提高了补贴力度，对外发放“16 减 16”“25 减 21”的大额券包，把单量一举推上了 8000 万，超过了往年美团的 4000 万的日均单量，更是把自己往年 2000 万的日均单量往上翻了两番。高地仰攻首日战争告一段落，七月漫长的拉锯战开始了。淘宝闪购与美团的战斗，称得上是一场“高地攻坚战”——在现代战争理论中，占据高地的一方总能以更小的代价，换取更大的战果。在一些经典的战例中，攻守双方的战损比，甚至可以达到惊人的 8:1。到了今天的外卖大战，三楼打一楼的优势，同样体现在“战损比”上，即“用亏损换单量，谁的亏损更大”。外卖，本就是薄利多销的生意。美团用了许多年，才把自己外卖的 UE 做到了 1 元左右；而饿了么更是在今年年初，刚刚勉强将自己的前端 UE 打平，如果算上后端的人员和支持，距离盈利还有不小的差距。一位接近美团的分析师华戌（化名）表示，行业共识是阿里每单亏损要高于美团：淘宝闪购每单亏损或已达到 5-8 元，美团每单的亏损额可能是阿里的1/3。美团第二次冲单完成后，7月16日，王莆中在“晚点”的访谈中表示，美团的优势，是可以用比竞争对手更低的成本，来完成更多的单量。另一边，据接近阿里的人士王坤（化名）透露，淘宝闪购每天开日会，拉齐当日的打法和信息。饿了么的办公地点在杭州阿里的 C 区，合并到淘天之后，淘宝闪购和饿了么团队基本都在 A 区办公——而阿里高层办公的场地，基本也都在 A 区。补贴层面，淘宝闪购和饿了么也成立了一个委员会，对于补贴的力度和节奏实行整体的把控。在美团一贯的看法中，平台一直以来的补贴效率，整体要高于饿了么，当然也包括现在的淘宝闪购。而接近阿里的人士则告诉雷峰网，目前淘宝闪购整体的补贴效率也在提升——通过这几个月的用户行为积累，淘宝正在完善发券的规则，整体用户分层做的很细，用以规避“羊毛党”。了解淘宝闪购的更多策略动作可以添加作者微信zymcfip交流。在高昂的战意下，七月淘宝闪购的单量仍在稳步增长，从 8000 万直逼 1 亿。饿了么服务商孙渡（化名）也表示：开始时，公司设定的冲单目标，看上去极具挑战，但最后实际完成下来，成果还都不错，过去几个月订单量几乎翻了三倍。“能完成多少单量，还要看淘宝给的流量扶持和补贴，而现在看来这些都不成问题。”孙渡（化名）表示道。奉天玖福记外卖运营负责人潘玉尧告诉雷峰网，这次外卖市场比较大的增量来自下沉的二三四线市场，主要也因为品牌门店城市更多分布在这些城市，有较多增长。因为下沉市场用户对价格较为敏感。其全国700多家门店主要分布在东三省及山东，河北等地，过去几个月订单量也出现了三四倍增长。外卖生意，因各地运力、商家、用户实际情况不同，地域之间的壁垒相当高——而淘宝闪购率先发力的，是华南地区。在华南地区，淘宝闪购的单量在华南区实现了关键增长。一位接近饿了么的分析师寇劳（化名）表示，过去华南区域，饿了么和美团两家的单量比例大约是 1: 9，前者在广州、深圳两个城市的单量加起来每天不到 100 万单。如今，仅在深圳一个城市，淘宝闪购的单日单量就达到了 400 万单，提升迅猛，已经可以与美团在广深地区分庭抗礼。而淘宝闪购在佛山顺德的单量，也从过去每天十几万，大幅提升到了现在的几十万。美团这边，员工马鹿（化名）评价，王莆中作为外卖业务主导人物，在战略层面足够清晰，会给明确的方向指引。当天美团公布了其历史订单记录，先是单量快速突破 1 亿，接着在 22 点达到 1.2 亿。美团员工莫洺（化名）表示， 5 日的单量已经实际达到了 1.3 亿单，只是最后并未实时更新，“因为没有必要了”。莫洺说，王莆中的态度也是正常打，平时不会有太多干预。订单峰值达到 1.5 亿单之后，美团的策略是保持绝对的领先优势。长期来看是跟淘宝方保持 2：1 的市场份额，明确其市场领先的地位。“大的战略方向老板很清楚，战术上执行的业务人员按照自己的节奏来。”莫洺反馈，短期内市场份额是改变了，美团的市占往下掉了一些，但是归结到根本补贴之后各家市场份额还能剩下多少，以及UE模型怎么算，才是商业本质的命题。当下美团的状态，是周末必然亏损，周中可以维持微利——即用周中的利润，养周末的补贴。目前，有投资人认为，美团的 UE 已降至 2 毛左右。如此补贴，美团 Q3 的利润很可能归零。这场战争打到七月底，淘宝闪购将峰值单量保持在了 9000 万；而美团自从周末订单峰值刷新1.5亿单之后，还没有新数据公之于众。在一系列激烈的对搏之后，三家平台因激烈的补贴战，先后被相关部门约谈了两次。8 月 1 日，美团、淘宝、京东三个平台陆续发布了“抵制恶意竞争”的声明，正式标志着外卖平台们七月的拉锯战告一段落。现在，各家几乎已经放弃使用“0 元购”的策略（包括且“0 元不限量自提”及“满 16 减 16”等）。持续了一整个月的外卖大战在监管引导下，也开始逐渐趋于理性。事实上，在 7 月 18 日三家平台被约谈之后，外卖平台的优惠券力度就开始有所减小。美团从“0 元购”改为给用户账户赠送限量免费券，淘宝闪购也将券额减小。例如，美团周末赠送的免费饮品券，每个人可能只能下单一次，不过可以选择的商家产品比之前会更多。而周末，淘宝闪购的折扣券会下调到 16减 15，25 减 18；平时的优惠力度，可能下调到 15 减 13、25 减 16等，补贴力度依然能达到五折——即使降温，这样的优惠力度，在七月的外卖大战前也难以想象。要总结七月两家平台的战果，根据公开和访谈得来的订单数据估算：在外卖市场，美团仍占据超过 50% 的比例；淘宝闪购和饿了么，份额则由补贴前的 20% 以上，上升到了 40% 左右；而补贴大幅减少的京东，只占据不到 10% 的份额。不过从GMV的角度看，美团预计还保持更高的市场份额。多位行业人士和投资方告诉雷峰网，淘宝闪购和饿了么方面客单价不到20元，而补贴战后美团外卖客单价还保持在25元上下。仅从市场份额来看，七月的战事看似胜负已分，但事实上只是如此吗？03余波：本地生活格局已然生变战争改变的，从来不只是参战的双方——外卖赛道激烈搏杀的背后，本地生活的格局也正被深远地影响。商家仍在赚钱七月，外卖竞逐正进入白热化。在人们关注美团和淘宝的巅峰对决之时，不少自媒体跳了出来，大喊：外卖平台“神仙打架”，商家却成了“百姓遭殃”。有人说，平台的内卷正裹挟着商家，要求他们提供与平台等量的补贴——如此一来，不少商家在这样的重压下濒临崩溃。然而，事实真的如此吗？首先能确定的是：外卖的市场肯定被做大了。在两家平台一次正面对战过后，淘宝数据显示，市场上的外卖订单从五月的日均 1 亿单翻了一倍，达到七月初的 2 亿单。市场变大，首先收益的是头部的餐饮商家——饮品类头部商家尤甚。补贴前后，头部奶茶品牌——益禾堂在淘宝闪购和饿了么的订单规模翻了 4-5 倍，在美团平台上订单也达成了双倍的增长。“茶饮赛道一直很卷，大家对平台的政策洞察和抓取也非常快。在平台撒钱补贴后，我们做了迅速调整，无论是人员，还是营销费用上，都侧重到了外卖业务，这才带来了不错的增长。”益禾堂外卖负责人谌鸣，向雷峰网如此复盘道。谌鸣称，在补贴战之前，惯例上，最终给到用户的补贴，一般由平台和商家平分；而在补贴大战打响后，优惠券力度大涨，平台承担的补贴比例也开始提高，相较商家的让利更多。7月26日，雷峰网在北京本地线下走访时发现，某门店超过8000家的连锁茶饮品牌，其当日的一个饿了么订单显示，消费者实付是8元，而商家实际收入为10元。其门店的美团订单也出现了消费者实付额小于商家收入。泉州餐饮老板陈宝林，也在这次补贴大战里“乘风直上九万里”——其全国34家门店总收入在七月达到了 240 万元，较之两个月前增长了 140%，订单量也翻倍了。陈宝林的门店主要集中在福建和广深，作为单品头部品牌，几家平台都会重点补贴，其门店外卖和堂食的占比也从 7：3 拉到了 8：2。陈宝林告诉雷峰网，淘宝闪购饿了么及美团商家出资一般固定为5元。例如：淘宝闪购上 20 减 14 的券，商家出 5 元，平台出 9 元；美团常规会员膨胀券，同样是商家出 5 元，膨胀到 7 至 10 元，剩下的 2 到 5 元由平台来补贴。然而，补贴的红利，并不能平等地砸中所有的餐饮商家——相比头部，小商家的处境就要差一些。一家上海单店商家老板王潇（化名）算了一笔账：外卖大战前，美团商户和平台补贴的比例是 8：2——即 10 元补贴，商家承担 8 元，平台承担 2 元；补贴战开始后，这个比例则变成了 8：6，10：6，12：6，针对不同的时段和情况，平台也会存在些些阶段性调整。从整体来看，三月到七月，王潇门店的每单外卖，补贴总体增加了 7 元，商家多付了 3 元补贴，饿了么和美团一单多付了 4 元补贴。过去门店的实收毛利率40%，现在降为了35%。（对商家和平台补贴分成感兴趣的朋友可以添加微信zymcfip交流）（淘宝闪购，日期：8 月 7 日）8 月 6 日，雷峰网发现，美团和淘宝闪购两家外卖平台都会提示商户和平台在补贴中承担的额度。按照商家解释，基础券上，商家承担费用一般为5元，要参与更大的券包膨胀商家则需要追加2元。例如，在美团上基础卷包膨胀后是7-10元，而追加2元可以膨胀到9至12元。一位中小奶茶品牌商家运营朴次（化名）向雷峰网表示，平台对小商家和小品牌补贴少，商家补贴 3 到 5 元压力已经不小，每单不好算利润，整体只能保持小赚；而如果不做补贴，就抢不到单量，更赚不到钱。陈宝林反馈，其品牌实收的客单价，从原来的 20.4 下降到了 18.5 元——毛利大概下降到了 40% 至 45%，降幅 5%。不过随着订单量和收入的翻倍，陈宝林门店的利润，整体还是增长了。订单量激增不仅带来了更多收入，更摊薄了总部供应链的成本，最终对盈利也产生了帮助。“每单的收入确实减少了，但单量提升也是实打实的。”这是在走访中，雷峰网听到商家说的最多的话，远没有自媒体烘托中的“哀鸿遍野”。王潇告诉雷峰网，这次的外卖补贴战相对复杂，对原来外卖占比高的商家来说，结构成本影响不会太大；而堂食占比高的商家实收会低很多，毛利也必然会下降。在这场大战中，吃到红利的，可能还有产能方和供货方——商家和平台都在拼命要货，产业链也被做大了。淘宝闪购的“项庄舞剑”在七月的外卖大战中，一个必须被回答的问题是：美团坚决 All in 外卖大战，是害怕失去了自己的主阵地——淘宝如此坚决地加注，有时为了什么？接近阿里高管团队的人士透露，阿里决定参与外卖竞争的重要原因，本质不是因为外卖市场多有吸引力，而是基于对即时零售长期价值的看好——即时零售的用户群，与 88VIP 会员及京东PLUS重合度很高。从用户角度看，这涉及到核心用户的互动，并能促进淘宝的用户活跃度。在美团员工罗褴（化名）看来，美团打赢外卖这场仗几乎可以预见——因为美团坚决不能输。而有件事情却让罗褴总是有些隐隐的焦虑：如果淘宝闪购打到最后，调转枪口，把精力放到即时零售上，缺乏非餐渠道的美团不仅很难和淘宝竞争，整个七月的“外卖大战”，也成了为淘宝闪购的“抬轿子”。类似优衣库和迪卡侬等服饰快销品牌，淘宝借由过往的渠道优势，可以使用外卖的方式，完成快消品从门店直接到家，想象空间巨大。而好在，淘宝在外卖上的投入，很大可能不会在当下直接停止。吴旭强认为，对淘宝来说现在停战并不划算，前期砸下去的钱还没有把用户留住，更别说沉淀真正的市场份额。未来淘宝更可能按照节奏收缩补贴，尽可能稳住订单、留住用户。（探讨外卖大战持续多久的问题，可以添加作者微信zymcfip进一步交流)之前淘宝方对代理商的要求会更重视周环比目标和履约情况，不过近期则更多关注服务质量。目前已经达到了履约效率的平衡，接下来大家关注的焦点是优化好商户，订单的目标，也不会像之前那样频繁调整和强调。“能吃到红利的时候尽量吃，吸收掉增长的订单，益禾堂也意识到外卖平台的补贴大战是不可持续的”谌鸣告诉雷峰网，公司的堂食收入依然比外卖占比达，益禾堂的策略还是做外卖增长的同时保持堂食的正常经营。近期一次约谈之后，三家平台的补贴会有所收敛。陈宝林不担心补贴下滑，目前门店供应已经超负荷，补贴退坡后订单部分下滑可以缓解出餐压力，门店只要保证日单在300到600单就能保持盈利。目前试点城市补贴略降后，单量波动不大。针对已经到来的“立秋第一杯奶茶”节点，服务商方已经提早准备，核心还是储备运力，保持履约效率。商户侧会提前确认门店出餐能力，安排高峰应对机制，“要么提前备货，要么选择临时关停，避免出现‘订单暴涨出不了餐’的情况，这会影响整体履约及用户体验。”8月7日，“秋奶”活动第一天，直到晚上十点不少平台运营人员才下班，而技术支持还要一直保障到最后。当天淘宝方配送系统短暂出现了一次故障。几乎所有外卖补贴都在这一天涌入饮品赛道，淘宝闪购直到晚上还有券后2-5元的奶茶，美团当天每个小时发一次大额20元券。有连锁品牌当天周环比翻4倍，在这天之前商家也经过了多次“演练”。7月硝烟四起的外卖竞争，延续到8月初。04结语在生活最便利的时代，大厂们掀起了前所未有的外卖商战，砸钱规模前所未有，全国民众参与程度前所未有。久未露面的大厂创始人和高管频频在公开场合表态。号角声响起之后就是“战”，没有暂停键，只有战累的时候，以及战胜或战死的结果。一线的饿了么服务商反馈，身处其中就算每天工作十几个小时，那种干劲还在，每天都在创造新的历史订单记录，曾经处于劣势的局面在被打破。对他们来说一切是激动的。对于拿到补贴的商家和消费者来说，他们的态度也是欢迎市场竞争。几个连锁品牌商家告诉雷峰网，美团和饿了么平台上，工作日的订单与周末订单对比，较早之前可能偏差可能达到50%，而近期动态偏差在20%到30%。雷峰网了解到，过去一个月淘宝闪购联合饿了么的日均单量在7500万到8000万之间。以近期的1.2亿单峰值估算，美团日单量可能在9000万到1亿单之间。此次美团属于应战方，一切的策略根据淘宝方动态调整。不过美团也有自己的骄傲，对外声称可以用更低的成本去反击对方。在此次竞争中，美团发挥其强大的系统能力和协调能力，贡献了一个又一个奇招。不少投资方反馈，在发现阿里重投入之后就开始下调阿里、美团、京东三家的持仓评级。选择先清仓观望。投资者的核心是看利润，大投入势必会损失利润。这次，美团从上到下都想不通阿里为什么看上了这个不赚钱的生意。而站在阿里的角度，外卖可以带动淘宝日活，另外一个即时零售是潜力。拿出500亿拉动日活和押注一个未来的方向，未尝不可。美团群敌环伺，战争永不停歇。阿里和京东又何尝不是同样的局面，利润稳定之后，增长在哪里，股价的空间在哪里，市场的追问也一直都在。互联网巨头们永远需要新故事，给市场增添想象，给公司增添希望。本文作者长期关注本地生活领域，对近期平台外卖大战和即时零售潜力感兴趣的朋友可以添加微信zymcfip交流。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP","news_type":1,"symbols_score_info":{"03690":0.9,"09988":1.1,"BABA":1.1,"MPNGY":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":97,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":463793516216560,"gmtCreate":1754236357145,"gmtModify":1754236358923,"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,"authorIdStr":"4192259115439500","idStr":"4192259115439500"},"themes":[],"htmlText":"1分购开始了","listText":"1分购开始了","text":"1分购开始了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/463793516216560","repostId":"2556821219","repostType":2,"repost":{"id":"2556821219","kind":"news","pubTimestamp":1754185380,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2556821219?lang=&edition=full","pubTime":"2025-08-03 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08:01","market":"us","language":"zh","title":"外卖大战2025：战报可能会骗人，但战线不会","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2552453896","media":"锦缎研究院","summary":"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。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。本轮战争，不会例外。01决胜关键：履约、供给能力成为最强杠杆先来看一看外卖大战的最新战报：1.京东外卖上月宣布突破2500万单，本月自截稿时还未发布新的单量数据。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。","content":"<html><body><p><strong><strong><strong><strong>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。</strong></strong></strong></strong></p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2025_29/6D817F4760E2383E1793EEC247FCC58C10CF4026_size89_w1080_h606.jpg\"/></p><p><strong><strong><strong>上周末起，</strong></strong></strong>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。</p><p>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——</p><p>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“铁律”浮现其间：决定胜负的关键，从来不是单纯的补贴规模，而是隐藏在竞争背后的关键基础设施能力。</p><p>以史为鉴，无论是团购大战中<a 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":224,"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,"authorIdStr":"4192259115439500","idStr":"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":{"89988":"阿里巴巴-WR","LU1051769294.HKD":"BGF EMERGING MARKETS EQUITY INCOME \"A6\"(HKDHDG) INC","BK4587":"ChatGPT概念","IE0032431581.USD":"PINEBRIDGE GREATER CHINA EQUITY \"A\" (USD) ACC","LU1051768304.USD":"贝莱德新兴市场股票收益A6","BK4535":"淡马锡持仓","LU1328615791.USD":"FULLERTON LUX FUNDS - ALL CHINA EQUITIES \"I\" (USD) ACC","LU0359202008.SGD":"Blackrock China Fund A2 SGD-H","LU1115378108.SGD":"Eastspring Investments - Global Emerging Markets Dynamic AS SGD","LU0329678337.USD":"FIDELITY EMERGING ASIA 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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":385,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3494314295033535","authorId":"3494314295033535","name":"LogicalWing","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1bf4a2a2a9c706853c6e44d3e47098e5","crmLevel":9,"crmLevelSwitch":1,"authorIdStr":"3494314295033535","idStr":"3494314295033535"},"content":"所以我说一看就是软文","text":"所以我说一看就是软文","html":"所以我说一看就是软文"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":455708214588248,"gmtCreate":1752293953493,"gmtModify":1752293954603,"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,"authorIdStr":"4192259115439500","idStr":"4192259115439500"},"themes":[],"htmlText":"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。","listText":"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。","text":"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。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/455708214588248","repostId":"2550960943","repostType":2,"repost":{"id":"2550960943","kind":"news","pubTimestamp":1752279960,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2550960943?lang=&edition=full","pubTime":"2025-07-12 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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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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":540,"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,"authorIdStr":"4192259115439500","idStr":"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,"repost":{"id":"2541882666","kind":"news","pubTimestamp":1749139200,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2541882666?lang=&edition=full","pubTime":"2025-06-06 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GPU的安装基数将达到28亿台，独立显卡的市场渗透率将达到15%。","news_type":1,"symbols_score_info":{"AMD":1,"GFS":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":860,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3561029486610223","authorId":"3561029486610223","name":"一盆沙拉","avatar":"https://static.tigerbbs.com/56ac323b7e7829a3cec6a53aa5962be6","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":1,"authorIdStr":"3561029486610223","idStr":"3561029486610223"},"content":"照你这么说 intel 现在份额0% 有更大的空间","text":"照你这么说 intel 现在份额0% 有更大的空间","html":"照你这么说 intel 现在份额0% 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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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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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Lee表示，此次评级上调主要基于三个关键因素：首先，AMD与沙特阿拉伯达成的人工智能(AI)合作协议为公司带来新机遇;其次，国际贸易关税紧张局势的缓和为行业发展创造了有利环境;第三，AMD公布的2025年第一季度财报表现亮眼，特别是数据中心业务的强劲增长超出市场预期，有效提振了投资者信心。</p><p>财报数据显示，AMD第一季度营收达74亿美元，同比增长36%，主要增长动力来自数据中心和客户端业务板块的优异表现。净利润同比大幅增长55%，这得益于高利润率的数据中心产品占比提升以及锐龙处理器产品组合的优化。其中，数据中心业务收入同比激增近57%，EPYC服务器处理器和Instinct AI加速器的销售贡献尤为突出。</p><p>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<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>(INTC.US)等对手的挑战。</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\" 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>汇丰唱多AMD：目标价升至100美元，三大驱动力推动评级上调</title>\n<style 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09:00","market":"us","language":"zh","title":"汇丰分析师放弃看空AMD，原因如下","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1112641027","media":"老虎资讯综合","summary":"汇丰环球研究部分析师周二将 $美国超微公司$ 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。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。\"汇丰分析师在放弃此前\"减持\"评级时表示。\"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\"。","content":"<html><head></head><body><p style=\"text-align: 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 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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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":{"BK4605":"半导体精选","BK4573":"虚拟现实","BK4614":"Manus概念股","LU0889565833.HKD":"FRANKLIN TECHNOLOGY \"A\" (HKD) ACC","BK4532":"文艺复兴科技持仓","LU0823421333.USD":"BNP PARIBAS DISRUPTIVE TECHNOLOGY \"C\" (USD) ACC","BK4554":"元宇宙及AR概念","LU0056508442.USD":"贝莱德世界科技基金A2","BK4612":"AI芯片","LU0390134368.USD":"FRANKLIN GLOBAL GROWTH \"A\" (USD) ACC","BK4512":"苹果概念","LU1303367103.USD":"摩根大通多经理另类基金 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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":845,"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,"authorIdStr":"4192259115439500","idStr":"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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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":871,"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,"authorIdStr":"3511079232281937","idStr":"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":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,"authorIdStr":"4192259115439500","idStr":"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":1,"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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href=\"https://laohu8.com/S/03690\">美团</a>闪购已渗透3C、家电等京东核心品类，日订单达1800万单。京东下场做外卖，是忌惮美团的边界扩张吗？</p><p>许冉回应称，对于3C家电这类商品，不能仅关注单量，更应看重GMV（商品交易总额）。</p><p>据媒体报道，目前闪购平台带电品类主要集中在数据线等满足临时需求且价值较低的产品。相比京东，闪购在3C家电领域的GMV几乎微不足道。</p><p>她进一步指出，今年以来，京东在带电品类上的优势不仅得以保持，还在进一步扩大。因此，京东并不担忧美团闪购的扩张会对京东产生多大影响。</p><p>许冉强调，京东在开展业务时，更多是基于业务自身的发展规划来决策。</p><p>她透露京东涉足即时零售领域已有多年，并且连续多年来都将“即时零售”视为“必赢之战”。</p><p>京东需要一个重大的突破口，让即时零售业务能够真正脱颖而出。多年来，京东也一直在探索实现这一“必赢之战”的破局之道。</p><p>随着调研的不断深入，京东发现外卖行业存在十分明显的痛点。在京东看来，这恰恰是一个机会。</p><p>许冉解释道，如果行业本来已经充分竞争，没有垄断，形成一个骑手、商家、用户、行业共赢的生态，这时候京东再杀进来就没什么机会了。</p><p>而真实情况是，外卖行业的痛点不仅多年来没有解决，还在被放大，京东选择入局外卖，出发点在于解决行业痛点，而不是为了去“反制”谁。</p><img src=\"https://e.thsi.cn/img/a8e07bf8c59cb176\"/></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 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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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不同任务（如聊天应用、文档...</p>\n\n<a href=\"http://gu.qq.com/resources/shy/news/detail-v2/index.html#/?id=nesSN20250601122324a494ea7a&s=b\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"LU0094547139.USD":"abrdn SICAV I - GLOBAL SUSTAINABLE EQUITY FUND \"A\" (USD) ACC","LU0061475181.USD":"THREADNEEDLE (LUX) AMERICAN \"AU\" (USD) ACC","LU1642822529.SGD":"THREADNEEDLE (LUX) GLOBAL TECHNOLOGY \"A\" (SGD) ACC","LU0417517546.SGD":"Allianz US Equity Cl AT Acc SGD","BK4598":"佩洛西持仓","LU2471134952.CNY":"INVESCO GLOBAL EQUITY INCOME ADVANTAGE \"A\" (CNYHDG) INC","LU0154236417.USD":"BGF US FLEXIBLE EQUITY \"A2\" ACC","LU1718418525.SGD":"JPMorgan Investment Funds - Global Select Equity A (acc) SGD","GB00BDT5M118.USD":"天利环球扩展Alpha基金A Acc","NVIW.SI":"NVDA 3xLongSG261006","HK0000320223.HKD":"TAIKANG KAITAI CHINA NEW OPPORTUNITIES FUND \"A\" (HKD) ACC","SNVD.UK":"LS -1X NVIDIA","NVDA":"英伟达","LU0390134368.USD":"FRANKLIN GLOBAL GROWTH \"A\" (USD) 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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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href=\"https://laohu8.com/S/03690\">美团</a>忙着抽成，京东砸钱炒菜，淘宝闪购却蹲在田间地头“捡便宜”，它绕开巨头们刺刀见红的城市主战场，将炮口对准了巨头无暇深耕的下沉腹地。没有百万骑手洪流，也无天价厨师招募，淘宝闪购仅凭“限时特价+精准推荐”这套轻巧组合拳，就在广阔县域市场撕开一条血路。当美团为一线白领配送9块9套餐，京东为高端用户现炒58元红烧肉时，淘宝闪购正用一碗18元的酸菜鱼或39元的小龙虾套餐，让县城青年直呼“真香”！</p><p>美团“抽流量”，京东“造厨房”，淘宝“点闪电”</p><p>美团能做成这么大，核心就是它那套“流量-抽成”的赚钱模式。它把海量用户和几百万商家都聚到平台上，自己就当一个中间撮合人，坐等收钱，每单外卖最高能抽走商家25%的佣金，商家想排前面还得再交额外的推广费。这感觉就像高速收费站，订单越多，它赚得越欢。但这高抽成对本来利润就薄的小餐馆来说，压力山大，跟“吸血”差不多。更麻烦的是，食品安全问题无形中被转嫁了，平台想管也常常力不从心，鞭长莫及。</p><p>京东搞的“七鲜小厨”走了条完全不同的路，砸上百亿开上万家店，花大价钱征集招牌菜，说白了，京东想用“中央厨房+门店现炒”这种从头管到尾的重资产模式，从源头上重新打造外卖的价值链。这招直接瞄准了美团模式的软肋——食品安全和那些看不见的所谓“幽灵厨房”。但这条路挑战巨大：首先性价比劣势一下子就出来了，就算京东的<a href=\"https://laohu8.com/S/DADA\">达达</a>骑手再精锐专业，也干不过美团的“黄袍”骑手大军，成本高，风险大，埋下了无数的火药桶。</p><p>就在美团和京东这两大巨头竞争不休的时候，淘宝闪购却另辟蹊径，用一套“轻、快、准”的闪电战术，悄悄杀进了它们还没完全覆盖的县城市场。背靠<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里</a>强大的数据和算法，能根据你以前买过啥、你在哪儿、甚至天气情况来精准推荐，依靠<a href=\"https://laohu8.com/S/09988\">阿里</a>“全家桶”APP的合力，它和支付宝、高德地图、菜鸟驿站这些<a href=\"https://laohu8.com/S/002562\">兄弟</a>应用配合得天衣无缝，支付宝让你付款超方便入口也多，高德地图能精准匹配你的位置和附近有啥好吃的，菜鸟驿站还能当社区提货点，帮忙解决点“最后一公里”的效率问题，</p><p>最关键的是，淘宝闪购自己根本不碰食材、不建厨房、不养厨师，和京东那种大包大揽的重资产模式截然相反，商家自己报名参加活动，自己定折扣和库存量，平台主要提供流量和工具支持，这种“轻平台”模式，让它能在广阔的县城市场快速铺开，成本还特别低。</p><p>“闪购”暗礁隐现</p><p>淘宝闪购的“万单神话”背后，其实也藏着它的致命弱点。它的模式本质上是在走钢丝，试图同时做到三件事：价格便宜到极致、吸引海量用户、降低运营成本。但稍有不慎，比如外部竞争加剧或者内部协调不好，整个模式就可能崩掉。</p><p>闪购最大的武器就是“低价”。但问题是，这低价要是全靠平台自己砸钱补贴和逼着商家吐血让利，能撑多久？想想看，万一哪天平台补贴力度小了或者停了，那些冲着便宜来的用户，会不会像退潮一样跑光了？对手们可没闲着。美团已经在一些城市搞起了“特价专区”，专门盯着闪购的热门爆款打价格战。京东也出手了，直接祭出“买贵了赔你”的政策，明摆着就是要动摇闪购的价格优势根基。</p><p>第二个麻烦是用户体验。闪购为了降低成本，自己不养庞大的配送队伍，这省了钱，但也埋下了体验的隐患。第三方配送的服务质量时好时坏，更关键的是，当热门爆款一抢而空之后，平台不能像美团、京东那样，立刻推荐附近有货的水果店顶上，宝贵的用户需求和流量瞬间就流失了。</p><p>第三个难题是内部生态协调不畅，闪购虽然能带来巨大流量，但淘宝主站的核心用户习惯是“计划性购物”，这和闪购主打的“看到就想立刻买”本质上有差异。用户本来是打开淘宝想买手机的，结果被闪购吸引下单了，表面看是场景融合了，实际上可能打乱了用户原本的购物计划和路径，体验反而别扭。更棘手的是，闪购在阿里内部还要和天猫超市、淘菜菜这些“兄弟业务”抢资源。这种内部打架、资源内耗，很可能会让闪购这个“流量核弹”的威力大打折扣。</p><p>而美团和京东的反击，招招都打得很准。美团正把它在送外卖领域练就的“超脑”即时配送系统，开放给超市、百货这些商家用，全力提升全品类商品的配送调度效率。京东则利用自己强大的供应链老本行，在像手机数码、美妆这些利润高、客单价也高的品类上猛推“小时达”服务，直接杀到了淘宝闪购的核心地盘。</p><p>面对这样的对手，如果淘宝闪购还只是死抱着“低价爆款”这一招鲜，恐怕很难守住自己的阵地，护城河不够深。</p><p>闪购的野心：从“抢单”到“养商”</p><p>淘宝闪购的野心，可远不止做个普通外卖平台那么简单。它正在悄悄打造一个超级入口，把本地的生活服务和网上购物全都融合在一起。这背后藏着几个关键招数：</p><p>首先，数据是个大宝藏。用户每天点外卖、在超市闪购的记录，加上淘宝本身就有的海量购物数据，让平台能更精准地了解每个人。这些数据未来能玩出很多花样，比如推荐保险、金融产品或者健康服务，想象空间巨大。</p><p>其次，做本地生活的“连接器”。把本地的商家、供货的、送货的、买东西的人全串起来，形成一个区域性的小生态圈。想想看，如果县城里的人习惯了用淘宝闪购买菜、点外卖、买日常用品，那他们对平台的依赖度可就太高了，想跑都跑不掉。</p><p>最后，激活县乡市场，成了当地的“新基建”。既能处理本地<a href=\"https://laohu8.com/S/000061\">农产品</a>的订单，又能给村民提供几十个兼职送快递的工作机会。淘宝闪购正慢慢变成推动县乡商业数字化的基础工具。</p><p>不过，挑战马上就来。美团仗着自己“啥都能送到家”的生态厚度压过来，京东则用“品质商品快速送达”的供应链优势直插核心。闪购的“轻快灵”能顶住巨头的重压吗？它主打的“爆款”策略，在生鲜日用品上成功了，能顺利打进像数码产品、美妆这些更值钱、要求更高的领域吗？还有，它在用户体验上的一些短板，能不能在用户失去耐心前赶紧补上？</p><p>即时零售的终局，绝非“外卖三巨头”变“两大一小”的简单洗牌。 淘宝闪购的价值，在于它揭示了一种可能性：未来的战场属于那些能同时驾驭“海量用户触达”、“智能本地履约”、“全域消费协同”三重能力的“新物种”。闪购若能将这场“闪电战”沉淀为扎实的“基础设施革命”，便有希望从搅局者蜕变为新一代规则的制定者。否则，万单神话恐将如流星划过，只留下一道短暂的光痕。零售世界的残酷法则从未改变：快，可能赢得一场战役；唯有深，才能赢下整场战争。</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\" 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>美团京东城市鏖战，淘宝闪电奇袭下沉腹地！</title>\n<style 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淘宝闪购的价值，在于它揭示了一种可能性：未来的战场属于那些能同时驾驭“海量用户触达”、“智能本地履约”、“全域消费协同”三重能力的“新物种”。闪购若能将这场“闪电战”沉淀为扎实的“基础设施革命”，便有希望从搅局者蜕变为新一代规则的制定者。否则，万单神话恐将如流星划过，只留下一道短暂的光痕。零售世界的残酷法则从未改变：快，可能赢得一场战役；唯有深，才能赢下整场战争。","news_type":1,"symbols_score_info":{"89618":0.6,"89988":0.6,"03690":1,"09618":1,"ALBmain":0.6,"METmain":0.6,"HBBD.SI":0.6,"HMTD.SI":0.6,"JD":1,"MPNGY":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1,"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":{"89988":"阿里巴巴-WR","LU1051769294.HKD":"BGF EMERGING MARKETS EQUITY INCOME \"A6\"(HKDHDG) INC","BK4587":"ChatGPT概念","IE0032431581.USD":"PINEBRIDGE GREATER CHINA EQUITY \"A\" (USD) ACC","LU1051768304.USD":"贝莱德新兴市场股票收益A6","BK4535":"淡马锡持仓","LU1328615791.USD":"FULLERTON LUX FUNDS - ALL CHINA EQUITIES \"I\" (USD) ACC","LU0359202008.SGD":"Blackrock China Fund A2 SGD-H","LU1115378108.SGD":"Eastspring Investments - Global Emerging Markets Dynamic AS SGD","LU0329678337.USD":"FIDELITY EMERGING ASIA 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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":385,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3494314295033535","authorId":"3494314295033535","name":"LogicalWing","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1bf4a2a2a9c706853c6e44d3e47098e5","crmLevel":9,"crmLevelSwitch":1,"idStr":"3494314295033535","authorIdStr":"3494314295033535"},"content":"所以我说一看就是软文","text":"所以我说一看就是软文","html":"所以我说一看就是软文"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":428215287440264,"gmtCreate":1745575610614,"gmtModify":1745575759792,"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":"除了吹英伟达贬低amd之外还能说什么？","listText":"除了吹英伟达贬低amd之外还能说什么？","text":"除了吹英伟达贬低amd之外还能说什么？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/428215287440264","repostId":"2529574294","repostType":2,"repost":{"id":"2529574294","kind":"news","pubTimestamp":1745553600,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2529574294?lang=&edition=full","pubTime":"2025-04-25 12:00","market":"sh","language":"zh","title":"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","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2529574294","media":"智通财经","summary":"尽管面临诸多挑战，但美银仍重申对英伟达的 “买入” 评级。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。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。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。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。尽管面临诸多挑战，英伟达的估值仍然具有吸引力。","content":"<html><head></head><body><p>在近期的研报中，美国银行全球研究部对美国半导体行业进行了深度剖析，特别是对<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>(NVDA.US)和AMD(AMD.US)这两家行业巨头的现状及未来前景进行了详细分析。</p><p>自 2025 年 4 月 15 日 H20 系列产品对华正式实施禁运后，英伟达股价重挫 14%，而同期费城半导体指数(SOX.US)和标普 500 指数(SPX.US)分别下跌 8% 和 4%。目前来看，有四大因素正压制英伟达股价：一是中国市场销售受限(占总销售额的 13% - 14%，但目前仅占数据中心业务的 3% - 6%)，不过美银认为中国市场的相关风险已被市场较充分计价;二是即将于 5 月 15 日生效的人工智能扩散规则，可能使主权国家销售额的 10% 面临风险;三是毛利率预计将在 2025 财年第二季度回到 70% 中段，但在此期间需经历多次销售削减和成本压力;四是云服务资本支出在 2026 财年的能见度较低。</p><p>美银对英伟达 2026 和 2027 财年的基础情景预测每股收益(EPS)分别为 3.97 美元和 5.74 美元，已充分考虑了上述风险因素。尽管面临诸多挑战，但美银仍重申对英伟达的 “买入” 评级。其认为当前股价波动为更好的买入机会，尽管将目标价从 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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href=http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1283192.html><strong>智通财经</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>在近期的研报中，美国银行全球研究部对美国半导体行业进行了深度剖析，特别是对英伟达(NVDA.US)和AMD(AMD.US)这两家行业巨头的现状及未来前景进行了详细分析。自 2025 年 4 月 15 日 H20 系列产品对华正式实施禁运后，英伟达股价重挫 14%，而同期费城半导体指数(SOX.US)和标普 500 指数(SPX.US)分别下跌 8% 和 4%。目前来看，有四大因素正压制英伟达股价：...</p>\n\n<a href=\"http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1283192.html\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/3f1c866c487eb9e101f73a62d4495ce9","relate_stocks":{"159582":"半导体","LU1803068979.SGD":"FTIF - Franklin Technology A (acc) SGD-H1","LU1935042215.USD":"MANULIFE GF GLOBAL MULTI-ASSET DIVERSIFIED INCOME  \"AA\" (USD) INC A","NVDS.UK":"LS -1X NVIDIA","BK4588":"碎股","LU1917777945.USD":"安联专题基金Cl AT Acc","LU2491049909.HKD":"WELLINGTON SUSTAINABLE OUTCOMES \"A\" (HKD) ACC","NVDS":"Tradr 1.5X Short NVDA Daily ETF","LU0198837287.USD":"UBS (LUX) EQUITY SICAV - USA GROWTH 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Lee表示，此次评级上调主要基于三个关键因素：首先，AMD与沙特阿拉伯达成的人工智能(AI)合作协议为公司带来新机遇;其次，国际贸易关税紧张局势的缓和为行业发展创造了有利环境;第三，AMD公布的2025年第一季度财报表现亮眼，特别是数据中心业务的强劲增长超出市场预期，有效提振了投资者信心。</p><p>财报数据显示，AMD第一季度营收达74亿美元，同比增长36%，主要增长动力来自数据中心和客户端业务板块的优异表现。净利润同比大幅增长55%，这得益于高利润率的数据中心产品占比提升以及锐龙处理器产品组合的优化。其中，数据中心业务收入同比激增近57%，EPYC服务器处理器和Instinct AI加速器的销售贡献尤为突出。</p><p>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<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>(INTC.US)等对手的挑战。</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\" 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>汇丰唱多AMD：目标价升至100美元，三大驱动力推动评级上调</title>\n<style 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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":591,"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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Securities几乎在同一时间从150美元下调至115美元。跟踪AMD的分析师普遍给出的目标价为123.50美元，较上周五收盘价98.80美元有25%的溢价。在追踪的12位分析师中，有6位将该股评为“买入”，5位评级为“持有”，1位评级为“卖出”。AMD的股票在2025年已经损失了近五分之一的价值。花旗称，人工智能支出是一个积极信号。该行写道，尽管关税环境不确定，但“人工智能的支出似乎有增无减。”Meta平台本周表示，计划将今年的资本支出提高到640亿至720亿美元，用于建设人工智能基础设施，而微软和母公司Alphabet (GOOGL.US)分别重申了800亿美元和750亿美元的人工智能支出目标。花旗表示：“人工智能基础设施建设仍是超大规模企业的关键优先事项，这些企业愿意承担关税成本。”他们写道：“我们认为这对涉及人工智能的股票有利，”包括AMD在内。","news_type":1,"symbols_score_info":{"AMD":1,"GFS":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":755,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":465428234068344,"gmtCreate":1754654756978,"gmtModify":1754658206068,"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":"淘宝如果推即时闪购那就是把自己的整个电商生态推翻，淘宝是绝对不会干这样的蠢事的","listText":"淘宝如果推即时闪购那就是把自己的整个电商生态推翻，淘宝是绝对不会干这样的蠢事的","text":"淘宝如果推即时闪购那就是把自己的整个电商生态推翻，淘宝是绝对不会干这样的蠢事的","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/465428234068344","repostId":"2557552542","repostType":2,"repost":{"id":"2557552542","kind":"news","pubTimestamp":1754649300,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2557552542?lang=&edition=full","pubTime":"2025-08-08 18:35","market":"hk","language":"zh","title":"2025年最精彩的商战——淘宝攻上高地，美团寸土不让","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2557552542","media":"市场资讯","summary":"平台暗战，七月之前就已经悄悄打响。","content":"<p>“复盘 2025 年最精彩的商战——淘宝攻上高地，<a href=\"https://laohu8.com/S/MPNGY\">美团</a>寸土不让。”</p><p>作者丨应梅</p><p>7月5日，王莆中刚从南京出差回来；而另一边，<a href=\"https://laohu8.com/S/03690\">美团</a>过往与饿了么 2：1 的单量比例，在淘宝闪购的猛攻下，马上就快守不住了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6976c0cf97e632a2027c0f58fd17149f\" alt=\"王莆中\" title=\"王莆中\" tg-width=\"660\" tg-height=\"439\"><span>王莆中</span></p><p>在美团，无数双眼睛都在紧紧地盯着两家平台的单量数据，等待着一声令下，就向着外卖的阵地冲锋。</p><p>这之前，淘宝闪购已经拿下了 6000 万日订单量的成绩，剑指美团——在内外部，不乏有人认为，如果淘宝创下更高的订单峰值，美团在用户心中“外卖第一”的认知，或将受到挑战。</p><p>终于，号角声从王莆中的办公室响起——7 月 5 日，美团的反扑开始了。</p><p>面对淘宝的攻势，美团跟进并推出 “0 元购自取”。7 月 5 日，美团的日单量达到 1.2 亿，相较对手 8000 万的战绩，仍然把两者的比例咬死在 3：2。</p><p>传说，7 月 5 日当天，有人提议王莆中，可以把日单量一举冲上 1.5 亿，甚至更高——而王莆中却拒绝了这个提案。</p><p>究其原因，美团冲单，并不是意气用事，而是告诉市场：在外卖的领域，不变的领头羊，只能是美团。</p><p>如此，外卖平台在七月的凶狠“搏杀”被定好了“调子”——在外卖的高地上，淘宝闪购主动出击，而美团则见招拆招、寸土不让。</p><p>在 5 日的 8000 万单之后，淘宝闪购的日单量也突破了 9000 万，并且以“一周冲单、一周保持”的节奏，逐渐稳定打法。</p><p>而美团则持续后发制人，时刻紧盯着淘宝的补贴动作和单量表现，随时出手迎击。</p><p>有知情人士向雷峰网透露，这场外卖大战，美团只要保证不亏损，可以将全部利润投入业务需要。</p><p>几年前，外界普遍认为外卖的战争已经结束，以美团的全面胜利告终——而七月的战事，冲破了曾经趋于稳定的市场格局。</p><p>烽烟四起，万马齐喑。十年后，外卖平台的战火再燃。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ccf3bcc58a8f50bf37d12f1782174383\" tg-width=\"660\" tg-height=\"2447\"></p><p>图：外卖大战时间线梳理/雷峰网制作</p><p>01</p><p>平台暗战，七月之前就已经悄悄打响</p><p>如果细读战争的历史，有一个观点常常令人着迷：人类作为一个族群，有察觉战争即将发生的本能。</p><p>今年的外卖大战也不例外。二月，<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>开出“0 佣金”的条件，高调官宣进军外卖，几个月过去，似乎并未撼动美团的根基；而让人没想到的是，京东的搅局，却“惊醒”了<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里</a>这头“猛兽”。</p><p>五月，仅仅用了 6 天时间，淘宝闪购的订单量突破了 1000 万；又过了 20 天，这个数字又翻了两番，达到了 4000 万。</p><p>就在淘宝外卖单量数据的当天，美团2025年一季度财报电话会上，王兴面对这个“老朋友，新对手”首次发声，称“将采取一切必要措施来赢外卖市场的竞争”。</p><p>6月底，当饿了么和飞猪并进淘宝体系的时候，闪购的日单量则达到了 6000 万，战线距离美团大本营的距离，足以让后者产生危机感。</p><p>到这时，京东已经偃旗息鼓，悄然撤出了外卖的绞肉大战中。</p><p>搅局者退场，“三方混战”变成了“一山不容二虎”。无论美团还是淘宝闪购，早意识到在夏天，两者终有一战。</p><p>兵马未动，粮草先行。为了筹备即将到来的决战时刻，美团和淘宝闪购，都暗自把目光投向了外卖运力——如果运力不足导致无法履约，订单再多，也只是数字而已。</p><p>当时预测，如果外卖的“战争”打响，总体外卖的订单量或将翻倍——而城市运力的增长却远没有跟上。具体到区域，情况差异也很明显。在东北、河北一带，不少城市都出现骑手不足的情况，一线城市运力更是紧张。</p><p>谁能有更强的运力，谁就能在接下来的外卖大战中夺得先机。</p><p>于是，抢夺运力，为了“备战”的“暗战”开打了。</p><p>“那段时间，送一单外卖的钱，可能比跑一单网约车还多。”饿了么的多年服务商——吴旭强（化名）——告诉雷峰网。</p><p>五月份，美团和饿了么开始在各地争夺运力，主要手段还是补贴。</p><p>彼时，饿了么的蜂鸟骑手，按5-8 元/单的价格计算，如果每天完成 50 单以上，可获奖励60元到70元；而如果每天可以跑满 75 单，则会被奖励140元——相当于每天多完成了二三十单，给骑手的收入提升不少。</p><p>而美团给予骑手的奖励，也基于计算单量，却是以周为单位进行考核——每周完成一定的单量，骑手可以获得 500 元到 1000 元的奖励。</p><p>而一位美团乐跑骑手反馈，在上海和华南完成同样的单量，奖励相比<a href=\"https://laohu8.com/S/600262\">北方</a>更高——有的人单周甚至拿到过 4000 多元的奖金。</p><p>过去三个月来，外卖运力的需求急剧增加，不少骑手吃到了红利。一位北京美团乐跑骑手反馈，平均下来，之前每单可以形成收入 7.2-7.3 元的收入；一段时间后，每单收入则达到了 8 元钱。</p><p>而到了七月，不少骑手的工作趋于稳定；暑期工的涌入，一定程度上缓解了运力的燃眉之急，骑手端的奖励也开始逐渐取消。</p><p>据美团专送和蜂鸟的骑手大雷（化名）反馈，前文提到的不少奖励，在当下已经没有了。</p><p>而美团乐跑骑手郝林（化名）则对雷峰网表示，从7月中旬到8月17日，美团针对乐跑系统匹配了新的奖励机制，每周跑够370单左右，累计完成四周，可以获得2000元奖励。另外，乐跑和众包系统的天气补贴，还在正常发放中。</p><p>这场运力暗战中，有一个细节十分有趣：美团的外卖柜涨价了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/71bf9c1cf886dba1b780f55d8c77ff09\" tg-width=\"660\" tg-height=\"395\"></p><p>（图源：网络）</p><p>蜂鸟骑手王小明（化名）最近对这件事意见很大：“我们工作的成本实际增加不少。最早，使用美团的外卖柜，一单的成本大概在 2-3 毛钱，甚至还可以包月。</p><p>“现在包月取消了，一单的成本飞涨到了 6 毛钱，两天就需要充值 10 块。如果当天学校的订单多了，放外卖柜的要求就特别多，一天10多块都花过。”</p><p>而自从今年京东入局外卖市场后，美团就调整了存餐柜收费方式——美团骑手可以免费使用美团出资建的外卖柜，饿了么和京东外卖的骑手，用到美团的存餐柜，就要每单付 6 毛的成本。当然，饿了么和京东也有自建的外卖柜，美团骑手也需要付费使用。</p><p>据雷峰网了解，此前美团外卖骑手使用美团存餐柜也需要充值，外卖大战开始后可以免费使用。一位美团乐跑骑手反馈，此前充值 50 可以获得 5000 积分，还会赠送 5000 积分，使用一次消耗 50 积分，相当于一单 0.25 元。</p><p>按一单骑手能挣 6 块钱计算，存一次外卖柜，骑手的工资就被打了一个“九折”。这一计，堪称对运力基础的“釜底抽薪”，不能说不妙。</p><p>运力的“暗战”，正在不经意处悄无声息地打响。</p><p>不同于美团，在过去数年的统治地位之下，已经建立了一套成熟、庞大的运力体系——饿了么在运力问题上，显然面临着更艰巨的挑战。</p><p>“最难消化的阶段，是淘宝闪购的订单量，从 3000 万涨到 6000 万订单的近两个月。”多年的饿了么服务商吴旭强（化名）对雷峰网表示道。</p><p>当单量的基数突然变大，之前的运力储备及供应等各方面，吴旭强想要跟上，总有些力不从心。</p><p>过去几个月，吴旭强在拼命做两件事情：</p><p>一是储备运力，保证配送到位；</p><p>二是提升商户出餐效率，防止骑手到店取餐时被耽误。</p><p>而运力的边际成本，并不是一个固定的值——当一家平台的日单量越高，资源的集聚效益就越明显，履约弹性也变得更强，单个运力的成本分担下来，也自然变得更低。</p><p>在吴旭强看来，6000 万的日单量，是一个重要的“坎”——当淘宝闪购和饿了么的日单量到达 6000 万之后，整体的市场消化能力，较之从前有了明显的提升。</p><p>在多个北方城市，吴旭强服务的饿了么订单密度开始快速增加，基本跟美团持平。而外卖的单均密度和配送效率紧密相关，履约成本也因为规模摊薄相对减少，能保证骑手收入的同时，降低单次配送成本，进而形成竞争优势。</p><p>简单来讲，过去单量不足，为了保证骑手愿意留在平台上，饿了么就必须拉高骑手的单均收入——而单量上来之后，如果骑手的工资大致不变，那么每单派送的单价就自然会变得更低。</p><p>同时，单量增加后，服务商的内勤杂费、管理成本等其他费用，也在通过摊薄成本的方式有效下降。原本每单，这些部分成本大概能达到 1 元钱左右，而现在，这些后端成本则下降到了 0.3 元/单。</p><p>但他同时也表示，6000万单是履约效率的一个分界点，订单量超过6000万单履约效率可以相对稳定，再往上增长，成本不会大幅下降。“每个城市达到一定单量后单均成本就会进入最优状态，再往上优化空间不大，除非有新的技术出现。”（探讨更多外卖订单规模和效率的问题可以添加作者微信zymcfip交流）</p><p>厉兵秣马，枕戈待旦——把运力调整至最优，两家平台之间，空气已经近乎凝滞，战火一触即发。</p><p>七月的第二天，外卖热战的第一枪，在<a href=\"https://laohu8.com/S/09988\">阿里</a>打响了。</p><p>02</p><p>热战：七月“炮火”连天</p><p>7 月 2 日，星期三，淘宝闪购高调官宣 500 亿平台消费券，在消费者和商家两端发力，吹响了大举进攻的冲锋号。</p><p>对于外卖平台来说，500 亿并不是小数目。要知道，去年美团核心本地板块的经营利润，也不过 500 多亿元。</p><p>美团的反应稍有迟疑，并未直接回应淘宝闪购的战书。直到 7 月 5 日下午，王莆中回到北京办公室，才打响了反击的第一枪。</p><p>面对淘宝，美团上下战意高涨。“外卖是美团的基本盘，我们不可能让步，”美团员工康佳（化名）表示道。“在外卖领域打仗，美团没有不清楚的环节。对手若要长期补贴，美团可以不要利润。打到明年我们也不怕。”</p><p>一时间，补贴如同炮火洗地。分析师方岷（化名）对雷峰网表示，淘宝闪购在关键节点一天的补贴量，粗算下来或已经接近 20 亿。不仅消费者薅羊毛点外卖到手软，商家端也承载了超负荷供应。</p><p>7 月两家平台的博弈，就在连天的“炮声”中，形成了一场旷日持久的拉锯战。</p><p>战争首日</p><p>“7 月 5 日，门店订单打印机直接错乱了，在订单突然暴涨的情况下，打印机没办法匹配打单。”泉州巡汤炖罐老板陈宝林记得，全国34家门店中，一半门店在美团平台上出现了预订单超过 100 单的情况——“当时不是简单的系统崩溃，而是单都打不出来。”</p><p>一家连锁奶茶门店反馈，5 日下午，门店接到外卖大战的紧急通知，活动上架都忙不过来。等待自提的奶茶几乎堆成小山，当日大概有 100 单以上，来自美团平台的“0 元自提”。</p><p>面对淘宝的猛攻，由“神抢手”业务主推的“0 元购”，是美团出的奇招。</p><p>补贴，对于互联网来说早已见怪不怪，算不上是“新式武器”——而“0 元自提”的玩法，却有着特殊的深意，甚至商家的爆单，也或是美团的有意为之。</p><p>很好理解的是，猛推自提，是在催动单量暴涨的前提下，解放了运力，让单量可以突破运力限制的天花板。</p><p>而解放运力的背后，“0 元自提”是如同 DDoS 攻击一样的策略——利用一般用户和羊毛党如同洪流一样超发订单，强行控制门店供给，门店挤满自提消费者，骑手拿不到货，一招卡死了外卖的履约。</p><p>据悉，美团采用的自提方式，本来就是2025年外卖业务会去重点推进的一个策略，作为工具也相对成熟。当外卖市场竞争发酵之后，正好发现可以使用这个策略冲击单量。</p><p>当天的战斗，直到天色已晚，也并未停歇。淘宝见美团放开冲单发券，在晚上 8 点也提高了补贴力度，对外发放“16 减 16”“25 减 21”的大额券包，把单量一举推上了 8000 万，超过了往年美团的 4000 万的日均单量，更是把自己往年 2000 万的日均单量往上翻了两番。</p><p>高地仰攻</p><p>首日战争告一段落，七月漫长的拉锯战开始了。</p><p>淘宝闪购与美团的战斗，称得上是一场“高地攻坚战”——在现代战争理论中，占据高地的一方总能以更小的代价，换取更大的战果。在一些经典的战例中，攻守双方的战损比，甚至可以达到惊人的 8:1。</p><p>到了今天的外卖大战，三楼打一楼的优势，同样体现在“战损比”上，即“用亏损换单量，谁的亏损更大”。</p><p>外卖，本就是薄利多销的生意。美团用了许多年，才把自己外卖的 UE 做到了 1 元左右；而饿了么更是在今年年初，刚刚勉强将自己的前端 UE 打平，如果算上后端的人员和支持，距离盈利还有不小的差距。</p><p>一位接近美团的分析师华戌（化名）表示，行业共识是阿里每单亏损要高于美团：淘宝闪购每单亏损或已达到 5-8 元，美团每单的亏损额可能是阿里的1/3。</p><p>美团第二次冲单完成后，7月16日，王莆中在“晚点”的访谈中表示，美团的优势，是可以用比竞争对手更低的成本，来完成更多的单量。</p><p>另一边，据接近阿里的人士王坤（化名）透露，淘宝闪购每天开日会，拉齐当日的打法和信息。</p><p>饿了么的办公地点在杭州阿里的 C 区，合并到淘天之后，淘宝闪购和饿了么团队基本都在 A 区办公——而阿里高层办公的场地，基本也都在 A 区。</p><p>补贴层面，淘宝闪购和饿了么也成立了一个委员会，对于补贴的力度和节奏实行整体的把控。</p><p>在美团一贯的看法中，平台一直以来的补贴效率，整体要高于饿了么，当然也包括现在的淘宝闪购。</p><p>而接近阿里的人士则告诉雷峰网，目前淘宝闪购整体的补贴效率也在提升——通过这几个月的用户行为积累，淘宝正在完善发券的规则，整体用户分层做的很细，用以规避“羊毛党”。了解淘宝闪购的更多策略动作可以添加作者微信zymcfip交流。</p><p>在高昂的战意下，七月淘宝闪购的单量仍在稳步增长，从 8000 万直逼 1 亿。饿了么服务商孙渡（化名）也表示：开始时，公司设定的冲单目标，看上去极具挑战，但最后实际完成下来，成果还都不错，过去几个月订单量几乎翻了三倍。</p><p>“能完成多少单量，还要看淘宝给的流量扶持和补贴，而现在看来这些都不成问题。”孙渡（化名）表示道。</p><p>奉天玖福记外卖运营负责人潘玉尧告诉雷峰网，这次外卖市场比较大的增量来自下沉的二三四线市场，主要也因为品牌门店城市更多分布在这些城市，有较多增长。</p><p>因为下沉市场用户对价格较为敏感。其全国700多家门店主要分布在东三省及山东，河北等地，过去几个月订单量也出现了三四倍增长。</p><p>外卖生意，因各地运力、商家、用户实际情况不同，地域之间的壁垒相当高——而淘宝闪购率先发力的，是华南地区。</p><p>在华南地区，淘宝闪购的单量在华南区实现了关键增长。一位接近饿了么的分析师寇劳（化名）表示，过去华南区域，饿了么和美团两家的单量比例大约是 1: 9，前者在广州、深圳两个城市的单量加起来每天不到 100 万单。</p><p>如今，仅在深圳一个城市，淘宝闪购的单日单量就达到了 400 万单，提升迅猛，已经可以与美团在广深地区分庭抗礼。</p><p>而淘宝闪购在佛山顺德的单量，也从过去每天十几万，大幅提升到了现在的几十万。</p><p>美团这边，员工马鹿（化名）评价，王莆中作为外卖业务主导人物，在战略层面足够清晰，会给明确的方向指引。</p><p>当天美团公布了其历史订单记录，先是单量快速突破 1 亿，接着在 22 点达到 1.2 亿。美团员工莫洺（化名）表示， 5 日的单量已经实际达到了 1.3 亿单，只是最后并未实时更新，“因为没有必要了”。</p><p>莫洺说，王莆中的态度也是正常打，平时不会有太多干预。订单峰值达到 1.5 亿单之后，美团的策略是保持绝对的领先优势。长期来看是跟淘宝方保持 2：1 的市场份额，明确其市场领先的地位。</p><p>“大的战略方向老板很清楚，战术上执行的业务人员按照自己的节奏来。”莫洺反馈，短期内市场份额是改变了，美团的市占往下掉了一些，但是归结到根本补贴之后各家市场份额还能剩下多少，以及UE模型怎么算，才是商业本质的命题。</p><p>当下美团的状态，是周末必然亏损，周中可以维持微利——即用周中的利润，养周末的补贴。</p><p>目前，有投资人认为，美团的 UE 已降至 2 毛左右。如此补贴，美团 Q3 的利润很可能归零。</p><p>这场战争打到七月底，淘宝闪购将峰值单量保持在了 9000 万；而美团自从周末订单峰值刷新1.5亿单之后，还没有新数据公之于众。</p><p>在一系列激烈的对搏之后，三家平台因激烈的补贴战，先后被相关部门约谈了两次。</p><p>8 月 1 日，美团、淘宝、京东三个平台陆续发布了“抵制恶意竞争”的声明，正式标志着外卖平台们七月的拉锯战告一段落。</p><p>现在，各家几乎已经放弃使用“0 元购”的策略（包括且“0 元不限量自提”及“满 16 减 16”等）。持续了一整个月的外卖大战在监管引导下，也开始逐渐趋于理性。</p><p>事实上，在 7 月 18 日三家平台被约谈之后，外卖平台的优惠券力度就开始有所减小。美团从“0 元购”改为给用户账户赠送限量免费券，淘宝闪购也将券额减小。例如，美团周末赠送的免费饮品券，每个人可能只能下单一次，不过可以选择的商家产品比之前会更多。</p><p>而周末，淘宝闪购的折扣券会下调到 16减 15，25 减 18；平时的优惠力度，可能下调到 15 减 13、25 减 16等，补贴力度依然能达到五折——即使降温，这样的优惠力度，在七月的外卖大战前也难以想象。</p><p>要总结七月两家平台的战果，根据公开和访谈得来的订单数据估算：在外卖市场，美团仍占据超过 50% 的比例；淘宝闪购和饿了么，份额则由补贴前的 20% 以上，上升到了 40% 左右；而补贴大幅减少的京东，只占据不到 10% 的份额。</p><p>不过从GMV的角度看，美团预计还保持更高的市场份额。多位行业人士和投资方告诉雷峰网，淘宝闪购和饿了么方面客单价不到20元，而补贴战后美团外卖客单价还保持在25元上下。</p><p>仅从市场份额来看，七月的战事看似胜负已分，但事实上只是如此吗？</p><p>03</p><p>余波：本地生活格局已然生变</p><p>战争改变的，从来不只是参战的双方——外卖赛道激烈搏杀的背后，本地生活的格局也正被深远地影响。</p><p>商家仍在赚钱</p><p>七月，外卖竞逐正进入白热化。在人们关注美团和淘宝的巅峰对决之时，不少自媒体跳了出来，大喊：</p><p>外卖平台“神仙打架”，商家却成了“百姓遭殃”。</p><p>有人说，平台的内卷正裹挟着商家，要求他们提供与平台等量的补贴——如此一来，不少商家在这样的重压下濒临崩溃。</p><p>然而，事实真的如此吗？</p><p>首先能确定的是：外卖的市场肯定被做大了。在两家平台一次正面对战过后，淘宝数据显示，市场上的外卖订单从五月的日均 1 亿单翻了一倍，达到七月初的 2 亿单。</p><p>市场变大，首先收益的是头部的餐饮商家——饮品类头部商家尤甚。</p><p>补贴前后，头部奶茶品牌——益禾堂在淘宝闪购和饿了么的订单规模翻了 4-5 倍，在美团平台上订单也达成了双倍的增长。</p><p>“茶饮赛道一直很卷，大家对平台的政策洞察和抓取也非常快。在平台撒钱补贴后，我们做了迅速调整，无论是人员，还是营销费用上，都侧重到了外卖业务，这才带来了不错的增长。”益禾堂外卖负责人谌鸣，向雷峰网如此复盘道。</p><p>谌鸣称，在补贴战之前，惯例上，最终给到用户的补贴，一般由平台和商家平分；而在补贴大战打响后，优惠券力度大涨，平台承担的补贴比例也开始提高，相较商家的让利更多。</p><p>7月26日，雷峰网在北京本地线下走访时发现，某门店超过8000家的连锁茶饮品牌，其当日的一个饿了么订单显示，消费者实付是8元，而商家实际收入为10元。其门店的美团订单也出现了消费者实付额小于商家收入。</p><p>泉州餐饮老板陈宝林，也在这次补贴大战里“乘风直上九万里”——其全国34家门店总收入在七月达到了 240 万元，较之两个月前增长了 140%，订单量也翻倍了。</p><p>陈宝林的门店主要集中在福建和广深，作为单品头部品牌，几家平台都会重点补贴，其门店外卖和堂食的占比也从 7：3 拉到了 8：2。</p><p>陈宝林告诉雷峰网，淘宝闪购饿了么及美团商家出资一般固定为5元。例如：淘宝闪购上 20 减 14 的券，商家出 5 元，平台出 9 元；美团常规会员膨胀券，同样是商家出 5 元，膨胀到 7 至 10 元，剩下的 2 到 5 元由平台来补贴。</p><p>然而，补贴的红利，并不能平等地砸中所有的餐饮商家——相比头部，小商家的处境就要差一些。</p><p>一家上海单店商家老板王潇（化名）算了一笔账：</p><p>外卖大战前，美团商户和平台补贴的比例是 8：2——即 10 元补贴，商家承担 8 元，平台承担 2 元；</p><p>补贴战开始后，这个比例则变成了 8：6，10：6，12：6，针对不同的时段和情况，平台也会存在些些阶段性调整。</p><p>从整体来看，三月到七月，王潇门店的每单外卖，补贴总体增加了 7 元，商家多付了 3 元补贴，饿了么和美团一单多付了 4 元补贴。过去门店的实收毛利率40%，现在降为了35%。（对商家和平台补贴分成感兴趣的朋友可以添加微信zymcfip交流）</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e90db28455cc04ed298694f4f2830ea4\" tg-width=\"660\" tg-height=\"852\"></p><p>（淘宝闪购，日期：8 月 7 日）</p><p>8 月 6 日，雷峰网发现，美团和淘宝闪购两家外卖平台都会提示商户和平台在补贴中承担的额度。按照商家解释，基础券上，商家承担费用一般为5元，要参与更大的券包膨胀商家则需要追加2元。例如，在美团上基础卷包膨胀后是7-10元，而追加2元可以膨胀到9至12元。</p><p>一位中小奶茶品牌商家运营朴次（化名）向雷峰网表示，平台对小商家和小品牌补贴少，商家补贴 3 到 5 元压力已经不小，每单不好算利润，整体只能保持小赚；而如果不做补贴，就抢不到单量，更赚不到钱。</p><p>陈宝林反馈，其品牌实收的客单价，从原来的 20.4 下降到了 18.5 元——毛利大概下降到了 40% 至 45%，降幅 5%。</p><p>不过随着订单量和收入的翻倍，陈宝林门店的利润，整体还是增长了。订单量激增不仅带来了更多收入，更摊薄了总部供应链的成本，最终对盈利也产生了帮助。</p><p>“每单的收入确实减少了，但单量提升也是实打实的。”这是在走访中，雷峰网听到商家说的最多的话，远没有自媒体烘托中的“哀鸿遍野”。</p><p>王潇告诉雷峰网，这次的外卖补贴战相对复杂，对原来外卖占比高的商家来说，结构成本影响不会太大；而堂食占比高的商家实收会低很多，毛利也必然会下降。</p><p>在这场大战中，吃到红利的，可能还有产能方和供货方——商家和平台都在拼命要货，产业链也被做大了。</p><p>淘宝闪购的“项庄舞剑”</p><p>在七月的外卖大战中，一个必须被回答的问题是：</p><p>美团坚决 All in 外卖大战，是害怕失去了自己的主阵地——淘宝如此坚决地加注，有时为了什么？</p><p>接近阿里高管团队的人士透露，阿里决定参与外卖竞争的重要原因，本质不是因为外卖市场多有吸引力，而是基于对即时零售长期价值的看好——即时零售的用户群，与 88VIP 会员及京东PLUS重合度很高。</p><p>从用户角度看，这涉及到核心用户的互动，并能促进淘宝的用户活跃度。</p><p>在美团员工罗褴（化名）看来，美团打赢外卖这场仗几乎可以预见——因为美团坚决不能输。</p><p>而有件事情却让罗褴总是有些隐隐的焦虑：如果淘宝闪购打到最后，调转枪口，把精力放到即时零售上，缺乏非餐渠道的美团不仅很难和淘宝竞争，整个七月的“外卖大战”，也成了为淘宝闪购的“抬轿子”。</p><p>类似优衣库和迪卡侬等服饰快销品牌，淘宝借由过往的渠道优势，可以使用外卖的方式，完成快消品从门店直接到家，想象空间巨大。</p><p>而好在，淘宝在外卖上的投入，很大可能不会在当下直接停止。</p><p>吴旭强认为，对淘宝来说现在停战并不划算，前期砸下去的钱还没有把用户留住，更别说沉淀真正的市场份额。未来淘宝更可能按照节奏收缩补贴，尽可能稳住订单、留住用户。（探讨外卖大战持续多久的问题，可以添加作者微信zymcfip进一步交流)</p><p>之前淘宝方对代理商的要求会更重视周环比目标和履约情况，不过近期则更多关注服务质量。目前已经达到了履约效率的平衡，接下来大家关注的焦点是优化好商户，订单的目标，也不会像之前那样频繁调整和强调。</p><p>“能吃到红利的时候尽量吃，吸收掉增长的订单，益禾堂也意识到外卖平台的补贴大战是不可持续的”谌鸣告诉雷峰网，公司的堂食收入依然比外卖占比达，益禾堂的策略还是做外卖增长的同时保持堂食的正常经营。近期一次约谈之后，三家平台的补贴会有所收敛。</p><p>陈宝林不担心补贴下滑，目前门店供应已经超负荷，补贴退坡后订单部分下滑可以缓解出餐压力，门店只要保证日单在300到600单就能保持盈利。目前试点城市补贴略降后，单量波动不大。</p><p>针对已经到来的“立秋第一杯奶茶”节点，服务商方已经提早准备，核心还是储备运力，保持履约效率。商户侧会提前确认门店出餐能力，安排高峰应对机制，“要么提前备货，要么选择临时关停，避免出现‘订单暴涨出不了餐’的情况，这会影响整体履约及用户体验。”</p><p>8月7日，“秋奶”活动第一天，直到晚上十点不少平台运营人员才下班，而技术支持还要一直保障到最后。当天淘宝方配送系统短暂出现了一次故障。</p><p>几乎所有外卖补贴都在这一天涌入饮品赛道，淘宝闪购直到晚上还有券后2-5元的奶茶，美团当天每个小时发一次大额20元券。有连锁品牌当天周环比翻4倍，在这天之前商家也经过了多次“演练”。</p><p>7月硝烟四起的外卖竞争，延续到8月初。</p><p>04</p><p>结语</p><p>在生活最便利的时代，大厂们掀起了前所未有的外卖商战，砸钱规模前所未有，全国民众参与程度前所未有。久未露面的大厂创始人和高管频频在公开场合表态。</p><p>号角声响起之后就是“战”，没有暂停键，只有战累的时候，以及战胜或战死的结果。一线的饿了么服务商反馈，身处其中就算每天工作十几个小时，那种干劲还在，每天都在创造新的历史订单记录，曾经处于劣势的局面在被打破。对他们来说一切是激动的。</p><p>对于拿到补贴的商家和消费者来说，他们的态度也是欢迎市场竞争。几个连锁品牌商家告诉雷峰网，美团和饿了么平台上，工作日的订单与周末订单对比，较早之前可能偏差可能达到50%，而近期动态偏差在20%到30%。</p><p>雷峰网了解到，过去一个月淘宝闪购联合饿了么的日均单量在7500万到8000万之间。以近期的1.2亿单峰值估算，美团日单量可能在9000万到1亿单之间。</p><p>此次美团属于应战方，一切的策略根据淘宝方动态调整。不过美团也有自己的骄傲，对外声称可以用更低的成本去反击对方。在此次竞争中，美团发挥其强大的系统能力和协调能力，贡献了一个又一个奇招。</p><p>不少投资方反馈，在发现阿里重投入之后就开始下调阿里、美团、京东三家的持仓评级。选择先清仓观望。投资者的核心是看利润，大投入势必会损失利润。</p><p>这次，美团从上到下都想不通阿里为什么看上了这个不赚钱的生意。</p><p>而站在阿里的角度，外卖可以带动淘宝日活，另外一个即时零售是潜力。拿出500亿拉动日活和押注一个未来的方向，未尝不可。</p><p>美团群敌环伺，战争永不停歇。阿里和京东又何尝不是同样的局面，利润稳定之后，增长在哪里，股价的空间在哪里，市场的追问也一直都在。</p><p>互联网巨头们永远需要新故事，给市场增添想象，给公司增添希望。</p><p>本文作者长期关注本地生活领域，对近期平台外卖大战和即时零售潜力感兴趣的朋友可以添加微信zymcfip交流。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4512dde0fe4244ccdeb7a04eeac37942\" tg-width=\"1040\" tg-height=\"578\"></p><p>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP</p>","source":"sina","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>2025年最精彩的商战——淘宝攻上高地，美团寸土不让</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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万单之后，淘宝闪购的日单量也突破了 9000 万，并且以“一周冲单、一周保持”的节奏，逐渐稳定打法。而美团则持续后发制人，时刻紧盯着淘宝的补贴动作和单量表现，随时出手迎击。有知情人士向雷峰网透露，这场外卖大战，美团只要保证不亏损，可以将全部利润投入业务需要。几年前，外界普遍认为外卖的战争已经结束，以美团的全面胜利告终——而七月的战事，冲破了曾经趋于稳定的市场格局。烽烟四起，万马齐喑。十年后，外卖平台的战火再燃。图：外卖大战时间线梳理/雷峰网制作01平台暗战，七月之前就已经悄悄打响如果细读战争的历史，有一个观点常常令人着迷：人类作为一个族群，有察觉战争即将发生的本能。今年的外卖大战也不例外。二月，京东开出“0 佣金”的条件，高调官宣进军外卖，几个月过去，似乎并未撼动美团的根基；而让人没想到的是，京东的搅局，却“惊醒”了阿里这头“猛兽”。五月，仅仅用了 6 天时间，淘宝闪购的订单量突破了 1000 万；又过了 20 天，这个数字又翻了两番，达到了 4000 万。就在淘宝外卖单量数据的当天，美团2025年一季度财报电话会上，王兴面对这个“老朋友，新对手”首次发声，称“将采取一切必要措施来赢外卖市场的竞争”。6月底，当饿了么和飞猪并进淘宝体系的时候，闪购的日单量则达到了 6000 万，战线距离美团大本营的距离，足以让后者产生危机感。到这时，京东已经偃旗息鼓，悄然撤出了外卖的绞肉大战中。搅局者退场，“三方混战”变成了“一山不容二虎”。无论美团还是淘宝闪购，早意识到在夏天，两者终有一战。兵马未动，粮草先行。为了筹备即将到来的决战时刻，美团和淘宝闪购，都暗自把目光投向了外卖运力——如果运力不足导致无法履约，订单再多，也只是数字而已。当时预测，如果外卖的“战争”打响，总体外卖的订单量或将翻倍——而城市运力的增长却远没有跟上。具体到区域，情况差异也很明显。在东北、河北一带，不少城市都出现骑手不足的情况，一线城市运力更是紧张。谁能有更强的运力，谁就能在接下来的外卖大战中夺得先机。于是，抢夺运力，为了“备战”的“暗战”开打了。“那段时间，送一单外卖的钱，可能比跑一单网约车还多。”饿了么的多年服务商——吴旭强（化名）——告诉雷峰网。五月份，美团和饿了么开始在各地争夺运力，主要手段还是补贴。彼时，饿了么的蜂鸟骑手，按5-8 元/单的价格计算，如果每天完成 50 单以上，可获奖励60元到70元；而如果每天可以跑满 75 单，则会被奖励140元——相当于每天多完成了二三十单，给骑手的收入提升不少。而美团给予骑手的奖励，也基于计算单量，却是以周为单位进行考核——每周完成一定的单量，骑手可以获得 500 元到 1000 元的奖励。而一位美团乐跑骑手反馈，在上海和华南完成同样的单量，奖励相比北方更高——有的人单周甚至拿到过 4000 多元的奖金。过去三个月来，外卖运力的需求急剧增加，不少骑手吃到了红利。一位北京美团乐跑骑手反馈，平均下来，之前每单可以形成收入 7.2-7.3 元的收入；一段时间后，每单收入则达到了 8 元钱。而到了七月，不少骑手的工作趋于稳定；暑期工的涌入，一定程度上缓解了运力的燃眉之急，骑手端的奖励也开始逐渐取消。据美团专送和蜂鸟的骑手大雷（化名）反馈，前文提到的不少奖励，在当下已经没有了。而美团乐跑骑手郝林（化名）则对雷峰网表示，从7月中旬到8月17日，美团针对乐跑系统匹配了新的奖励机制，每周跑够370单左右，累计完成四周，可以获得2000元奖励。另外，乐跑和众包系统的天气补贴，还在正常发放中。这场运力暗战中，有一个细节十分有趣：美团的外卖柜涨价了。（图源：网络）蜂鸟骑手王小明（化名）最近对这件事意见很大：“我们工作的成本实际增加不少。最早，使用美团的外卖柜，一单的成本大概在 2-3 毛钱，甚至还可以包月。“现在包月取消了，一单的成本飞涨到了 6 毛钱，两天就需要充值 10 块。如果当天学校的订单多了，放外卖柜的要求就特别多，一天10多块都花过。”而自从今年京东入局外卖市场后，美团就调整了存餐柜收费方式——美团骑手可以免费使用美团出资建的外卖柜，饿了么和京东外卖的骑手，用到美团的存餐柜，就要每单付 6 毛的成本。当然，饿了么和京东也有自建的外卖柜，美团骑手也需要付费使用。据雷峰网了解，此前美团外卖骑手使用美团存餐柜也需要充值，外卖大战开始后可以免费使用。一位美团乐跑骑手反馈，此前充值 50 可以获得 5000 积分，还会赠送 5000 积分，使用一次消耗 50 积分，相当于一单 0.25 元。按一单骑手能挣 6 块钱计算，存一次外卖柜，骑手的工资就被打了一个“九折”。这一计，堪称对运力基础的“釜底抽薪”，不能说不妙。运力的“暗战”，正在不经意处悄无声息地打响。不同于美团，在过去数年的统治地位之下，已经建立了一套成熟、庞大的运力体系——饿了么在运力问题上，显然面临着更艰巨的挑战。“最难消化的阶段，是淘宝闪购的订单量，从 3000 万涨到 6000 万订单的近两个月。”多年的饿了么服务商吴旭强（化名）对雷峰网表示道。当单量的基数突然变大，之前的运力储备及供应等各方面，吴旭强想要跟上，总有些力不从心。过去几个月，吴旭强在拼命做两件事情：一是储备运力，保证配送到位；二是提升商户出餐效率，防止骑手到店取餐时被耽误。而运力的边际成本，并不是一个固定的值——当一家平台的日单量越高，资源的集聚效益就越明显，履约弹性也变得更强，单个运力的成本分担下来，也自然变得更低。在吴旭强看来，6000 万的日单量，是一个重要的“坎”——当淘宝闪购和饿了么的日单量到达 6000 万之后，整体的市场消化能力，较之从前有了明显的提升。在多个北方城市，吴旭强服务的饿了么订单密度开始快速增加，基本跟美团持平。而外卖的单均密度和配送效率紧密相关，履约成本也因为规模摊薄相对减少，能保证骑手收入的同时，降低单次配送成本，进而形成竞争优势。简单来讲，过去单量不足，为了保证骑手愿意留在平台上，饿了么就必须拉高骑手的单均收入——而单量上来之后，如果骑手的工资大致不变，那么每单派送的单价就自然会变得更低。同时，单量增加后，服务商的内勤杂费、管理成本等其他费用，也在通过摊薄成本的方式有效下降。原本每单，这些部分成本大概能达到 1 元钱左右，而现在，这些后端成本则下降到了 0.3 元/单。但他同时也表示，6000万单是履约效率的一个分界点，订单量超过6000万单履约效率可以相对稳定，再往上增长，成本不会大幅下降。“每个城市达到一定单量后单均成本就会进入最优状态，再往上优化空间不大，除非有新的技术出现。”（探讨更多外卖订单规模和效率的问题可以添加作者微信zymcfip交流）厉兵秣马，枕戈待旦——把运力调整至最优，两家平台之间，空气已经近乎凝滞，战火一触即发。七月的第二天，外卖热战的第一枪，在阿里打响了。02热战：七月“炮火”连天7 月 2 日，星期三，淘宝闪购高调官宣 500 亿平台消费券，在消费者和商家两端发力，吹响了大举进攻的冲锋号。对于外卖平台来说，500 亿并不是小数目。要知道，去年美团核心本地板块的经营利润，也不过 500 多亿元。美团的反应稍有迟疑，并未直接回应淘宝闪购的战书。直到 7 月 5 日下午，王莆中回到北京办公室，才打响了反击的第一枪。面对淘宝，美团上下战意高涨。“外卖是美团的基本盘，我们不可能让步，”美团员工康佳（化名）表示道。“在外卖领域打仗，美团没有不清楚的环节。对手若要长期补贴，美团可以不要利润。打到明年我们也不怕。”一时间，补贴如同炮火洗地。分析师方岷（化名）对雷峰网表示，淘宝闪购在关键节点一天的补贴量，粗算下来或已经接近 20 亿。不仅消费者薅羊毛点外卖到手软，商家端也承载了超负荷供应。7 月两家平台的博弈，就在连天的“炮声”中，形成了一场旷日持久的拉锯战。战争首日“7 月 5 日，门店订单打印机直接错乱了，在订单突然暴涨的情况下，打印机没办法匹配打单。”泉州巡汤炖罐老板陈宝林记得，全国34家门店中，一半门店在美团平台上出现了预订单超过 100 单的情况——“当时不是简单的系统崩溃，而是单都打不出来。”一家连锁奶茶门店反馈，5 日下午，门店接到外卖大战的紧急通知，活动上架都忙不过来。等待自提的奶茶几乎堆成小山，当日大概有 100 单以上，来自美团平台的“0 元自提”。面对淘宝的猛攻，由“神抢手”业务主推的“0 元购”，是美团出的奇招。补贴，对于互联网来说早已见怪不怪，算不上是“新式武器”——而“0 元自提”的玩法，却有着特殊的深意，甚至商家的爆单，也或是美团的有意为之。很好理解的是，猛推自提，是在催动单量暴涨的前提下，解放了运力，让单量可以突破运力限制的天花板。而解放运力的背后，“0 元自提”是如同 DDoS 攻击一样的策略——利用一般用户和羊毛党如同洪流一样超发订单，强行控制门店供给，门店挤满自提消费者，骑手拿不到货，一招卡死了外卖的履约。据悉，美团采用的自提方式，本来就是2025年外卖业务会去重点推进的一个策略，作为工具也相对成熟。当外卖市场竞争发酵之后，正好发现可以使用这个策略冲击单量。当天的战斗，直到天色已晚，也并未停歇。淘宝见美团放开冲单发券，在晚上 8 点也提高了补贴力度，对外发放“16 减 16”“25 减 21”的大额券包，把单量一举推上了 8000 万，超过了往年美团的 4000 万的日均单量，更是把自己往年 2000 万的日均单量往上翻了两番。高地仰攻首日战争告一段落，七月漫长的拉锯战开始了。淘宝闪购与美团的战斗，称得上是一场“高地攻坚战”——在现代战争理论中，占据高地的一方总能以更小的代价，换取更大的战果。在一些经典的战例中，攻守双方的战损比，甚至可以达到惊人的 8:1。到了今天的外卖大战，三楼打一楼的优势，同样体现在“战损比”上，即“用亏损换单量，谁的亏损更大”。外卖，本就是薄利多销的生意。美团用了许多年，才把自己外卖的 UE 做到了 1 元左右；而饿了么更是在今年年初，刚刚勉强将自己的前端 UE 打平，如果算上后端的人员和支持，距离盈利还有不小的差距。一位接近美团的分析师华戌（化名）表示，行业共识是阿里每单亏损要高于美团：淘宝闪购每单亏损或已达到 5-8 元，美团每单的亏损额可能是阿里的1/3。美团第二次冲单完成后，7月16日，王莆中在“晚点”的访谈中表示，美团的优势，是可以用比竞争对手更低的成本，来完成更多的单量。另一边，据接近阿里的人士王坤（化名）透露，淘宝闪购每天开日会，拉齐当日的打法和信息。饿了么的办公地点在杭州阿里的 C 区，合并到淘天之后，淘宝闪购和饿了么团队基本都在 A 区办公——而阿里高层办公的场地，基本也都在 A 区。补贴层面，淘宝闪购和饿了么也成立了一个委员会，对于补贴的力度和节奏实行整体的把控。在美团一贯的看法中，平台一直以来的补贴效率，整体要高于饿了么，当然也包括现在的淘宝闪购。而接近阿里的人士则告诉雷峰网，目前淘宝闪购整体的补贴效率也在提升——通过这几个月的用户行为积累，淘宝正在完善发券的规则，整体用户分层做的很细，用以规避“羊毛党”。了解淘宝闪购的更多策略动作可以添加作者微信zymcfip交流。在高昂的战意下，七月淘宝闪购的单量仍在稳步增长，从 8000 万直逼 1 亿。饿了么服务商孙渡（化名）也表示：开始时，公司设定的冲单目标，看上去极具挑战，但最后实际完成下来，成果还都不错，过去几个月订单量几乎翻了三倍。“能完成多少单量，还要看淘宝给的流量扶持和补贴，而现在看来这些都不成问题。”孙渡（化名）表示道。奉天玖福记外卖运营负责人潘玉尧告诉雷峰网，这次外卖市场比较大的增量来自下沉的二三四线市场，主要也因为品牌门店城市更多分布在这些城市，有较多增长。因为下沉市场用户对价格较为敏感。其全国700多家门店主要分布在东三省及山东，河北等地，过去几个月订单量也出现了三四倍增长。外卖生意，因各地运力、商家、用户实际情况不同，地域之间的壁垒相当高——而淘宝闪购率先发力的，是华南地区。在华南地区，淘宝闪购的单量在华南区实现了关键增长。一位接近饿了么的分析师寇劳（化名）表示，过去华南区域，饿了么和美团两家的单量比例大约是 1: 9，前者在广州、深圳两个城市的单量加起来每天不到 100 万单。如今，仅在深圳一个城市，淘宝闪购的单日单量就达到了 400 万单，提升迅猛，已经可以与美团在广深地区分庭抗礼。而淘宝闪购在佛山顺德的单量，也从过去每天十几万，大幅提升到了现在的几十万。美团这边，员工马鹿（化名）评价，王莆中作为外卖业务主导人物，在战略层面足够清晰，会给明确的方向指引。当天美团公布了其历史订单记录，先是单量快速突破 1 亿，接着在 22 点达到 1.2 亿。美团员工莫洺（化名）表示， 5 日的单量已经实际达到了 1.3 亿单，只是最后并未实时更新，“因为没有必要了”。莫洺说，王莆中的态度也是正常打，平时不会有太多干预。订单峰值达到 1.5 亿单之后，美团的策略是保持绝对的领先优势。长期来看是跟淘宝方保持 2：1 的市场份额，明确其市场领先的地位。“大的战略方向老板很清楚，战术上执行的业务人员按照自己的节奏来。”莫洺反馈，短期内市场份额是改变了，美团的市占往下掉了一些，但是归结到根本补贴之后各家市场份额还能剩下多少，以及UE模型怎么算，才是商业本质的命题。当下美团的状态，是周末必然亏损，周中可以维持微利——即用周中的利润，养周末的补贴。目前，有投资人认为，美团的 UE 已降至 2 毛左右。如此补贴，美团 Q3 的利润很可能归零。这场战争打到七月底，淘宝闪购将峰值单量保持在了 9000 万；而美团自从周末订单峰值刷新1.5亿单之后，还没有新数据公之于众。在一系列激烈的对搏之后，三家平台因激烈的补贴战，先后被相关部门约谈了两次。8 月 1 日，美团、淘宝、京东三个平台陆续发布了“抵制恶意竞争”的声明，正式标志着外卖平台们七月的拉锯战告一段落。现在，各家几乎已经放弃使用“0 元购”的策略（包括且“0 元不限量自提”及“满 16 减 16”等）。持续了一整个月的外卖大战在监管引导下，也开始逐渐趋于理性。事实上，在 7 月 18 日三家平台被约谈之后，外卖平台的优惠券力度就开始有所减小。美团从“0 元购”改为给用户账户赠送限量免费券，淘宝闪购也将券额减小。例如，美团周末赠送的免费饮品券，每个人可能只能下单一次，不过可以选择的商家产品比之前会更多。而周末，淘宝闪购的折扣券会下调到 16减 15，25 减 18；平时的优惠力度，可能下调到 15 减 13、25 减 16等，补贴力度依然能达到五折——即使降温，这样的优惠力度，在七月的外卖大战前也难以想象。要总结七月两家平台的战果，根据公开和访谈得来的订单数据估算：在外卖市场，美团仍占据超过 50% 的比例；淘宝闪购和饿了么，份额则由补贴前的 20% 以上，上升到了 40% 左右；而补贴大幅减少的京东，只占据不到 10% 的份额。不过从GMV的角度看，美团预计还保持更高的市场份额。多位行业人士和投资方告诉雷峰网，淘宝闪购和饿了么方面客单价不到20元，而补贴战后美团外卖客单价还保持在25元上下。仅从市场份额来看，七月的战事看似胜负已分，但事实上只是如此吗？03余波：本地生活格局已然生变战争改变的，从来不只是参战的双方——外卖赛道激烈搏杀的背后，本地生活的格局也正被深远地影响。商家仍在赚钱七月，外卖竞逐正进入白热化。在人们关注美团和淘宝的巅峰对决之时，不少自媒体跳了出来，大喊：外卖平台“神仙打架”，商家却成了“百姓遭殃”。有人说，平台的内卷正裹挟着商家，要求他们提供与平台等量的补贴——如此一来，不少商家在这样的重压下濒临崩溃。然而，事实真的如此吗？首先能确定的是：外卖的市场肯定被做大了。在两家平台一次正面对战过后，淘宝数据显示，市场上的外卖订单从五月的日均 1 亿单翻了一倍，达到七月初的 2 亿单。市场变大，首先收益的是头部的餐饮商家——饮品类头部商家尤甚。补贴前后，头部奶茶品牌——益禾堂在淘宝闪购和饿了么的订单规模翻了 4-5 倍，在美团平台上订单也达成了双倍的增长。“茶饮赛道一直很卷，大家对平台的政策洞察和抓取也非常快。在平台撒钱补贴后，我们做了迅速调整，无论是人员，还是营销费用上，都侧重到了外卖业务，这才带来了不错的增长。”益禾堂外卖负责人谌鸣，向雷峰网如此复盘道。谌鸣称，在补贴战之前，惯例上，最终给到用户的补贴，一般由平台和商家平分；而在补贴大战打响后，优惠券力度大涨，平台承担的补贴比例也开始提高，相较商家的让利更多。7月26日，雷峰网在北京本地线下走访时发现，某门店超过8000家的连锁茶饮品牌，其当日的一个饿了么订单显示，消费者实付是8元，而商家实际收入为10元。其门店的美团订单也出现了消费者实付额小于商家收入。泉州餐饮老板陈宝林，也在这次补贴大战里“乘风直上九万里”——其全国34家门店总收入在七月达到了 240 万元，较之两个月前增长了 140%，订单量也翻倍了。陈宝林的门店主要集中在福建和广深，作为单品头部品牌，几家平台都会重点补贴，其门店外卖和堂食的占比也从 7：3 拉到了 8：2。陈宝林告诉雷峰网，淘宝闪购饿了么及美团商家出资一般固定为5元。例如：淘宝闪购上 20 减 14 的券，商家出 5 元，平台出 9 元；美团常规会员膨胀券，同样是商家出 5 元，膨胀到 7 至 10 元，剩下的 2 到 5 元由平台来补贴。然而，补贴的红利，并不能平等地砸中所有的餐饮商家——相比头部，小商家的处境就要差一些。一家上海单店商家老板王潇（化名）算了一笔账：外卖大战前，美团商户和平台补贴的比例是 8：2——即 10 元补贴，商家承担 8 元，平台承担 2 元；补贴战开始后，这个比例则变成了 8：6，10：6，12：6，针对不同的时段和情况，平台也会存在些些阶段性调整。从整体来看，三月到七月，王潇门店的每单外卖，补贴总体增加了 7 元，商家多付了 3 元补贴，饿了么和美团一单多付了 4 元补贴。过去门店的实收毛利率40%，现在降为了35%。（对商家和平台补贴分成感兴趣的朋友可以添加微信zymcfip交流）（淘宝闪购，日期：8 月 7 日）8 月 6 日，雷峰网发现，美团和淘宝闪购两家外卖平台都会提示商户和平台在补贴中承担的额度。按照商家解释，基础券上，商家承担费用一般为5元，要参与更大的券包膨胀商家则需要追加2元。例如，在美团上基础卷包膨胀后是7-10元，而追加2元可以膨胀到9至12元。一位中小奶茶品牌商家运营朴次（化名）向雷峰网表示，平台对小商家和小品牌补贴少，商家补贴 3 到 5 元压力已经不小，每单不好算利润，整体只能保持小赚；而如果不做补贴，就抢不到单量，更赚不到钱。陈宝林反馈，其品牌实收的客单价，从原来的 20.4 下降到了 18.5 元——毛利大概下降到了 40% 至 45%，降幅 5%。不过随着订单量和收入的翻倍，陈宝林门店的利润，整体还是增长了。订单量激增不仅带来了更多收入，更摊薄了总部供应链的成本，最终对盈利也产生了帮助。“每单的收入确实减少了，但单量提升也是实打实的。”这是在走访中，雷峰网听到商家说的最多的话，远没有自媒体烘托中的“哀鸿遍野”。王潇告诉雷峰网，这次的外卖补贴战相对复杂，对原来外卖占比高的商家来说，结构成本影响不会太大；而堂食占比高的商家实收会低很多，毛利也必然会下降。在这场大战中，吃到红利的，可能还有产能方和供货方——商家和平台都在拼命要货，产业链也被做大了。淘宝闪购的“项庄舞剑”在七月的外卖大战中，一个必须被回答的问题是：美团坚决 All in 外卖大战，是害怕失去了自己的主阵地——淘宝如此坚决地加注，有时为了什么？接近阿里高管团队的人士透露，阿里决定参与外卖竞争的重要原因，本质不是因为外卖市场多有吸引力，而是基于对即时零售长期价值的看好——即时零售的用户群，与 88VIP 会员及京东PLUS重合度很高。从用户角度看，这涉及到核心用户的互动，并能促进淘宝的用户活跃度。在美团员工罗褴（化名）看来，美团打赢外卖这场仗几乎可以预见——因为美团坚决不能输。而有件事情却让罗褴总是有些隐隐的焦虑：如果淘宝闪购打到最后，调转枪口，把精力放到即时零售上，缺乏非餐渠道的美团不仅很难和淘宝竞争，整个七月的“外卖大战”，也成了为淘宝闪购的“抬轿子”。类似优衣库和迪卡侬等服饰快销品牌，淘宝借由过往的渠道优势，可以使用外卖的方式，完成快消品从门店直接到家，想象空间巨大。而好在，淘宝在外卖上的投入，很大可能不会在当下直接停止。吴旭强认为，对淘宝来说现在停战并不划算，前期砸下去的钱还没有把用户留住，更别说沉淀真正的市场份额。未来淘宝更可能按照节奏收缩补贴，尽可能稳住订单、留住用户。（探讨外卖大战持续多久的问题，可以添加作者微信zymcfip进一步交流)之前淘宝方对代理商的要求会更重视周环比目标和履约情况，不过近期则更多关注服务质量。目前已经达到了履约效率的平衡，接下来大家关注的焦点是优化好商户，订单的目标，也不会像之前那样频繁调整和强调。“能吃到红利的时候尽量吃，吸收掉增长的订单，益禾堂也意识到外卖平台的补贴大战是不可持续的”谌鸣告诉雷峰网，公司的堂食收入依然比外卖占比达，益禾堂的策略还是做外卖增长的同时保持堂食的正常经营。近期一次约谈之后，三家平台的补贴会有所收敛。陈宝林不担心补贴下滑，目前门店供应已经超负荷，补贴退坡后订单部分下滑可以缓解出餐压力，门店只要保证日单在300到600单就能保持盈利。目前试点城市补贴略降后，单量波动不大。针对已经到来的“立秋第一杯奶茶”节点，服务商方已经提早准备，核心还是储备运力，保持履约效率。商户侧会提前确认门店出餐能力，安排高峰应对机制，“要么提前备货，要么选择临时关停，避免出现‘订单暴涨出不了餐’的情况，这会影响整体履约及用户体验。”8月7日，“秋奶”活动第一天，直到晚上十点不少平台运营人员才下班，而技术支持还要一直保障到最后。当天淘宝方配送系统短暂出现了一次故障。几乎所有外卖补贴都在这一天涌入饮品赛道，淘宝闪购直到晚上还有券后2-5元的奶茶，美团当天每个小时发一次大额20元券。有连锁品牌当天周环比翻4倍，在这天之前商家也经过了多次“演练”。7月硝烟四起的外卖竞争，延续到8月初。04结语在生活最便利的时代，大厂们掀起了前所未有的外卖商战，砸钱规模前所未有，全国民众参与程度前所未有。久未露面的大厂创始人和高管频频在公开场合表态。号角声响起之后就是“战”，没有暂停键，只有战累的时候，以及战胜或战死的结果。一线的饿了么服务商反馈，身处其中就算每天工作十几个小时，那种干劲还在，每天都在创造新的历史订单记录，曾经处于劣势的局面在被打破。对他们来说一切是激动的。对于拿到补贴的商家和消费者来说，他们的态度也是欢迎市场竞争。几个连锁品牌商家告诉雷峰网，美团和饿了么平台上，工作日的订单与周末订单对比，较早之前可能偏差可能达到50%，而近期动态偏差在20%到30%。雷峰网了解到，过去一个月淘宝闪购联合饿了么的日均单量在7500万到8000万之间。以近期的1.2亿单峰值估算，美团日单量可能在9000万到1亿单之间。此次美团属于应战方，一切的策略根据淘宝方动态调整。不过美团也有自己的骄傲，对外声称可以用更低的成本去反击对方。在此次竞争中，美团发挥其强大的系统能力和协调能力，贡献了一个又一个奇招。不少投资方反馈，在发现阿里重投入之后就开始下调阿里、美团、京东三家的持仓评级。选择先清仓观望。投资者的核心是看利润，大投入势必会损失利润。这次，美团从上到下都想不通阿里为什么看上了这个不赚钱的生意。而站在阿里的角度，外卖可以带动淘宝日活，另外一个即时零售是潜力。拿出500亿拉动日活和押注一个未来的方向，未尝不可。美团群敌环伺，战争永不停歇。阿里和京东又何尝不是同样的局面，利润稳定之后，增长在哪里，股价的空间在哪里，市场的追问也一直都在。互联网巨头们永远需要新故事，给市场增添想象，给公司增添希望。本文作者长期关注本地生活领域，对近期平台外卖大战和即时零售潜力感兴趣的朋友可以添加微信zymcfip交流。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP","news_type":1,"symbols_score_info":{"03690":0.9,"09988":1.1,"BABA":1.1,"MPNGY":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":97,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":463793516216560,"gmtCreate":1754236357145,"gmtModify":1754236358923,"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":"1分购开始了","listText":"1分购开始了","text":"1分购开始了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/463793516216560","repostId":"2556821219","repostType":2,"repost":{"id":"2556821219","kind":"news","pubTimestamp":1754185380,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2556821219?lang=&edition=full","pubTime":"2025-08-03 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08:01","market":"us","language":"zh","title":"外卖大战2025：战报可能会骗人，但战线不会","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2552453896","media":"锦缎研究院","summary":"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。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。本轮战争，不会例外。01决胜关键：履约、供给能力成为最强杠杆先来看一看外卖大战的最新战报：1.京东外卖上月宣布突破2500万单，本月自截稿时还未发布新的单量数据。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。","content":"<html><body><p><strong><strong><strong><strong>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。</strong></strong></strong></strong></p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/ucms/2025_29/6D817F4760E2383E1793EEC247FCC58C10CF4026_size89_w1080_h606.jpg\"/></p><p><strong><strong><strong>上周末起，</strong></strong></strong>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。</p><p>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——</p><p>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“铁律”浮现其间：决定胜负的关键，从来不是单纯的补贴规模，而是隐藏在竞争背后的关键基础设施能力。</p><p>以史为鉴，无论是团购大战中<a 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":224,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":455708214588248,"gmtCreate":1752293953493,"gmtModify":1752293954603,"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":"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。","listText":"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。","text":"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。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/455708214588248","repostId":"2550960943","repostType":2,"repost":{"id":"2550960943","kind":"news","pubTimestamp":1752279960,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2550960943?lang=&edition=full","pubTime":"2025-07-12 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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":302,"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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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":{"BK4141":"半导体产品","BK4534":"瑞士信贷持仓","BK4585":"ETF&股票定投概念","LU0823421416.USD":"BNP PARIBAS DISRUPTIVE TECHNOLOGY \"C\" (USD) INC","IE0004445239.USD":"JANUS HENDERSON US FORTY \"A2\" (USD) ACC","BK4529":"IDC概念","BK4575":"芯片概念","LU2098885051.SGD":"JPMorgan Funds - Multi-Manager Alternatives A (acc) SGD","LU1951198990.SGD":"Natixis Thematics AI & Robotics Fund H-R/A SGD-H","LU1880398471.USD":"AMUNDI FUNDS 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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":540,"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 09:00","market":"us","language":"zh","title":"汇丰分析师放弃看空AMD，原因如下","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1112641027","media":"老虎资讯综合","summary":"汇丰环球研究部分析师周二将 $美国超微公司$ 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。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。\"汇丰分析师在放弃此前\"减持\"评级时表示。\"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\"。","content":"<html><head></head><body><p style=\"text-align: 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 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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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":{"BK4605":"半导体精选","BK4573":"虚拟现实","BK4614":"Manus概念股","LU0889565833.HKD":"FRANKLIN TECHNOLOGY \"A\" (HKD) ACC","BK4532":"文艺复兴科技持仓","LU0823421333.USD":"BNP PARIBAS DISRUPTIVE TECHNOLOGY \"C\" (USD) ACC","BK4554":"元宇宙及AR概念","LU0056508442.USD":"贝莱德世界科技基金A2","BK4612":"AI芯片","LU0390134368.USD":"FRANKLIN GLOBAL GROWTH \"A\" (USD) ACC","BK4512":"苹果概念","LU1303367103.USD":"摩根大通多经理另类基金 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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":845,"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":1,"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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