AMD 与 Google 的合作加深，AI 营收创纪录

AMD 的数据中心业务同比增长逾一倍，带动公司季度营收创下新高，但这并未终结其与 Nvidia 的竞争。AMD 与 Google 的关系为这一故事增添了新的层面。Google 一边使用 AMD 服务器处理器，一边开发自有加速器，并扩展日益自成体系的 AI 平台。

AMD 第二季度营收达到 115.4 亿美元，较一年前增长 50%。数据中心营收达到 67 亿美元，增长 107%，占公司销售额的 58%。AMD 还表示，其数据中心 AI 业务营收增长逾一倍。

这些数字表明，AMD 已成为 AI 基础设施市场中规模更大的供应商。但它们并未说明 AMD 从 Nvidia 手中夺取了多少加速器市场份额。AMD 将 EPYC 服务器处理器、Instinct 加速器、网络产品和机架级系统合并纳入同一报告部门。

这一差异对企业买家和开发者至关重要。AMD 不再只销售替代性芯片，而是在打造 Helios——一个将计算、网络和软件整合为可部署 AI 平台的机架级系统。

Nvidia 已在这一层级销售基础设施，并拥有成熟的软件环境和广泛的云端可用性支持。Google 则通过 Tensor Processing Units，即 TPU，走出另一条路线，同时继续在 Google Cloud 提供 AMD 处理器。

因此，这一创纪录季度意味着转型，而非已经完成的胜利。AMD 已证明 AI 基础设施需求能够实质性地改变其财务状况。其下一项考验，是在不牺牲利润率或软件易用性的前提下，将客户承诺转化为可重复的部署。

AMD 创纪录的季度改变了竞争的规模

AMD 的财报显示，数据中心计算已成为公司的财务核心，但该业务部门的构成仍限制了投资者能够得出的结论。

AMD 的季度业绩涵盖了截至 2026 年 6 月 27 日的三个月。营收同比从 76.9 亿美元增至 115.4 亿美元，较上一季度也增长了 13%。

GAAP 毛利润达到 62 亿美元，营业利润为 19.9 亿美元。净利润同比增长 163%，达到 23 亿美元。AMD 报告的 GAAP 毛利率为 54%，非 GAAP 毛利率为 56%。

与 2025 年的比较需要谨慎看待。较早季度包括一笔与美国对 MI308 加速器出口管制相关的 8 亿美元库存及相关费用。这笔费用压低了上一年同期的毛利率和营业业绩。

即便考虑到这一比较因素，业务显然已经扩大。数据中心营收从约 32 亿美元攀升至 67 亿美元。客户端和游戏业务营收增长 6% 至 38 亿美元，嵌入式业务营收则增长 19% 至 9.77 亿美元。

这一营收结构揭示了 AMD 的深刻变化。数据中心业务贡献了总营收的 58%，而一年前为 42%。该部门如今的重要性已超过 AMD 传统 PC、游戏和嵌入式业务的总和。

AMD 将数据中心业务增长归因于 EPYC 处理器和 Instinct GPU。EPYC CPU 负责通用服务器计算，包括为 AI 加速器进行准备、供给和协调的工作。Instinct GPU 则执行 AI 训练和推理所需的并行计算。

推理是指运行已训练模型以生成答案或预测的过程。其经济性远不只取决于芯片原始速度。内存容量、网络、利用率、功耗和软件都会影响每个生成 token 的最终成本。

AMD 表示其数据中心 AI 营收增长逾一倍，但未将该业务单独披露为具体数字。读者无法将 67 亿美元的数据中心业务清晰拆分为 EPYC 处理器和 Instinct 加速器。

这种披露方式使得与 Nvidia 的比较更加复杂。它也令外界无法判断，增长中有多少来自加速器出货，而非强劲的服务器 CPU 需求。

AMD 首席执行官苏姿丰表示，EPYC 需求正在加速，Instinct 部署正在扩大。公司还预计，数据中心销售将在 2026 年下半年加速增长。

对于第三季度，AMD 预计营收约为 130 亿美元，上下浮动可能为 3 亿美元。中值意味着同比增长 41%，环比再增 13%。

这一预测表明业务将持续扩张，而非仅出现单季度激增。然而，维持不变的 56% 非 GAAP 毛利率预测，构成了业绩中的首个矛盾点。更快的 AI 增长尚未立即带来预期盈利能力的上台阶。

这一季度之所以重要，是因为它使 AMD 获得了足以资助更广泛基础设施挑战的规模。但它也提高了未来每一份业绩的标准。增长现在必须伴随更清晰的加速器采用情况、可靠的系统交付以及可持续的经济效益。

为什么 AMD 与 Google 的基础设施合作是双向的

AMD 与 Google 的关系展现了新的 AI 供应链：同一批公司可以同时是客户、合作伙伴和架构上的竞争对手。

Google Cloud 提供多种由 AMD EPYC 处理器驱动的虚拟机系列。其当前的AMD 实例支持从云应用到高性能计算和 AI 服务的各种工作负载。

Google 也在自有基础设施中部署处理器。AMD 表示，超大规模云服务商持续在内部系统和公有云产品中扩展 EPYC，点名提到了 Google、Amazon Web Services、Microsoft 和 Oracle。

这为 AMD 创造了直接的营收渠道。每项 AI 服务都需要在加速器周围配置 CPU，即使这些加速器并非 AMD 产品。CPU 负责调度任务、管理存储、处理网络任务并支持数据准备。

Google Cloud 的 C4D、N4D、H4D 和 G4 系列均采用第五代 AMD EPYC 处理器。其中一些面向通用计算，另一些则支持要求严苛的技术或图形工作负载。因此，Google 可以采购 AMD CPU，同时将 AI 计算导向其他硬件。

这种关系并非排他性的。Google Cloud 还运营基于 Intel 的机器以及自有的基于 Arm 的 Axion 处理器。客户可以根据工作负载特性、软件要求和可用性选择架构。

Google 的内部 AI 战略为其提供了另一种选择。TPU 是 Google 为机器学习工作负载设计的专用加速器。它们与 AMD Instinct 和 Nvidia GPU 争夺部分相同的训练和推理任务。

这使 AMD 与 Google 之间的核心张力比传统供应商协议更值得关注。Google 扩展云容量时，AMD 会受益；但 Google 也通过定制芯片降低了对商用加速器的依赖。

Alphabet 报告称，Google Cloud 第二季度营收增长 82%。其云业务势头来自覆盖芯片、模型、数据、安全和智能体平台的一体化产品组合。

Google 表示，随着其模型需求增长，公司仍受制于供应限制。其第一方模型 API 每分钟处理约 220 亿个 token，高于上一季度的 160 亿个。这样的扩张需要整个数据中心提供更多算力。

并非所有这类需求都会流向某一家处理器供应商。Google 可以在 TPU、GPU、CPU 和不同云机器系列之间分配工作负载。这种异构方式，即多种处理器类型协同工作，正成为超大规模基础设施的标准。

即使 Google 使用 TPU，AMD 仍能获益，因为通用计算仍围绕这些加速器展开。不过，如果其 Instinct 系统能够与 EPYC CPU 一起承接部分加速器工作负载，AMD 的收益将大得多。

目前证据明确支持双方的 CPU 合作关系。但它并未证实 Google 已广泛承诺部署 AMD 最新的 Instinct GPU，用于 Gemini 训练或推理。

这一验证缺口应当保持清晰可见。围绕 AMD Google 的搜索热度，很容易将已有文档支持的 EPYC 合作关系与有关更大规模加速器协议的猜测混为一谈。AMD 的财报并未宣布此类承诺。

对 Google 而言，供应商多元化带来议价能力和产能灵活性。增加基于 AMD 的机器可以扩大客户选择，同时降低对单一处理器路线图的风险敞口。

对 AMD 而言，Google Cloud 提供了分发渠道和验证。开发者无需购买实体服务器或更换云服务商，即可使用基于 EPYC 的基础设施。这种可用性也让客户更容易测试性能主张。

这种双向关系反映出 AI 基础设施的更广泛转变。云公司日益自行设计定制处理器，同时在商用硬件能够提升灵活性或缩短上市时间时采购相关产品。

AMD 必须在这种混合环境中取得成功。获胜并不要求 Google 放弃 TPU。它要求 AMD 在足够多的 CPU、GPU、网络和软件层面变得有价值，以至于替换它的成本高昂。

Helios 将 AMD 从芯片供应商转变为系统挑战者

Helios 是 AMD 在机架级层面展开竞争的尝试；在这一层面，买家评估的是完整系统，而不是孤立的加速器规格。

AMD 将 Helios 推出为机架级 AI 平台。机架级设计将整柜处理器、内存和网络视为一个协同计算系统。这种方法支持大到无法容纳于单台服务器的模型。

Helios 结合了 Instinct 加速器、EPYC 处理器、Pensando 网络技术以及 AMD 的 ROCm 软件环境。ROCm 是该公司用于编程和运行 AMD 加速器的开放软件栈。

该平台具有战略重要性，因为 Nvidia 已不再主要通过单个 GPU 竞争。其系统将加速器、CPU、网络、库和管理工具连接成统一的部署模式。

因此，AMD 必须匹配的不只是基准测试性能。客户需要可预测的安装流程、稳定的软件、加速器之间的高效通信，以及对大型生产工作负载的支持。

AMD 表示，Helios 将在 2026 年下半年开始扩大部署。公司将 Anthropic、Meta、Microsoft、OpenAI、Oracle 和多家云服务商列为正在部署或计划部署该系统的机构。

这些承诺在结构和时间安排上各不相同。合作公告并不等同于已确认营收、已安装容量或持续的生产利用率。

AMD 的Anthropic 部署涵盖在 Helios 机架中部署最多两吉瓦的 MI450 Series GPU。该安排还包括涉及 Claude 和 ROCm 的软件合作。

OpenAI 此前已选择 AMD 作为首选基础设施合作伙伴，部署将从 MI450 加速器开始。Microsoft 已宣布计划在 Azure 部署 Helios 机架，用于前沿模型推理。

这些协议为 AMD 带来了可信的锚定客户。但它们也将执行风险集中在少数技术要求极高的买家身上。这些客户期待硬件、软件、网络和服务能力同步到位。

MI450 位于这一转型的核心。它属于 AMD 的 MI400 加速器产品线，专为机架级 AI 部署而设计。该公司还推出了 MI455X 和 MI430X 变体，以满足不同的 AI 和高性能计算工作负载。

产品路线图之所以重要，是因为 AI 实验室通常会在系统投入运营前数年规划基础设施。电力接入、数据中心建设、内存供应和网络设备采购，往往早在加速器交付之前就已启动。

因此，大额承诺能够支撑未来收入的可见性，却未必会立即改变当前季度的加速器销售额。AMD 的创纪录季度反映的是当前需求，而 Helios 承诺则支撑了其持续增长的论点。

AMD 机遇背后的机制，在于客户对第二个可部署平台的需求。超大规模云服务商希望获得更多产能、更强的议价能力，以及对单一供应商延迟风险的防护。

AMD 可以在保留熟悉的 x86 CPU 架构的同时提供替代方案。它还可以向使用其他加速器的系统销售 CPU，使公司能够通过多条路径进入每个数据中心。

软件仍然是更难攻克的部分。AI 开发者通常围绕为 Nvidia CUDA 环境打磨多年的库、框架和运维实践进行构建。即使主流框架支持 AMD 硬件，迁移代码仍需要测试、优化和人员时间。

ROCm 已有所改善，大型客户可以调配工程师来优化重要工作负载。较小型组织面临的经济账则不同。它们需要常用模型和工具无需经历漫长的移植项目即可运行。

Google 说明了为何软件问题处于核心地位。其一体化 AI 产品组合将硬件与模型、云服务、治理和开发者工具连接起来。AMD 必须让其平台能够自然融入类似的多层环境。

强大的芯片可以赢得基准测试。成功的平台则必须在不断变化的模型和生产条件下维持利用率。Helios 将按照这一更广泛的标准接受检验。

真正的逆转在于，AMD 目前已拥有足够多的客户承诺，因此面对的是系统问题而非可信度问题。买家接受 AMD 是潜在的基础设施供应商。它们仍需要证据证明部署能够常态化扩展。

收入激增并不能证明什么

创纪录的增长验证了对 AMD 计算产品的需求，但并不能证明其加速器份额相当、经济效益更优，或执行过程毫无障碍。

第一个不确定性来自业务分部报告。AMD 将服务器 CPU 和数据中心 GPU 合并在一个收入类别中。即使 Instinct 从较小基数增长，强劲的 EPYC 表现也能推动数据中心收入上升。

AMD 表示数据中心 AI 收入同比增长逾一倍，这提供了方向，却没有给出规模。公司没有披露此前数字、当前数字、出货量或加速器毛利率。

这一遗漏使得竞争进展无法被精确衡量，也让分析师不得不依赖客户公告、供应链估算和未来的管理层披露。

第二个不确定性涉及盈利能力。尽管预测收入将实现显著环比增长，AMD 预计第三季度非 GAAP 毛利率仍将维持在约 56%。

持平的指引并不能证明 AI 系统的经济效益较弱。产品爬坡可能带来早期制造成本，收入结构也可能在 CPU、加速器、游戏产品和嵌入式芯片之间发生变化。

不过，投资者需要看到更高的 AI 销售额是否最终能够提高公司利润率。机架级部署包含昂贵的内存、网络、封装、验证和客户支持成本。

AMD 还要与一家数据中心规模大得多的供应商竞争。Nvidia 报告称，截至 2026 年 1 月的财季，其数据中心季度收入为 623 亿美元。其地位使其拥有大量资源投入软件、网络和年度产品开发。

这些数据无法直接比较，因为两家公司采用不同的财务日历和报告结构。尽管如此，规模差距表明，AMD 107% 的增长并不等同于市场领先地位。

Nvidia 的优势不止于硬件收入。CUDA 积累了多年的开发者使用经验、优化库、文档和运维经验。对于已在使用 Nvidia 系统的团队而言，这些资产降低了部署风险。

AMD 可以通过开放软件、有竞争力的硬件和大型客户工程合作来应对。然而，开放本身并不能保证更低的切换成本。客户更关心可靠性和工程时间，而非授权理念。

Google 从另一个方向增加了压力。定制加速器让超大规模云服务商能够优化特定工作负载，并降低对外部 GPU 供应商的依赖。Google 并不需要一种处理器架构服务所有任务。

其他云公司也在采取类似策略。Amazon 正在开发 Trainium 加速器，Microsoft 则推出了 Maia 硬件。Broadcom 向大型基础设施运营商提供定制加速器技术。

因此，AMD 同时面临 Nvidia 与其最大潜在客户的竞争。这种不同寻常的结构限制了简单化的市场份额叙事。

供应约束构成另一项风险。先进 AI 系统依赖高带宽内存、先进制程、复杂封装、网络组件以及可用电力。

AMD 在其监管文件中，将内存和制造产能的可用性列为风险之一。任何一个组件延迟，都可能推迟整个机架的部署。

出口管制仍是另一项波动来源。上一年度针对 MI308 的费用表明，政策变化可以迅速影响库存、获准客户和财务比较。

客户集中度同样值得关注。大型多年期承诺能够带来规模，但园区延期或模型战略调整，都可能使大量收入在不同季度之间转移。

乐观的解读仍然可信。AMD 目前拥有重要客户、不断壮大的 CPU 产品线、加速器路线图和机架级系统。在多个云环境中，AI 算力需求仍持续超过可用产能。

怀疑性的解读同样不可或缺。AMD 必须证明已宣布的产能会变成实际运营产能，软件能够支持普通用户，并且收入能够带来改善的回报。

两种解读都不要求否定这个创纪录季度。该结果确立了更强的起点条件，但并未消除一个有前景的平台与持久的第二标准之间仍需完成的工作。

三个信号将决定 AMD 与 Google 的下一篇章

下一阶段将由已部署的 Helios 产能、更清晰的加速器经济效益和更广泛的云端可用性决定，而不是又一批合作公告。

第一个信号是 Helios 的爬坡。AMD 表示，部署将在 2026 年下半年开始扩展，已有多家知名 AI 实验室和云运营商参与其中。

读者应关注系统是否进入生产环境，而不只是采购承诺。生产证据可能包括正式可用的云实例、客户工作负载披露，以及首次部署后的重复订单。

成功安装将增强 AMD 关于其能够交付完整 AI 基础设施的说法。延迟则表明，整合 MI450 加速器、EPYC 处理器、网络、内存和 ROCm 仍然困难。

这一差异很重要，因为机架级系统存在许多故障点。如果网络或软件阻止客户维持高利用率，芯片出货几乎不会创造价值。

第二个信号是 AMD 的收入结构和利润率进展。该公司预测收入将再次环比增长，同时将非 GAAP 毛利率维持在约 56%。

未来财报应揭示，数据中心销售加速是否能将利润率推高至这一水平之上。投资者还需要更多关于更广泛业务分部中 Instinct 收入的信息。

单独披露加速器数据将提高透明度。对系统收入、供应可用性以及 EPYC 和 Instinct 相对贡献的评论也同样如此。

加速器收入增长加快的同时利润率上升，将强化平台论点。利润率持续持平并不会自动推翻这一论点，但会增加关于定价和系统成本的疑问。

第三个信号是有限部署之外的云端接入。大型 AI 实验室能够优化软件并协商定制安排。大多数企业则需要具备明确可用性和熟悉管理工具的标准化服务。

AMD 与 Google 的关系提供了一个有用的检验。Google Cloud 已提供多个基于 EPYC 的机器系列，使 AMD 在 CPU 领域拥有了可观的存在感。

尚未得到确认的是，Google 是否会广泛提供当前一代 Instinct 或 Helios 产能，从而足以改变客户选择。这种可用性将使双方关系超越服务器处理器。

Google 也可能继续将其最重要的模型工作负载导向 TPU 和其他选定加速器。这一结果将保留 AMD 的 CPU 角色，同时限制其在 Google 平台内的加速器机会。

Microsoft Azure、Oracle Cloud 和专业 GPU 提供商将提供更多证据。多家云服务商的广泛可用性将降低对任何单一合作伙伴的依赖，并为开发者测试 ROCm 创造更多机会。

产能到位后，开发者体验将塑造采用情况。文档质量、框架兼容性、调试工具和模型性能，将决定客户是否会在初步试用后留下来。

基础设施采购方应评估完整的工作负载经济效益，而非加速器的标题规格。实用指标包括每美元生成的 token 数、电力使用量、利用率、工程时间和跨区域可用性。

进行这些评估的团队还需要可靠记录基准测试、供应商声明和不断变化的部署日期。随着产品路线图变化，可搜索的工程工作流能够让这些证据保持关联。

更广泛的问题已不再是 AMD 是否参与 AI 基础设施。其创纪录季度已经回答了这个问题。问题在于，AMD 是否会成为与 Nvidia 和定制云芯片并列的常规平台选择。

对开发者而言，这将意味着更多硬件选择，以及促使供应商改进软件的更大压力。对企业而言，这将增强其在产能、架构和采购条款方面的议价能力。

对 Google 而言，AMD 仍然既有用又在战略上不完整。EPYC 处理器拓宽了 Google Cloud 的计算产品组合，而 Google 自有芯片则维护了其架构独立性。

对 AMD 而言，Google 在一段关系中体现了机遇与约束。云增长为 AMD 处理器创造需求，但定制芯片会竞争最高价值的 AI 工作负载。

关注下一批进入生产环境的部署，而不仅仅是下一则公告。如果 Helios 实现扩展、利润率改善且云端接入扩大，AMD 的创纪录季度将看起来像是结构性变化的开端。如果这些信号停滞，收入激增则更像是在异常受限的市场中捕捉到的需求。