AMD2023财报：数据中心业务营收创纪录 Zen5产品下半年推出

集微网报道 今日，AMD公布2023年第四季度及全年财报，第四季度营业额62亿美元，全年营业额227亿美元，得益于AMD Instinct GPU和EPYC（霄龙） CPU创纪录的季度销售额以及AMD Ryzen（锐龙）处理器销售的增长，营业额和收益实现环比与同比同步增长。

AI领域的快速发展超出AMD预期，其将此前制定的2024年数据中心AI GPU产品的收入由20亿美元修改为35亿美元。在大模型领域，AMD对于其MI300X数据中心GPU产品充满希望，同时表示也将对其CPU市场持续收获份额充满信心。今年下半年，搭载全新Zen5架构的产品将会推出。

数据中心业务强势增长 实现创纪录营收

Q4季度AMD实现62亿美元营业额，同比增长10%，主要来自于数据中心和客户端业务的贡献，均实现双位数的同比增长。但受游戏业务等影响，全年227亿美元营业额同比下降4%。

受益于人工智能浪潮的推动，AMD数据中心业务Q4增长强劲。本季度营业额达到创纪录的23亿美元，同比增长38%，环比增长43%。2023年，AMD数据中心事业部营业额为65亿美元，与2022年相比增长7%，同样实现创纪录的年度增长表现，主要得益于AMD Instinct GPU和第四代AMD EPYC CPU的强劲增长。

AMD CEO苏姿丰在财报会上表示，尽管在云业务市场整体需求环境仍然疲软，但随着在北美超大规模云服务厂商中实现第4代EPYC处理器的逐步部署，AMD服务器CPU收入将逐年增加。Q4包括亚马逊、阿里巴巴、谷歌、微软和甲骨文等厂商将部署超过55个由AMD驱动的AI、HPC和通用云实例。2023年全年，有800多个基于EPYC CPU的公共云实例部署。预计这个数字将在2024年继续增长。

目前，AMD正在推动其EPYC服务器CPU在金融、能源、汽车、零售、技术和制药公司的拓展，在性能方面具有吞吐量，以及70亿Llama大模型进行训练和推理上的功耗优势。AMD表示，今年下半年推出的第五代EPYC CPU“都灵”将进一步提升AMD在数据中心业务领域中的领导力。

目前的一些媒体爆料显示，“都灵”CPU采用新一代Zen5架构，增加新的内存扩展功能和更高核数。与基于Zen4的第四代系列处理器相比，“都灵”增加了 33% 的核心数量以及33%的L3缓存。

由于锐龙7000系列CPU销售增长，Q4AMD客户端业务营业额为15亿美元，同比增长62%。但从全年看，由于PC市场的下滑，客户端事业部营业额为47亿美元，与2022年相比下降25%。

游戏业务本季度营业额为14亿美元，同比下降17%，环比下降9%。2023年，游戏事业部营业额为62亿美元，与2022年相比下降9%， 主要原因是半定制产品销售下降。

因客户降低库存水平，本季度AMD嵌入式业务营业额为11亿美元，同比下降24%，环比下降15%。2023年，由于赛灵思的并购所带来的全年营业额，嵌入式业务营业额达到53亿美元，与2022年相比增长17%。

人工智能正在成为助力AMD成长的基石和机遇，在去年12月初召开的“Advancing AI”活动上，AMD展示了AI所带来的市场空间以及AMD从数据中心到PC的解决方案，并发布两款AI芯片旗舰产品——Instinct MI300X与MI300A，以及引领AI PC时代的锐龙8040系列处理器。

苏姿丰表示，Q4AMD数据中心GPU业务大幅加速，收入超过了4亿美元的预期，得益于MI300X在客户中的快速导入，得到了来自大规模云服务商，OEM以及许多领先的AI开发人员的支持。基于MI300系列目前客户一侧的强劲需求以及产品的市场导入情况，对未来发展前景看好。

当前，AMD将AI视为第一战略重点，存在大量的市场机会，而最大机遇来自数据中心。MI300系列已成为AMD历史上收入增长最快的产品。而2024年将会是AI进一步集中落地的年份。AMD预计来自CPU、GPU、FPGA以及其他AI数据中心业务将推动市场规模从2023年的450亿美元增加到2027年的4000亿美元，年均复合增长率超过50%。

AI领域的快速发展也使得AMD不断调整营收预期，此前，AMD预计2024年数据中心AI GPU产品的收入将超过20亿美元。而在电话会上，AMD表示，结合市场需求情况，这一数字将调整至35亿美元。

GPU仍是大模型首选 CPU持续拓展份额

此次财报会上，AMD最新发布的数据中心GPU MI300X成为分析师最为关注的话题。MI300X由台积电代工，其第三代CDNA架构集成了高达1530亿个晶体管，是目前最为先进的数据中心GPU芯片。

苏姿丰表示，随着越来越多的企业开展AI相关业务，进行大模型开发，推理的需求将超过训练，这样的趋势将成为未来几年AI领域的显著特征，而在相关的硬件支持方面，考虑到不同类型的模型，从小的模型到模型微调，再到大语言模型，针对不同用例，需要不同硬件，但从AMD的角度，大语言模型的训练和推理，GPU仍是首选计算单元。

苏姿丰表示，目前MI300系列体现出强劲的牵引力，而AMD依靠独有的chiplet小芯片技术，使得芯片产品能够同时具有APU和GPU版本，从而获得内存带宽和容量的优势。

此外，为强化GPU的生态能力，AMD目前在积极推进生态方面的建设，包括发布其最新版本的开源ROCm 6，为生成式人工智能优化的软件堆栈。AMD还扩展了对ROCm软件的支持，包括AMD Radeon RX 7900 XT GPU，为人工智能开发人员和研究人员使用AMD硬件进行人工智能工作提供了更多选择。

苏姿丰表示，通过和顶级云服务商和OEM厂商的合作，持续优化ROCm 6，目前进展顺利。同时，也在开源社区方面得到了很好地支持，包括同hugging face、Triton等厂商的合作，这些都承载着AMD对于GPU市场进一步取得扩展的期望。

苏姿丰表示，与竞争对手相比，MI300系列产品拥有更多的带宽和内存容量，对于数百亿参数的大型语言模型而言，意味着更少的GPU用量，以及更好的整体拥有成本。在MI300方面，AMD认为路线图非常有竞争力，预计今年每个季度收入都会增加，随着产能供应等问题下半年有所改观，下半年增势将更加明显。

尽管GPU在处理大模型方面具有优势，但并非唯一选择。在去年的“Advancing AI”活动上，集微网记者看到采用AMD EPYC 9654处理器运行Llama 2大语言模型的展示，在同竞品Xeon Platinum 8480的对比中，处理运行速度提升36%。这意味着，在某些场景下，依靠CPU提供的AI算力也能够进行大模型处理，而非仅依靠GPU，这对于具有较少GPU资源的企业而言非常具有吸引力，也能够带来成本上的节省。

而在数据中心CPU方面，AMD认为每一代EPYC的推出，都在助力AMD进行市场份额的拓展，去年Q4实现了创纪录的收入。当下，采用Zen4架构的与Genoa、Bergamo、Siena表现出较好的竞争优势，而在进入Zen5的“都灵”后，AMD仍将保持乐观地持续收获市场份额的预期。此外，苏姿丰表示，2024年，数据中心CPU的业务增长取决于宏观和整体资本支出的趋势，从AMD的视角，基于节能等因素的考虑，可以看到一些大客户正在进入他们的基础设施产品更新周期，这将给AMD带来更多机会。