近年来，人工智能技术的快速发展推动了对高性能计算需求的爆发式增长，数据中心AI加速器市场逐渐成为核心竞争的焦点。AMD作为行业中的重要玩家，其对未来几年人工智能加速器市场的预测备受关注。本文将结合最新公开信息，深入探讨AMD的市场预期、增长逻辑及背后的行业趋势，帮助读者全面理解AI加速器市场的未来走向。 首先，需要明确的是，数据中心AI加速器市场异常复杂，既涵盖了GPU、FPGA，也涉及诸如Google TPU、AWS Trainium以及新兴AI芯片厂商的多样化产品。AMD的预测数据主要集中在这些设备上，不包括普通CPU上的张量运算单元，也未涵盖部分边缘计算设备。 根据AMD首席执行官Lisa Su在2023年6月发布的初步市场展望，2023年全球数据中心AI加速器市场规模约为300亿美元，预计到2027年将以超过50%的复合年增长率（CAGR）增长至1500亿美元以上。
该数据同当时Gartner公布的2023年数据中心系统市场2360亿美元规模基本吻合，显示出AI计算领域的快速崛起。 不过，市场的动态变化远比单纯的增率数字复杂。CAGR虽然为分析提供了方便的增长速度参考，但它无法描述时间区间内的年度波动情况。AMD对此的理解显著体现在其反复调整和细化的预测模型中。仅半年后，Lisa Su于2023年底更新预测，称2023年市场规模将比之前估计高出50%，并将未来五年的CAGR调高至70%以上，预测2027年AI加速器市场将超过4000亿美元。 到了2024年10月，随着生成式AI技术的爆发，AMD对市场前景进一步修正，将预测期限延长至2028年，但将增长率略微下调至60%以上。
此时，2023年实际市场销售额被确认约为450亿美元，显示AMD的前瞻判断具有较高准确性。 AMD最新在2025年6月的“Advancing AI”活动中，展示了更加细致完整的预测图表，覆盖从2023年至2028年间数据中心AI加速器市场的逐年预期变化。Lisa Su指出，尽管此前分析师普遍认为2028年市场将达到5000亿美元是相当乐观的预测，但凭借市场最新的动态和用例推动，实际数值很可能超过这一水平，接近6000亿美元。 更重要的是，AMD提出了AI推理（Inference）业务将成为未来市场的主驱动力，年增长率预计超过80%，并将逐渐超越训练任务的市场规模。此前，多数AI计算投资重点集中于训练阶段，需大量计算资源与灵活性，而推理阶段则更注重响应速度和推理精度。随着推理应用场景扩大，相关硬件需求也随之攀升，尤其是高性能GPU因其灵活的编程性，成为推理硬件的主要选择。
这一点从预测数据中透露的重要信号还包括，预计2025年AI加速器市场增长将相对平缓，而2026年则迎来关键转折点，即推理硬件支出将首次超过训练硬件。市场观察者认为，这是AI应用架构从“粗犷”的大规模训练向细腻的推理计算转变的标志，也反映出客户在大规模部署前的谨慎态度，宁愿等待新一代硬件问世再进行大手笔投资。 结合AMD的预测和市场趋势来看，2028年数据中心AI加速器销售将呈现指数级增长，整体市场规模远超此前保守预计。若以当前技术和产业链的持续迭代，AI硬件需求量将在未来五年迎来爆发，彻底重塑数据中心计算格局。 从投资视角切入，AMD的营收展望虽显保守，但充满潜力。假设2025年AMD的数据中心GPU销售额约为61亿美元，市场份额在接下来几年内逐步提高，到2026年达到7.5%，2027年增至10%，最终2028年达到15%，那么AMD的收入在五年间可望达到近900亿美元，相当于目前公司整体营收的近四倍，这对任何投资者和行业人士来说都是极具吸引力的增长故事。
当然，这一切仍存在不确定性。全球经济环境、竞争态势、技术突破及客户应用需求都可能影响市场发展节奏。比如英伟达依然保持市场领导地位，且在架构创新和生态建设方面占据优势，AMD要实现上述目标面临巨大挑战。同时，其他新兴AI芯片制造商的崛起，也会对市场格局产生冲击。 技术本身也面临考验。AI推理市场重塑了硬件设计优先级，未来硬件不仅要满足性能，更需兼顾能耗效率、灵活性及扩展性。
AMD的第三代Instinct MI300系列，特别是Antares品牌，致力于提升这方面表现，力求在推理和训练双方面推进创新架构，加快智能推理的落地应用。 此外，AI系统整体投入远超过单纯硬件采购。根据AMD和行业的估算，AI训练系统支出是AI加速器硬件成本的2.1倍，而推理系统则约为1.8倍。这意味着，2025年仅AI加速器销售预测就能带动3510亿美元的AI系统开支，而这一数字超过了Gartner对同年整个数据中心系统支出的预测，反映出市场对AI计算价值的高度认可。 从更宏观的层面看，人工智能正驱动IT支出结构的重大转变。过去十年，核心IT支出（涵盖系统、企业软件及IT服务）占总IT支出的比例由35%增长至预计2025年的60%。
而生成式AI的广泛应用，势必促进这一比例继续攀升，加速资本及资源向AI计算领域集中。 在全球范围内，多地政府和企业纷纷加码AI计算研发和基建投资。例如，欧盟的InvestAI计划、日本的65亿美元AI芯片推动基金、中国的早期阶段AI产业基金等，均体现了国家级战略对AI加速器技术和产业链的重视。市场不断涌现的巨额投资，为AMD等供应商打开了更为广阔的市场空间。 在竞争激烈的AI加速器市场里，除了单纯的硬件性能，生态系统的力量也至关重要。AMD近年来加强了与大型云服务商、超级计算中心及人工智能初创企业的合作，推动硬件与软件、平台与服务的深度整合，实现产品的差异化竞争优势。
这对于抢占多样化应用场景，提升客户满意度和市场渗透率极为关键。 未来几年，随着AI模型架构和算法的快速演进，硬件设计要求不断提高，灵活性和可扩展性成为硬件厂商角逐的关键赛点。AMD通过开放架构策略和持续的技术创新，力图满足越来越多元化的AI计算需求，尤其是在推理市场的潜力释放上具备独有优势。 总的来说，AMD给出的数据中心AI加速器市场的成长蓝图指标明确，且基于产业趋势和技术演进做出了较为合理的预判。市场规模将呈现爆发式增长，推理应用将成为主要驱动因素，硬件供应商如AMD拥有巨大的市场增长潜力。与此同时，整个行业仍处于剧烈变化期，从技术、市场到政策环境都存在不确定性。
因此，无论对于企业决策者、投资人还是技术观察员来说，关注AMD及其竞争者的市场策略、产品创新以及实际市场表现，将为把握人工智能硬件行业发展脉络提供重要参考。未来五年，AI加速器市场必将成为数据中心投资和技术升级的核心焦点，带来前所未有的挑战和机遇。
