Track Hyper | AMD's continuous acquisitions strengthen AI layout

作者：周源/華爾街見聞

6 月 5 日和之前一日，AMD 次第宣佈連續完成兩筆戰略收購：以未公開條款收購開源軟件公司 Brium，以及從 AI 推理芯片開發商 Untether AI 收購核心工程師團隊。

這兩筆交易是 AMD 繼 2023 年收購 Mipsology、Nod.ai 及 2024 年收購 Silo AI 後的最新動作，標誌着 AMD 構建全棧 AI 解決方案的戰略進入新階段。

AMD 的這兩筆交易，旨在構建 “芯片 - 軟件 - 系統” 三位一體的競爭力。

Untether AI 的芯片設計能力強化了 AMD 在邊緣計算和數據中心的硬件實力，而 Brium 的軟件優化能力，填補了 AMD 在推理環節的生態短板。

這種 “軟硬兼施” 的策略與 AMD 此前收購 Mipsology（編譯器）、Nod.ai（框架適配）等公司的邏輯一致，目的都是形成完整的 AI 技術棧。

Brium 的核心技術是優化 AI 推理軟件在不同硬件架構上的運行效率。

該公司更重要的技術路線主要集中在雲端 AI 軟件生態，工具被集成到 PyTorch 官方插件庫，開發者可通過簡單配置，實現 AMD 硬件加速。這種開源策略有助於吸引更多開發者使用 AMD 平台，逐步打破英偉達 CUDA 的壟斷地位。

換句話説，Brium 開發的工具可將原本針對英偉達 GPU 設計的 AI 模型適配到 AMD Instinct GPU 等平台，解決 “工作負載通常根據英偉達 GPU 做廣泛調整” 的行業痛點。

這一技術能力對 AMD 具有戰略價值：當前全球超過 80% 的 AI 軟件基於英偉達 CUDA 生態開發，而 AMD Instinct MI300X 等硬件雖在算力參數上接近英偉達 H100，但實際部署時性能釋放不足 50%。

此次收購 Brium，是 AMD 構建開放 AI 軟件生態的重要一環。

自 2023 年以來，AMD 通過收購 Mipsology（Zebra 編譯器）、Nod.ai（Shark 抽象層）和 Silo AI（大模型開發團隊），已形成覆蓋編譯器、框架適配、模型訓練的完整軟件棧。

Brium 被納入 AMD 陣營，將進一步強化 AMD 在設計 AI 加速卡時推理環節的優化能力，幫助開發者實現 “一次開發、多平台部署”，由此降低對英偉達硬件的依賴。

值得注意的是，Brium 的技術路線與 AMD 近期推出的 ROCm 6.0 框架能形成互補。問題是，ROCm 6.0 引入新的自動調優工具，但在跨硬件兼容性上仍存在侷限。

Brium 的解決方案，可在保持模型精度的前提下，將推理延遲降低 30%+，尤其在醫療影像分析、金融風控等對實時性要求高的場景中具有顯著優勢。

Untether AI 的核心價值在於其具有低功耗、高性能的 AI 推理芯片技術。

該公司為通用汽車、梅賽德斯 - 奔馳等車企開發的芯片，在自動駕駛感知系統中實現了比競品快 2 倍、節能 40% 的技術性能。

通過動態資源分配，獨特的空間架構（Spatial Architecture）可在邊緣設備上高效運行復雜的視覺 Transformer 模型，同時支持企業數據中心的高密度部署。

此次被 AMD 收購的工程師團隊，將直接增強 AMD 兩項技術能力：一是 AI 編譯器開發，Untether AI 在動態編譯和內核優化方面的經驗，能提升 AMD 硬件的軟件適配效率；二是 SoC 設計，被收購團隊曾主導開發過集成 AI 加速器的車規級芯片，有助於 AMD 拓展自動駕駛和工業物聯網市場。

連續收購反映了 AMD 從 “硬件供應商” 向 “AI 解決方案提供商” 的轉型。

通過整合 Brium 的軟件優化能力和 Untether 工程團隊的芯片設計經驗，AMD 正在構建 “芯片 - 軟件 - 系統” 三位一體的競爭力。

這一戰略在其 2024 年收購 ZT Systems（數據中心基礎設施公司）時已初現端倪：通過將硬件、網絡和系統集成能力納入自身體系，AMD 得以與英偉達的 DGX 系統直接競爭。

在技術層面，AMD 的全棧佈局聚焦兩大方向：一是通過開源生態吸引開發者，如 Brium 的工具已集成到 PyTorch 官方插件庫，開發者可通過簡單配置實現 AMD 硬件加速；二是優化邊緣 - 雲端協同，Untether 的芯片支持與 AMD MI300X GPU 的混合部署，在智能工廠場景中能大幅降低整體推理延遲。

當前 AI 芯片市場仍由英偉達主導，其數據中心 GPU 市佔率高達 75%，且採用 Blackwell 架構的新品 B200 在推理性能上領先 AMD MI325X 兩倍以上。

AMD 的應對策略是 “差異化競爭”：在高端市場，通過 MI300X 的 1.5TB HBM 容量搶佔大模型單節點部署場景；在邊緣市場，藉助 Untether 的低功耗技術，快速切入自動駕駛、工業機器人等領域。

開源生態的構建是 AMD 破局的關鍵。

通過收購 Brium 等公司，AMD 已將 ROCm 框架的開發者數量提升至 20 萬，較 2023 年增長 300%。但這個數量與英偉達 CUDA 的 200 萬開發者基數相比，差距依然非常大。

因此，AMD 需在工具鏈成熟度、文檔支持等方面持續投入，像 Brium 在博客中提到其工具仍需手動調整環境變量才能達到最佳性能，這一問題亟待解決。

巨頭收購，通常會帶來整合不力的問題，比如英特爾就是，數次大規模收購都沒能帶來預期中的正向反饋。因此，連續收購對 AMD 的整合能力也提出了考驗。

2022 年，AMD 收購 Xilinx 後，AMD 花了 18 個月才完成產品線協同，而 Brium 和 Untether 的團隊分散在多個國家，文化差異和技術路線整合可能影響在組織和商業上的進度。

此外，AMD 在一季度研發支出達 17.3 億美元，其中約 30% 用於軟件生態建設，但與英偉達同期 58 億美元的研發投入，差距明顯。

除了組織和文化整合，能否取得預期中的市場驗證，也是 AMD 面臨的另一大挑戰。

AMD MI325X 雖在硬件參數上領先，但實際部署中因軟件問題導致性能僅達標稱值的 60%，客户更傾向選擇英偉達 B200。

Brium 和 Untether 的技術能否在 2025 年底前顯著改善這一狀況，將決定 AMD 能否在 AI 芯片市場實現份額突破。