AMD 將伺服器 TAM 大幅三倍上修至 2,200 億美元，並指出資料庫業務潛力突破 1,000 億美元
高盛 Communacopia + 科技大會，2026年9月11日
Advanced Micro Devices（AMD）在高盛（Goldman Sachs）Communacopia and Technology 大會上，對其總潛在市場（TAM）進行了令人矚目的上修。財務策略與投資人關係企業副總裁 Matt Ramsay 透露，該公司對 2030 年伺服器 TAM 的預測，已從 11 月分析師日的 60 億美元、提升至 1,200 億美元，如今更進一步調高至 2,200 億美元。「我們當時談到資料中心業務將成長 60% 以上，AI 業務則將成長 80% 以上。當時我們認為已遠高於市場共識，並在討論 60 億美元的伺服器 TAM，而我們現在已將其擴大了一倍以上、達到三倍之多，」Ramsay 表示，並補充隨著市場數據的上調，AMD 自身的成長前景也同步調升。
這次上修的規模之所以意義重大，是因為 Ramsay 進一步指出，計算與企業 AI 資深副總裁兼總經理 Dan McNamara 旗下的伺服器事業群，最終可能拿下「超過該 TAM 50%」的市占率，這意味著隨著時間推進，潛在的獨立伺服器業務規模將超越 1,000 億美元。「我長期關注並身處 AMD 的伺服器業務，能夠談論打造一個規模達 1,000 億美元的伺服器業務，令人感到非常振奮。Dan，這可沒有壓力啊，」Ramsay 開玩笑地說。獲利能力的財務指引也同步跟進：在策略規畫期間內，先前每股「超過 20 美元」的目標已更新為「顯著超過 20 美元」，不過管理階層並未給出具體的全新數字。
代理式 AI 正在重寫伺服器架構，不只是增加 GPU
該場座談會中最具技術實質內容的部分，聚焦於為何 McNamara 認為代理式 AI（agentic AI）工作負載，與自 2022 年底延續至去年的 ChatGPT 式推理所定義的「提示詞-回應」時代截然不同。他將先前的模型形容為由網頁伺服器、應用程式伺服器、資料庫儲存與 GPU 伺服器組成的「高度線性」管線，並具備易於計算的配置比例（attach ratios）。代理式工作負載打破了這個模式。「誠如各位所知，在代理式 AI 的情境下，這是一個完全持續的流動。這是一種完全不同的計算典範。無論是在沙箱（sandbox）內衍生出大量的不同代理，它都是 24 小時不間斷地運轉，」McNamara 解釋道，並說明新一類型的純 CPU 計算（包含控制平面運算、API 呼叫、資料庫查詢、工具執行）正與 GPU 伺服器及傳統通用伺服器群並行運作，並同步提升兩者的效能。
這正是 AMD Venice CPU 背後的底層邏輯。McNamara 表示，該產品是圍繞著三種不同的工作負載「泳道（swim lanes）」所建構：需要高 IPC 與頻率以餵飽加速器的 GPU 附屬主節點伺服器；需要極高每瓦執行緒數、由 Venice 的 256 核心配置來滿足的代理式沙箱伺服器；以及廣泛的通用伺服器市場。管理階層坦言，每吉瓦（gigawatt）AI 算力所需的精確 CPU 對 GPU 比例，無法簡化為單純的模型輸入變數。「這取決於……這高度取決於終端客戶試圖達成什麼目標，」McNamara 表示，並僅指出隨著代理式部署規模擴大，當前大約 1:1 的比例正朝更高水準攀升。
伺服器成長動能已在企業財報數據中顯現
除了多年期的宏觀規畫外，管理階層也指出短期跡象顯示 CPU 論點已在實踐中。Ramsay 指出，AMD 的企業伺服器部門在第二季成長超過 70%，他形容這種成長速度對該類別而言基本上是前所未見的：「基本上，整個產業從未見過企業伺服器有過這種成長率。」McNamara 也提及亞馬遜（Amazon）決定在其 RDS 資料庫服務（一項第一方工作負載）上運行 AMD 的 Turin CPU，而非自家研密晶片，他將此視為一項驗證，證明超大型雲端業者的自研 ARM 晶片並無法適應所有應用場景。「我們真正高度關注的，正是那種每核心效能的甜蜜點（sweet spot），以及 V-F 曲線上的最佳化點，」他並補充，Venice 是 AMD 針對 OEM、ODM、雲端供應商和獨立軟體開發商（ISV）迄今規模最大的一次上市即全面鋪貨（day-zero launch）行動。
就 x86 的長期持續性而言，兩位高階主管皆反駁了超大型業者自研晶片威脅該生態系的論調。McNamara 爭辯，這場辯論根本不是指令集架構（ISA）的問題：「x86 與 ARM 的 ISA 之間並沒有根本上的差異。這實際上在於實現不同的最佳化點……最終取決於每瓦每美元的效能。」Ramsay 補充說，要擴展至這個市場規模，經濟效益的核心在於「打造最佳的伺服器零組件，句號」，而非效忠於特定架構，並表示客戶對 AMD 特定最佳化點的需求信號，日益呈現出多代延續的特性。
AI 加速器業務維持集中，Anthropic 為主要支柱
在 GPU 方面，Ramsay 重申了該公司與 Anthropic 的合作架構——該 AI 實驗室可採購高達 2 吉瓦的 MI450 產能，並表示 AMD 正處於「全力衝刺並推出」Helios 與 MI455 的階段。管理階層重申先前的財務指引，即在 2027 年將資料中心業務規模擴大一倍以上，同時承認 AI 加速器業務目前仍集中在頂級客戶手中——這是一項刻意的策略，McNamara 將其比喻為伺服器業務早期的發展劇本，當時也是從雲端和國家實驗室起步，隨後才擴展至企業市場。他預期 AI 領域也會出現類似的多元化曲線，儘管時間軸會更快，並指出企業在權衡分散式、混合式基礎設施與純雲端方法時，正越來越積極評估機架內（sub-rack）部署，包括 PCIe 卡配置或 8 路 UBB 伺服器。
AMD 自身的 AI 應用展現軟體公司轉型 拋開數據不談，McNamara 在座談會中藉此機會強調，AMD 內部正進行 AI轉型——透過採用名為 Optima 的自家開源資料工具，並在晶片工程設計中大量使用 Anthropic 的 Claude 工具——這正加速硬體與軟體的上市時程。Ramsay 表示，財務長 Jean Hu 將 AMD 與同業半導體及科技公司進行了基準評比，並認為 AMD 「處於內部採用 AI 的最前沿」，他承認較高的 token 成本正透過實質上更大的生產力提升獲得抵銷。McNamara 更進一步，將該公司的自身演進形容為一場身分認同的轉變：「我們今天正在變得比僅在六個月前更像是一家軟體公司與系統公司，」他並指出，從銷售單一晶片轉變為交付完全整合的機架級系統，正是他預期投資人在未來 12 到 24 個月內最能賞識的轉變。