英伟达 vs AMD：AI芯片龙头谁更值得长期投资？

从最新业绩来看，两家公司数据中心业务都在高速增长，但规模仍存在巨大差距。

英伟达2027财年第二季度营收达到962亿美元，同比增长106%；其中数据中心收入达到890亿美元，同比增长117%，已经占公司总收入约92%。季度GAAP毛利率达到75%，净利润达到596.9亿美元。

AMD 2026年第二季度营收达到115.4亿美元，同比增长50%；数据中心收入为67亿美元，同比增长107%，约占总收入58%。公司GAAP毛利率为54%，净利润为23亿美元。

从上述数据可以看到，AMD数据中心业务已经同比翻倍。但英伟达不仅收入规模约为AMD的8倍，数据中心业务规模更超过AMD的13倍，同时盈利能力明显更高。

因此，目前二者最重要的区别是：英伟达依靠已经建立的市场优势继续扩大收入，而AMD的增长逻辑更多依赖于未来市场份额提升。

英伟达最新Vera Rubin平台正在进入量产和部署阶段。它将Rubin GPU、Vera CPU、NVLink交换芯片、Spectrum网络、BlueField DPU以及AI软件整合成一套完整AI基础设施，目前AWS、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloud和CoreWeave等云计算厂商均计划部署Vera Rubin。

这种模式的重要性在于，英伟达卖的不再只是GPU，而是整套AI Factory。客户购买GPU之后，还可能继续采购英伟达的网络、CPU、交换芯片和软件，英伟达由此获得更高的单个数据中心价值量。

AMD则通过MI400系列和Helios进入同一竞争领域。

Helios机架级平台搭载72颗MI455X GPU，并整合EPYC CPU、Pensando网络以及ROCm软件。AMD还强调开放标准，包括OCP、UALink和UEC，希望通过降低客户对单一供应商的依赖来争取大型云厂商。

目前AMD披露的Helios和Instinct客户包括Anthropic、OpenAI、Meta、微软、Oracle（ORCL）等，其中AMD与Anthropic还达成了最高达2GW的MI450系列GPU部署合作。

因此，AMD已经不再只是英伟达GPU的“低价替代者”，而是在构建自己的完整AI基础设施平台。

对于英伟达来说，最大的竞争优势之一仍然是CUDA生态。

大量AI模型、开发工具、科学计算软件和企业AI应用已经围绕CUDA建立，客户一旦形成开发和部署体系，更换GPU平台需要重新适配软件、优化模型和维护基础设施，这就形成了较高的客户迁移成本。

而AMD正在通过ROCm缩小这一差距，公司最新MI400平台已经支持PyTorch、TensorFlow、JAX、ONNX Runtime、vLLM和Triton等主流AI框架，同时AMD强调ROCm开源以及Helios采用开放标准，希望吸引不希望完全绑定CUDA的大型云计算客户。

这意味着未来的竞争可能形成两个不同方向：英伟达强调完整生态和垂直整合，AMD则强调开放生态和多供应商选择。

对于AMD而言，未来几年真正需要观察的并不只是MI400芯片性能，而是开发者和大型AI客户是否愿意长期扩大ROCm部署规模。

从目前基本面来看，英伟达的长期投资逻辑相对更完整。公司已经形成GPU+CPU+网络+机架+CUDA软件的完整平台，同时拥有75%的毛利率和大规模盈利能力，而目前动态估值反而低于AMD。

而AMD的投资逻辑在于：如果未来MI400、Helios和ROCm能够继续进入OpenAI、Anthropic、微软和Meta等客户，并持续扩大AI GPU市场份额，那么其收入和利润增长可能获得较大的份额提升弹性。

对于更看重盈利确定性、生态护城河和当前估值匹配度的长期投资者，英伟达目前的基本面更占优势；而AMD更适合愿意承担较高估值和执行风险、同时押注其AI GPU市场份额显著提升的投资逻辑。