AMD MI350 ومشهد المنافسة في سوق معالجات GPU

آخر تحديث: 11 ديسمبر 2025

تحديث ديسمبر 2025: أعلنت OpenAI عن استحواذها على حصة تصل إلى 10% في AMD لتأمين إمدادات بقدرة 6 جيجاوات من معالجات GPU. بدأ شحن MI350 بذاكرة HBM3e بسعة 288 جيجابايت (مقارنة بـ 180 جيجابايت في Blackwell)، وعرض نطاق 8 تيرابايت/ثانية. تشغّل Microsoft Azure أحمال عمل Copilot الإنتاجية على MI300X. تنشر Oracle مجموعات حوسبة فائقة تضم 16,384 معالج MI300X. وصلت منظومة برمجيات ROCm من AMD إلى مستوى النضج المؤسسي مع تزايد مصداقية البدائل لـ NVIDIA.

أعلنت OpenAI عن شراكة مع AMD تتضمن الاستحواذ على حصة تصل إلى 10% في الشركة لتأمين إمدادات تصل إلى ستة جيجاوات من معالجات GPU.¹ وقّعت AMD صفقة في أكتوبر 2025 لتوريد شرائح الذكاء الاصطناعي إلى Oracle لبنيتها التحتية السحابية.² تشغّل Microsoft Azure الآن نماذج مملوكة ومفتوحة المصدر في بيئات الإنتاج على AMD Instinct MI300X.³ بينما تحافظ NVIDIA على 80% إلى 95% من سوق معالجات GPU للذكاء الاصطناعي، رسّخت AMD مكانتها كبديل موثوق تنظر إليه المؤسسات بشكل متزايد لأحمال عمل الاستدلال وتحسين التكاليف.⁴

أُطلقت سلسلة MI350 في الربع الثالث من 2025 بمواصفات تنافس Blackwell من NVIDIA على الورق: ذاكرة HBM3e بسعة 288 جيجابايت، وعرض نطاق 8 تيرابايت/ثانية، وادعاءات بأداء ذكاء اصطناعي أعلى بمقدار 2.2 مرة مقارنة بالمسرعات المنافسة.⁵ السؤال المطروح أمام مخططي البنية التحتية للمؤسسات هو ما إذا كانت مزايا عتاد AMD ومنظومتها البرمجية المتطورة تبرر التحول من منظومة NVIDIA الراسخة.

مواصفات MI350 وموقعه في السوق

تتميز سلسلة AMD Instinct MI350 بـ 185 مليار ترانزستور وذاكرة HBM3e بسعة 288 جيجابايت.⁶ مبنية على معمارية AMD CDNA من الجيل الرابع، توفر سلسلة MI350 دعمًا موسعًا لأنواع البيانات بما في ذلك MXFP6 وMXFP4 للاستدلال والتدريب وأحمال عمل الحوسبة عالية الأداء.⁷ تقدم منصة MI355X الرائدة أداءً نظريًا أقصى يصل إلى 4 أضعاف الجيل السابق MI300X.⁸

توفر سعة الذاكرة الميزة العتادية الأوضح لـ AMD. تتجاوز ذاكرة HBM3e بسعة 288 جيجابايت في MI355X ذاكرة Hopper H200 من NVIDIA البالغة 141 جيجابايت وBlackwell B200 البالغة 180 جيجابايت.⁹ يصل عرض نطاق الذاكرة إلى 8 تيرابايت/ثانية مقارنة بـ 4.8 تيرابايت/ثانية في H200 و7.7 تيرابايت/ثانية في B200.¹⁰

يصل استهلاك الطاقة إلى 1,400 واط لـ MI355X، مطابقًا لمتطلبات Blackwell Ultra.¹¹ تعني ملفات الطاقة المتشابهة أن متطلبات البنية التحتية لا تختلف جوهريًا بين الموردين في هذه الفئة من الأداء.

اختبرت AMD معالج MI355X مقابل منصات NVIDIA B200 وGB200، مقيسةً إنتاجية التدريب لضبط Llama2-70B وإنتاجية الاستدلال على Llama 3.1-405B.¹² تُظهر المعايير أداءً تنافسيًا، رغم أن النتائج الفعلية تعتمد بشكل كبير على تحسين البرمجيات.

شُحن MI350 إلى الشركاء ومراكز البيانات الفائقة في الربع الثالث من 2025.¹³ يستمر دورة تحديث المسرعات السنوية من AMD مع تأكيد تطوير سلسلة MI400 لعام 2026.¹⁴ يدمج التصميم المرجعي Helios AI معالجات MI400 GPU ومعالجات EPYC Venice وبطاقات Pensando Vulcano NIC في معمارية خزانة كاملة.¹⁵

تسارع اعتماد مزودي الخدمات السحابية

ستضيف IBM Cloud معالجات AMD Instinct MI300X GPU في النصف الأول من 2025.¹⁶ يتيح التعاون دعم مسرعات AMD ضمن منصة watsonx AI من IBM واستدلال Red Hat Enterprise Linux AI.¹⁷ يستهدف التركيز المؤسسي العملاء الباحثين عن بدائل لـ NVIDIA لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي الإنتاجية.

أطلقت Microsoft Azure مجموعات ذكاء اصطناعي مدعومة بـ MI300X في مناطق السويد وأيرلندا لدعم أحمال عمل Copilot المخصصة.¹⁸ تشغيل Microsoft لـ AMD في الإنتاج للنماذج المملوكة يُثبت أن نضج البرمجيات وصل إلى متطلبات المؤسسات.

تدعم منصة Oracle Cloud Infrastructure Compute Supercluster ما يصل إلى 16,384 معالج MI300X GPU في مجموعة واحدة.¹⁹ يتيح هذا النطاق تدريب ونشر نماذج بمئات المليارات من المعاملات.²⁰ يركز نشر Oracle على حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والجينوم حيث توفر سعة ذاكرة AMD مزايا.²¹

تُظهر انتصارات Vultr وOracle Cloud الزخم المتزايد وراء تقنية مسرعات AMD.²² أعلنت Lenovo وDell وSuperMicro عن عروض قائمة على MI300.²³ تدعم منظومة الموردين الآن AMD على نطاق مؤسسي.

تنشر Cohere نماذج Command الخاصة بها على AMD Instinct MI300X، مشغّلةً استدلال نماذج اللغة الكبيرة بمستوى مؤسسي مع إنتاجية عالية وخصوصية البيانات.²⁴ يُثبت اعتماد مزودي نماذج الذكاء الاصطناعي موقع AMD لأحمال عمل الاستدلال.

نضج منظومة البرمجيات

حدّت منظومة البرمجيات تاريخيًا من اعتماد AMD. جعل ترسّخ CUDA من NVIDIA الخيار الافتراضي. تغير الوضع جوهريًا في 2025.

يوفر PyTorch 3.1 دعمًا أصليًا لـ ROCm للتدريب والاستدلال.²⁵ أضافت المكتبات الشائعة بما في ذلك DeepSpeed وHugging Face Accelerate علامات أداء خاصة بـ AMD.²⁶ أصبح المطورون أكثر راحة في البناء مباشرة لبيئات MI300X.²⁷

تنقل فرق الذكاء الاصطناعي المؤسسية أحمال عمل الاستدلال إلى AMD لتقليل التكاليف دون التضحية بالأداء.²⁸ يهم فارق التكلفة أكثر للاستدلال منه للتدريب لأن الاستدلال يعمل باستمرار ويهيمن على الإنفاق طويل المدى.

لا يزال CUDA من NVIDIA يوفر اعتمادًا أوسع من المطورين وأدوات أكثر نضجًا.²⁹ غالبًا ما يفضل الأداء الفعلي في بيئات الإنتاج NVIDIA بسبب تحسين المنظومة بدلاً من القدرة العتادية الخام.³⁰ يجب على المؤسسات الموازنة بين توفير التكاليف والاستثمار الهندسي المطلوب للتحسين لـ AMD.

يعزز استحواذ AMD على مهندسي عتاد وبرمجيات الذكاء الاصطناعي من Untether AI قدرات المترجم وتطوير النواة وتصميم الشرائح.³¹ يعزز الاستثمار موقف AMD في سوق الاستدلال حيث يضيق خندق CUDA.³²

ديناميكيات السوق والحصة

تحافظ NVIDIA على 80% إلى 95% من سوق معالجات GPU للذكاء الاصطناعي في 2025.³³ تُظهر بيانات Wells Fargo أن حصة NVIDIA في مسرعات الذكاء الاصطناعي تبقى بين 80% و90%.³⁴ تمتلك NVIDIA أكثر من 90% من حصة سوق معالجات GPU لمراكز البيانات، مع بناء معظم كود الذكاء الاصطناعي الأساسي على CUDA.³⁵

وصلت إيرادات مراكز البيانات من AMD في الربع الثالث من 2025 إلى 4.3 مليار دولار.³⁶ وصلت إيرادات مراكز البيانات من NVIDIA في ربع واحد بنهاية يوليو 2025 إلى 41.1 مليار دولار.³⁷ تُظهر فجوة الإيرادات فارق الحجم بين قادة السوق.

تُظهر بيانات JPR أن NVIDIA تسيطر على 94% من سوق معالجات GPU المنفصلة بينما تسيطر AMD على حوالي 6%.³⁸ تبقى حصة AMD في المركز الثاني البعيد، رغم أن السوق يتوسع بسرعة كافية لنمو كلا الموردين.

زادت حصة AMD في سوق معالجات GPU للذكاء الاصطناعي في مراكز البيانات بشكل مطرد منذ الربع الأول من 2023.³⁹ في الربع الأول من 2025، بدأ تصعيد Blackwell الضخم من NVIDIA، ومع وصول رد AMD فقط في الربع الثالث من 2025، انخفضت حصة AMD مؤقتًا.⁴⁰ ستستمر الدورة التنافسية مع إصدار كل مورد لأجيال جديدة.

الفرص الاستراتيجية لـ AMD

حفرت AMD مكانة في سوق الاستدلال حيث خندق CUDA من NVIDIA أضيق.⁴¹ سيصبح الاستدلال في نهاية المطاف أكبر من التدريب، مما يضع AMD في مسار النمو طويل المدى للسوق.⁴²

يركز نهج AMD على الفرص المختارة استراتيجيًا بدلاً من محاولة مطابقة NVIDIA عبر جميع القطاعات.⁴³ تنمي الاستراتيجية حصة AMD من سوق يتوسع بسرعة مع تجنب المنافسة المباشرة حيث مزايا NVIDIA أقوى.⁴⁴

تمثل شراكة OpenAI تأكيدًا كبيرًا. يشير التزام OpenAI المحتمل بـ 200 مليار دولار لما يصل إلى ستة جيجاوات من معالجات AMD GPU إلى الثقة في خارطة طريق AMD.⁴⁵ توفر الصفقة لـ AMD عميلاً بارزًا يؤثر على تصورات المؤسسات.

تقلل استراتيجية التسعير العدوانية من AMD أسعار NVIDIA، رغم أن التسعير وحده لم يمكّن AMD من مطابقة أداء NVIDIA في مكاسب الحصة السوقية.⁴⁶ يخلق الجمع بين العتاد التنافسي والبرمجيات المتحسنة والتسعير المواتي فرصًا مع المؤسسات الواعية بالتكلفة.

اعتبارات النشر المؤسسي

يجب على المؤسسات التي تقيّم AMD النظر في مزيج أحمال العمل لديها. أحمال عمل التدريب، خاصة تلك ذات الاعتماديات الواسعة على CUDA، لا تزال تفضل NVIDIA. توفر أحمال عمل الاستدلال فرصة أكبر لاعتماد AMD مع تكاليف تحويل أقل.

تهم مزايا سعة الذاكرة للنماذج الكبيرة. تتيح ذاكرة MI350 البالغة 288 جيجابايت معالجة النماذج على معالج GPU واحد التي تتطلب معالجات NVIDIA متعددة. تقلل ميزة الذاكرة تعقيد البنية التحتية للمؤسسات التي تشغل أكبر النماذج.

لا ينبغي الاستهانة بمتطلبات الاستثمار البرمجي. بينما تحسن ROCm بشكل كبير، ستحتاج الفرق المعتادة على CUDA وقتًا وموارد للتحسين لـ AMD. يؤثر منحنى التعلم على وقت الوصول للإنتاج للنشر الجديد.

توفر استراتيجيات تعدد الموردين تخفيف المخاطر. يمكن للمؤسسات التي تؤهل كلاً من NVIDIA وAMD التفاوض على أسعار أفضل وتجنب قيود التوريد واختيار العتاد الأمثل لكل نوع من أحمال العمل. يؤتي الاستثمار في دعم كلتا المنصتين ثماره للنشر الكبير.

يقلل الوصول السحابي إلى AMD حواجز الاعتماد. تقدم IBM وMicrosoft وOracle ومزودون آخرون مثيلات AMD تتيح الاختبار دون شراء العتاد. يمكن للمؤسسات التحقق من أداء AMD على أحمال عملها قبل الالتزام بشراء البنية التحتية.

إطار اتخاذ القرار السريع

اختيار AMD مقابل NVIDIA:

مقارنة المواصفات:

النقاط الرئيسية

لمهندسي البنية التحتية: - يوفر AMD MI350 ذاكرة HBM3e بسعة 288 جيجابايت—أكثر بنسبة 60% من 180 جيجابايت في B200 - نضجت منظومة برمجيات ROCm بشكل كبير في 2025—PyTorch 3.1 يوفر دعمًا أصليًا - توفر أحمال عمل الاستدلال أقل تكاليف تحويل من NVIDIA - يتيح مزودو الخدمات السحابية (IBM، Azure، Oracle) الاختبار دون شراء العتاد

لفرق المشتريات: - تشير حصة OpenAI البالغة 10% في AMD إلى الثقة في التوريد طويل المدى - تسعير AMD أقل من NVIDIA لكنه لم يترجم إلى مكاسب حصة سوقية معادلة - تتيح استراتيجية تعدد الموردين رافعة تفاوضية أفضل ومرونة في التوريد - تتيح ميزة سعة الذاكرة معالجة النماذج الأكبر على معالج GPU واحد

للتخطيط الاستراتيجي: - تحافظ NVIDIA على 80-95% من الحصة السوقية—AMD بديل موثوق، وليست بديلاً كاملاً - سيتجاوز سوق الاستدلال في النهاية التدريب—القطاع المستهدف لـ AMD - مطلوب استثمار برمجي للتحسين لـ AMD—يجب إدراجه في تحليل التكلفة الإجمالية للملكية - تأكيد سلسلة MI400 لعام 2026—وضوح خارطة الطريق يحسّن التخطيط

ستبقى AMD في المركز الثاني البعيد عن NVIDIA في المستقبل المنظور.⁴⁷ ومع ذلك، يعني السوق الكبير والمتنامي للذكاء الاصطناعي أن حتى حصة الأقلية تمثل إيرادات كبيرة وتؤسس AMD كخيار مؤسسي قابل للتطبيق. المؤسسات التي تطور خبرة في AMD تضع نفسها لتحسين التكاليف وتنويع التوريد مع تطور السوق.

المراجع

1. Tech Research Online. "NVIDIA vs AMD (2025): GPUs, AI & Market Share." 2025. https://techresearchonline.com/blog/nvidia-vs-amd-the-gpu-battle-for-ai-dominance/

2. 36Kr. "AMD's Aggressive Pricing Stabs Intel but Fails to Outperform NVIDIA." 2025. https://eu.36kr.com/en/p/3541331537719433

3. AMD Newsroom. "AMD Unveils Vision for an Open AI Ecosystem." June 2025. https://www.amd.com/en/newsroom/press-releases/2025-6-12-amd-unveils-vision-for-an-open-ai-ecosystem-detai.html

4. Tech Research Online. "NVIDIA vs AMD (2025)."

5. AMD. "AMD Instinct MI350 Series GPUs." 2025. https://www.amd.com/en/products/accelerators/instinct/mi350.html

6. Kontronn. "AMD Instinct MI350 Officially Announced: 185 Billion Transistors and 288GB HBM

[المحتوى مقتطع للترجمة]