外媒报导，D.A. Davidson 分析师 Gil Luria 警告，超微 (AMD-US) 在 AI 晶片竞争中正逐渐落后，原因在于公司过度依赖第三方网路设备供应商、软体堆叠相对薄弱，导致其 GPU 在实际运行环境中的效能与使用率往往不如纸面规格，削弱与同业竞争的能力。
Luria 周四开始追踪 AMD，给予“中立”评级，目标价 220 美元。他指出，尽管 AMD 的 Instinct MI300X 与即将推出的 MI350X 在规格表上看似能与辉达 (NVDA-US) Blackwell 架构相抗衡，但市场真正关心的是部署效率与整体解决方案能力，而非单纯的硬体参数。
他强调，AI 高效能运算除了 GPU 本身，还必须仰赖软体、网路、记忆体等多个环节协同运作，而 AMD 在核心硬体之外的整体配套仍明显不足。
Luria 表示，辉达与博通 (AVGO-US) 拥有更完整的产品组合与生态系，可有效缩短客户的部署时间；相较之下，AMD 在网路层面高度仰赖第三方供应商，可能导致导入周期拉长。
对于运行数万甚至数十万颗 GPU 的 AI 实验室而言，即便资料传输仅出现小幅延迟，也可能放大整体效率损失，进而使 AMD 的实际算力使用率显著低于理论规格，让其每单位算力成本反而不如竞争对手。
他进一步推测，全球算力需求最强的 OpenAI，可能会优先采用辉达、博通，甚至亚马逊 (AMZN-US) 的 Trainium 或 Alphabet (GOOGL-US)(GOOG-US) 的 TPU，而非 AMD。
此趋势也可能形成“负向飞轮”(negative flywheel) 效应，让更多客户持续加深对辉达 CUDA 软体生态的依赖，进一步压缩 AMD 的渗透空间。
“负向飞轮”：当某个系统、产品或企业陷入一种自我强化的恶性循环时，因为初期劣势导致结果变差，而结果变差又进一步加深原本的劣势，使情况越来越不利，形成“越输越输”的连锁效应。
在供应链层面，Luria 也指出，台积电 ADR (TSM-US) 可能会把更多先进制程产能分配给出货量较大的领导厂商，而非 AMD。若供应时程存在不确定性，也可能让大型买家更不愿意将 AMD 视为次要供应商，进一步影响其竞争定位。
市场对 AMD 的疑虑在公司 2 月 3 日公布第四季财报后升温。虽然 AMD 营收高于市场预期，但超预期主要来自约 3.9 亿美元的中国销售额，而华尔街原先并未纳入估算。在 AI 需求强劲的背景下，投资人更期待 AMD 在不含中国的营收表现上交出更具爆发力的成绩，导致财报公布隔日股价重挫逾 13%。
尽管短期挑战仍多，AMD 长期成长目标依旧积极。执行长苏姿丰在 2025 年分析师日曾表示，公司预估资料中心可服务市场规模到 2030 年可望超过 1 兆美元，并计划未来三到五年让资料中心业务维持约 60% 的年复合成长率。
Luria 认为，2026 年下半年 OpenAI 预计部署 AMD M1450 GPU 的进度，将成为观察 AMD 是否能在 AI 前沿市场真正追赶竞争对手的关键测试。
