蘇姿丰談 AI 戰略：超微押注異構運算、客製化晶片，透過股權合作深度綁定科技巨擘
AI 時代關鍵指標轉向「每瓦特算力成本」
隨著人工智慧模型從訓練階段走向大規模推論應用，企業在部署 AI 基礎設施時的考量重心也正持續轉變。超微執行長蘇姿丰（Lisa Su）指出，客戶如今最重視的是「每瓦特算力所帶來的成本效益」，也就是在功耗與運算能力之間取得最佳平衡。
她表示，單一晶片架構已難以在所有應用場景中達到最佳化，因此未來的 AI 資料中心將更多採用「異構運算」模式，透過不同類型晶片協同運作，以提升整體效能與能源效率。
ASIC 與客製化晶片成重要戰略
在 AI 運算需求快速膨脹的背景下，客製化晶片（ASIC）也逐漸成為重要選項。超微認為，未來 AI 基礎設施將同時需要標準化產品與高度客製化解決方案。
蘇姿丰表示，超微的策略並非只押注單一產品線，而是同時提供具備彈性的通用晶片，以及針對特定工作負載深度優化的客製化設計，以協助客戶達到最高運算效率。
關鍵策略：與科技巨擘建立「股權型合作」
近期超微與 Meta Platforms 簽署規模高達 6 吉瓦（GW）的算力合作協議，並在去年與 OpenAI 達成大型 AI 算力供應合作。這些合作的一大特色，是超微透過發行認股權證或股權的方式與客戶建立更緊密的關係，甚至讓輝達（Nvidia）執行長黃仁勳公開稱讚「是個非常聰明的策略」。
蘇姿丰指出，AI 資料中心動輒數百億甚至上千億美元的投資規模，需要極高的信任基礎。透過與客戶共享股權或績效型認股權證，可以加快大型採購決策，同時讓雙方在技術與商業目標上形成更強的利益綁定。
她也透露，超微與 OpenAI 目前正規劃建置首個「吉瓦級算力」系統，而下一代 MI450 AI 晶片的開發與驗證，基本上是雙方共同完成。
AI 基礎設施需求暴增 CPU 供應吃緊
除了 AI 長期布局外，蘇姿丰也坦言目前供應鏈正面臨兩大挑戰，其中之一是 CPU 供應不足。
她表示，AI 基礎設施需求的增長速度遠超市場在 3 至 6 個月前的預期，就連大型雲端服務商也承認，過去低估了 AI 系統所需的 CPU 運算支援。超微正與供應鏈合作，計畫在 2026 至 2027 年間進一步擴大產能，以因應快速成長的需求。
記憶體價格上漲推升系統成本
另一個壓力來自記憶體市場。蘇姿丰指出，DDR4 與 DDR5 價格近期明顯上升，正在推高整體系統成本，特別是對個人電腦市場形成壓力。
雖然預期下半年價格波動可能有所緩和，但記憶體供需仍是影響科技業成本結構的重要因素，市場需要持續關注。
超微「非對稱策略」挑戰 AI 霸主
整體來看，超微正在採取與競爭對手不同的 AI 戰略路線。當市場領先者（如輝達）試圖以標準化高階 GPU 架構主導 AI 運算時，超微則選擇走向異構運算與半客製化設計。
同時，透過股權與認股權證等財務工具，超微將全球主要 AI 需求方轉變為長期合作夥伴。這種從晶片架構、算力部署到企業股權的深度合作模式，不僅有助於鎖定未來數年的大型訂單，也為公司建立難以被取代的 AI 生態系。
