外媒報導，D.A. Davidson 分析師 Gil Luria 警告，超微 (AMD-US) 在 AI 晶片競爭中正逐漸落後，原因在於公司過度依賴第三方網路設備供應商、軟體堆疊相對薄弱，導致其 GPU 在實際運行環境中的效能與使用率往往不如紙面規格，削弱與同業競爭的能力。
Luria 週四開始追蹤 AMD，給予「中立」評級，目標價 220 美元。他指出，儘管 AMD 的 Instinct MI300X 與即將推出的 MI350X 在規格表上看似能與輝達 (NVDA-US) Blackwell 架構相抗衡，但市場真正關心的是部署效率與整體解決方案能力，而非單純的硬體參數。
他強調，AI 高效能運算除了 GPU 本身，還必須仰賴軟體、網路、記憶體等多個環節協同運作，而 AMD 在核心硬體之外的整體配套仍明顯不足。
Luria 表示，輝達與博通 (AVGO-US) 擁有更完整的產品組合與生態系，可有效縮短客戶的部署時間；相較之下，AMD 在網路層面高度仰賴第三方供應商，可能導致導入周期拉長。
對於運行數萬甚至數十萬顆 GPU 的 AI 實驗室而言，即便資料傳輸僅出現小幅延遲，也可能放大整體效率損失，進而使 AMD 的實際算力使用率顯著低於理論規格，讓其每單位算力成本反而不如競爭對手。
他進一步推測，全球算力需求最強的 OpenAI，可能會優先採用輝達、博通，甚至亞馬遜 (AMZN-US) 的 Trainium 或 Alphabet (GOOGL-US)(GOOG-US) 的 TPU，而非 AMD。
此趨勢也可能形成「負向飛輪」(negative flywheel) 效應，讓更多客戶持續加深對輝達 CUDA 軟體生態的依賴，進一步壓縮 AMD 的滲透空間。
「負向飛輪」：當某個系統、產品或企業陷入一種自我強化的惡性循環時，因為初期劣勢導致結果變差，而結果變差又進一步加深原本的劣勢，使情況越來越不利，形成「越輸越輸」的連鎖效應。
在供應鏈層面，Luria 也指出，台積電 ADR (TSM-US) 可能會把更多先進製程產能分配給出貨量較大的領導廠商，而非 AMD。若供應時程存在不確定性，也可能讓大型買家更不願意將 AMD 視為次要供應商，進一步影響其競爭定位。
市場對 AMD 的疑慮在公司 2 月 3 日公布第四季財報後升溫。雖然 AMD 營收高於市場預期，但超預期主要來自約 3.9 億美元的中國銷售額，而華爾街原先並未納入估算。在 AI 需求強勁的背景下，投資人更期待 AMD 在不含中國的營收表現上交出更具爆發力的成績，導致財報公布隔日股價重挫逾 13%。
儘管短期挑戰仍多，AMD 長期成長目標依舊積極。執行長蘇姿丰在 2025 年分析師日曾表示，公司預估資料中心可服務市場規模到 2030 年可望超過 1 兆美元，並計劃未來三到五年讓資料中心業務維持約 60% 的年複合成長率。
Luria 認為，2026 年下半年 OpenAI 預計部署 AMD M1450 GPU 的進度，將成為觀察 AMD 是否能在 AI 前沿市場真正追趕競爭對手的關鍵測試。
