北京时间1月7日，2025年CES在美国拉斯维加斯开幕。

这一天，全球两大算力厂商AMD和英伟达相继发布新品，吸引全球目光。

AMD：AI为重，未见重磅GPU 

北京时间 1 月 7 日凌晨3点，AMD率先开始主题演讲。这次围绕游戏、AI PCs以及企业级应用发布新品的AMD，未见掌舵者苏姿丰。 



具体看看AMD发了什么。

首先是游戏处理器：

Ryzen 9 9950X3D：采用最新一代 Zen 5 架构，16 核 32 线程，热设计功耗（TDP）为170W，搭配 AMD 主导的游戏加速 X3D 技术，提供了 128MB 的 L3 缓存。

根据AMD的数据，它对比隔壁英特尔的酷睿Ultra 9 285K有明显优势。在40款游戏中这款处理器的平均性能能高出20%。在20款生产力软件中的平均性能也提升了10%，最高提升幅度达到47%。

和自家与Ryzen 9 7950X3D 相比，Ryzen 9 9950X3D在《反恐精英2》游戏中的性能提升了高达58%。在Corona、Blender、Cinebench和Adobe Photoshop等内容创作应用中的性能也平均提升了13%，最高可达23%。

Ryzen 9 9900X3D ：采用最新一代 Zen 5 架构，12核心24线程，12MB二级缓存、64MB原生三级缓存，叠加64MB 3D缓存，缓存总量共计140MB，TDP 120W，同样支持超频。

目前，AMD尚未公布9900X3D的基准测试数据。

据悉，9950X3D 和 9900X3D 将于 2025 年 3 月上市，定价尚未公布。

接着是AI PCs ：



AI是AMD发力的重点。此次发布上，AMD继续扩充了锐龙AI 300系列，同时发布全新的AI Max系列，覆盖台式机、笔记等产品线。

性能方面，AMD也亮出了旗舰型号与同类产品的表现对比。

在多核任务方面，Ryzen AI 7 350相比高通X Plus X1P-42-100平均速度提升35%；对比英特尔酷睿Ultra 7 258V速度平均提升30%；在3D渲染方面，Ryzen AI MAX+ 395平均相比酷睿Ultra 9 288V性能提升了2.6倍，相比于M4 Pro 12C芯片也平均提升了40%；在图像性能方面，AI MAX 395+也较酷睿Ultra 9 288V性能提升了1.4倍。

在大语言模型的运行上，AMD声称Ryzen AI MAX+395是全球首款可运行70B LLM的Copilot+ PC，在LM Studio中运行70B LLM的Llama 3.1 70B-Q4时，AI MAX+ 395（55W）相比于英伟达RTX 4090 24GB（450W）AI性能快出了2.2倍。



企业级产品：

EPYC™：面向全球大型超大规模数据中心的首选 CPU。

Instinct™ Accelerator： AI 加速平台。

AMD PRO 系列：具备安全、管理和可靠性等企业级特性，2025 年将有超 100 个采用 Ryzen™ PRO 技术的企业平台。

总体来看，AMD这次的演讲相对保守。

对“万众期待”的RDNA 4架构的GPU仅仅是做了一些预告，并没有实质性产品出来。宣布首发阵容有Radeon RX 9070 XT和Radeon RX 9070两款，但并未公布任何性能、规格以及定价等多方数据。



有AMD的游戏玩家对GPU“缺席”表示失望。

外界猜测，AMD不愿意在英伟达之前提供具体信息，这样他们会有更大的灵活度应对英伟达的新一代产品，也就是根据英伟达的策略适当调整自己的策略。

不过这次演讲也并非正式的产品发布会，在CES未来的行程中，还是能期待一下AMD的新动作。

英伟达：高举高打，新品王炸

相较于AMD的“藏着掖着”，英伟达要高调得多。

北京时间上午10点半，老黄穿着他价值近9000美金的鳄鱼皮衣，闪亮登场，直接给市场甩出来GPU王炸——基于Blackwell架构的最新GPU——RTX 50系列。

性能参数上，旗舰级的RTX 5090拥有 920 亿晶体管、3352 AI TOPS（每秒执行万亿次运算次数）、380 RT TFLOPS（每秒执行万亿次浮点运算次数）以及 125 Shader TFLOPS（着色单元）、32 GB GDDR7 显存，显存位宽 512 位，CUDA核心数量是 21760，功耗 575W。



黄仁勋提到RTX 5090 是当今世界最快的 GPU。在 Blackwell 架构创新和 DLSS 4 的加持下，RTX 5090 的性能比 RTX 4090 高出了 2 倍。

官网还提到，DLSS 4引入了多帧生成功能，并对现有的 DLSS 功能进行了增强。

相比于传统的图像渲染，GeForce RTX 50 系列用户可将性能提升高达 8 倍。在发布当天，DLSS 4 将在超过 75 款游戏和应用程序中支持 RTX 50 系列 GPU。

在现场黄仁勋也公布了各个型号的价格以及搭载该系列GPU的PC电脑的价格。

GeForce RTX 5090 首发价 1999 美元（约14651元人民币），低配RTX 5070S售价549美元（约4023元人民币）。



发布完当家GPU，老黄来到下一场重头戏——AI。

首先他引出了英伟达对于Scaling Laws 的判断，认为Scaling Laws 仍在以Pre-training Scaling、Post-training Scaling、Test-time Scaling (Reasoning)三种形式进行，未来随着计算的数据量越来越大，提供更高效的计算资源是必要的。



紧接着，黄仁勋宣布了英伟达基于Llama模型推出的 Llama Nemotron 语言基础模型，希望以此优化 AI 计算效率和准确性。



英伟达在此次 CES 上带来 Llama Nemotron 语言基础模型。它总共有三个尺寸：

Nano：最具成本效益的模型，适合低延迟的实时应用，适合部署在PC和边缘设备上。

Super：一种高精度模型，可在单个 GPU 上提供卓越的吞吐量。

Ultra：最高精度模型，专为数据中心规模的应用程序设计。



沿着未来AI前沿发展的步伐，黄仁勋认为人工智能的下一个前沿是物理人工智能（Physical AI），他解释：“通用机器人技术的 ChatGPT 时刻即将到来。”

为了推进物理人工智能的发展，英伟达将开源允许商用的Cosmos世界基础模型平台。黄仁勋称它为机器人和工业 AI 领域的游戏规则改变者。

Cosmos世界基础模型中包含最先进的生成式基础世界模型、高级的 tokenizer、护栏以及高速视频处理流程，旨在推动自动驾驶汽车 (AV) 和机器人等物理 AI 系统的发展。

Cosmos 世界基础模型 （WFM） 专为物理 AI 研究和开发而设计，可以通过文本、图像和视频等输入以及机器人传感器或运动数据的组合生成基于符合物理运动的视频。

这些模型专为基于物理的交互、物体永久性以及高质量生成模拟工业环境（如仓库或工厂）和驾驶环境（包括各种道路状况）而构建。

Cosmos还为开发人员提供了一种简单的方法来生成大量基于物理的真实照片合成数据，以训练和评估他们现有的模型。开发人员还可以通过微调 Cosmos WFM 来构建自定义模型。

“它接受了 2000 万小时视频的训练，”黄仁勋说，“英伟达 Cosmos，它的目的是教人工智能理解物理世界。”

物理 AI 模型的开发成本很高，需要大量现实世界的数据和测试。

首批采用 Cosmos 的公司包括领先的机器人和汽车公司，包括 1X、Agile Robots、Agility、Figure AI、Foretellix、Fourier、Galbot、Hillbot、IntBot、Neura Robotics、Skild AI、Virtual Incision、Waabi 和 XPENG，以及拼车巨头 Uber。



除了机器人和自动驾驶汽车之外，NVIDIA 还通过 AI 基础模型为开发人员和创作者提供支持。

黄仁勋还介绍了 RTX PC 的 AI 基础模型，该模型可增强数字人、内容创作、生产力和开发能力。

这些模型通过NVIDIA NIM微服务提供，由新款GeForce RTX 50 系列 GPU加速。

此外，英伟达还与其行业合作伙伴推出了服务于开发者、用于 agentic AI 的 “AI 蓝图”。它能为开发人员构建各类Agent提供参考，使开发人员能够部署自定义代理来实现企业工作流程的自动化。

One More Thing

这次英伟达还将之前的 AI 超级计算机 DGX-1 升级成了 Project DIGITS。这是一款向全球的 AI 研究者、数据科学家和学生提供的个人AI超级计算机。

Project DIGITS 采用全新的 NVIDIA GB10 Grace Blackwell 超级芯片，以 FP4 精度提供高达 1 千万亿次的 AI 性能，可用于原型设计、微调和运行大型 AI 模型。

基于Grace Blackwell 架构，企业和研究人员可以在运行基于 Linux 的 NVIDIA DGX OS 的本地 Project DIGITS 系统上对模型进行原型设计、微调和测试，然后将其无缝部署在NVIDIA DGX Cloud ™、加速云实例或数据中心基础架构上。

Project DIGITS 将于 5 月上市，起价为 3000 美元。



AMD和英伟达的AI之旅

AI已经成为了AMD和英伟达两家不可忽视的战略重地。

从核心技术架构到终端落地产品（AI PCs等）都无一不朝着生成式AI的发展进行着优化和创新。

在2024年10月的AMD Advancing AI 2024上，AMD董事长兼CEO苏姿丰围绕AI，发布了相应新品，同时也分享了AMD在AI方面的核心策略，总结起来大致分为四个方面：

硬件产品：为AI训练和推理，提供最佳的高效能节能运算引擎，其中包括CPU、GPU、NPU、DPU四大产品线。

软件：打造开发者友好的软件开发环境，AMD持续优化其开发者软件ROCm，旨在使其成为另一个广泛被接受的“CUDA”。ROCm已经支持各种主流的框架，为开发者提供了便捷的开发工具。

创造深度合作创新的AI生态系统，与世界领先的品牌和厂商合作，共建AI生态。

不只是在芯片层级提供AI的产品解决方案，更是在服务器集群等系统级层面提供全方位解决方案。

从之后AMD相继发布新一代的AI服务器CPU，对标英伟达H200的GPU，AI PC产品线的丰富，以及ROCm的不断优化都能看出AMD对于AI核心策略的坚决执行。

另外，相较于英伟达的相对封闭的“自建生态”，AMD在生态方面更为开放。

为应对 NVLink（英伟达开发的一种高速GPU互连技术）在人工智能（AI）数据中心网络中的竞争，AMD联合博通、思科、谷歌、惠普、英特尔、Meta 和微软八家公司宣布了一个新的技术标准——Ultra Accelerator Link（UALink），并持续欢迎更多企业加入。

UALink预计在今年一季度向一般审查开放。该规范将为 AI Pod 中多达 1024 个加速器的每通道扩展连接实现高达 200Gbps 的扩展连接。

不同于AMD在硬件层面的全面覆盖，英伟达在AI层面以性能领先的GPU生态为基础，更侧重在软件和应用侧面的发展。

模型侧，英伟达发布了针对RTX AI PC的AI基础模型、基于Llama的大语言模型、生成式世界基础模型Cosmos。

应用侧，英伟达在自动驾驶和具身智能领域下了重注，黄仁勋不止一次地在不同场合都强调了以自动驾驶和具身智能为代表物理AI将是AI未来发展的重要方向。

英伟达针对自动驾驶AI平台提供了专门的AI 基础架构NVIDIA DRIVE ，其中包含了各类基础设施涵盖本地以及 NVIDIA DGX Cloud 和 Omniverse 中的数据中心硬件、软件和AI工作流。

它还为自动驾驶场景开发了大语言模型 MapLLM，该模型可以基于用户输入生成高精地图格式的驾驶场景。

在机器人领域，英伟达在2024年3月的GTC2024上，发布了人形机器人通用基础模型Project GR00T，这是一种多模态人形机器人通用基础模型。

此外，NVIDIA 还发布了新型人形机器人计算机 Jetson Thor，并对 NVIDIA Isaac机器人平台进行了重大升级，包括生成式 AI 基础模型和仿真工具，以及 AI 工作流基础设施。

另外，英伟达还为开发人员进一步落地和实践AI提供了各类便利工具，比如在2024年3月推出的NIM（Nvidia Inference Microservices）。这一产品可以简化各种规模的企业部署AI服务，通过提供经过优化的云原生微服务，使得AI模型的部署时间从以前的数周缩短至短短的几分钟。

后续，英伟达还不断对NIM进行了更新，并推出了NIM代理蓝图，以助力开发者打造和优化AI应用。

英伟达对于AI的布局已经逐步深入到了产业链上下游的各个环节。

为进一步加强在AI领域的布局和竞争力，AMD和英伟达也都通过投资或者收购的方式扩展版图。

据外媒Observer 2024年12月的报道，AMD的风投部门在2024年进行了9 项投资，包括AI基础模型公司 Liquid AI、光I/O互连技术的公司Ayar Labs、李飞飞的创业公司World labs、图形处理器云平台TensorWave、模型提供商烟花人工智能Fireworks AI等。

不仅是风险投资，AMD在2024年7月和8月接连宣布了完两笔AI公司的收购。

7月，它以6.65亿美元现金收购芬兰人工智能（AI）初创公司Silo AI。Silo AI是欧洲最大的私人AI实验室，业务遍及欧洲和北美，专注于端到端AI驱动解决方案，帮助客户快速轻松地将AI集成到其产品、服务和运营中，客户包括安联、飞利浦、劳斯莱斯和联合利华等。

8月，AMD又宣布以 75% 现金和 25% 股票交易方式作价49亿美元收购服务器制造商 ZT Systems，外界认为此举有利于AMD 将设计能力扩展到芯片以外的业务以对抗英伟达。

而英伟达在资本市场上的动作同样大胆，根据金融时报报道，英伟达于2024年在人工智能领域投资了10亿美元，参与了50轮初创企业融资和多项企业交易。

据统计，英伟达投资的人工智能范围涵盖医疗技术、搜索引擎、游戏、无人机、半导体、数据存储和人形机器人等领域。

这其中包括多笔市场极为瞩目的大额融资，如 OpenAI 66亿美元的非公开股权融资，XAI 60亿美元的C轮融资，以及Anthropic 40亿美元的战略融资。

此外，英伟达还并购了以色列AI工作负载管理平台Run:AI，以及A模型调整Octoai。

分析两家的投资策略，不难看出AMD更偏向于对其AI业务有所补充的公司，英伟达则更偏向于对算力有较高需求的AI公司，这些公司往往也是英伟达产品的买家。

开年在CES上的“交锋”，证明2025年AI仍是两家必争之地。后续它们会有怎样的分野，值得继续关注。