過去 3 年，搭配著 AI 被討論的晶片以 GPU 掛帥。但 PC 時代的主流晶片 CPU，近半年也出現缺貨狀況。 5 月 22 日，AMD 執行長蘇姿丰（Lisa Su）在台北出席天下雜誌論壇時，也指出此現象，「CPU 現在缺貨，而且這個趨勢才剛開始。」
過去一年 AMD 股價已上漲逾 250%，市值突破 7000 億美元，是全球市值前 20 大企業之一。投資人已經在押注 AMD 的未來，而蘇姿丰這趟台北行，也再次給資本市場一劑強心針。
不是 GPU 輸了，是 CPU 也贏了
訓練 AI 跟 CPU 有何關係？AMD 要怎麼下這盤棋？
CPU 和 GPU 的根本差異在於設計邏輯：GPU 像一個能同時做一千件簡單事情的工廠，CPU 則像一個能同時處理數十件複雜決策的指揮官。當 AI 任務從「大量平行運算」演變為「協調複雜任務流程」，CPU 的特性反而更切合需求。
蘇姿丰指出，「沒有人真的靠訓練賺錢，投資報酬率來自推論。」隨著 AI 從少數人試用走向企業大規模部署，推論次數呈指數成長，這個轉變在最「Agentic AI」（代理型 AI，不只是回答問題，而是能夠自主拆解任務、同時派出多個 AI「代理人」分頭處理的系統。）的需求尤為明顯，而這正是 CPU 重新站上舞台的關鍵時刻。
蘇姿丰預估，未來 5 年 CPU 市場每年將成長超過 35%，而就在本周，AMD 宣布最新一代伺服器 CPU「Venice」已在台灣啟動量產，並逐步擴大出貨規模。
然而蘇姿丰強調，這場競爭不是零和遊戲。「這個市場夠大，CPU、GPU、還有專用 AI 晶片（ASIC）都會被需要。」她預估 AI 資料中心市場未來 3 到 4 年累計規模將超過一兆美元，在這個量級的需求面前，各類晶片不是彼此取代，而是各司其職、同步成長。AMD 的優勢，正是 3 種晶片都有。
台灣是這盤棋的地基，不只是供應商
蘇姿丰這趟台北行，帶著整個 AMD 高階領導團隊，與逾 150 個生態系夥伴共同舉辦閉門論壇，並宣布與台灣供應鏈共同投資超過 100 億美元。
這筆錢要買的，是時間與產能。
CPU 需求爆發造成的短缺，根本原因不只在晶片設計，而是整條供應鏈同時吃緊。蘇姿丰坦承，目前瓶頸橫跨多個環節：封裝產能不夠、記憶體（尤其是高頻寬記憶體 HBM）供給緊張、全球資料中心建置也面臨電力不足的現實限制。「我們幾乎每個環節都有瓶頸，」她說，「但半導體供應鏈很擅長解決問題，每次看到瓶頸，就有辦法打通它。」
AMD 的應對方式是「提前鎖定」。在記憶體端，AMD 已與三大記憶體廠共同規畫 2026 至 2028 年的 HBM 路線圖，確保供貨配套；在封裝端，這次 100 億美元的投資，正是要確保先進封裝、基板與測試產能在需求到來之前就到位。
蘇姿丰說，AMD 通常是這些新技術的第一批量產用戶，因此必須提前與夥伴共同出資。「某些投資的前置作業很長，包括土地、廠房、製造設備，都要現在就開始。」她要確保的，是 2026 到 2029 年每一年的產能都能跟上需求。
從台灣的角度來看，它代表 AMD 把台灣的先進封裝能力，視為未來 AI 基礎設施競爭中不可替代的核心資產。AMD 目前在台灣設有 10 個據點、逾 1800 名員工，近幾年新增了 5 個研發據點，參與的不是銷售支援，而是最新技術的第一線導入工作。
地緣政治成變數，但 AMD 已有備案
這盤棋有一個無法完全控制的變數：中國。
中國約占 AMD 總營收的 20%，橫跨 PC、遊戲、資料中心等多個業務線。然而美國出口管制已限制最高端 AI 晶片銷往中國，蘇姿丰坦承：「我們不預期能在中國銷售最先進的 AI 晶片。」
AMD 的應對策略是把中國市場的重心，從高端 AI 加速器轉向 AI PC 與本地端 AI 應用。蘇姿丰本周訪台前，剛結束上海行程，在當地舉辦了一場數千人規模的開發者日，聚焦在「本地端 AI」，也就是不依賴雲端、直接在裝置上執行的 AI，目前不在出口管制範圍之內。
這個轉向能填補多少缺口，目前難以評估。但對 AMD 整體而言，中國市場的限制，某種程度上正被全球其他地區 CPU 需求的爆發所覆蓋。
核稿編輯：陳書榕
