12月24日消息，半導體研究機構Semianalysis在進行了5個月的調查后發現，AMD最新的AI芯片MI300X因為存在重大軟件缺陷，導致性能不如預期，難以撼動英偉達（Nvidia）的市場主導地位。

Semianalysis在研究報告中指出，雖然MI300X規格看來令人印象深刻，擁有192 GB HBM3內存，可以提供1,307 TeraFLOPS的FP16精度算力。而英偉達H100 的算力只有989 TeraFLOPS，只配備了80 GB HBM內存，H200也只配備了141 GB HBM內存。相比之下，AMD MI300X硬件配置更高，定價也更便宜，這也意味著MI300X更具性價比。

但是Semianalysis認為，AMD這些優勢卻幾乎發揮不了多少作用。因為AMD MI300X配套的軟件存在缺陷，若大量錯誤不能排除，會讓訓練AI模型變成幾乎不可能的任務。相比之下，英偉達卻持續推出全新功能、工具庫并升級性能，持續保持領先。

SemiAnalysis指出，其研究團隊執行了大量測試，當中包括GEMM、單節點訓練（single-node training）等，發現AMD MI300X存在軟件缺陷，其研究團隊必須跟AMD工程師一同修正無數軟件缺陷，才能達到堪用的標竿測試結果。

SemiAnalysis稱，“AMD產品開箱后非常難以操作，需要相當大的耐心及努力才能達到可用的狀態”。相比之下，英偉達的AI解決方案開箱就能順暢運作。

SemiAnalysis還透露，AMD最大云端客戶Tensorwave，必須免費提供基于這些GPU實例的使用時間，以便于給AMD團隊來解決軟件問題，這實在瘋狂，畢竟Tensorwave已經支付了這些GPU的費用。

Semianalysis首席分析師Dylan Patel還通過社交平臺X指出，他跟AMD CEO蘇姿豐（Lisa Su）開了1.5小時的會議，逐一反饋了相關問題。他建議蘇姿豐重金投入軟件開發與測試，尤其應配置數千顆MI300X芯片來做自動化測試——跟進英偉達的做法。此外，他還建議蘇姿豐簡化復雜的環境變數，實施更好的預設設定。“請讓產品開箱便可用！”他寫道。

蘇姿豐則回應稱，感謝Patel具有建設性的對話，并坦承AMD軟件方面的不足之處。她表示，“Patel的反饋是個禮物、即便它很嚴苛。AMD已大量投入客戶和工作量優化作業，但為支持廣泛的生態系統，尚有許多努力空間。非常感謝大家的回饋。AMD致力打造世界一流的開源軟件，2025年有很多計劃。祝大家佳節愉快！”