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AMD近日发布的Instinct MI325X AI芯片，凭借CDNA 3架构与256GB HBM3e内存的组合，在AI算力领域对英伟达H200发起有力挑战。这款芯片采用3nm制程工艺，集成1530亿晶体管，内存带宽达6TB/s，FP8精度下算力达2.6 PFLOPS，较H200的实测算力（约1 PFLOPS）提升30%。在Meta Llama 3.1 70B等大模型推理中，MI325X的延迟较H200降低20%-40%，Mixtral 8x7B模型吞吐量更是达到H200的1.4倍。
从硬件规格看，MI325X的内存容量（256GB vs 141GB）和带宽（6TB/s vs 4.8TB/s）分别实现1.8倍和1.3倍的提升，八卡系统总带宽达48TB/s，FP8算力聚合至20.8 PFLOPS。尽管H200在FP8精度下理论算力更高（3.958 PFLOPS），但实测中受限于稀疏计算优化，其有效算力仅与MI325X相当。在DeepSeek-R1 671B等超大规模模型测试中，H200凭借141GB HBM3e显存和4.8TB/s带宽，实现首token响应<3秒、高并发吞吐量稳定在1100+ tokens/s，而MI325X在Llama 2 70B测试中八卡配置达33,928 tokens/s，接近H200水平。
软件生态层面，AMD通过ROCm 6.2平台优化，在Hugging Face模型支持量、大模型数据吞吐延迟等方面显著改进，但英伟达CUDA的开发者锁定效应仍构成挑战。市场定位上，MI325X通过性价比和内存优势，在需要大内存的高参数模型场景中突围，而H200依托成熟生态和综合性能维持领先。随着AMD计划2025年推出CDNA 4架构的MI350系列（288GB HBM3e，FP8算力9.2 PFLOPS），以及英伟达Blackwell架构的持续演进，AI芯片市场的竞争正进入架构创新与生态布局的深水区。