市值突破9000亿美元!AMD收购MEXT补齐存算短板,对冲存储涨价压力
6月15日,市值收购国际AI芯片大厂AMD股价创下558美元的突破历史新高,市值突破9000亿美元,亿美元A压力达到历史新高;受美伊和平协议消息提振,补齐芯片板块迎来普涨,存算存储英伟达(NVIDIA)和英特尔(Intel)的短板对冲股价也随之上涨。英伟达股价上涨4%,市值收购至约214美元;英特尔股价上涨3%,突破达到128美元。亿美元A压力

有两大利好消息带动股价上升:一是补齐AMD的Ryzen AI Halo在定价上比英伟达的DGX Spark低700美元,同时宣称其每秒生成的存算存储词元(tokens-per-second)性能提升了14%,并支持高达2000亿(200B)参数的短板对冲模型。

二是市值收购AMD宣布收购MEXT, 这是一家专注于数据中心基础设施 AI 驱动内存优化的初创公司。此次交易的突破财务条款尚未披露。受此消息影响,亿美元A压力AMD的股价盘中上涨了 7.17%。
MEXT核心团队被纳入,存算协同提升数据中心效率和价值
MEXT成立于2023年,是一家初创公司,公司的使命是 “从根本上降低大内存工作负载(large-memory workloads)的计算成本”。 MEXT选择从服务器最大的成本构成之一——服务器内存(DRAM)入手,来解决成本问题。
DRAM(动态随机存取存储器)是一个规模达千亿美元的市场,却长期存在利用率低下的顽疾。MEXT 正是为了直击这一效率痛点而生——这正如当年 VMware 之于 CPU、NetApp 之于存储一样。MEXT 由一群行业资深创新者创立(团队成员共拥有 200 多项专利,并在虚拟化、64位 x86 架构以及数据中心闪存等领域积累了数十年的深厚经验),目前已蓄势待发,有望重新定义内存技术的未来。
MEXT开发了一种“AI-Powered Predictive Memory”(AI驱动的预测性内存),可使闪存(flash storage)表现出更接近动态随机存取存储器(DRAM)的特性。该技术能在保持性能的同时扩展可用内存容量,同时也解决了随着 AI 模型、数据分析和高性能计算工作负载在规模和复杂性上不断增长而日益凸显的瓶颈问题。
此次收购为AMD在AI基础设施领域的推进增添了软件层的能力,从而与其GPU和CPU硬件产品形成互补。AMD表示,MEXT 研发了创新的 AI 驱动预测性内存技术,旨在使闪存表现出更接近动态随机存取存储器(DRAM)的特性,从而在保持性能和效率的同时扩展可用内存容量。这一方案有望降低基础设施成本、提高资源利用率,并帮助客户更高效地扩展通用计算和 AI 工作负载。
此次收购进一步增强了我们提供差异化全栈计算与 AI 解决方案的能力。通过将 MEXT 的技术整合到 AMD 的整个数据中心产品组合中,我们期望帮助企业客户从基础设施投资中释放更大价值,同时加速 AI 部署进程。
AMD在数据中心签署大单,新品加速量产供应大客户
5月19日,在AMD上海研发中心成立20周年,AMD董事会主席及首席执行官苏姿丰博士(Dr. Lisa Su)表示,人工智能正处于发展的转折点,AI智能体也催生了CPU角色的重新定位,推动在数据中心、嵌入式、边缘及智能终端等领域的AI领导力。
此外,AMD通过与大型AI公司的写作共同构建未来算力,并且推动开放的AI生态系统建设。今年2月,Meta 计划采购价值可能高达 1000 亿美元的 AMD 芯片,这些芯片足以支撑约 6 吉瓦(GW)的数据中心电力需求。
作为这项多年期协议的一部分,AMD 向 Meta 发行了一份基于业绩表现的认股权证。Meta 可以每股 0.01 美元的价格,购买最多 1.6 亿股 AMD 普通股(约占公司总股本的 10%),这些股份的归属与特定里程碑的达成挂钩。据外媒报道,获得全部股票奖励的前提条件是 AMD 的股价必须达到 600 美元。

根据协议,Meta 将采购 AMD 的 MI540 系列 GPU 及其最新一代 CPU。由于 CPU 具有运行高效、易于扩展且不会使企业被英伟达(Nvidia)单一绑定的优势,它们正日益成为 AI 推理计算堆栈的核心支柱。
据悉,在 2026 年第一季度财报电话会议上,AMD 首席执行官苏姿丰博士(Dr. Lisa Su)证实,公司已开始向“头部”客户发送首批 Instinct MI450 GPU 样品。这些芯片的部署计划仍在顺利推进中,将应用于各大数据中心的 Helios 机架系统,并预计于今年下半年开始量产出货。
随着 MI450 加速器在 Meta 和 OpenAI 等客户处的部署不断扩大,与其他 AI 芯片供应商(包括英伟达)之间的竞争差距,以及 AMD ROCm 软件生态栈的市场接受度,预计仍将是所有追踪 AI 基础设施主题的投资者密切关注的焦点。
(责任编辑:探索)
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