文章核心观点 - 文章认为AMD在2026年的消费级产品路线图，特别是在笔记本电脑领域，缺乏竞争力，其Gorgon平台（基于Zen 5架构的4nm工艺）难以与英特尔基于3nm/18A工艺的Panther Lake/Lunar Lake以及高通的骁龙X Elite Gen 2竞争，主要问题在于能效、电池续航和每瓦性能不足 [1][3][9] - 文章指出AMD的Zen架构及其Infinity Fabric互联技术最初为数据中心设计，导致其在移动平台上面临功耗过高、缺乏有效小核策略的挑战，这制约了其在消费级笔记本电脑市场的表现 [4] - 文章预测AMD在2027年推出基于Zen 6的Medusa平台后，竞争力有望增强，但仍需解决核心架构设计问题，以在能效方面与英特尔Nova Lake及高通方案抗衡 [11][12] 产品路线图与竞争格局 - **2026年产品 (Gorgon平台)**：该平台是Strix Point系列的升级版，仍采用基于Zen 5架构的处理器和4nm工艺，专注于移动客户端和消费市场 [3][9] - **2027年产品 (Medusa平台)**：计划推出基于Zen 6架构的平台，承诺提供更好的每瓦性能和更强的NPU能力 [3][11] - **与竞争对手的工艺对比**：AMD在2026年仍使用4nm工艺，而竞争对手英特尔Lunar Lake采用3nm工艺，Panther Lake采用18A工艺，高通骁龙X Elite Gen 2也采用3nm工艺 [5][9] - **竞争态势判断**：Gorgon平台被认为很难与英特尔的Panther Lake或高通的骁龙X Elite Gen 2竞争，尤其是在电池续航和每瓦性能方面 [3][9][10] 技术挑战与设计局限 - **架构设计根源**：Zen 5及其前代架构主要为数据中心市场设计，其Infinity Fabric架构在移动领域功耗过高，难以实现高效设计 [4] - **小核心策略缺失**：与竞争对手相比，AMD缺乏强有力的节能小核心策略，影响了移动平台的能效表现 [4] - **工艺制约**：继续使用成本较低但性能受限的4nm工艺，而竞争对手已转向更先进的3nm或18A工艺，这限制了性能与能效的提升 [5][9] 具体产品市场表现分析 - **Strix Halo平台**：该平台搭载了移动芯片上最大的GPU，在AIPC市场有优势，但被指为“公关芯片”，因电池续航短（例如HP OMEN MAX在标准Windows下仅6小时）、发热高、定价昂贵（约2500美元/欧元），且未能获得主流OEM厂商的广泛认可 [6][7] - **电池续航对比**：Strix Halo平台6小时的续航远低于竞争对手，如Lunar Lake Core 200续航超过15小时，骁龙X Elite机型续航接近20小时，Arrow Lake H机型续航约12小时 [7] - **高端台式机市场**：9800X3D和9950X3D在高端台式机市场取得成功，验证了Zen 5核心搭配大容量缓存策略的正确性，据工程师经验，缓存容量翻倍可带来约10%的性能提升 [8] 市场份额与战略影响 - **市场份额目标**：AMD计划将消费市场份额提升至40%，但文章认为这可能主要发生在利润率较低的细分市场，从而可能损害整体利润率 [12] - **设计订单策略**：增加Gorgon设计订单数量可能是一种安全机制，旨在弥补英特尔Panther Lake架构可能出现的供货缺口，并可能成功填补该缺口 [12] - **未来竞争展望**：2027年Zen 6架构的推出有望提升AMD竞争力，但若不在核心和Infinity Fabric架构上重新设计，其在每瓦性能和电池续航方面可能仍不足以完全抗衡英特尔Nova Lake和高通方案 [11][12]

COMPUTEX 2025展会主题 - 2025年台北国际电脑展主题为"AI Next"，聚焦人工智能领域最新研究成果与尖端应用技术 [1] - 高通CEO将在展会发表演讲，分享骁龙X系列平台在AI时代的进展与未来规划 [1] 骁龙X系列平台产品布局 - 平台包含12核骁龙X Elite、10核/8核骁龙X Plus及骁龙X，覆盖顶级到入门级市场 [3] - 全系配备45TOPS算力NPU，支持端侧AI运算，减少云端依赖 [3] - 支持云端与终端侧AI协同，通过异构计算(CPU+NPU+GPU)优化能效 [3] 市场推广进展 - 超过80款搭载骁龙X的Windows 11 AI+ PC已量产或开发中 [3] - 覆盖宏碁/华硕/戴尔/惠普/联想等品牌，预计2026年将超100款 [3] - 推动AI PC普及至600美元价位段 [3] AI技术应用场景 - 消费者领域：PPT制作/会议纪要/文本生成/图像处理等办公效率提升 [4] - 企业场景：敏感信息处理/文档自动化/实时数据分析等决策优化 [4] - 工业领域：设备数据分析/机器人驱动/智能生产线优化 [4] 技术发展趋势 - AI能力从云端向终端下沉成为不可逆趋势 [4] - 异构计算架构实现终端设备AI算力突破，功耗控制与实时响应显著提升 [4] - 人机交互从"应用为中心"转向"以人为中心" [5]

行业趋势 - AI正在进入推理创新时代，高通提出混合AI概念，强调AI处理需分布在云侧和终端以实现规模化扩展[5][7] - 一次AI问答成本是传统搜索的1000倍，混合AI架构通过终端协同算力降低云端成本[7] - 2024年发布的大规模AI模型中超过75%参数在千亿规模以下，模型参数规模快速缩小[17][19] 技术突破 - DeepSeek-R1通过思维链推理数据微调和蒸馏实现推理能力赋予小规模稠密模型[12][13] - 蒸馏技术使大模型知识迁移到小模型，DeepSeek蒸馏版本在GPQA基准测试中与GPT-4o等先进模型表现相当[18][19] - 高通第三代骁龙8、骁龙X Elite等平台强化终端芯片对生成式AI的支持，衍生出AI一键消除路人等原生应用[8][35] 终端应用 - 荣耀、OPPO、小米等主流消费终端厂及吉利、比亚迪等超过20家车企快速接入DeepSeek[2][4] - 终端侧AI应用渗透日常用机习惯，如文档摘要、AI图像编辑、实时翻译及计算摄影[20][21] - AI成为新UI，荣耀"一句话点咖啡"等案例颠覆传统屏幕交互，未来将扩展至机器人、无人机等设备[22][23][24] 高通布局 - 高通2023年提出AI处理需云端与终端协同，终端能力、隐私需求及商业模式为关键影响因素[28][29][30] - 骁龙8至尊版Hexagon NPU支持70+ Tokens/秒生成能力，骁龙X系列平台定义AI PC新品类[35][37] - 高通AI软件栈及开发者生态支持跨平台部署，覆盖手机、汽车、XR等数十亿终端设备[41][42]