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速递|独立云厂商的生存样本:AMD支持的Vultr豪掷10亿美元,现融资建中型AI芯片集群
Z Potentials· 2025-12-04 04:59
重大资本投资 - Vultr宣布投资超过10亿美元在俄亥俄州建设一个50兆瓦规模的AMD AI处理器集群[3] - 该设施计划于2026年第一季度投入运营,将配备24,000枚AMD Instinct MI355X AI加速器芯片[3][4] - 公司近期完成了3.29亿美元的信贷融资,以支持该芯片集群的建设[6] 差异化竞争战略 - 公司定位为以更低成本提供AI基础设施,其云服务价格通常只有大型数据中心运营商的一半[3] - 50兆瓦的运营规模远小于微软、Meta和Alphabet等科技巨头的吉瓦级设施,形成差异化竞争[3] - 对于一家独立的云计算公司来说,这种规模的集群是前所未有的[4] 业务转型与增长 - Vultr成立于2014年,最初主要提供CPU服务,2021年开始采购GPU以支持AI计算[5] - 过去两年间,AI基础设施已成为公司业务中增长最快的部分,目前占据收入主体[5] - 到2026年,AI业务的集中度还将进一步提升[5] 技术合作与供应商关系 - 该AI集群将采用AMD最先进的Instinct MI355X AI加速器,并计划在下一代MI450处理器就绪时采用[4] - AMD正试图证明其AI加速器在价格上比英伟达产品更具优势[4] - 尽管是AMD处理器的早期用户,公司仍计划继续采购英伟达的芯片[4] 市场定位与客户基础 - Vultr为全球185个国家的数十万客户提供服务[5] - 现有AI客户包括Clarifai Inc、LiquidMetal AI以及生物技术公司MindWalk Holdings Corp[4] - 公司表示正在与潜在客户积极洽谈,但对集群售罄充满信心,无需等待客户合同即开始建设[4][5] 行业观点与资产寿命 - 公司CEO认为AI计算基础设施仍然“严重不足”,尽管行业可能存在部分过度扩张[8] - 对于GPU资产,公司认为六年的使用寿命是一个“合理且保守的估计”[8] - 科技公司在评估技术折旧方面实际上相当保守[8]
盘后震荡下挫 近3%!AMD营收利润双双大超预期,但业绩指引未能打动投资者!
美股IPO· 2025-11-04 23:44
公司第三季度财务表现 - 第三季度营收为92.46亿美元,同比增长36%,高于分析师预期的87.4亿美元 [4] - 第三季度毛利为47.80亿美元,同比增长40%;毛利率为52%,较去年同期提升2个百分点 [5] - 第三季度运营利润为12.70亿美元,同比增长75%;净利润为12.43亿美元,同比增长61% [6] - 非GAAP口径下每股收益为1.20美元,同比增长30%,高于分析师预期的1.17美元 [6] - 第三季度资本开支为2.58亿美元,高于预期的2.197亿美元 [6] 公司第三季度分业务表现 - 数据中心业务部门营收为43亿美元,同比增长22%,超过分析师预期的41.4亿美元,受EPYC处理器和Instinct GPU强劲需求带动 [6] - 客户端业务营收创下28亿美元的新纪录,同比增长46%,主要受Ryzen处理器创纪录销量带动 [15] - 游戏业务营收为13亿美元,同比增长181%,得益于半定制业务收入提升和Radeon GPU的强劲需求 [15] - 嵌入式业务部门营收为8.57亿美元,同比下降8% [8] 公司第四季度业绩指引与市场反应 - 预计第四季度营收约为93亿-99亿美元,以中值计算同比增长约25%,环比增长约4%,分析师平均预期为92.1亿美元 [8] - 非GAAP口径的毛利率预计约为54.5%,与分析师预期持平 [9] - 营收指引未能打动部分投资者,股价在盘后交易中一度下跌约3% [10][13] - 在财报发布前,公司股价今年已上涨超过一倍,周二收于250.05美元 [13] 公司在AI领域的进展与竞争格局 - 近期与OpenAI、甲骨文及美国能源部达成合作协议,反映出市场对其MI系列AI加速器兴趣显著上升 [16][17] - 与OpenAI签署协议,将提供最多6吉瓦的GPU算力,OpenAI同意购买最多1.6亿股公司股票,约占10%股份 [16] - 与甲骨文的协议将向其云数据中心部署最多5万颗GPU [17] - 公司市值约为4180亿美元,仍落后于英伟达,后者掌控了大部分AI市场,市值近期突破5万亿美元 [18] 行业分析师观点 - 分析师认为公司计划明年交付的机架级解决方案至关重要,但要通过云厂商推动算力落地仍存在不确定性 [20] - 实现市场份额提升需要提供比英伟达更高的投资回报率,客户对公司在机架密度和生态系统方面仍有疑问 [20] - 市场对英伟达替代方案的需求很强,公司处在潜在拐点的前夕,但取决于后续的运营执行能力和芯片性能 [20]