AMD显卡AI性价比遭重创，DeepSeek测试揭示生态短板

【区角快讯】尽管AMD此前屡次宣称NVIDIA的CUDA护城河已非不可逾越，且其GPU在AI应用层面的追赶态势明显，但最新实测数据却给这一乐观论调泼了一盆冷水。在DeepSeek V4.1 Flash模型发布后，由于该模型原生基于NVIDIA架构开发，CUDA平台得以实现“零时差”适配运行；反观AMD，直至两天后才放出对应镜像，虽功能上实现了开箱即用，但性能表现却令人大跌眼镜。

据SemiAnalysis披露的基准测试显示，MI355X显卡的运行速度被压制在50 Token/s以内，Token经济效益惨不忍睹。具体而言，其效率不仅比H200落后了14.8倍，更是被B200/B300系列甩开了惊人的42.6倍差距。值得注意的是，就在不久前，SemiAnalysis还曾称赞AMD仅用两周便将MI355X性能提升三倍有余，并凭借每小时芯片成本优势，具备挑战CUDA生态地位的底气。然而，此次落败恰恰暴露了核心痛点：时间滞后性与初期性能的不稳定性。

虽然MI355X的理论峰值及优化后的最终性能足以与B200、B300抗衡，但这需要额外的资源投入进行后期调优，无法像N卡那样做到“即插即用”。对于追求业务连续性的AI平台而言，即便A卡的单位小时成本更低，这种初期的折腾与不确定性也是难以接受的。这就好比两名学生，一名平时成绩稳定在90-95分，另一名虽期末能拼到90分，但开学初总是状态低迷，老师的偏好不言而喻。只要这种“启动期”的性能鸿沟存在，厂商高价抢购N卡的局面便难有根本性扭转。