SemiAnalysis 历时五个月，对 AMD MI300X 与 Nvidia H100/H200 进行了全方位对比测评。结果显示，尽管 MI300X 在显存带宽、容量及算力等纸面规格上优于竞品，且总体拥有成本（TCO）更低，但在实际 AI 训练场景中表现远不及预期。主要瓶颈在于 AMD 软件栈 bug 丛生、开箱即用体验极差，以及 ROCm 生态的不成熟。相比之下，Nvidia 凭借成熟的 CUDA 生态、NCCL 通信库及垂直整合能力，在 GEMM 运算、单节点及多节点训练性能上全面领先。报告指出，若不彻底改革软件 QA 文化并加大资源投入，AMD 短期内难以跨越英伟达的生态护城河。
