AMD显卡AI实测短板凸显：V4.1 Flash模型下性能落后NVIDIA达42.6倍

2026年9月12日，AMD此前多次强调，NVIDIA长期依赖的CUDA生态优势已不再构成决定性壁垒，其显卡在AI应用中的实际表现已显著提升，足以与对手比肩。然而在DeepSeek V4.1 Flash模型上线后的实测中，AMD显卡的综合性价比明显落后，差距达四十余倍。

V4.1 Flash自发布起即原生适配CUDA平台，NVIDIA显卡可实现即时部署、即刻运行。AMD则在两天后才推出对应镜像，虽也做到开箱即用，但运行效率大幅受限。根据第三方技术机构发布的实测数据，MI355X显卡在该模型下的吞吐量仅为每秒50个Token以内，单位Token的运行成本远高于竞品——相较H200显卡低效14.8倍，与B200、B300显卡相比更是落后达42.6倍。

此前不久，同一机构曾指出，AMD仅用两周时间便将MI355X在典型AI负载下的性能提升三倍以上，叠加单小时芯片使用成本更低的优势，确有底气宣称CUDA生态壁垒正在弱化。

但此次对比结果并不与此相悖，关键在于响应时效与初始可用性存在本质差异：每当新型大模型发布，NVIDIA显卡往往能在数小时内完成适配并稳定投入生产；而AMD不仅部署节奏滞后，更重要的是，其显卡在首发阶段的性能表现难以满足业务需求。

MI355X的理论算力与最终优化后的峰值性能并不逊色，完全具备与B200、B300同台竞技的实力。但这种能力需依托持续投入与深度调优才能释放，无法像NVIDIA显卡那样在模型发布首日即实现高效、可靠的生产级运行。

即便优化周期正逐步压缩至两周左右，对主流AI服务平台而言，稳定性与交付确定性仍是不可妥协的核心指标。NVIDIA显卡无需额外调试即可上线运行，业务连续性有充分保障；而AMD显卡即便单位时间成本更低，若无法解决“即插即用”的可靠性短板，厂商仍将持续优先采购NVIDIA产品。

这恰如两名学生：一人始终维持90%至95%以上的稳定发挥，每次考核皆游刃有余；另一人虽经突击努力也能在期末达到相近分数，但日常学习节奏松散，起步阶段表现疲软。教师自然更信赖前者——可靠，是长期合作最坚实的基础。