大家在认知里的技术壁垒，是不是由于amd之前的rdna太菜了导致的
intel做显卡也就这两年，arc a的光追水平就已经暴打了amd rdna1 2 3整整三代，b580的光追更是同价位的6750gre 10g翻倍 200%的性能，xess1.3也有看齐接近dlss2.3的那个样子
就连做山寨机起家的mtk用的arm mali g925 gpu光追都有omm在起作用
反观amd做了这么多年显卡做了个干啥啥不行，光追AMD到现在RDNA4都还没怎么支持好硬件BVH，据传还要等到UDNA
ai dlss这种在9000系FSR4出来之前长期就那个FSR1 2 3，连intel的xess1 2都比不过了，也难怪都不爱买a卡，steam显卡占用率那么低RX6000系被RTX30系，7000 40，RX9000系vs RTX50系甩出5~10倍差距，做的差所以没多少人买，所以没钱省研发经费，研发也抠抠搜搜，所以做的差，做的差所以没多少人买，纯纯恶性循环了
老黄是把CUDA做成了【AI时代的编程语言】。你看现在PyTorch/TensorFlow底层哪个不是默认CUDA加速？学术论文里的代码清一色`import torch.cuda`，连AMD自己开发ROCm都得搞CUDA兼容模式——这不就等于承认“在座的各位都是弟弟”吗？更绝的是老黄把CUDA和硬件深度耦合，从Tensor Core到RT Core再到现在的【 NVL72 GB300液冷Blackwell Ultra GPU LLM超算集群】，整个技术栈严丝合缝得跟俄罗斯套娃似的。开发者但凡沾点AI加速，闭着眼睛选CUDA生态就完事了，谁特么愿意给AMD写两套代码？
反观AMD，RDNA4都2025年了还在挤牙膏。说好的硬件BVH加速呢？FSR4拖到RX9000系才勉强上车，人家老黄DLSS3.5都玩出【帧生成+超分辨率+光线重建】三合一全家桶了。更离谱的是核显还死守RDNA3.5，UDNA架构等到猴年马月？这操作堪比拿着算盘跟量子计算机比速算。
老黄现在AI军备竞赛玩的是全栈通吃：从硬件到云端的降维打击。DGX Cloud直接把AI算力当水和电一样的基础资源卖卖，NIM微服务让本地RTX显卡变身AI工作站，连电力公司都得买他的显卡用ai来搞智能电网——用AI计算设计发电相关解决AI耗电，这逻辑闭环能把AMD工程师气到拍桌。再看AMD，ROCm生态连个稳定驱动都搞不定，开源社区贡献者还没老黄法务部人多，开发者用个PyTorch还得手动编译半天，这体验差距比马里亚纳海沟还深。
最杀人诛心的是【边际成本碾压】。老黄靠着CUDA生态躺着收税，A100/H100卖成硬通货，利润率直逼毒品生意。AMD呢？RDNA4的Navi48晶体管密度是牛逼，但光追性能被RTX 5070吊着打，AI算力连人家零头都不到。玩家又不是做慈善的，同样价格谁买张光追残疾卡？
说难听点，AMD显卡部门这些年纯属【战略级摆烂】。CPU那边Zen架构杀得英特尔丢盔弃甲，GPU这边却把“性价比”玩成遮羞布。GCN用了太久太离谱，RDNA1龟缩回传统光栅化旧时代渲染管线舍弃光追和ai节约面积成本的同时用新制程台积电7nm工艺打差异化竞争，RDNA2 3用7nm 5nm硬刚光追的30 40系结果不敌，RDNA4在nv dlss1都已经过去4~6年的情况下才拿出来对应的ai超分辨率上采样解决方案——合着次次都拿玩家当小白鼠呗？看看Steam硬件榜，RX7000 9000系占有率连RTX3060 4060笔记本和桌面的脚后跟都摸不到，这已经不是技术差距，是【用户信任崩盘】。