7月13日，半导体研究机构SemiAnalysis在社交平台发布了一条推文，对英伟达在vLLM推理引擎上的性能优化给予了高度评价，同时也直言不讳地指出，AMD在部分模型的vLLM支持方面，仍有较大的追赶差距。

就在两周前，华尔街见闻曾报道，该机构指出英伟达的“CUDA护城河正遭缓慢侵蚀”，最大的竞争压力来自越来越多超大规模云厂商和AI模型公司开始自研ASIC，针对训练或推理等特定场景构建专用芯片体系。

这一前一后两个判断，将AI芯片竞争的焦点从“谁的硬件更强”拉回到一个更本质的问题：在推理时代的规模化部署中，软件生态的深度，或许比单代GPU的硬件领先更具决定性。

每天运行数十亿次推理调用的AI企业，最清楚“部分模型支持良好”与“所有模型稳定优化”之间的差距有多大。在规模效应下，这绝非数字游戏，而是实实在在的成本分化。

在硬件竞争日趋白热化、自研ASIC持续蚕食推理份额的背景下，英伟达在推理软件栈上的积累深度，正在成为比硬件参数更持久的竞争壁垒。

vLLM的差距，本质上是生态闭环的差距

vLLM，是当前大语言模型推理领域应用最广泛的开源引擎，没有之一。

SemiAnalysis选择vLLM作为评判基准，这个动作本身就在传递一个信号：开源推理生态，正成为衡量AI芯片真实性能的关键战场。

以Kimi K2.5这一千亿参数级的混合专家（MoE）模型为例，差距便十分明显。

英伟达的GB200 NVL72，通过机架级NVLink将72张GPU高速互联，支持宽专家并行（Wide EP）达到8到16的规模。这种架构的好处在于，每张GPU承载的专家权重大幅减少，HBM带宽压力随之降低，All-to-All通信也都在高速NVLink域内完成，无需经过较慢的InfiniBand网络。

最终，每GPU吞吐量能做到12,000 token/s以上。相比之下，AMD的MI355X在同一测试中明显逊色，主要障碍在于难以实现同等规模的专家并行与机架级互联。

软件层面，英伟达推出的Dynamo分布式推理框架，将vLLM深度集成，专门针对MoE模型实现了预填充与解码分离（Disaggregated Serving）、高效KV缓存传输以及双批次重叠等优化。这套框架在NVL72上能将硬件潜力发挥到极致。而AMD方面，目前主要依赖标准vLLM与DISAGG版本，针对超大MoE模型与宽并行场景的深度优化，尚未跟上。

“部分模型”这个措辞背后，是全覆盖的鸿沟

SemiAnalysis把AMD的落后限定在“部分模型”上，这个措辞很有意思，包含两层信息。

第一，AMD并非全面落后。在通用计算场景中，其MI系列GPU已具备一定竞争力，Meta近期签署的巨额采购订单，就是最好的证明。

第二，“部分”这个限定，恰恰凸显了当前差距的实质——全面性软件生态覆盖的缺失。

在AI推理场景中，企业客户追求的是什么？是稳定、可预期的部署体验。维护两套软件栈来覆盖不同模型，这个成本在决策时往往是决定性的因素。

AMD要完成从“部分领先”到“全面可用”的跨越，所需的软件工程投入，可能比硬件迭代更耗时。这不仅涉及编写更多驱动和适配层，更意味着要在数以千计的模型架构、不断演进的开源框架以及分散的开发者社区中，建立广泛的兼容性和信任。这绝非一日之功。

推理时代，软件才是真正的护城河

当AI产业重心从训练向推理迁移，软硬件的战略价值正经历结构性重估。

训练任务集中、可控，硬件性能差距可以靠资本投入来弥补；但推理是分布式、持续性的，微秒级的延迟差异，在每天数十亿次调用中被成倍放大，直接转化为成本结构的分化。

英伟达的软件生态壁垒，由三个层面叠加构成：

覆盖约400万开发者的CUDA工具链及其二十年积累；对所有主流机器学习框架的优先适配；以及cuDNN、TensorRT、NCCL等优化库形成的深度绑定。

三者叠加产生的迁移成本，远超任何单一硬件参数的差距。这个判断与SemiAnalysis两周前的分析形成呼应——当时他们指出，Anthropic已形成由谷歌TPU、亚马逊Trainium和英伟达GPU共同构成的多平台算力架构，大量Claude模型训练运行于TPU，Claude Code推理则越来越多部署于Trainium，英伟达GPU的份额正被自研ASIC缓慢侵蚀。

但这次对vLLM性能的正面评价表明，英伟达在推理软件栈深度优化上的领先幅度，并未随硬件竞争格局的演变而同步收窄。换句话说，硬件上的仗还没打完，软件上的差距，或许才是更令人头疼的难题。