一、AMD显卡架构演进总结

二、典型AMD AI显卡历代型号参数对比表

关键参数说明：

三、AMD 特供中国AI显卡产品线全览

1. 企业级Instinct系列（数据中心/科研）

2. 消费级AI加速显卡（开发/本地推理）

四、与NVIDIA显卡的AI性能对比

关键指标实测数据

五、模型框架与软件生态支持

1. 主流框架兼容性

2. 中国本土生态建设

六、AMD AI生态的挑战与突破

1. 核心短板

2. 突破方向

七、选型建议：按场景精准匹配

一、AMD显卡架构演进总结

AMD的GPU架构从GCN开始演进，初期注重图形和计算的平衡，后期分化为游戏导向的RDNA系列和AI/计算导向的CDNA系列。

GCN强调并行计算，但能效较低；

RDNA引入7nm工艺，提升能效和游戏性能；

RDNA 2添加硬件光追和Infinity Cache；

RDNA 3采用芯片let设计，进一步增强AI能力；

CDNA则专为数据中心AI优化，支持高带宽内存和大规模计算。

以下表格补充了每代架构的AI显卡型号（早期架构AI支持有限，主要通过软件实现；后期引入专用硬件加速）、适用人群、场景、关键技术和2025年当前价格范围（基于市场搜索，价格为二手/新品区间，单位：元人民币，考虑汇率波动约1 USD ≈ 7 RMB；企业级产品价格未公开或波动大）。

架构	时间范围	代表游戏型号	AI显卡型号	人群	适用场景	关键技术	价格范围（游戏型号 / AI型号）
GCN	2012-2019	R9 390X, RX 580, RX 570	Radeon Instinct MI25（基于Vega，GCN 5代，支持早期AI计算）	预算有限的游戏玩家；入门级内容创作者	1080p游戏；基本图形设计、视频剪辑；入门AI任务（如简单机器学习训练）	强调并行计算；支持多任务，但能效低；异步计算单元	游戏：350-1050（R9 390X二手）、420-665（RX 580二手）、420-630（RX 570二手） AI：1400-3500（MI25二手，企业级旧货）
RDNA	2019-2020	RX 5700 XT, RX 5600 XT	Radeon PRO W5700（支持ROCm软件栈，用于AI开发）	中端游戏玩家；追求性价比的创作者	1440p游戏；中级视频编辑；本地AI推理（如图像生成入门）	7nm工艺，能效提升50%；支持PCIe 4.0；初代AI加速指令	游戏：850-1100（RX 5700 XT二手）、600-900（RX 5600 XT二手） AI：2800-4200（W5700二手）
RDNA 2	2020-2022	RX 6900 XT, RX 6800 XT, RX 6700 XT	Radeon PRO W6800（硬件光追支持AI增强渲染）	4K游戏爱好者；专业内容创作者	4K游戏；专业渲染/光追任务；中级AI训练（如模型微调）	Infinity Cache提升带宽；首次硬件光追加速；AV1编码支持	游戏：2800-3500（RX 6900 XT二手）、2100-3150（RX 6800 XT二手）、1650-2600（RX 6700 XT二手） AI：3500-4900（W6800二手）
RDNA 3	2022-至今	RX 7900 XTX, RX 7900 XT, RX 7800 XT, RX 7700 XT	Radeon PRO W7900（内置AI加速器，支持本地大模型）	硬核4K/光追玩家；AI开发者	高帧率4K游戏；AI开发/推理；专业内容创作	芯片let设计；AI计算提升（矩阵核心）；光追性能+50%；FidelityFX Super Resolution	游戏：4400-8750（RX 7900 XTX新/二手）、3400-5600（RX 7900 XT新/二手）、3150-4050（RX 7800 XT新/二手）、2275-3000（RX 7700 XT新/二手） AI：7000-10500（W7900新/二手）
CDNA（AI专用）	2020-至今	无（纯计算，无游戏型号）	Instinct MI300X, Radeon AI PRO R9700（2025新品，支持本地大模型）	企业AI从业者；科研/个人开发者	数据中心AI训练/推理；大规模HPC计算；本地AI开发	高带宽HBM3内存；5倍于竞品的AI算力；ROCm软件生态；多GPU互联	AI：105000+（MI300X企业级，未公开具体区间）；8500-9300（R9700新品）