按摩店的业绩会怎么看都是利好nv，博通，台积电

大家下午好。Lisa，我有一个长期的问题，然后是一个短期的追问。我想问的问题是，显然，你的主要竞争对手已经宣布了一个多年的路线图，我们越来越多地听到其他人关于一些主要客户的内部ASIC项目的消息，无论是用于推理还是训练。

如果你能告诉我们你与这些客户的对话是如何进行的，他们对你的长期路线图有多么的承诺，以及他们如何将他们的内部芯片投资与使用像你们这样的商业供应商相比较，以及你们公司在大量客户中的经验可能给你的公司带来的优势，而那些做内部ASIC的人可能无法获得的优势。

Lisa Su

是的，Matt。谢谢你的问题。所以，我认为我们看到的一件事是，AI计算的总地址可能在迅速增长。我们在所有的对话中都看到这种情况。我们曾经提到过，2027年AI计算的总地址可能达到4000亿美元。当时有些人认为这是一个激进的估计。但是，就我们与客户的对话来看，AI计算的需求非常强劲。你甚至可以从一些最大的云计算公司最近的一些公告中看到这一点。

从我的角度来看，有几个方面需要考虑。首先，我们与所有顶级AI公司都有良好的合作关系。我们希望共同创新。当我们看到这些大型语言模型以及训练和推理所需的一切时，虽然会有很多解决方案，但我认为没有一个解决方案适用于所有情况。GPU仍然是首选的架构，特别是随着算法和模型的不断演进。这有利于我们的架构，也有利于我们能够将CPU与GPU进行优化。

所以从我的角度来看，我对我们现有的合作伙伴关系非常满意。我认为这对我们所有人来说都是一个巨大的机会，我们可以共同创新。我们看到他们非常有决心在未来的多年里继续合作。这也是我们在EPYC路线图上所做的工作的一个例证。