AMD的显卡不能用于AI训练的原因主要有以下几点：
1. 性能不足：AI训练对计算能力要求极高，需要强大的GPU来处理大量的数据和复杂的计算。而AMD的显卡在性能上可能无法满足这一需求。例如，NVIDIA的GPU在深度学习、图像识别等领域表现突出，而AMD的显卡在这些领域的性能相对较弱。
2. 技术限制：目前，NVIDIA的GPU在深度学习算法和优化方面具有明显优势。而AMD的显卡在这方面的技术积累相对较少。此外，NVIDIA的GPU还拥有更多的开发者资源和生态系统，这为AI训练提供了更好的支持。
3. 兼容性问题：AI训练通常需要与特定的软件或框架配合使用。这些软件或框架对硬件的要求较高，如果AMD的显卡与这些软件或框架不兼容，那么就无法进行有效的AI训练。
4. 价格因素：相较于NVIDIA的显卡，AMD的显卡在价格上更具竞争力。然而，对于需要进行大量AI训练的用户来说，高昂的成本可能会成为他们选择AMD显卡的一个阻碍。
5. 市场定位：AMD的市场定位主要是面向普通消费者和入门级市场，而NVIDIA则更专注于高端市场。这使得AMD的显卡在性能和成本方面都难以与NVIDIA的显卡竞争。
6. 技术发展：虽然AMD一直在努力提升其在图形处理器（GPU）领域的竞争力，但其在AI训练方面的技术储备和经验仍然相对较少。因此，在AI训练领域，AMD的显卡可能难以与NVIDIA的显卡相抗衡。
综上所述，由于性能不足、技术限制、兼容性问题、价格因素、市场定位和技术发展等多方面原因，AMD的显卡在AI训练方面的表现可能不如NVIDIA的显卡。
