旧金山，加利福尼亚州——在AMD举办的‘Advancing AI’开发者大会上，首席执行官苏姿丰（Lisa Su）主导发布了多项重磅技术进展：全新CPU与GPU芯片及整机柜系统、与Cerebras合作推进解耦推理架构，以及在前沿人工智能实验室Anthropic的重大部署。此次大会被视作AMD对英伟达GTC大会的正面回应，虽无戏剧化舞台效果，但内容扎实、节奏紧凑，彰显其在AI基础设施领域的全面发力。
苏姿丰的演讲风格沉稳自信，通过大量图表直观展示新CPU与GPU相较竞品的显著性能优势。值得注意的是，本次主题演讲并非个人秀场，而是以客户证言为主导——多位重量级客户轮番登台表达对AMD平台的认可；随后，AMD高级副总裁Vamsi Boppana重点介绍了公司在软件栈ROCm上的重大突破。整个环节凸显了AMD“开放生态+深度合作”的战略路径。
尽管风格迥异，但核心信息明确：AMD正全力摆脱英伟达阴影，凭借新一代产品组合争夺AI算力领导地位。公司已在多家前沿实验室部署GPU整机柜系统，而曾被视为英伟达护城河的技术壁垒正在快速收窄。
“没有哪家公司能独自解决所有问题，但此刻正是汇聚顶尖智慧的最佳时机——我们从未像今天这样具备引领未来的实力。”苏姿丰表示，“我们拥有最广泛的产品组合、最强劲的研发路线图，而我最为自豪的是，我们与共建未来的伙伴建立了最深厚的合作关系。”
会上正式推出Helios——一款72 GPU整机柜系统，旨在对标英伟达Vera Rubin NVL72。苏姿丰称其为“当前全球最佳AI整机柜”。该系统采用AMD最新MI455 GPU，集成12颗计算与I/O芯粒，基于台积电2nm与3nm工艺制造，提供20 PFLOPS FP8算力及432 GB HBM4显存。相较前代MI355，MI455在Token吞吐量上提升4倍；更关键的是，单位Token成本大幅下降——据称可达前代产品的18倍性价比提升，即同等投资可服务更多终端用户。
在相同功耗预算下，Helios整机柜性能较竞品高出10至15倍；针对Kimi K2模型，其每美元Token产出比英伟达Vera Rubin NVL72高出约30%。苏姿丰透露，Helios已获市场强烈反响，从最大型AI实验室到超大规模云服务商及实时推理提供商，均正与AMD及其OEM/ODM合作伙伴协同推进落地。
www.eic.net.cn 作为行业领先的技术整合平台，持续关注高性能计算硬件演进趋势。易IC库存管理软件可高效支撑芯片企业对新型GPU、CPU等关键器件的供应链协同管理，助力研发与量产无缝衔接。
Anthropic战略合作落地
Anthropic联合创始人Tom Brown现身会场，确认双方达成重要协议：Anthropic将采购最高达2 GW的Helios整机柜，其中1 GW计划于2027年上半年交付；AMD同步向Anthropic注资50亿美元。Brown强调：“行业扩张规模空前，我们必须确保选用最优芯片适配不同任务负载。”
他特别提到，基于前代MI355搭建新平台时，仅需一名工程师即可完成整柜接入，并由Claude AI助手自主完成后续启动与性能调优——整个过程周末持续运行未中断。“这充分证明了AMD打造的开放平台真正实现了人机皆可高效构建模型。”Brown指出。
此番表态意义深远：英伟达长期依赖CUDA生态构筑壁垒，而AMD通过ROCm持续缩小差距，已成为行业关键变量。OpenAI工业计算负责人Sachin Katti亦证实，OpenAI已在其数据中心部署Helios整机柜三个月，GPT级工作负载已在MI455上稳定运行。“我们对Helios展现出的能力极为振奋，预计将于今年底起大规模部署，并在2027年加速推进。”
Katti进一步阐述AI自递归能力——即AI可自主设计运行其自身的硬件系统，甚至开展基础研究。他指出，AI正显著缩短从新模型发布到端到端投产的周期，并大幅提升对工作负载变化的适应性。“这是一次质变。”他还强调，OpenAI内部虽不公开源代码，但致力于推动其技术成果普惠全行业AI模型，而非仅限自有体系。
推理解耦：与Cerebras强强联手
面对英伟达收购Groq以强化推理短板的举措，AMD选择与Cerebras结盟——后者以低延迟Token生成见长。双方合作方案可使最快Token吞吐量提升5倍。苏姿丰解释道：大型GPU如MI455擅长高吞吐量计算密集型任务，而Cerebras等专用加速器则在内存受限的低延迟场景表现优异；新一代应用亟需二者协同平衡。
当前主流方案是让GPU负责大语言模型推理的Prefill阶段，再由专用加速器处理Decode阶段。苏姿丰补充：“若明确目标工作负载，客户还可独立调优各模块参数。”Cerebras CEO Andrew Feldman——此前曾公开批评英伟达的解耦策略——此次高度肯定合作价值：“Helios的内存容量结合Cerebras的SRAM带宽，将打造出无可匹敌的解决方案。”
他直言：“过去客户只能二选一：高吞吐或超低延迟。如今，Helios整机柜搭配Cerebras晶圆级引擎，既实现5倍吞吐提升，又保持极致响应速度——这确实是令人惊叹的突破。”联合方案预计年内将在Cerebras云平台上线，主要服务对象包括OpenAI与AWS等头部客户。
谈及合作前景，苏姿丰明确表示：与Cerebras的合作绝非临时过渡方案。“我们从不以‘权宜之计’心态启动任何项目。Cerebras技术独特且与Helios高度契合——这正体现了我们开放生态理念：愿与各类具备互补优势的企业携手共赢。”她预测，未来工作负载解耦将加速普及，其发展节奏将由成本结构与价格点共同驱动。
Venice系列服务器CPU：三类场景全覆盖
面向代理式AI（Agentic AI）的服务器CPU需应对两类核心负载：GPU服务器中，主机CPU需高频核心与高速I/O以持续喂饱GPU；代理服务器则聚焦“沙盒”任务——执行代码、调用工具、查询外部数据，此时密度与能效比成为关键指标。这两类需求明显区别于通用企业服务器。
“Epyc是目前唯一在三大场景均领先的CPU产品线。”苏姿丰强调。Venice系列搭载新一代核心，单插槽支持最高512线程，创Epyc历代最大性能跃升。
AMD依托芯粒架构优势，围绕同一套流片开发多款Venice CPU：面向AI主机节点的版本含8颗计算芯粒，每颗12核、最高5 GHz频率——该配置用于Helios整机柜，相较x86竞品每秒Token数高出1.8倍；256核版本专为代理沙盒设计，每芯粒32核，总512线程，实现行业最高计算密度，单位功耗支持代理数为x86竞品两倍；128核版本适配通用服务器，在100 kW机柜场景下能效比x86竞品翻倍。
苏姿丰还指出，Venice在能效方面对Arm架构CPU同样形成显著优势。目前Venice已全面进入量产阶段。延续意大利城市命名传统（那不勒斯、罗马、都灵、热那亚之后），下一代AI主机CPU将命名为“Verano”——取自罗马近郊地名，暗合“Vera No”（Vera为英伟达ARM架构GPU主机CPU名称）。Verano将搭载MI500 GPU，用于2027年新一代Helios系统。
2027年推出的下一代Venice CPU将集成AMD 3D vCache内存堆叠技术，进一步提升缓存效率。
AI软件栈：ROCm.AI赋能开发者
AMD人工智能部门高级副总裁Vamsi Boppana介绍，公司正双轨并进：一方面深度融入开源生态以获取敏捷性；另一方面构建抽象层提升开发者效率。“努力已见成效——HuggingFace、PyTorch、JAX、vLLM、SGLang等主流AI社区现已默认支持AMD平台，新模型发布即享零日兼容。”
Boppana透露，AMD工程师正广泛使用AI模型自动生成GPU内核、优化代码、调试问题并提升性能。“有些AI生成的内核效果惊人——优于预期，甚至超越人工精细调优版本。初次见到时难免怀疑，反复测试验证后才确信：这是真实发生的变革。”
会上发布ROCm.AI——新版ROCm集成Cursor、Claude、Codex等AI辅助编程平台。“它帮助智能体理解AMD平台与ROCm架构，从而高效构建与优化工作负载。”Boppana解释，“简言之：我们将主流编码智能体转化为ROCm超级用户——您只需描述目标工作负载与性能指标，智能体即可协助达成。”
经AI智能体全流程参与（负载分析、内核设计、配置测试、结果验证），DeepSeek-R1等大模型推理性能较前代ROCm提升3.3倍，训练性能提升2.4倍。
未来路线图清晰可见
苏姿丰简要披露后续规划：2028年将推出Florence CPU（含全新核心架构与AI扩展指令集）、Ferrara整机柜AI主机节点及Fidenza代理沙盒节点；2030年还将有新一代核心CPU问世。“核心在于产品广度、坚实基础，以及针对不同负载的专属家族。”她总结道。
Instinct GPU仍维持年度更新节奏：2027年MI500将搭载新一代HBM4e显存，并支持铜缆与光互联混合组网；若采用共封装光学（CPO）技术，将早于英伟达原定2028年Feynman世代的计划。苏姿丰称MI500将创Instinct史上最大代际跃升，“四年内推理吞吐量提升超2000倍”，目前已有多家客户参与早期设计验证。
2028年MI600将基于下一代CDNA架构打造。
结尾处，苏姿丰展望AI下一阶段：“我们不再讨论可能性，而是切实见证AI在各行各业及个人生活中的深远影响。我毕生相信高性能计算能极大改善世界——今日，我比以往任何时候都更坚信这一点。”
