AMD 在 Advancing AI 2026 大會上發佈全新 Helios AI 平台及第六代 EPYC 處理器系列

AMD 於 Advancing AI 2026 大會上，於 7 月 24 日發布了 Helios 機架級 AI 平台以及第六代 EPYC「Venice」伺服器 CPU，同時推出 Instinct MI455X GPU、MI430X 和 MI350P，並針對軟件開發者推出 ROCm.AI 平台及針對機器人的 Kria AI 方案。AMD 董事長兼 CEO 蘇姿豐在會上明確指出，AI 計算的重心正從訓練加速轉向推理，代理（Agent）將一次模型調用擴展為持續推理、工具調用及任務執行。

AMD 預計到 2026 年，全球約 60%的 AI 算力將用於推理。

Helios 與 MI455X 是此次發布的重點產品之一。MI455X 配備 432GB HBM4 顯存，顯存帶寬達 23.3TB/s，峯值 MXFP8 算力為 20PFLOPS，峯值 MXFP4 算力則為 40PFLOPS。與上一代 MI355X 相比，MI455X 的顯存容量最高提升 1.5 倍，顯存帶寬最高提升 2.9 倍，低精度峯值算力最高提升 4 倍。AMD 還提供了一項代際對比，顯示在預生產環境下，MI455X 在 DeepSeek V4 Flash FP4 推理中的 Token 吞吐量最高可達 MI355X 的 34 倍，Token 成本最高降低 18 倍。

這一提升包含硬件、低精度計算及軟件優化等多重因素，仍需等待量產產品的驗證。

Helios 則是更具戰略意義的產品。蘇姿豐在 Keynote 中提到，前沿 AI 已無法僅依靠單顆芯片或單台伺服器來滿足需求，「整個機架必須作為一個系統來設計」。Helios 將 72 顆 MI455X 組織成一個統一的機架級系統，提供約 31TB HBM4 和 260TB/s 聚合 Scale-up 帶寬。該系統由 18 個計算託盤和 6 個交換機託盤組成，通過 UALoE Scale-up Fabric 連接，實現機架內單跳互連，整個機架的功耗約為 225 至 245kW。

AMD 將其概括為「機架成為新的系統」。

在成本對比方面，基於 Kimi K2 Thinking 模型和預計系統價格的建模顯示，Helios 每美元 Token 產出最高可比 NVIDIA Vera Rubin NVL72 高 30%；在特定交互性條件下，單 GPU Token 吞吐量高出約 10%至 15%。這些結果基於預生產系統和價格假設，量產後的表現仍有待驗證。

AMD 發布第六代 EPYC 9006 系列伺服器 CPU

AMD 同時發布了第六代 EPYC 9006 系列伺服器 CPU，代號 Venice。蘇姿豐指出，Agent 任務需要執行代碼、查詢數據庫、調用工具並協調大量並行步驟，這正在形成一類新的伺服器負載。她預計，Agent 數量將從百萬級增長至十億級，伺服器 CPU 市場也將隨之顯著擴張。Venice 產品家族包括四條主要路線：面向高核心數與高性能的 EPYC 9006 SP7、側重企業性價比的 EPYC 9006 SP8、面向 HPC 和 AI 數據預處理的 EPYC 9006X SP7，以及採用 LPDDR 內存的 EPYC 9006 LP。

該系列最高提供 256 個核心和 512 個線程，採用 Zen 6 架構，支持 PCIe 6.0 及不同 DDR5、MRDIMM 和 LPDDR 配置。

AMD 將 ROCm.AI 定義為一個面向開發者的 AI 驅動平台。在現有的 ROCm 基礎軟件棧上加入 AI 輔助能力，用於 GPU 代碼生成、遷移、調試及性能優化，支持與 Cursor、Claude、Codex、Gemini 等工具或模型配合使用。其核心目標是降低底層 GPU 編程與 CUDA 遷移的複雜度。AMD 還介紹了 FlyDSL，採用 Pythonic DSL 設計，讓 Python 開發者更專注於算法表達。

ROCm.AI 計劃於 2026 年 8 月提供。AMD 披露，Hugging Face 上超過 300 萬個模型可在 AMD 平台開箱運行，排名前十的開源 AI 項目已原生支持 AMD，相關開源貢獻數量增長超過 10 倍。

AMD 展示本地 AI 推理能力及 Physical AI 成果

在客户端側，AMD 展示了圍繞鋭龍 AI 400、鋭龍 AI MAX 及 Ryzen AI Halo 開發者平台的本地 AI 推理能力。鋭龍 AI 400 面向約 24B 以內的模型，鋭龍 AI MAX 可支持更大規模模型。Ryzen AI Halo 開發者平台配備最高 128GB 統一內存，目標能力為原生運行最高約 200B 參數模型。AMD 還預告了代號「Gorgon Halo」的後續平台，統一內存將提升至 192GB，本地模型規模上限擴大至約 300B。

此外，AMD 與思科聯合展示了企業級 Agent 端側全堆疊方案，將鋭龍 AI Halo 硬件與思科的網絡、安全及策略控制能力結合。

在 Physical AI 領域，AMD 發布了五項成果，包括 Ryzen AI Embedded X100 系列芯片（已進入送樣階段）、Kria AI System-on-Module（120×120 毫米 COM-HPC 標準形態）、Kria AI Robotics Developer Platform（計劃 2026 年第四季度可用）、AMD Robotics Software Suite，以及包括 30 多家夥伴的 AMD Robotics Partner Network。

至此，AMD 在 Physical AI 領域形成了芯片、量產模塊、開發平台、軟件及合作夥伴網絡的基本結構。

AMD 認為，推理和 Agent 正在重寫 AI 的範式，市場評價基礎設施的方式從單顆芯片性能，轉向每機架吞吐、單位 Token 成本、集羣利用率及故障容忍能力。競爭單位從一顆 GPU 變成一整個機架，甚至一座數據中心。