AMD 发布 MI455X 加速器与 EPYC Venice：苏姿丰称推理需求已超过训练
7 月 24 日消息，据 IT之家报道，AMD 在美国旧金山举行的年度活动 Advancing AI 2026 上发布新一代 AI 数据中心硬件。AMD 董事会主席兼首席执行官苏姿丰在主题演讲中表示，AI 正在改变每一个行业，计算需求仍在快速上升，并且推理负载已经成为数据中心 AI 增长的新核心。本次发布的重点包括 Instinct MI455X AI 加速器、面向整机架部署的 Helios 系统，以及基于 2nm 工艺的 EPYC“Venice”服务器 CPU 系列。
从发布信息看，AMD 正试图把竞争重点从单颗 GPU，扩展到 CPU、GPU、内存、网络、供电、冷却和系统管理共同组成的 AI 基础设施平台。这也反映出大模型产业正在从“训练更大模型”走向“让模型持续在线服务更多任务”的阶段，硬件厂商需要交付的不只是算力芯片，而是可快速部署、可维护、可规模化运营的完整方案。
推理超过训练：AI 数据中心需求结构正在变化
苏姿丰在演讲中提到，AMD 很早就观察到计算需求每年持续增长，模型能力不断提升，同时专业化模型正在出现。来源显示，今年是推理需求首次超过训练需求的一年，目前约 60% 的计算资源用于推理而非训练。
这一判断对 AI 硬件市场非常关键。过去两年，大量资本和数据中心建设围绕大模型训练展开，重点是更大规模的 GPU 集群、更高带宽互联以及训练效率。但当 ChatGPT、Claude 等 AI 应用进入持续服务阶段后，模型每天需要响应海量用户请求，推理成本、延迟、吞吐量和稳定性开始成为商业化的核心指标。
苏姿丰还强调，智能体 AI（Agentic AI）正在推动新的算力需求。与一次性问答不同，智能体会围绕一个目标持续执行、调用工具并迭代解决问题。这意味着单次用户请求背后可能对应更多模型调用和更长计算链路，需求增长也更难预测。AMD 认为，到 2030 年 AI 加速器市场将达到 1.4 万亿美元，规模相当于今天整个半导体市场；同时，到 2030 年仅 CPU 市场也将增长到 2200 亿美元。
MI455X 与 Helios：AMD 走向整机架 AI 系统
在硬件方面，AMD 展示了 Instinct MI455X。来源显示，该产品采用小芯片（chiplets）设计，定制模块中集成 GPU、内存、电源传输、冷板和系统管理等组件，拥有 3200 亿个晶体管，基于台积电 3nm 和 2nm 工艺制造，并配备 432GB HBM4 高带宽内存。
AMD 称，MI455X 相比 NVIDIA “Vera Rubin”在性能上高出 15%，带宽更高，推理性能更强。考虑到这是厂商发布会中的对比口径，实际表现仍需等待第三方测试和客户部署结果验证。不过可以确定的是，MI455X 的定位并不是单卡升级，而是服务于 Helios 这一整机架 AI 平台。
据报道，Helios 已进入全面生产阶段，并计划在第四季度开始发货，首批客户包括领先 AI 实验室。AMD 表示，前沿 AI 需要的不只是 CPU，还需要 CPU、GPU、网络等组件整合进易部署、易维护且可靠的解决方案，Helios 正是面向这一需求打造。
- MI455X：强调高带宽内存、chiplets 架构与推理性能。
- Helios：面向数据中心整机架部署，整合 GPU、CPU、网络与系统管理。
- 客户方向：AMD 将首批部署目标指向前沿 AI 实验室和大规模模型服务场景。
- 成本目标：AMD 称借助 Helios，MI455X 可实现更高吞吐量，并降低 tokens 成本。
AMD 还对比了 MI355X 与 MI455X，称后者具备更高并行性和更高吞吐量，配合 Helios 可达到 34 倍吞吐量，tokens 成本降低至 18 分之一。这些指标指向一个明确方向：未来 AI 基础设施竞争将更多围绕“每瓦性能”“每美元 token 产出”和集群运维效率展开。
Anthropic 与 OpenAI 站台，显示 AMD 争取头部 AI 客户
发布会上，Anthropic 联合创始人兼首席计算官 Tom Brown 登台。来源显示，Anthropic 将部署多达 2GW 的 Helios。Tom Brown 表示 Helios 是一款令人惊叹的机器，并提到模型在 AMD 平台上表现出色，Claude AI 团队也在进行更多硬件工程工作，这为未来双方合作提供了机会。
苏姿丰称，这将是多年合作的开始，AMD 与 Anthropic 会更紧密合作，以扩大在线 GPU 规模，同时强调安全性的重要性。对于 Anthropic 这类头部模型公司而言，获得多元化、可持续的算力供应，是控制训练和推理扩张风险的重要策略。
OpenAI 基础设施主管 Sachin Katti 也在活动中登台。来源显示，他表示 OpenAI 已迫不及待需要 Helios 机架，OpenAI 总是需要更多计算能力，也是首批押注 AMD 的 AI 实验室之一。头部客户公开参与发布会，对 AMD 来说既是背书，也说明 AI 实验室正在积极寻找 NVIDIA 之外的供应选项。
EPYC Venice：CPU 仍是 AI 数据中心的关键底座
除了 GPU，AMD 还展示了 EPYC“Venice”服务器 CPU。来源显示，该处理器基于 2nm 工艺打造，面向智能体 AI 设计，拥有 3020 亿个晶体管。Venice 并非单一芯片，而是一个完整系列，其中每个插槽最高可达 512 个线程、256 个核心。
具体产品上，Venice-HF 拥有 128 个核心、最高 5GHz，并将用于 Helios；Venice Dense 为每个 CPU 提供 256 个核心和 512 个线程；AMD 还提到“Verano”将提供更高效的低功耗内存和更快互联结构，Venice-X 也会提供 3D V-Cache 版本。
这也解释了为什么 AMD 在 AI 时代仍强调 CPU TAM 增长。AI 集群不仅需要 GPU 做矩阵计算，还需要 CPU 承担数据预处理、任务调度、网络通信、存储管理和推理服务编排等工作。特别是在智能体 AI 场景中，模型调用工具、访问数据库、执行代码和连接外部系统的频率增加，CPU、内存和网络的重要性会进一步上升。
影响解读：AI 硬件竞争从芯片跑分转向平台生态
AMD 在本次活动中提出三大战略支柱：计算领导力、开放平台和无处不在的 AI。苏姿丰还表示，在服务器 CPU 收入中，AMD 份额已达到 46%，并预计该比例还会更高。结合 MI455X、Helios 与 Venice 的发布可以看出，AMD 希望用 CPU 份额、开放平台路线和整机架方案，共同切入下一阶段 AI 基础设施建设。
对中文科技产业观察者来说，这场发布的信号在于：AI 算力市场正在进入系统级竞争。单颗加速器性能仍重要，但头部客户更关心能否大规模交付、能否降低 token 成本、软件栈是否成熟、运维是否稳定，以及能否减少对单一供应链的依赖。
如果 Helios 能按计划发货并在 Anthropic、OpenAI 等客户场景中稳定运行，AMD 有机会在 AI 推理基础设施中获得更强存在感。但与此同时，NVIDIA 在生态、软件、开发者工具和集群经验上的优势仍然深厚。未来几年，AI 数据中心的竞争不会只是“谁的芯片更快”，而是“谁能让模型以更低成本、更高可靠性持续运行”。