- 开发 Instinct MI350 和 MI400 加速器，以在具有更高内存带宽的数据中心中展开竞争。
- Ryzen AI Max PRO 搭载集成 NPU，可在本地运行复杂的语言模型。
- 押注 ROCm，看好它作为 NVIDIA CUDA 生态系统主导地位的开源替代方案。
- 集成最多 256 个核心的 EPYC Venice 处理器，以优化 AI 服务器基础设施。
人工智能领域的竞争已从最初的愿景演变为一场全面的硬件大战。在这个领域，AMD正加速推进，力求提供可靠的替代方案，使企业和终端用户能够部署人工智能模型，而无需承担高昂的成本或应对基础设施在数日内过时的问题。
目标很明确：从简单的试点项目过渡到真正可扩展的生产。为了实现这一目标，公司不仅关注强大的电力性能，还致力于解决常见的难题，例如能源管理、数据治理以及如何避免对单一供应商的依赖。
Instinct加速器：对NVIDIA的直接挑战
对于数据中心而言，传统的GPU已远远不够；加速器至关重要。Instinct MI350正是在此背景下应运而生，它承诺带来巨大的飞跃，推理速度比其前代产品提升高达35倍。这些性能怪兽配备了288GB的HBM3E显存，能够轻松应对海量工作负载。
但AMD并未止步于此，而是将目光投向了2026年即将推出的Instinct MI400处理器。这些芯片预计FP4精度可达40 PFLOPS，并配备高达432 GB的HBM4显存。所有这些都将集成到Helios机架中，该架构旨在与NVIDIA的解决方案正面竞争，提供真正惊人的带宽容量。
从长远来看，该路线图包括采用EPYC处理器的Verano和Instinct MI500X，这两款产品有望利用台积电的1,6nm制程工艺。其战略很明确：在内存容量和传输速度方面超越竞争对手，这才是训练大规模语言模型时真正的优势所在。
软件生态系统和 CUDA 壁垒
强大的硬件并非一切。AMD 的最大弱点历来在于软件。尽管 NVIDIA 凭借 CUDA（目前普遍使用的标准）占据主导地位，但 AMD 选择了ROCm。这款开源平台的第 7 版旨在缩小差距，甚至在某些特定场景（例如 DeepSeek R1 模型）中比 CUDA 更高效。
即便如此，未来的道路依然充满挑战，因为许多开发者认为AMD的软件仍然存在一些漏洞，使得编程变得复杂。未来成功的关键不在于增加核心数量，而在于确保流畅的编程体验，避免给工程师带来诸多困扰。
台式机和笔记本电脑上的人工智能：Ryzen AI 和 Radeon
对于没有地下数据中心的用户，AMD推出了Ryzen AI Max PRO处理器。这些芯片集成了一个专用的NPU，运算速度可达50 TOPS，使得像Llama 3.1 70B这样的任务可以在本地离线运行——这在不久前还像是科幻小说里才会出现的功能——从而让在PC上运行AI模型变得更加容易。
在图形性能方面，Radeon RX 9000 系列显卡，尤其是配备 16GB 显存的 RX 9070，对于那些想要进行 AI 推理但又不想花费巨资的用户来说，是一个不错的入门选择。而对于要求更高的用户，Radeon AI PRO R9700 将显存提升至 32GB，彻底消除了设备的任何性能瓶颈。
服务器基础设施：EPYC Venice
这些GPU依赖于服务器处理器。即将推出的基于Zen 6架构的EPYC Venice处理器，承诺提供高达256个核心的版本。相比上一代产品，性能提升70%至关重要，可以防止CPU成为这些强大AI加速器的瓶颈。
观察市场的反应很有意思。像OpenAI的Sam Altman这样的业内人士已经承认，AMD的解决方案将成为他们数据中心中不可或缺的组件。这表明，尽管NVIDIA拥有最大的市场份额，但整个行业都在迫切地寻找一种更高效、更重要的是更经济的替代方案。
AMD的战略是将颠覆性的内存和处理能力硬件与积极普及人工智能软件的举措相结合。通过将专用人工智能引擎集成到从笔记本电脑到最复杂的服务器机架等各种设备中，该公司旨在使人工智能不再是昂贵的奢侈品，而是任何专业人士或企业都能使用且高效的工具。
