- 開發 Instinct MI350 和 MI400 加速器，以在具有更高記憶體頻寬的資料中心中競爭。
- Ryzen AI Max PRO 搭載整合 NPU，可在本地運行複雜的語言模型。
- 押注 ROCm，看好它作為 NVIDIA CUDA 生態系統主導地位的開源替代方案。
- 整合最多 256 個核心的 EPYC Venice 處理器，以優化 AI 伺服器基礎架構。
人工智慧領域的競爭已從最初的願景演變為一場全面的硬體大戰。在這個領域，AMD正加速推進，力求提供可靠的替代方案，使企業和終端用戶能夠部署人工智慧模型，而無需承擔高昂的成本或應對基礎設施在數日內過時的問題。
目標很明確：從簡單的試點計畫過渡到真正可擴展的生產。為了實現這一目標，公司不僅專注於強大的電力性能，還致力於解決常見的難題，例如能源管理、資料治理以及如何避免對單一供應商的依賴。
Instinct加速器：對NVIDIA的直接挑戰
對資料中心而言，傳統的GPU已遠遠不夠；加速器至關重要。 Instinct MI350正是在此背景下應運而生，它承諾帶來巨大的飛躍，推理速度比其前代產品提升高達35倍。這些效能怪獸配備了288GB的HBM3E顯存，能夠輕鬆應付海量工作負載。
但AMD並未止步於此，而是將目光投向了2026年即將推出的Instinct MI400處理器。這些晶片預計FP4精度可達40 PFLOPS，並配備高達432 GB的HBM4顯存。所有這些都將整合到Helios機架中，該架構旨在與NVIDIA的解決方案正面競爭，提供真正驚人的頻寬容量。
從長遠來看，該路線圖包括採用EPYC處理器的Verano和Instinct MI500X，這兩款產品有望利用台積電的1,6nm製程工藝。其策略很明確：在記憶體容量和傳輸速度方面超越競爭對手，這才是訓練大規模語言模型時真正的優勢所在。
軟體生態系和 CUDA 壁壘
強大的硬體並非一切。 AMD 的最大弱點歷來在於軟體。儘管 NVIDIA 憑藉 CUDA（目前普遍使用的標準）佔據主導地位，但 AMD 選擇了ROCm。這款開源平台的第 7 版旨在縮小差距，甚至在某些特定場景（例如 DeepSeek R1 模型）中比 CUDA 更有效率。
即便如此，未來的道路依然充滿挑戰，因為許多開發者認為AMD的軟體仍存在一些漏洞，使得程式設計變得複雜。未來成功的關鍵不在於增加核心數量，而是確保流暢的程式設計體驗，避免為工程師帶來許多困擾。
桌上型電腦和筆記型電腦上的人工智慧：Ryzen AI 和 Radeon
對於沒有地下資料中心的用戶，AMD推出了Ryzen AI Max PRO處理器。這些晶片整合了一個專用的NPU，運算速度可達50 TOPS，使得像Llama 3.1 70B這樣的任務可以在本地離線運行——這在不久前還像是科幻小說裡才會出現的功能——從而讓在PC上運行AI模型變得更加容易。
在圖形效能方面，Radeon RX 9000 系列顯示卡，尤其是配備 16GB 顯存的 RX 9070，對於那些想要進行 AI 推理但又不想花費巨資的用戶來說，是一個不錯的入門選擇。而對於要求更高的用戶，Radeon AI PRO R9700 將顯存提升至 32GB，徹底消除了裝置的任何效能瓶頸。
伺服器基礎設施：EPYC Venice
這些GPU依賴伺服器處理器。即將推出的基於Zen 6架構的EPYC Venice處理器，承諾提供高達256個核心的版本。相較於上一代產品，效能提升70%至關重要，可以防止CPU成為這些強大AI加速器的瓶頸。
觀察市場的反應很有意思。像OpenAI的Sam Altman這樣的業內人士已經承認，AMD的解決方案將成為他們資料中心中不可或缺的元件。這表明，儘管NVIDIA擁有最大的市場份額，但整個行業都在迫切地尋找更有效率、更重要的是更經濟的替代方案。
AMD的策略是將顛覆性的記憶體和處理能力硬體與積極普及人工智慧軟體的舉措相結合。透過將專用人工智慧引擎整合到從筆記型電腦到最複雜的伺服器機架等各種設備中，該公司旨在使人工智慧不再是昂貴的奢侈品，而是任何專業人士或企業都能使用且高效的工具。
