AMD AAI 2026大会四大自研芯片齐上阵

7月24日，AMD在Advancing AI 2026大会上正式发布了多款重磅产品。首先明确几个核心判断：AI计算的重心正从训练加速转向推理，而Agent（智能体）的兴起进一步推动了这一转变——单次模型调用已扩展为持续推理、工具调用和任务执行，计算节奏与以往截然不同。AMD预测，到2026年全球约60%的AI算力将用于推理，这一信号值得高度关注。

苏姿丰

Helios与MI455X

MI455X是本次发布的核心产品之一，硬件规格极为强悍：配备432GB HBM4显存，带宽高达23.3TB/s，峰值MXFP8算力达到20PFLOPS，MXFP4算力更是达到40PFLOPS。相比上一代MI355X，显存容量提升多达1.5倍，带宽提升最高2.9倍，低精度算力则直接翻4倍。

AMD还公布了一组代际对比数据：在预生产环境下，MI455X在DeepSeek V4 Flash FP4推理中的Token吞吐量最高可达MI355X的34倍，而Token成本最高降低了18倍。当然，这组数字综合了硬件、低精度计算和软件优化等多重因素，最终表现仍需等待量产产品验证。

但真正具有战略意义的，其实是Helios。苏姿丰在Keynote中明确指出：前沿AI已无法依靠单颗芯片或单台服务器来满足——“整个机架必须作为一个系统来设计”。

Helios将72颗MI455X组织成一个统一的机架级系统，总共提供约31TB HBM4和260TB/s的聚合Scale-up带宽。系统由18个计算托盘和6个交换机托盘构成，通过UALoE Scale-up Fabric实现机架内单跳互连。整机架功耗大约在225至245kW之间。用AMD自己的话来说就是：“机架成为新的系统”。

在成本对比方面，基于Kimi K2 Thinking模型和预计系统价格的建模显示，Helios每美元Token产出最高可比NVIDIA Vera Rubin NVL72高出30%；在特定交互性条件下，单GPU Token吞吐也能高出约10%至15%。同样，这些数据基于预生产系统和价格假设，量产后的真实表现还需时间验证。

Venice

AMD同步发布了第六代EPYC 9006系列服务器CPU，代号Venice。苏姿丰认为，Agent任务需要执行代码、查询数据库、调用工具，并协调大量并行步骤，这正在形成一种全新的服务器负载。她预计，Agent数量将从百万级走向十亿级，服务器CPU市场也将随之显著扩张。

Venice产品家族包括四条主要路线：面向高核心数和高性能的EPYC 9006 SP7、侧重企业性价比的EPYC 9006 SP8、面向HPC和AI数据预处理的EPYC 9006X SP7，以及采用LPDDR内存的EPYC 9006 LP。最高配置256个核心和512个线程，采用Zen 6架构，支持PCIe 6.0以及多种DDR5、MRDIMM和LPDDR内存配置。

ROCm.AI

AMD将ROCm.AI定义为一个面向开发者的AI驱动平台。它在现有ROCm基础软件栈之上加入了AI辅助能力，主要用于GPU代码生成、迁移、调试和性能优化，支持与Cursor、Claude、Codex、Gemini等工具或模型配合使用。核心目标非常明确：降低底层GPU编程与CUDA迁移的复杂度。

AMD还介绍了FlyDSL，采用Pythonic DSL设计，让Python开发者能够更专注于算法表达。ROCm.AI计划在2026年8月提供。根据AMD披露的数据，Hugging Face上超过300万个模型可以在AMD平台开箱运行，排名前十的开源AI项目已原生支持AMD，相关开源贡献数量增长超过10倍。

本地Agent

在客户端侧，AMD展示了围绕锐龙AI 400、锐龙AI MAX及Ryzen AI Halo开发者平台的本地AI推理能力。锐龙AI 400面向约24B以内的模型，锐龙AI MAX可以支持更大规模的模型。Ryzen AI Halo开发者平台配备最高128GB统一内存，目标是原生运行最高约200B参数模型。

AMD还预告了代号“Gorgon Halo”的后续平台，统一内存将提升至192GB，本地模型规模上限扩大至约300B。此外，AMD与思科联合展示了企业级Agent端侧全栈方案，将锐龙AI Halo硬件与思科的网络、安全、策略控制能力有机结合。

Physical AI

在Physical AI领域，AMD发布了五项成果：Ryzen AI Embedded X100系列芯片（已进入送样阶段）、Kria AI System-on-Module（120×120毫米COM-HPC标准形态）、Kria AI Robotics Developer Platform（计划2026年第四季度可用）、AMD Robotics Software Suite，以及包含30多家伙伴的AMD Robotics Partner Network。

至此，AMD在Physical AI领域形成了芯片、量产模块、开发平台、软件和合作伙伴网络的基础架构。

可以确定的是，推理和Agent正在重新定义AI的范式。市场评价基础设施的方式，也已从单颗芯片性能转向每机架吞吐、单位Token成本、集群利用率和故障容忍能力。竞争的单位，从一颗GPU变成了一个机架，甚至是一座数据中心。