AMDは、Advancing AI 2026カンファレンスで、7月24日にHeliosラックマウントAIプラットフォームと第6世代EPYC「Venice」サーバーCPUを発表し、Instinct MI455X GPU、MI430X、MI350Pを同時に発表しました。また、ソフトウェア開発者向けにROCm.AIプラットフォームとロボット向けのKria AIソリューションも発表しました。AMDの会長兼CEOである蘇姿豐は、AI計算の焦点がトレーニングの加速から推論に移行していることを明確に指摘し、エージェントが一度のモデル呼び出しを持続的な推論、ツール呼び出し、タスク実行に拡張していると述べました。
AMDは、2026年までに世界の約60%のAI計算能力が推論に使用されると予測しています。
HeliosとMI455Xは、今回の発表の重要な製品の一つです。MI455Xは432GBのHBM4メモリを搭載し、メモリ帯域幅は23.3TB/s、ピークMXFP8計算能力は20PFLOPS、ピークMXFP4計算能力は40PFLOPSです。前世代のMI355Xと比較して、MI455Xのメモリ容量は最大1.5倍、メモリ帯域幅は最大2.9倍、低精度ピーク計算能力は最大4倍向上しています。AMDは、MI455XがDeepSeek V4 Flash FP4推論において、MI355Xの34倍のトークンスループットを達成できることを示す世代間比較を提供し、トークンコストは最大18倍削減されることを示しました。
この向上は、ハードウェア、低精度計算、ソフトウェア最適化など複数の要因を含んでおり、量産製品の検証を待つ必要があります。
Heliosは、より戦略的な意味を持つ製品です。蘇姿豐は基調講演で、最前線のAIはもはや単一のチップや単一のサーバーだけでは需要を満たせないと述べ、「全体のラックを一つのシステムとして設計する必要がある」と強調しました。Heliosは72個のMI455Xを統一されたラックマウントシステムとして組織し、約31TBのHBM4と260TB/sの集約スケールアップ帯域幅を提供します。このシステムは18個の計算トレイと6個のスイッチトレイで構成され、UALoEスケールアップファブリックを介して接続され、ラック内の単一ホップ相互接続を実現し、全体のラックの消費電力は約225から245kWです。
AMDはこれを「ラックが新しいシステムになる」と要約しています。
コスト比較に関しては、Kimi K2 Thinkingモデルと予想されるシステム価格に基づくモデリングにより、Heliosは¥160（US$1）あたりのトークン出力がNVIDIA Vera Rubin NVL72より最大30%高いことが示されています。また、特定のインタラクティブ条件下では、単一GPUのトークンスループットが約10%から15%高いことが示されています。これらの結果は、プレプロダクションシステムと価格仮定に基づいており、量産後のパフォーマンスはまだ検証が必要です。
AMDが第6世代EPYC 9006シリーズサーバーCPUを発表
AMDは同時に第6世代EPYC 9006シリーズサーバーCPU、コードネームVeniceを発表しました。蘇姿豐は、エージェントのタスクがコードを実行し、データベースを照会し、ツールを呼び出し、大量の並行ステップを調整する必要があることから、新しいタイプのサーバーロードが形成されていると指摘しました。彼女は、エージェントの数が百万単位から十億単位に増加し、サーバーCPU市場も大幅に拡大すると予測しています。Venice製品ファミリーには、高コア数と高性能を目指すEPYC 9006 SP7、企業のコストパフォーマンスに重点を置くEPYC 9006 SP8、HPCおよびAIデータ前処理を対象としたEPYC 9006X SP7、LPDDRメモリを採用したEPYC 9006 LPの4つの主要ラインがあります。
このシリーズは、最大256コアと512スレッドを提供し、Zen 6アーキテクチャを採用し、PCIe 6.0およびさまざまなDDR5、MRDIMM、LPDDR構成をサポートします。
AMDはROCm.AIを開発者向けのAI駆動プラットフォームとして定義しています。既存のROCm基盤ソフトウェアスタックにAI支援機能を追加し、GPUコード生成、移行、デバッグ、パフォーマンス最適化に使用し、Cursor、Claude、Codex、Geminiなどのツールやモデルと連携することをサポートします。その核心的な目標は、低レベルのGPUプログラミングとCUDA移行の複雑さを軽減することです。AMDはまた、Pythonic DSL設計を採用したFlyDSLを紹介し、Python開発者がアルゴリズム表現により集中できるようにしています。
ROCm.AI は 2026 年 8 月に提供予定です。AMD は、Hugging Face 上の 300 万以上のモデルが AMD プラットフォームで開箱運行できることを明らかにし、トップ 10 のオープンソース AI プロジェクトがネイティブに AMD をサポートし、関連するオープンソース貢献の数が 10 倍以上に増加したと発表しました。
AMD がローカル AI 推論能力と Physical AI の成果を展示
クライアント側では、AMD は Ryzen AI 400、Ryzen AI MAX、および Ryzen AI Halo 開発者プラットフォームを中心にローカル AI 推論能力を展示しました。Ryzen AI 400 は約 24B 以下のモデルを対象とし、Ryzen AI MAX はより大規模なモデルをサポートします。Ryzen AI Halo 開発者プラットフォームは最大 128GB の統一メモリを搭載し、目標能力はネイティブに約 200B パラメータモデルを実行することです。AMD はまた、コードネーム「Gorgon Halo」の後続プラットフォームを予告し、統一メモリは 192GB に増強され、ローカルモデルの規模上限は約 300B に拡大されます。
さらに、AMD はシスコと共同で企業向けエージェント端末の全スタックソリューションを展示し、Ryzen AI Halo ハードウェアとシスコのネットワーク、安全、およびポリシー制御能力を組み合わせました。
Physical AI の分野では、AMD は Ryzen AI Embedded X100 シリーズチップ（サンプル提供段階に入っています）、Kria AI System-on-Module（120×120 mm COM-HPC 標準形状）、Kria AI Robotics Developer Platform（2026 年第 4 四半期に利用可能予定）、AMD Robotics Software Suite、そして 30 以上のパートナーを含む AMD Robotics Partner Network の 5 つの成果を発表しました。
これにより、AMD は Physical AI の分野でチップ、量産モジュール、開発プラットフォーム、ソフトウェア、およびパートナーネットワークの基本構造を形成しました。
AMD は、推論とエージェントが AI のパラダイムを再構築していると考えており、市場はインフラストラクチャの評価方法を単一チップの性能から、ラックあたりのスループット、単位トークンコスト、クラスターの利用率および障害耐性に移行しています。競争単位は単一の GPU からラック全体、さらにはデータセンター全体に変わっています。
項目 規格 MI455X メモリ 432GB HBM4 MI455X メモリ帯域幅 23.3TB/s MI455X ピーク MXFP8 演算能力 20PFLOPS MI455X ピーク MXFP4 演算能力 40PFLOPS EPYC 9006 シリーズ最大コア数 256 コア EPYC 9006 シリーズ最大スレッド数 512 スレッド