AMDはAdvancing AI 2026大会で、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ソリューションを発表しました。AMDの会長兼CEOである蘇姿豐は、AI計算の重心がトレーニング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、タスク実行に拡張することを述べました。
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は今回の発表の重点製品の一つです。MI455Xは432GBのHBM4メモリを搭載し、メモリ帯域幅は23.3TB/sに達し、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はまた、世代間の比較を提供し、予生産環境下で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し、トークンコストが最大18倍低下す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はより戦略的な意義を持つ製品です。蘇姿豐は基調講演で、最先端のAIはもはや単一のチップや単一のサーバーだけではニーズ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」と要約しました。
コスト比較に関して、Kimi K2 Thinkingモデルと予測システム価格に基づくモデリングは、Heliosが¥160（US$1）あたりのトークン出力でNVIDIA Vera Rubin NVL72より最大30%高いことを示しています。特定のインタラクティブ条件下では、単一GPUトークンのスループットが約10%から15%高い結果が得られました。これらの結果は予生産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を発表しました。コードネームはVeniceです。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、新しいサーバー負荷のクラス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市場も著しく拡大すると予測しています。Venice製品ファミリーは、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焦点を当てたEPYC 9006 SP8、HPCとAIデータ前処理を目指すEPYC 9006X SP7、LPDDRメモリを使用したEPYC 9006 LPの4つの主要なラインを含んでいます。
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され、Cursor、Claude、Codex、Geminiなどのツールやモデルと連携して使用されます。その核心目標は、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月に提供される予定です。AMDは、Hugging Face上で300万以上のモデルがAMDプラットフォームで即座に動作することを明らかにし、上位10のオープンソースAIプロジェクトはAMDをネイティブにサポートし、関連するオープンソース貢献の数は10倍以上増加しています。
AMDがローカルAI推論能力とPhysical AI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に基づくローカル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ており、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で最大約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に増加し、ローカルモデルのスケール上限は約300Bに拡大します。
さらに、AMDはCiscoと共同で、エンタープライズ向けエージェント端側の全堆栈ソリューションを展示し、Ryzen AI HaloハードウェアとCiscoのネットワーク、安全、ポリシー制御機能を組み合わせました。
Physical AIの分野で、AMDは5つの成果を発表しました。これには、Ryzen AI Embedded X100シリーズチップ（サンプル提供段階に入った）、Kria AI System-on-Module（120×120ミリメートルの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社以上のパートナーを含むAMD Robotics Partner Networkが含まれます。
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、そして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います。市場は、インフラ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、そして障害耐性へとシフトしています。競争の単位は、単一のGPUからラック全体、さらにはデータセンター全体へと変わっています。
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