AMD 在美國舊金山舉行的 Advancing AI 2026 年度大會上，正式公開下一代資料中心 GPU 陣容 Instinct MI400 系列，以及針對 AI 工廠設計的機櫃級基礎設施 AMD Helios。此次發布涵蓋面向前沿 AI 部署的 MI455X，以及針對主權 AI 與高效能運算（HPC）的 MI430X。
AMD 表示，憑藉開放且強調效能的硬體與軟體基礎設施，公司已取得 OpenAI、Meta、Anthropic、Microsoft 與 Oracle 等科技企業的十億瓦級部署承諾。不過，相關數據與效能比較主要來自 AMD 在大會上的說明，實際表現仍須視軟體、工作負載與部署環境而定。
AI 推論成為資料中心主要工作負載
AMD 指出，隨著智慧代理（Agentic AI）技術逐漸普及，AI 市場正從以模型訓練為主，轉向更重視推論效能與成本。公司表示，過去兩年每月詞元（Token）消耗量增加 158 倍，已突破 35 千兆個。
相較於單次模型推論，智慧代理工作流程通常需要反覆執行推論、呼叫外部工具，並由 CPU 進行協調。AMD 認為，這類複雜的代理迴圈將使企業在建置 AI 基礎設施時，更重視每個 Token 的產出成本與整體投資報酬率。
Instinct MI455X 採 CDNA 5 架構
為因應大規模推論需求，AMD 發表採用 CDNA 5 架構的 Instinct MI455X。該 GPU 使用台積電 3 奈米製程，整合 3,200 億個電晶體，並支援 OCP 標準的 FP8 與 FP4 數據類型。
記憶體方面，MI455X 搭載 432GB HBM4，峰值記憶體頻寬達 23.3TB/s。AMD 宣稱，其 HBM4 容量較目前競爭技術的前沿產品高出 50%。運算規格則包括 96 個高頻核心，最大 FP4 運算效能為 40 petaflops，最大 FP8 運算效能為 20 petaflops。
| 項目 | Instinct MI455X 規格 |
|---|---|
| 架構 | CDNA 5 |
| 製程 | 台積電 3 奈米 |
| 電晶體數量 | 3,200 億個 |
| 記憶體 | 432GB HBM4 |
| 峰值記憶體頻寬 | 23.3TB/s |
| 最大 FP4 效能 | 40 petaflops |
| 最大 FP8 效能 | 20 petaflops |
| 核心數量 | 96 個高頻核心 |
在與前代 MI355X 的比較中，AMD 宣稱 MI455X 的 Token 吞吐量最高可提升 34 倍，每 Token 成本最多降低 18 倍。這些數字屬於 AMD 公布的比較結果，實際增益仍會受到模型規模、量化方式、批次大小及軟體最佳化程度影響。
Helios 將 72 顆 MI455X 整合至單一機櫃
針對大型資料中心與 AI 工廠部署，AMD 同步推出整合式機櫃級平台 Helios。該平台結合第六代 AMD EPYC 伺服器處理器、PCIe Gen 6 連接，以及 72 顆 MI455X GPU。
Helios 的網路架構採用 AMD Pensando 網路技術與 UALoE 開放標準乙太網路，在單一網域內提供最高 260TB/s 的 Scale-up 頻寬。AMD 表示，單一 Helios 機櫃可提供 2.9 exaflops 的 FP4 運算效能，配置總計 31TB 的 HBM4 記憶體，並具備最高 43TB/s 的 Scale-out 頻寬。
| 項目 | AMD Helios 規格 |
|---|---|
| GPU 配置 | 72 顆 MI455X |
| 伺服器 CPU | 第六代 AMD EPYC |
| Scale-up 頻寬 | 260TB/s |
| FP4 運算效能 | 2.9 exaflops |
| 總 HBM4 容量 | 31TB |
| Scale-out 頻寬 | 43TB/s |
AMD 在大會上將 Helios 與 NVIDIA Vera Rubin NVL72 平台進行比較，並宣稱 Helios 的 AI 運算效能高出 15%，記憶體容量與 Scale-out 頻寬則各高出 50%。此外，AMD 表示，在實際工作負載執行時，Helios 可提供每美元高出 30% 的 Token 產出量。相關比較條件與測試方法未在提供的資料中進一步說明。
ROCm 生態系持續擴大
面對過去市場對 AMD 軟體生態系的疑慮，AMD 強調，開放式 ROCm 軟體堆疊的支援範圍正在擴大。公司表示，目前 Hugging Face 上已有超過 300 萬個模型可開箱即用，過去一年對開源計畫的貢獻也增加超過 10 倍。
AMD 亦指出，透過 AI 模型協助進行程式碼最佳化，軟體移植流程已變得更順暢，開發者可使用熟悉的框架與工具，在 AMD 平台上原生執行工作負載。不過，ROCm 的實際相容性、效能調校與企業支援能力，仍取決於個別應用程式及開發環境。
產品更新與供應鏈仍是關鍵
在供應與產能方面，AMD 表示已與生態系統合作夥伴協調數月，以穩定提供符合品質要求且數量充足的零組件，支援客戶進行跨世代、大規模建置。
AMD 同時預告，未來將維持年度產品更新節奏。預計推出的 MI500 系列將進一步擴大 Scale-up 網域，並導入下一代 HBM、銅纜與光學互連技術；更下一代的 MI600 系列目前也已進入研發階段。
從 MI400 與 Helios 的發布可見，AMD 的策略重點不僅在於提升單顆 GPU 的運算能力，也包括記憶體容量、機櫃級互連、軟體堆疊與供應鏈整合。隨著 AI 推論與智慧代理應用持續增加，這些因素將與峰值效能同樣影響企業評估 AI 基礎設施的成本與部署效率。
