AMD Advancing AI 2026 蘇姿丰揭露代理式 AI 時代藍圖，MI455X 晶片與 Helios 機櫃系統強勢登場

AMD 董事長暨執行長蘇姿丰於美國舊金山舉辦的Advancing AI 2026年度大會上發表主題演講，向全球揭示 AI 運算已全面邁入「代理式 AI」（Agentic AI）的全新紀元。會中發表受人矚目的業界最高效能的Helios AI 機櫃系統，以及專為代理式運算打造的第六代 EPYC 伺服器處理器「Venice」家族。蘇姿丰更指出，2026 年是產業重要的分水嶺，全球將有高達 60% 的 AI 運算量用於執行推論（Inference），而非模型訓練。

AI 市場爆發性成長：2030 年運算市場上看 2 兆美元

蘇姿丰在演講中大幅上修了 AI 基礎設施的市場預期。她強調，代理式 AI 要求系統能執行數十個步驟、進行邏輯推理並調用工具，這帶來了運算需求的階躍式變化。因此，AMD 預估到 2030 年，全球 AI 加速器市場將高達 1.4 兆美元，逼近現今整個半導體產業的總規模。

同時，推論與代理式 AI 不僅僅帶動 GPU 需求，也為伺服器 CPU 創造了龐大的成長動能。AMD 預測伺服器 CPU 市場規模將在 2030 年飆升至超過 2,000 億美元。綜合各項終端與雲端需求，整體高效能與自適應運算產品的市場規模預計在 2030 年將逼近 2 兆美元。

地表最強 AI 機櫃系統 Helios 與 MI455X 晶片全量產

針對前沿 AI 模型的極端算力需求，AMD 發表了整合度極高且全面量產的Helios AI 機櫃系統。Helios 內部搭載了業界最高效能的 MI455X GPU 加速器，該晶片採用台積電最新的 2 奈米與 3 奈米製程，單一模組整合了高達 3,200 億個電晶體以及 432 GB 的 HBM4 記憶體。

在實際效能表現上，MI455X 與 Helios 機櫃展現了驚人的實力。於高併發推論負載下，Helios 提供高達前代 MI355 系統 34 倍的吞吐量，每美元可生成的詞元 (token) 數量更暴增 18 倍，大幅降低企業部署 AI 的成本。若在固定機櫃功耗下進行比較，Helios 的效能更超越競爭對手 10% 至 15%，每美元 token 生成量也領先對手 30%。Helios 機櫃預計將於今年第三季末開始出貨，並於第四季大規模放量。

第六代 EPYC 處理器 Venice：專為代理式 AI 沙盒設計

面對代理式 AI 所需的複雜調度工作，AMD 推出了第六代 EPYC 處理器「Venice」家族。Venice 採用全新的 Zen 6 架構及台積電 2 奈米製程，最高階版本單一插槽支援 256 核心與高達 512 個執行緒，創下業界最高的運算密度。

蘇姿丰說明，伺服器市場正在分化，除了負責驅動 GPU 的 AI 主機節點外，「代理沙盒」（Agent sandboxes）需要極高的密度與能源效率來同時運行數千個 AI 代理。相較於前代 Turin，Venice 帶來了高達 1.8 倍的效能飛躍。在代理式 AI 負載的對比中，Venice 在晶片層級每瓦能運行的代理數量高達競爭對手 ARM 處理器的 2.8 倍；若以整個機櫃層級來看，每瓦效能更高出 3.3 倍。此外，Venice 具備完全的 x86 軟體相容性，讓企業能無縫升級既有的軟體堆疊。

大會上，科技大廠也紛紛有高層現身力挺。包括Anthropic、OpenAI、Meta 與 Cerebras 等，展現與 AMD 的深厚合作關係。

Anthropic：共同創辦人 Tom Brown 宣布將部署高達 2 Gigawatts的 Helios 機櫃，並盛讚 AMD 開放平台的易用性，讓工程師在極短時間內就能讓 Claude 模型在 MI355 上高效運行。

OpenAI：基礎設施負責人 Sachin Katti 表示，從 MI300、MI355 到最新的 Helios 系統，OpenAI 工程師正與 AMD 緊密合作進行軟體堆疊最佳化，並預計在今年底至 2027 年大規模部署 Helios 機櫃，以應對不斷擴張的算力需求。

Meta：基礎設施負責人 Santosh Janardhan 強調，系統設計已從單一伺服器擴張至整個資料中心層級（包含電力與散熱），Meta 正與 AMD 針對未來的 MI450 GPU 及新一代 CPU 進行深入的共同設計（Co-design），預備迎接 2027 至 2028 年的部署計畫。

Cerebras：為了解決對時間極度敏感的超低延遲推論需求，AMD 宣布與 Cerebras 策略結盟。執行長 Andrew Feldman 表示，結合 AMD Helios 機櫃強大的算力與 Cerebras 晶圓級引擎（Wafer Scale Engine）在記憶體頻寬上的優勢，全新的「解耦推論」（Disaggregated Inference）解決方案能提供 5 倍吞吐量，並維持極致的運算速度，該方案將於2026年稍晚率先於 Cerebras 雲端上線。