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财联社-深度 6分钟前

英伟达真正大敌!AMD 首款机架级 AI 系统 Helios 收获大客户:微软

财联社 7 月 21 日讯(编辑 潇湘)作为挑战英伟达在 AI 芯片市场主导地位的一张 " 王牌 ",AMD 正准备在今年下半年交付其名为 Helios 的首款机架级 AI 系统。而周一,Helios 日益庞大的客户阵营再度迎来了一家重量级的企业:微软!

微软周一宣布将在其数据中心部署 Helios 系统,从而加入到了 Meta、OpenAI、甲骨文等公司的行列,这些企业正视图竞相获得尽可能多的算力资源。

业内人士表示,Helios 是英伟达广受欢迎的 Grace Blackwell 和 Vera Rubin 机架系统面临的首个竞争对手,这家全球市值最高的芯片制造商可能面临数年来的首次真正竞争考验。

AMD 将于今年晚些时候开始向包括微软在内的客户发货。周一,AMD 股价收盘上涨 1.58%,微软股价上涨了逾 2%。不过,双方并未公开具体的财务条款或算力部署规模。

微软首席执行官 Satya Nadella 在一份新闻稿中表示:" 我们正通过引入 AMD Helios 来丰富 Azure 的基础设施组合,为客户提供构建和运行下一代 AI 应用所需的卓越性能、规模及灵活选择。"

全新的 Helios 机架系统将为微软及其人工智能客户提供前沿模型推理能力,并支持 Azure AI 服务。微软还将新增两款基于 AMD 最新 Venice CPU 运行的计算实例,其中一款用于代理式人工智能和数据管道,另一款用于半导体设计。

这是双方长期合作关系的延续——多年来,AMD 芯片一直为微软的 Surface 个人电脑和 Xbox 游戏主机提供硬件支持。2023 年,微软还率先采用了 AMD 的 MI300X GPU,该芯片当时就已具备与英伟达 AI 芯片一较高下的实力。与此同时,微软也在其数据中心内部部署了自主研发的 Maia 芯片。

与同行类似,微软对算力的需求呈爆炸式增长,尤其是考虑到公司正加大自身模型的研发投入,并向研发部门分配了更多计算资源。今年 6 月,微软宣布已在内部成功构建七款模型。然而,微软迄今为止在 AI 领域的尝试始终喜忧参半——从 365 Copilot AI 助手到 GitHub Copilot 编程智能体皆是如此,这也导致其成为今年以来美股 " 七巨头 " 中表现最逊色的股票。

AMD 携 Helios 挑战英伟达

Helios 的命名源自古希腊神话中驾驭四匹神马拉动太阳飞越天空的太阳神,这一命名也暗合了该系统集成的 AMD 四大核心自主技术:GPU、CPU、网络接口与底层软件。

AMD 数据中心业务负责人 Forrest Norrod 在谈及该公司这一首款机架级 AI 系统时表示:" 我们始终高度专注于提供最优的总拥有成本 ( TCO ) ,并在综合考量下实现最低的单 Token 成本。而客户给我们的反馈证明,我们正在实现这一目标。"

今年 5 月,AMD 首席执行官苏姿丰曾对媒体介绍称,在 " 推理能力、内存带宽和内存性能 " 方面,Helios 相比英伟达的机架级系统具有 " 显著优势 "。

尽管 AMD 未就成本发表评论,但 Futurum Group 估计 Helios 的成本将在 500 万至 550 万美元之间。相比之下,Futurum Group 估计英伟达第二代机架级系统 Vera Rubin 的成本在 350 万至 400 万美元之间。

在外形和重量方面,Helios 的重量高达 7000 磅,比英伟达的 Vera Rubin 更宽、更重。

据 Futurum Group 称,目前英伟达占据了数据中心 GPU 市场 95% 以上的份额,而 AMD 仅占据着约 4.5% 的市场份额,但 Helios 或将改变这一局面。

" 我认为存在一种极有可能的情形:AMD 接下来表现出色,市场份额可提升至 20% 至 25%。顺便提一句,这意味着数百亿美元的营收,"Futurum Group 分析师兼首席执行官 Daniel Newman 表示。

2026 年第一季度,数据中心业务已占 AMD 营收的大部分,同比增长 57%。AMD 此前曾透露,计划从 2027 年起实现数百亿美元的数据中心 AI 营收,其中大部分将来自 Helios。

Counterpoint Research 分析师 Neil Shah 则指出,AMD 的 Helios 硬件在 GPU 和 CPU 层面与英伟达 " 已不相上下 ",但 " 真正的胜负手在于软件层面的深度优化与生态建设 "。" 凭借 CUDA 积累的庞大生态,英伟达目前依然保有相当明显的先发优势。"Shah 补充道。

尽管如此,凭借 Helios 的落地,AMD 有望迎来实现跨越式突破的最佳契机。当然,这一切仍将取决于首批客户的实际部署反馈。

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