活動概述
AMD 於 2026 年 7 月 22 日至 23 日在舊金山 Moscone Center 舉辦年度旗艦活動「Advancing AI 2026」，以「代理式 AI（Agentic AI）」為核心主題，一氣發布多款全新產品與解決方案，涵蓋從資料中心到邊緣運算的完整 AI 堆疊。
本次活動不僅展示了 AMD 在 AI 基礎設施領域的技術突破，更透過與 Microsoft Azure、OpenAI 的深度合作，驗證了 AMD 全棧生態系的商業可行性。以下為重點產品線的詳細規格解析。
第 6 代 AMD EPYC™「Venice」伺服器 CPU
AMD 正式推出第 6 代 AMD EPYC™ 9006 系列伺服器處理器，內部代號「Venice」，採用全新 Zen 6 架構。這是首款支援 PCIe Gen 6 的伺服器 CPU，針對代理式 AI 工作負載進行了深度優化。
產品線規格總覽
| 規格項目 | Zen 6 標準版 | Zen 6c 高密度版 | 高頻版 |
|---|---|---|---|
| 最高核心數 | 128 核心 / 256 執行緒 | 256 核心 / 512 執行緒 | 96 核心 |
| TDP | 600W | 600W | 600W |
| 記憶體通道 | 16 通道 MRDIMM | 16 通道 MRDIMM | 16 通道 MRDIMM |
| 記憶體速度 | 最高 12,800 MT/s | 最高 12,800 MT/s | 最高 12,800 MT/s |
| 記憶體頻寬 | 1.6 TB/s（每插槽） | 1.6 TB/s（每插槽） | 1.6 TB/s（每插槽） |
| I/O 介面 | PCIe Gen 6 | PCIe Gen 6 | PCIe Gen 6 |
| 時脈 | — | — | 最高 5.0 GHz |
關鍵突破：
- 記憶體頻寬翻倍： 16 通道 MRDIMM 搭配 12,800 MT/s 記憶體速度，提供每插槽 1.6 TB/s 的記憶體頻寬，較上代 Genoa 提升超過一倍，大幅緩解 Agentic AI 多工作載載的記憶體瓶頸。
- PCIe Gen 6 支援： 成為首款導入 PCIe Gen 6 的伺服器處理器，為高速 GPU 互連與 NVMe SSD 提供雙倍頻寬。
- Zen 6c 高密度版本： 針對雲端與虛擬化場景，提供最高 256 核心的高密度選項，TDP 達 600W。
AMD 同時宣布與 Microsoft Azure 擴展合作，推出基於 EPYC Venice 的新一代 Azure 執行個體，並深化 Helios 機架級部署方案。
AMD Instinct™ MI400 系列 GPU：CDNA 5 架構首登 2 奈米節點
本次大會最矚目的產品之一，是基於全新 CDNA 5 架構的 AMD Instinct MI400 系列資料中心 GPU。這是 AMD 首款採用 2 奈米製程 的 GPU 產品線，涵蓋多個型號以滿足不同層級的 AI 基礎設施需求。
旗艦型號：Instinct MI455X 規格詳情
| 規格項目 | 詳細數據 |
|---|---|
| GPU 架構 | CDNA 5 |
| 製程節點 | 2 nm |
| 電晶體數量 | 3,200 億顆（多晶片模組封裝） |
| 封裝架構 | 2 個 Fabric Dies + 2 個 I/O Dies 多晶片模組 |
| 記憶體容量 | 432 GB HBM4 |
| 記憶體頻寬 | 23.3 TB/s |
| FP4 (MXFP4) 運算效能 | 40 PFLOPS |
| 軟體支援 | ROCm.ai — PyTorch、TensorFlow、JAX、vLLM、Triton Day-0 支援 |
MI400 系列完整產品線包含三款型號：MI430X、MI440X 與旗艦 MI455X，分別針對不同的運算密度與功耗需求進行設計。
AMD 更宣布與 OpenAI 合作，將 OpenAI 的 Triton 編譯框架整合至 AMD ROCm 軟體堆疊中，針對 MI455X 進行深度最佳化，進一步縮小與競爭對手的性能差距。
AMD Helios™ AI 機架級解決方案
AMD 推出 AMD Helios™ AI Rackscale Solution，專為「AI 工廠」（AI Factory）等級的超大規模推理與訓練設計。該方案定價約為 500 萬至 550 萬美元，整合了 MI455X 系列 GPU、第 6 代 EPYC CPU、AMD Pensando 資料處理單元（DPU）、高速互連技術與 AMD 自研系統軟體，提供從晶片到機櫃的端到端 AI 基礎設施。
Helios 機架規格詳情
| 規格項目 | 詳細數據 |
|---|---|
| GPU 數量 | 72 張 Instinct MI455X（4-GPU 模組重複堆疊） |
| 總 HBM4 記憶體 | 31 TB |
| 總記憶體頻寬 | 1.7 PB/s（≈1,679 TB/s） |
| FP4 推理效能 | 2.9 exaFLOPS |
| FP8 訓練效能 | 1.4 exaFLOPS |
| 散熱方式 | 液冷散熱 |
| 網路卡 | AMD Pollara AI NIC |
| 每美元推理 Token | 比競爭對手高 30% |
Microsoft 已宣布將在 Azure 資料中心部署 AMD Helios 機架，進一步驗證其商業可行性。
AMD Instinct MI455X vs NVIDIA Vera Rubin NVL72：規格深度對比
在代理式 AI 時代的資料中心戰場上，AMD Helios 與 NVIDIA Vera Rubin NVL72 被視為最直接競爭對手。以下為兩款機架級平台的完整規格對比。
機架級規格對比（Helios 72-GPU vs Vera Rubin NVL72）
| 規格項目 | AMD Helios (72× MI455X) | NVIDIA Vera Rubin NVL72 (72× R200) |
|---|---|---|
| GPU 總數量 | 72 張 | 72 張 |
| 總 HBM4 記憶體 | 31.1 TB | 20.7 TB |
| 總記憶體頻寬 | 1.7 PB/s（≈1,679 TB/s） | ~1,580 TB/s |
| FP4 推論效能 | 2.9 exaFLOPS | 3.6 exaFLOPS |
| FP8 訓練效能 | 1.4 exaFLOPS | 1.26 exaFLOPS |
| FP32 SGEMM（含 Tensor Core） | ~35,000 TFLOPS（估算） | 28,800 TFLOPS |
| FP32 Dense（純向量） | ~11,326 TFLOPS | 9,360 TFLOPS |
| FP64 DGEMM（含 Tensor Core） | ~1,060 TFLOPS（估算） | 14,400 TFLOPS |
| FP64 Dense（純向量） | ~177 TFLOPS | 2,400 TFLOPS |
| 互連技術 | UALink over Ethernet (UALoE) | NVLink 6（3.6 TB/s 每卡） |
| 總互連頻寬 | 260 TB/s scale-up + 43 TB/s scale-out | 260 TB/s scale-up |
| 散熱方式 | 液冷散熱 | 液冷散熱 |
| 每美元推理 Token | 比競爭對手高 30% | — |
重點分析
- 記憶體容量大幅領先： Helios 的 31.1 TB 總 HBM4 比 Vera Rubin NVL72 的 20.7 TB 多出約 50%。對於需要同時載入多個 Agent 模型的場景，這意味著更少的記憶體換頁與更高的並發能力。
- FP4 推論性能差距縮小： Vera Rubin NVL72 以 3.6 exaFLOPS 領先 AMD Helios 的 2.9 exaFLOPS，差距約 24%。相較於前代 Blackwell（B200）與 MI300X 之間超過 50% 的差距，AMD 已大幅縮小性能落差。
- FP8 訓練優勢： AMD Helios 提供 1.4 exaFLOPS FP8 訓練效能，略高於 Vera Rubin NVL72 的 1.26 exaFLOPS（約 11% 領先），在 FP8 訓練場景中具備微弱優勢。
- 互連頻寬優勢： Helios 採用 UALink over Ethernet (UALoE) 架構，scale-up 頻寬達 260 TB/s，與 NVLink 6 持平；此外還有額外的 43 TB/s scale-out bandwidth 連接至資料中心其他節點，比 Vera Rubin NVL72 多出約 50% 的 scale-out 頻寬，在分布式訓練中具備顯著優勢。
- 科學運算對比： NVIDIA Vera Rubin NVL72 在傳統 HPC 領域仍具壓倒性優勢——FP64 DGEMM（含 Tensor Core）達 14,400 TFLOPS（Helios 約 ~1,060 TFLOPS），FP64 Dense 純向量亦達 2,400 TFLOPS（Helios ~177 TFLOPS）。MI455X 定位為 AI-Dominant GPU，若需雙精度算力可考慮 AMD MI430X 系列（>200 TFLOPS FP64）。
AMD Ryzen™ AI Embedded X100 系列：邊緣 AI 新世代
除了資料中心，AMD 也擴展了邊緣與嵌入式 AI 版圖，推出面向工業自動化、智慧影像與邊緣推理的全新產品線。
Ryzen AI Embedded X100 規格詳情
| 規格項目 | 詳細數據 |
|---|---|
| CPU 架構 | AMD Zen 5（統一架構） |
| 最高核心數 | 16 核心 / 32 執行緒（支援 SMT） |
| NPU | XDNA 2 架構 |
| AI 運算效能 | 最高 50 TOPS |
| 整合繪圖 | AMD Radeon GPU（RDNA 3.5） |
| 記憶體架構 | 統一記憶體配置 |
產品型號
| 型號 | 適用場景 |
|---|---|
| Ryzen AI X199 | 商用邊緣裝置 |
| Ryzen AI X188 | 商用邊緣裝置 |
| Ryzen AI X168 | 商用邊緣裝置 |
| Ryzen AI P199 | 工業級（Industrial） |
| Ryzen AI P188 | 工業級（Industrial） |
| Ryzen AI P168 | 工業級（Industrial） |
AMD Kria™ AI SOM 與機器人開發平台
AMD 同步發表面向物理 AI（Physical AI）與自主機器人的全新解決方案。
Kria AI SOM 規格
| 規格項目 | 詳細數據 |
|---|---|
| 核心處理器 | AMD Kria AI SoM（搭載 X199 16 核心 CPU） |
| 記憶體選項 | 64 GB 或 128 GB LPDDR5X |
| 最大同時 Agent 數 | 234 個（基於 mimik Agentix 測試基準） |
| 每秒決策次數 | 最高 8,000 次（基於 mimik Agentix 測試基準） |
機器人開發平台特色
- 異質運算整合： 結合 CPU、GPU、NPU 與載板 FPGA，提供完整的邊緣 AI 運算能力。
- AMD Robotics Software Suite： 一整套機器人軟體框架，支援從開發到部署的完整生命週期。
- 首創開放式機架平台： 首款開放、即插即用的自主機器人整合開發平台。
總結
Advancing AI 2026 展現了 AMD 在代理式 AI 時代的全棧戰略——
| 產品線 | 關鍵規格亮點 |
|---|---|
| EPYC 9006 Venice | 最高 256 核心、PCIe Gen 6、1.6 TB/s 記憶體頻寬 |
| Instinct MI400 / MI455X | CDNA 5 / 2nm / 432 GB HBM4 / 40 PFLOPS FP4 |
| Helios 機架 | 72 GPU / 2.9 EFLOPS FP4 / UALoE / 31 TB HBM4 |
| Ryzen AI Embedded X100 | Zen 5 / 16 核心 / 50 TOPS NPU |
| Kria AI SOM | 234 同步 Agent（輕量 SLM 框架）/ 8,000 決策/秒 |
從底層晶片（EPYC Venice、MI455X CDNA 5）、機櫃級系統（Helios）到邊緣運算（Ryzen AI Embedded、Kria），再加上 ROCm 生態系與 OpenAI、Microsoft 等關鍵合作夥伴的深化協作，AMD 正以完整的產品矩陣挑戰 AI 運算市場的格局。
對於企業而言，選擇具備彈性與開放性的 AI 基礎設施已成為關鍵決策，而 AMD 在本屆大會上所展示的解決方案，無疑為資料中心與邊緣端的 AI 部署提供了更具競爭力的選項。