AMD Helios kontra Nvidia: co naprawdę ogłoszono na Advancing AI 2026?

Helios: kompletna szafa do trenowania i uruchamiania modeli AI

Helios nie jest pojedynczym akceleratorem, lecz zintegrowaną platformą rack-scale — gotową szafą serwerową łączącą układy obliczeniowe, procesory, pamięć i sieć.

W konfiguracji przedstawionej przez AMD każda szafa obejmuje:

• 72 akceleratory AMD Instinct MI455X;
• 18 procesorów EPYC „Venice” szóstej generacji;
• 18 półek obliczeniowych;
• rozwiązania sieciowe AMD Pensando do komunikacji front-end, scale-up i scale-out .

MI455X jest najbardziej zaawansowanym akceleratorem AI AMD i kluczowym układem napędzającym platformę Helios . Lisa Su określiła system jako „po prostu najlepszą szafę AI na świecie” oraz „najwydajniejszą szafę w branży do trenowania i uruchamiania modeli najnowszej generacji na ogromną skalę” . To jednak deklaracja producenta, a nie niezależny ranking wydajności.

AMD poinformowało, że Helios jest już w pełnej produkcji i będzie trafiał do klientów w tym samym oknie zakupowym co Nvidia Vera Rubin NVL72 . Cena jednej szafy została określona na 5–5,5 mln dol., czyli około 5,25 mln dol. przy wartości pośrodku tego przedziału .

EPYC Venice: serwerowy procesor Zen 6 wykonany w technologii 2 nm

Na konferencji AMD komercyjnie uruchomiło także procesor EPYC „Venice” szóstej generacji, oparty na architekturze Zen 6. Według dostępnych informacji jest to pierwszy serwerowy procesor x86 wykonany w technologii procesowej 2 nm firmy TSMC .

Venice pełni funkcję procesora bazowego w półkach obliczeniowych Heliosa. Układ może skalować się do 256 rdzeni Zen 6, zapewniając zaplecze CPU dla akceleratorów Instinct .

Pamięć: główny argument AMD przeciwko platformie Vera Rubin

Jednym z najważniejszych argumentów AMD jest pojemność i przepustowość pamięci, szczególnie istotne przy uruchamianiu dużych modeli językowych.

Każdy akcelerator MI455X ma oferować 288 GB pamięci HBM3E. Przy 72 układach daje to łącznie około 20,7 TB pamięci w jednej szafie . AMD twierdzi ponadto, że Helios zapewnia w porównaniu z konkurencyjnymi systemami:

• o 15 proc. wyższą wydajność obliczeniową;
• o 50 proc. większą pojemność i przepustowość pamięci HBM4;
• o 50 proc. większą przepustowość komunikacji scale-out .

W praktyce większa pula szybkiej pamięci może pomagać przy wnioskowaniu, czyli generowaniu odpowiedzi przez już wytrenowane modele. Duże modele mogą być przechowywane w pamięci bliżej układów obliczeniowych, co ogranicza konieczność przesyłania danych.

Porównanie nie jest jednak dla AMD jednoznacznie korzystne. Analitycy wskazują, że Nvidia nadal prowadzi pod względem wydajności trenowania modeli oraz dojrzałości oprogramowania CUDA — ekosystemu narzędzi, bibliotek i aplikacji szeroko wykorzystywanego przez twórców AI .

Kto ma korzystać z Heliosa?

Podczas wydarzenia AMD wskazało kilku dużych klientów i partnerów:

Oficjalny komunikat AMD wymienił również Cerebras jako współpracującego partnera . Warto przy tym pamiętać, że „gigawat” w tych zapowiedziach opisuje skalę mocy infrastruktury centrum danych, a nie liczbę pojedynczych procesorów czy akceleratorów.

AMD zainwestuje do 5 mld dol. w Anthropic

Jedną z największych wiadomości pierwszego dnia konferencji, 22 lipca, było rozszerzenie współpracy AMD z Anthropic — twórcą modeli z rodziny Claude .

Najważniejsze elementy porozumienia:

• AMD przeznaczy na strategiczną inwestycję kapitałową w Anthropic do 5 mld dol. ;
• Anthropic wdroży do 2 GW akceleratorów AMD Instinct z serii MI450, dostarczanych w systemach Helios ;
• uruchomienie pierwszego gigawata ma rozpocząć się w pierwszej połowie 2027 roku ;
• obie firmy będą współpracować także nad bezpieczeństwem AI i cyberbezpieczeństwem .

Współzałożyciel Anthropic Tom Brown jako powody partnerstwa wskazywał łatwość integracji oraz wydajność platformy AMD . Porozumienie jest więc jednocześnie umową inwestycyjną, kontraktem na dużą skalę obliczeń i próbą pogłębienia współpracy technologicznej.

AMD i Cerebras łączą różne podejścia do wnioskowania

23 lipca AMD ogłosiło techniczne partnerstwo z Cerebras, którego celem jest rozproszona architektura wnioskowania AI .

W ramach rozwiązania system AMD Helios i Wafer-Scale Engine firmy Cerebras mają działać jako jeden przepływ pracy. Helios zapewni bardzo wysoką przepustowość przetwarzania, natomiast układy Cerebras mają przyspieszać generowanie kolejnych tokenów — element odpowiedzialny za szybkość pojawiania się odpowiedzi .

Klienci będą mogli dzielić obciążenia związane z wnioskowaniem między oba systemy. Taki model jest kierowany przede wszystkim do złożonych i wrażliwych na opóźnienia zastosowań, takich jak asystenci AI działający w czasie rzeczywistym. Wspólne rozwiązanie ma być dostępne za pośrednictwem Cerebras Cloud w drugiej połowie 2026 roku .

Helios kontra Nvidia Vera Rubin NVL72

Cena platformy Vera Rubin nie została oficjalnie ujawniona, dlatego bezpośrednie porównanie kosztu obu szaf pozostaje ograniczone. AMD konkuruje tu nie tylko pojedynczym układem GPU, lecz całym systemem obejmującym pamięć, procesory, sieć i oprogramowanie.

Co oznaczają te zapowiedzi?

Advancing AI 2026 było dla AMD próbą przejścia od sprzedaży samych akceleratorów do oferowania pełnych, gotowych bloków infrastruktury dla centrów danych. Helios ma konkurować z Nvidią na poziomie całej szafy, a nie pojedynczego procesora.

Największym atutem AMD pozostają deklarowana pojemność pamięci, otwarte oprogramowanie ROCm oraz rosnąca lista dużych klientów. Największą barierą jest natomiast przewaga Nvidii w trenowaniu modeli i w ekosystemie CUDA. Partnerstwo z Anthropic może pomóc AMD zwiększyć skalę wdrożeń, a współpraca z Cerebras pokazuje, że firma szuka także wyspecjalizowanych rozwiązań dla szybkiego wnioskowania.

Wniosek z konferencji jest więc ostrożny: AMD nie odebrało Nvidii pozycji lidera, ale przedstawiło Heliosa jako pierwszą poważną próbę bezpośredniej rywalizacji na rynku kompletnych systemów rack-scale, trafiających do tych samych zamówień dużych operatorów chmurowych .