AMD ускоряет гонку энергоэффективности ИИ: от 4× к 20× за шесть лет

В отдельных публикациях для этого сценария также фигурирует сокращение углеродной интенсивности в 28 раз. Но такой показатель нельзя автоматически вывести только из энергоэффективности оборудования: он зависит от того, какая электроэнергия питает дата-центр — например, от доли газа, угля, атомной и возобновляемой генерации. Поэтому 95% — это расчёт для потребления электричества, а не универсальная оценка сокращения выбросов.

Почему AMD перешла от узла к стойке

Предыдущая программа 30×25 оценивала эффективность вычислительного узла — сочетания CPU и ускорителей. AMD сообщила, что превысила цель, получив 38-кратный рост эффективности на уровне узла в период с 2020 по 2025 год. По расчётам компании, это соответствовало снижению энергозатрат на 97% при выполнении той же работы.

Новая цель шире: она учитывает не только чипы, но и всю стойку — ускорители, процессоры, HBM-память, сетевую инфраструктуру, передачу данных, питание, охлаждение и фактическую загрузку оборудования. Это существенная оговорка: высокое значение FLOPS само по себе ещё не гарантирует меньшего расхода энергии на завершённое обучение или инференс.

За счёт чего должна расти эффективность

AMD связывает прогресс сразу с несколькими направлениями:

• Архитектура вычислений. Более производительные и специализированные блоки увеличивают число полезных операций на ватт.
• Низкая точность вычислений. Форматы вроде FP4 и FP8 позволяют выполнять ИИ-операции с меньшими затратами, когда точность не требует использования более «тяжёлых» форматов.
• Память HBM. Больший объём и более высокая пропускная способность сокращают простои ускорителей и лишние перемещения данных.
• Межсоединения. Быстрые каналы внутри стойки и между стойками уменьшают время ожидания при распределённом обучении.
• Программное обеспечение. Оптимизация ядер, планировщика, параллелизма моделей и загрузки оборудования помогает превратить теоретическую производительность в полезную работу.

Именно комбинация этих факторов, а также совместное проектирование системы, должна снизить энергию на одну выполненную ИИ-задачу — а не просто увеличить пиковую производительность на презентационном слайде.

Helios: ставка AMD на готовую ИИ-стойку

Практическим выражением этой стратегии стала AMD Helios — интегрированная стоечная система, в которую входят:

• 72 ускорителя AMD Instinct MI455X;
• процессоры EPYC следующего поколения с кодовым названием «Venice»;
• сетевое оборудование Pensando;
• до 1,4 экзафлопса производительности FP8;
• до 31 ТБ памяти HBM4;
• до 260 ТБ/с пропускной способности для обмена данными внутри стойки;
• до 43 ТБ/с для масштабирования между стойками.

AMD сообщила, что Helios уже находится в серийном производстве, а первые поставки запланированы на конец третьего квартала 2026 года с последующим расширением объёмов. Доступные материалы не подтверждают отдельную конкретную производственную веху на 2027 год, поэтому формулировку «2026–2027» корректнее понимать как ожидаемый период развёртывания, а не как утверждённый календарный план.

Конкуренция с Nvidia выходит на уровень стойки

Helios важна для AMD не только как набор ускорителей. Компания пытается продавать заказчикам целостную инфраструктуру — стойку с вычислениями, памятью, сетью и программной оптимизацией — и тем самым бросает вызов системной модели Nvidia.

В собственном сравнении AMD заявляет, что Helios может предложить до 15% больше пиковой производительности FP4, на 50% больше HBM и на 50% большую пропускную способность при масштабировании наружу, чем Nvidia Vera Rubin NVL72. Это именно заявления производителя, а не результаты независимого сопоставительного тестирования.

Бизнес-фон: спрос растёт вместе с энергозатратами

Заявления об эффективности прозвучали на фоне резкого расширения ИИ-инфраструктуры AMD. По данным Reuters, спрос связан с масштабным наращиванием мощностей дата-центров для ИИ. Отдельные отчёты указывают, что выручка подразделения AMD Data Center во втором квартале 2026 года достигла 6,7 млрд долларов, увеличившись на 107% год к году. В эту сумму входят продажи как EPYC-процессоров, так и Instinct-ускорителей, поэтому её нельзя считать чистой выручкой от ИИ-GPU.

В то же время доступные материалы не дают надёжной основы для количественной оценки финансовой стратегии Nvidia или выручки Google от систем на базе TPU. Эти темы важны для конкурентного контекста, но без отдельного подтверждённого источника их нельзя преподносить как установленные факты.

Главный вывод AMD прост: следующий этап гонки ИИ будет измеряться не только количеством ускорителей и экзафлопсов, но и тем, сколько полезной работы дата-центр получает на каждый ватт. Компания уже заявляет о результате 4×, однако наиболее амбициозная часть плана — 20× к 2030 году — по-прежнему остаётся долгосрочной корпоративной целью, а не независимо подтверждённым итогом.