В последние годы искусственный интеллект стал ключевым драйвером технологического прогресса и фундаментом для множества новых применений в бизнесе и повседневной жизни. В этой динамичной среде компания AMD активно развивает свои позиции, стремясь укрепить статус одного из лидеров рынка AI-чипов и сопутствующих решений. Недавнее мероприятие AMD Advancing AI, проведенное в Сан-Хосе, продемонстрировало впечатляющий прогресс компании как в аппаратной части, так и в программном обеспечении для ИИ. Руководство и специалисты AMD показали, что корпорация придерживается амбициозного плана развития и располагает высокой способностью его воплощать в жизнь, что становится особенно важным в условиях жесткой конкуренции с такими гигантами, как Nvidia. Рост рынка чипов для искусственного интеллекта впечатляет: уже к 2028 году его объем может достигнуть полтриллиона долларов с ежегодным приростом на 60%.
В частности, доля подрынка AI inference (выводы моделей) растет даже быстрее — на 80% в год, и именно в этом сегменте AMD демонстрирует заметные успехи. Корпорация укрепляет свое влияние, предоставляя Instinct GPU крупнейшим компаниям, среди которых Microsoft, Facebook, Zoom, Netflix, Uber, Salesforce и SAP. Их технологии уже лежат в основе таких известных продуктов и сервисов, доказывая востребованность и качество решений AMD. Ключевым элементом аппаратного развития AMD стали новые GPU серии MI350, которые впервые начали массово поставляться еще в июне 2025 года, а полноценный запуск платформ и облачных услуг запланирован на третий квартал. MI350 обещает четырехкратное улучшение производительности по сравнению с предыдущим поколением.
Более того, модель MI355X превосходит конкурента Nvidia B200 по целому ряду параметров, включая объем памяти, пропускную способность вычислений и эффективность с точки зрения стоимости. Практические тесты подтверждают высокую производительность MI355X, способного обрабатывать модели с параметрами до 520 миллиардов, что является важным достижением в развитии AI аппаратной базы. AMD уже намечает дальнейшие планы по выпуску серии MI400, которая, по прогнозам, сможет повысить производительность в десять раз, приближая мечту об одном GPU, способном работать с триллионными моделями. AMD не забывает и о своем наследии как производителя процессоров. Новинка EPYC Venice, ожидаемая в 2026 году, обещает увеличить производительность на 70% по сравнению с текущим поколением, обладая при этом 256 высокопроизводительными ядрами.
Эти процессоры уже обеспечивают компании рекордные 40% рыночной доли в сегменте серверных CPU, а их дальнейшее развитие становится неотъемлемой частью общей AI-стратегии AMD, учитывая необходимость мощных вычислительных ресурсов для поддержки разнообразных и специализированных моделей искусственного интеллекта. Одной из главных новинок, анонсированных на AMD Advancing AI, является грядущий продукт Helios — rack-scale система, которую планируют вывести на рынок в 2026 году. Эта комплексная платформа объединит новые поколения процессоров EPYC Venice, GPU MI400 и сетевых адаптеров Pensando Vulcano в одном жидкостно охлаждаемом шкафе. Создание такого продукта — серьезный вызов с инженерной точки зрения, но он способен стать ключевым ответом AMD на решения Nvidia в области системного масштаба для ИИ. Если Helios действительно станет новым отраслевым стандартом, как уверяет руководство AMD, это существенно усилит позиции компании на рынке корпоративных и облачных вычислений.
Компания также продемонстрировала заметные успехи в софтверном обеспечении — ключевом элементе успеха в эпоху искусственного интеллекта. Платформа ROCm обновилась до версии 7, обеспечив 3,5-кратный рост производительности инференсных задач по сравнению с предыдущей версией. Важно, что AMD поддерживает высокую частоту обновлений и быстрый выпуск новых возможностей, что подчеркивает зрелость и профессионализм команды разработчиков. AMD Developer Cloud предоставит программистам удаленный доступ к GPU для тестирования и разработки, открывая больше возможностей для сообществ разработчиков и исследователей. Позитивные отзывы таких компаний, как Meta и Microsoft, о технологиях AMD свидетельствуют о росте доверия и широком применении решений компании в реальных сценариях использования AI как для обучения, так и для применения моделей.
Однако, несмотря на очевидные успехи, AMD еще предстоит решить ряд задач. Одна из них — усиление позиций в области microservices и инфраструктуры NIM (NVIDIA Inference Microservices), где Nvidia остается явным лидером. Эти технологии существенно упрощают развертывание фундаментальных моделей искусственного интеллекта и повышают их эффективность в облачных и корпоративных средах. Для AMD важно не только создать собственные конкурентоспособные решения, но и более эффективно коммуницировать о них, чтобы не уступать в этом критичном сегменте. Открытость аппаратной и программной экосистемы является одним из фирменных козырей AMD.
Компания активно продвигает идеи открытых стандартов и экосистемы, что исторически приносит пользу масштабированию технологий. Тем не менее опыт прошлого показывает, что в сегменте коммерческих GPU Nvidia продолжает выигрывать благодаря высокой скорости развития и монолитной экосистеме. Несмотря на то, что AMD придерживается открытой стратегии и рассчитывает на ее преимущества в долгосрочной перспективе, в краткосрочной перспективе ей придется демонстрировать фактические результаты, чтобы сдвинуть расстановку сил. Кроме того, остается не ясной статус и готовность к участию в формирующемся rack-scale экосистеме партнеров и OEM-производителей, особенно учитывая новые решения AMD. Также не было заметных заявлений о крупных OEM-партнерах в области GPU, что вызывает вопросы относительно глубины сотрудничества и позиционирования на рынке.
Еще одним направлением, требующим внимания, является расширение клиентской базы в корпоративном секторе, где используется Enterprise GPU, ведь успехи AMD в этом сегменте сейчас менее очевидны. Несмотря на блестящие отзывы партнеров из числа гиперскейеров, таких как Microsoft, Meta и Oracle, некоторые ключевые игроки рынка, такие как AWS и Google, пока воздерживаются от активного внедрения MI-серии AMD. Это отчасти связано с крупными инвестициями в собственные процессоры, которые развивают эти компании. Вопрос о том, когда и в каком объеме они начнут сотрудничество с AMD по части ИИ, остается открытым и вызывает интерес у аналитиков и рынка. Текущая архитектура AMD для высокопроизводительных данных в эпоху AI требует не только инновационных процессоров и GPU, но и системы качественного хранения и управления данными.
Здесь AMD должна расширить сотрудничество с ведущими компаниями в области хранения данных и аналитики, такими как Cloudera, Databricks, Snowflake и IBM. Фокус на интеграции аппаратных решений с продвинутыми платформами управления данными поможет повысить конкурентоспособность продуктов AMD и удовлетворить растущие потребности корпоративных клиентов. В целом, AMD выступает в качестве одного из главных противников Nvidia на рынке AI-оборудования и инфраструктуры. Компания демонстрирует высокую мотивацию, технологическую зрелость и системный подход к развитию, что обеспечивает ей доверие со стороны клиентов и партнеров. Высокая способность к выполнению обещаний — еще один важный фактор, подчеркиваемый в индустрии, позволяющий AMD последовательно наращивать влияние на рынке.
