AMD重新定义AI产业：从Helios到云端边缘

2026年1月5日，CES盛大开幕。AMD董事长兼首席执行官Lisa Su登上主舞台，她直言不讳地指出：

AI是过去50年最重要的技术。

Lisa Su此次并非仅仅阐述未来愿景，而是带来了一套完整的工业级解决方案。

她不仅推出了芯片，更构建了一整套工业级平台：

针对数据中心的MI455X，拥有3200亿晶体管；

面向企业部署的MI440X，主打推理与节能；

还有此次重点推介的Helios，专为Yotta级AI时代打造的机架级平台。

这不仅仅是显卡的升级，更是产业界限的重新划定。

为了证明AMD并非孤芳自赏，Lisa Su邀请了顶级AI用户同台展示：OpenAI、World Labs、Luma、Liquid、Absci等行业领袖，现场展示他们如何在AMD平台上部署核心业务。

更值得一提的是，Lisa Su预告了下一代MI500系列将于2027年面世，四年内性能将提升1000倍。

第一节：Yotta级算力缺口，推动新产业逻辑

过去一年，AI模型愈发智能，但对算力的需求也急剧增加。

2022年全球AI运算需求为1 Zettaflop，预计2025年将超过100 Zettaflops。Lisa Su的预测更为大胆：未来五年，全球算力需提升100倍，达到10 Yottaflops。

一个Yottaflop是1后面跟24个零，是全球算力的上万倍。这相当于过去几十年计算升级的总和，却要在五年内完成。

这预示着AI应用的全面爆发：

1. 生成视频：一个10秒视频动辄十万个token，远超文字模型；
2. 多模态智能体：不仅看图、写文、识音，还要自动调度工作流；
3. 企业部署：每个公司需要的不仅是模型，还有配套的开发工具和本地AI支持。

OpenAI总裁Greg Brockman的数据证实了这一趋势：推理量两年激增100倍，使得“人手一个后台GPU”的愿景因基建短板而受阻。

当大模型从“尝鲜”变为“常驻”，算力系统面临的考验也随之升级：它需要的不仅是短跑冠军，更是能长期在线、安全稳定的马拉松选手。

这迫使芯片厂商重新思考产品形态：不是打造最强单颗芯片，而是构建支撑AI工业化的全套基础设施。

第二节：Helios不是最强机器，是能量产的标准件

此次CES上，Lisa Su发布的并非一块芯片，而是一整个计算工厂。

舞台上，AMD首次展示了Helios——一个重达3吨的机架级计算平台，专为AI工业化设计。

Helios的三个关键词：

1. 集成

每个计算托盘包含：

• 4块MI455X GPU，搭载3200亿晶体管、432GB HBM4高带宽内存；
• 1颗Venice CPU，拥有多达256个Zen6核心；
• 1颗Pensando网络芯片，负责数据流通。

2. 模块化

Helios采用OCP（开放计算项目）标准。

每个组件都能替换、升级、扩展。这更像是一个积木系统，而非一次性封装的黑盒。这对大型AI公司至关重要，因为模型仍在快速进化，不能每次都从头再建一套数据中心。

3. 效率

Helios全液冷，能在高密度负载下保持稳定。

第三节：为何OpenAI、Luma、李飞飞选择AMD

1. 智能体已在实际场景中运行

“一段视频模型推理10秒，Token数量能达到10万个。”

- Luma CEO

- Luma已将模型部署到生产线上：一年时间内，60%的推理负载迁移到了AMD平台。

第四节：从云到端，AI落地的最后一公里

- 从AI PC到Halo：把AI带到桌面

• - Ryzen AI Max配备128GB统一内存，能在本地运行200B参数模型；
• - Halo是世界最小的AI开发机，手掌大小却能运行200B参数模型。

- 医疗：AI已经在救人

• - Absci用AI设计新药；
• - Illumina用于癌症早筛和精准医疗；
• - AstraZeneca使用生成式AI设计分子、筛选药物。

- 工业机器人：边缘AI的触觉协作

• - AMD提供完整算力路径：机器人本体用Ryzen AI Embedded和Versal Edge芯片。

- 新兴场景：不能等、不能断、不能慢

• - 空间智能、机器人导航、虚拟世界构建等场景都需要高带宽、低延迟、大内存和实时响应。

- AI落地的未来：从标准芯片变成场景原生平台

• - 从云到端，AMD铺设AI时代的基础设施。