集微网报道 北京时间6月12日凌晨，AMD在美国圣何塞举办的“AI Advancing 2025”大会上，重磅发布Instinct MI350系列GPU新品，凭借强大的AI训练和推理能力，成为面向AI和高性能计算领域，业界最高性能的GPU产品。

与此同时，AMD还剧透了一系列即将于明年发布的产品，其中包括计算性能提升10倍，被行业视为“Game Changer”的MI400系列GPU，以及为AI而优化，并集成新一代的Instinct GPU MI400系列、第六代EPYC CPU以及新一代的Pensando Vulcano网卡的“Helios”机柜解决方案。

得益于核心业务的强劲表现以及数据中心和人工智能领域的扩张。5月，AMD刚刚发布了强劲的季报，营收74亿美元，同比增长36%，营收连续四个季度同比增长。其中受到EPYC CPU和Instinct GPU销售增长推动，一季度AMD数据中心业务收入37亿美元，同比大涨57%，数据中心AI收入同比增长两位数。

凭借强大的创新能力以及坚定的路线图执行力，AMD正努力把握AI时代的机遇，加速前行。

“人工智能的未来不会由任何一家公司创造，也不会存在封闭的生态中，它将由开放合作塑造。”AMD董事会主席兼首席执行官苏姿丰（Lisa Su）博士强调。

三方面战略聚焦AI 推理市场复合增速超80%

近年来，AI的快速发展远超所有人的预期。苏姿丰博士坦言她的职业生涯中，还没有哪一项技术能够像AI一样具有如此快速的创新步伐。

苏姿丰博士表示，当前随着大模型在各个领域加速部署，AI已经进入下一阶段。训练是模型开发的基础，而真正带来改变的是对推理需求的显著增加。展望未来几年，数十万甚至数百万的模型将会出现，而针对特定任务以及行业的模型将加速部署。

苏姿丰博士指出，在AI加速的背景下，AMD预计从2023年到2028年，数据中心市场规模将达到5000亿美元，年复合增速超过60%，其中推理将成为最大的驱动力量，年复合增速超过80%。

另一个趋势是，AI正在超越数据中心范畴，从边缘向更广泛的终端延伸，因此没有一种架构能够通吃所有的负载类型，而是要针对场景和负载选择合适的计算架构。

苏姿丰博士介绍，AMD的AI战略聚焦在三方面。一是打造领先的计算引擎，将正确的模型、场景和计算引擎相匹配。

二是大力投入AI，过去几年AMD围绕AI进行了超过25笔投资。三是提供全栈的AI解决方案。

自2023年推出MI300系列以来，Instinct GPU系列保持每年已更新的节奏持续快速迭代，通过持续的工艺、架构等方面的创新，显著提升产品的性能和能效，并持续拓展市场规模。

当前，全球10家顶级AI公司中有7家在规模部署Instinct系列。而最新一期全球超级计算机Top500榜单中，排名前两位的超级计算机，均采用AMD的Instinct GPU和EPYC CPU解决方案。

目前，已经有超过35家厂商采用MI300系列平台。这表明AMD在高性能计算领域的行业领导力正在显著提升。

Instinct MI350系列：推理能力提升3倍 加冕AI新王

此次推出的MI350系列GPU包括MI350X GPU和MI355X GPU，采用CDNA4架构，3nm工艺制程，具有1850亿晶体管，支持FP4和FP6的全新生成式AI数据类型，采用业界领先的HBM3E存储方案。不同之处在于MI355X系统功率较高从而提供更高性能，主要针对液冷，MI350X提供风冷及液冷两种配置，从而支持广泛的数据中心部署。

MI350系列产品具有更加快速的AI训练和推理能力，4位和6位浮点精度下能够实现20PFLOPS（每秒千万亿）的算力。

MI350采用288GB的HBM3E，能够实现一颗GPU支持最高5200亿参数的AI大模型。

MI350系列采用符合行业标准的GPU计算节点UBB8的通用基板设计，便于在现有的数据中心进行快速的AI基础设施部署，提供风冷和直接液冷两个版本，适用于不同散热需求的数据中心或AI计算集群部署。

在同NVIDIA包括GB200以及B200在内的顶级GPU的对比中，MI355X成为面向AI和高性能计算领域的业界最高性能的GPU产品。

在如AI智能体，内容生成等推理应用性能表现方面，MI355X相比上一代MI300X产品，推理能力平均提升3倍。

面向下一代推理需求，比如针对Deepseek R1、Llama 3.3 70B以及Llama 4 Maverick等当下主流AI模型，MI355X相比于MI300X，推理能力提升3倍以上。

同英伟达的B200、GB200竞品相比，MI355X对于主流大模型的推理能力也领先1倍以上。

同时，相比于B200，使用MI355X能够带来显著的性能成本优势，相同成本下，能够处理的Token数量提升40%。

面向预训练和微调，MI355X对比MI300X能够实现模型训练的3倍加速。

相较于竞品GB200和B200，MI355X在训练性能方面也有1倍以上的提升。

MI350系列的服务器机架解决方案在硬件和软件层面均遵循开放标准，包括第五代EPYC CPU以及AMD Pollara NIC。基于风冷的MI350机架解决方案，单机架可以支持最多64个GPU，从而支持更传统的数据中心部署。

此前，AMD提出2020-2025年，将用于AI训练和高性能计算的AMD处理器和加速器的能效提高30倍，Instinct MI350将这一能效提升至35倍，超额完成任务。

此外，AMD还提出了新的五年目标，即到2030年，将机架规模能效提升20倍，意味着五年后，一个通常需要275个机架来训练的典型AI模型，可以在不到一个机架中完成训练，同时电耗降低95%。

据介绍，目前MI350系列解决方案正在向客户出货，预计第一波服务器合作伙伴相关产品以及CSP厂商的相关用例将于今年Q3推出。

强化软件生态：ROCm7正式发布 支持UALInk1.0

在保持硬件领先性能的基础之上，近年来，AMD持续发力软件生态建设，软件生态也被视为AMD在AI领域实现真正破局的关键。

此次会上，AMD发布了最新的开发工具ROCm 7，旨在通过大幅提升性能、分布式推理、企业解决方案以及在Radeon和Windows上的更广泛支持，与开源社区携手共同驱动AI行业进一步发展。

与ROCm 6相比，ROCm 7的推理能力提升超过3.5倍，训练能力提升3倍。

同时，AMD为开发者提供了开发者云服务，它允许开发者即时、无硬件限制地访问最新发布的Instinct MI350系列GPU，配备预配置环境和免费试用额度，帮助开发者们实现无缝AI开发和部署。

此外，今年4月，汇聚AMD、亚马逊AWS、谷歌、英特尔、Meta、微软等大量科技企业的UALink联盟正式发布了1.0版本的UALink 200G加速器高速互联规范，旨在挑战英伟达NVLink技术在GPU加速器大规模并行互联方面的领导地位。此次大会上，AMD宣布支持最新的UALInk1.0规范。

发布会上，苏姿丰博士特别强调，人工智能的未来不会由任何一家公司创造，也不会存在封闭的生态中，它将由开放合作塑造。

2026四大看点值得期待 MI400将迎史诗级飞跃

此次大会上，AMD还进行了对于未来即将推出的一系列创新产品的预告。

一是将于2026年发布的AI基础设施解决方案，集成了第六代 EPYC CPU VENICE，Instinct MI400系列GPU，以及Pensando VULCANO加速器。

二是20206年将会推出优化的AI机架解决方案“Helios”，采用统一架构，专为前沿的模型训练设计，提供领先的计算密度，内存，带宽和可扩展规模。相较于英伟达下一代集成AI GPU Vera和CPU Rubin的Oberon机架架构，Helios在扩展带宽、存储带宽等性能指标方面实现1-1.5倍的提升。

三是宣布2026年推出AI计算性能大跃进的Instinct MI400系列GPU，包括FP4/FP8精度下40PF/20PF的算力，432GB的HBM4，19.6TB/内存带宽，单GPU横向拓展带宽300GB/s。

四是宣布2027年采用新一代EPYC VERANO CPU、Instinct MI500系列GPU、PENSANDO VULCANO加速器的未来AI机柜。同样保持一年一更新的节奏。

十大伙伴站台奥特曼压轴 AI行业影响力彰显

此次发布会上，来自openAI、Meta、xAI、HUMAIN、微软、红帽等众多重量级合作伙伴登台分享了他们如何使用AMD AI解决方案来训练当前领先的AI模型，为大规模推理提供动力，并加速AI探索和开发。

据笔者观察，这也是近年来“AI Advancing” 大会中客户站台数量最多的一次。反映出AMD的行业影响力和号召力的同时，也表明其领先的AI解决方案正在被行业广泛认可和接受。

Meta详细介绍了Instinct MI300X在LLama 3和Llama 4推理中的广泛应用。介绍了MI350在计算能力、性能/TCO方面的表现。Meta表示，未来将继续与AMD在AI路线图上紧密合作，包括将在未来部署Instinct MI400。

甲骨文云基础设施是首批采用搭载Instinct 355X GPU开放式机柜的厂商，宣布将采用最新AMD Instinct处理器加速的zettascale AI集群，该集群最多配置131072个MI355X GPU，帮助客户大规模构建、训练和推理AI。

日前，AMD与沙特人工智能公司Humain达成100亿美元的重磅战略合作。HUMAIN相关代表在此次会议上介绍了合作的相关内容，包括利用AMD提供的全方位计算平台，构建开放、可扩展、有弹性和成本效益的AI基础设施等。

微软宣布Instinct MI300X已在Azure上为专有和开源模型提供支持。

Cohere分享了其高性能、可扩展的Command模型部署在Instinct MI300X上的实践，以高吞吐量、效率和数据隐私为企业级LLM推理提供动力。

红帽介绍了其与AMD扩大合作如何实现AI环境，通过红帽OpenShift AI上的Instinct GPU，在混合云环境中提供强大、高效的AI处理。

Astera Labs强调了开放的UALink生态系统如何加速创新，并为客户提供更大的价值，同时分享了提供全面的UALink产品组合以支持下一代AI基础设施的计划。

Marvell分享了采用UALink规范的交换机产品的技术路线图，作为UALink联盟的成员，双方将共同开发开放式互连规范，为AI 基础设施带来极致灵活性。

OpenAI的CEO山姆奥特曼同苏姿丰博士讨论了整体优化的硬件、软件和算法的重要性，以及 OpenAI与AMD在AI 基础设施方面的密切合作，包括在MI300X 上生产的Azure上的研究和GPT模型，以及在 MI400 系列平台上的深度合作。

“当我第一次听到芯片的一些规格时，我心想这不可能，听起来太疯狂了。这将是一件了不起的事情。” 奥特曼表示。