AMD zielt mit seiner neuesten Hardware-Release auf den Konkurrenten Nvidia: ein Rack-System, das die Rechenanforderungen der größten KI-Labore der Welt erfüllen soll. Auf der Advancing AI-Konferenz in San Francisco präsentierte AMD-Vorsitzende und CEO Dr. Lisa Su das neue KI-Rack-System mit dem Namen Helios zusammen mit seinem wachsenden Kundenstamm, zu dem auch Microsoft gehört, während sich das Unternehmen auf die Auslieferung im Laufe dieses Jahres vorbereitet.
Helios kombiniert mehrere Prozessoren in einer einzigen leistungsstarken Einheit, die für Rechenzentren optimiert ist, um neben anderen rechenintensiven Arbeitslasten auch KI-Modelle zu trainieren und zu betreiben. Su beschrieb Helios als das „leistungsstärkste KI-Rack der Technologiebranche“, das speziell für die maßstabsgetreue Handhabung der anspruchsvollsten Grenzmodelle entwickelt wurde. Das System wird von führenden KI-Unternehmen im Gigawatt-Maßstab eingesetzt.
Nvidia hat in der Vergangenheit mit seinen Systemen Vera Rubin und Grace Blackwell den KI-Rack-Markt dominiert. Erste Leistungskennzahlen deuten jedoch darauf hin, dass Helios den Vera Rubin in mehreren Schlüsselbereichen übertrifft und AMD laut The Register einen potenziellen Wettbewerbsvorteil verschafft.
Helios wurde erstmals im Jahr 2025 vorgestellt und auf der CES 2026 vorgeführt. Es hat bereits großes Interesse bei namhaften Kunden geweckt, darunter OpenAI, Meta, Oracle, Anthropic und Microsoft. Satya Nadella, CEO von Microsoft, kündigte Pläne an, die Azure-Infrastruktur mit Helios zu verbessern. Darüber hinaus haben AMD und Anthropic eine strategische Partnerschaft geschlossen, um bis zu zwei Gigawatt GPUs mithilfe des Helios-Systems bereitzustellen.
Im Zusammenhang mit der Einführung von Helios stellte AMD seine Venice-X-CPU vor, die für hohe Rechenlasten in Rechenzentren konzipiert ist und voraussichtlich im Jahr 2027 auf den Markt kommt. Während ihrer Ansprache erörterte Su die Zukunft der Chipindustrie und prognostizierte, dass Chips, die KI antreiben, bis 2030 den gesamten Computermarkt erheblich beeinflussen werden. Diese Verschiebung wird durch das verursacht, was sie als „sprunghafte Veränderung der Rechennachfrage“ bezeichnete, die aus dem Aufstieg der Agenten-KI resultierte.
Su erläuterte die wachsende Komplexität von KI-Aufgaben und erklärte: „Wenn Sie den Agenten bitten, etwas zu tun, hat er tatsächlich Dutzende von Schritten, und er muss schlussfolgern, er muss Tools aufrufen und er muss auf Daten zugreifen.“ Sie betonte die Notwendigkeit zahlreicher GPUs, um diese Prozesse effektiv bewältigen zu können.
Su prognostizierte, dass der Markt für KI-Beschleuniger bis 2030 etwa 1,4 Billionen US-Dollar erreichen würde, was möglicherweise annähernd die Größe des aktuellen Halbleitermarktes erreichen würde. „Wir gehen davon aus, dass GPUs den größten Teil dieses Marktes ausmachen werden“, fügte Su hinzu. Sie stellte fest, dass die Nachfrage nach programmierbaren Lösungen im Silizium-Ökosystem mit der Weiterentwicklung von Algorithmen und sich ändernden Arbeitslasten weiter zunehmen wird.
