AMD alza il livello della competizione con NVIDIA nelle infrastrutture per l’intelligenza artificiale. Alla conferenza Advancing AI di San Francisco, la presidente e amministratrice delegata Lisa Su ha presentato Helios, un sistema rack-scale progettato per sostenere le esigenze di calcolo dei maggiori laboratori AI. La commercializzazione è prevista entro la fine dell’anno, mentre diversi grandi clienti hanno già programmato di adottarlo.
I sistemi rack-scale riuniscono numerosi processori in un’unica infrastruttura ad alte prestazioni. Sono destinati ai data center, dove vengono impiegati per addestrare ed eseguire modelli di intelligenza artificiale e altri carichi computazionali intensivi. Su ha definito Helios il rack AI con le prestazioni più elevate del settore, costruito per gestire i più esigenti frontier model su scala massiva. AMD prevede implementazioni presso aziende AI leader, con infrastrutture nell’ordine dei gigawatt.
Il lancio porta AMD nel segmento storicamente dominato dai sistemi Vera Rubin e Grace Blackwell di NVIDIA. Le metriche prestazionali attribuite a Helios indicano risultati superiori a Vera Rubin sotto diversi parametri, offrendo al produttore una base concreta per contendere spazio al leader del mercato. La sfida non riguarda quindi soltanto il singolo acceleratore, ma l’intera architettura necessaria per collegare, alimentare e utilizzare grandi quantità di capacità di calcolo.
Helios era stato svelato nel 2025 e mostrato sul palco del CES nel gennaio 2026. La lista dei clienti comprende OpenAI, Meta, Oracle, Anthropic e Microsoft, tutte con piani di implementazione. Satya Nadella ha dichiarato che Microsoft Azure amplierà la propria infrastruttura utilizzando il nuovo sistema. Anthropic e AMD hanno inoltre annunciato una partnership strategica per distribuire, tramite Helios, fino a due gigawatt di GPU.
Accanto al rack, AMD ha introdotto anche Venice-X, una CPU progettata per i data center e per la gestione di carichi di calcolo particolarmente impegnativi. Il lancio è atteso nel 2027. L’abbinamento tra processori, acceleratori e sistemi completi mostra una strategia orientata a fornire alle imprese un’infrastruttura integrata, capace di sostenere sia l’addestramento sia l’esecuzione operativa dei modelli.
Lisa Su ha collegato questa corsa tecnologica alla crescita dell’AI agentica. Un agente, ha spiegato, non si limita a produrre una singola risposta: può eseguire decine di passaggi, ragionare, chiamare strumenti, accedere ai dati e ripetere il processo fino alla soluzione del problema. Ogni ciclo richiede ulteriore capacità di elaborazione e, di conseguenza, grandi quantità di GPU. AMD stima che entro il 2030 il mercato degli acceleratori AI possa raggiungere circa 1.400 miliardi di dollari, avvicinandosi alle dimensioni dell’intero mercato attuale dei semiconduttori.
Secondo Su, le GPU rappresenteranno la grande maggioranza di questo mercato. Gli algoritmi sono ancora in una fase iniziale e i carichi di lavoro continuano a cambiare, una dinamica che favorisce la programmabilità dell’ecosistema hardware. Con Helios e Venice-X, AMD prova così a trasformare l’aumento della domanda di calcolo in una presenza più ampia nei data center, offrendo ai grandi operatori AI un’alternativa rack-scale nel confronto con NVIDIA.