AMDはAIで勢いを築き続け、まだやるべきことがたくさんあります

全体として、このイベントは、AMDが顧客と開発者のためにボールをフィールドに移動していることを示すために重要だったと思います。 SUの下では、AMDのMOは、明確で野心的な計画を持ち、それらに対して実行することです。彼女の「Say/Do」比は高いです。会社はそれがすると言うことをします。これはまさに、データセンターAI GPU市場におけるNvidiaの支配を辞めるために続けなければならないことです。進行中のAIイベントで私が見たものは、昨年から私の自信を高めましたが、対処する必要があるギャップがいくつかあります。

（注：AMDは私の会社であるMoor Insights＆Strategyのアドバイザリークライアントです。）

AMDのAI市場機会とフルスタック戦略

彼女が舞台に立ったとき、Suは、今日のAIチップ市場の背景である驚異的な成長を説明することにより、AMDの発表のコンテキストを確立しました。下のチャートをご覧ください。

したがって、チップ業界のこのセグメントは、2028年までに50兆ドルのTAMを検討しており、AIアクセラレータ市場全体が60％のCAGRで増加しています。 AIの推論サブセグメント（AMDがNVIDIAとのより良い足場で競合する）は、80％のCAGRを享受しています。人々は、昨年引用されたAMDの市場数は高すぎると考えていましたが、そうではありませんでした。これは私たちが住んでいる世界です。記録のために、私は昨年TAMの数字を疑うことはありませんでした。

AMDは、この世界でそれ自体のために大きな場所を切り開いています。 Suが指摘したように、その本能GPUは10の最大のAI企業のうち7つによって使用されており、Microsoft Office、Facebook、Zoom、Netflix、Uber、Salesforce、SAPのAIを推進しています。そのEPYCサーバーCPUは引き続き記録的な市場シェア（前四半期40％）を掲載しており、AIの野望をサポートするために（一部はスマート買収を通じて）完全なスタックを構築しました。特に、 ZTシステムの獲得とPensando DPUとPollara Nicの導入を指摘します。

GPUはデータセンターAIの中心にあり、AMDの新しいMI350シリーズはこのイベントでスポットライトを浴びていました。これらのチップは第3四半期に出荷される予定でしたが、Su氏は、実際には6月の初めに生産貨物が開始され、第3四半期にプラットフォームとパブリッククラウドインスタンスを発売するためのパートナーがいたと述べました。 MI350が以前の世代よりも4倍のパフォーマンス改善を提供すると聞いたとき、群衆からの歓声がありました。 AMDによると、そのハイエンドMI355X GPUは、NVIDIA B200を1.6xメモリ、2.2x計算スループット、1ドルあたり40％以上のトークンのチューニングに上回ると言います。 （私の会社Signal65によるテストでは、Mi355xを実行しているDeepSeek-R1がB200よりも最大1.5倍高いスループットを生成したことが示されました。）

それを別の視点に置くために、単一のMi355xは520億パラメーターモデルを実行できます。そして、Suや他の人がステージ上の他の人たちが、Mi400シリーズなどに向けてさらに良いパフォーマンス（おそらく10倍の方が良い）を眺めているのに驚かなかった。それにより、私たちは兆個のパラメーターモデルを実行している個々のGPUのドリームランドに入れます。

ちなみに、AMDはCPU会社であることを1秒間忘れていません。 2026年に市場に出回る予定のEPYC Veniceプロセッサは、絶対にすべての方が優れているはずです。256の高性能コア、現在の世代よりも70％の計算パフォーマンスなどです。過去数年間のデータセンター市場シェアのEPYCの急速な利益は偶然ではありません。この時点で、CPUのためにすべての会社が行う必要があるすべての会社は、現在の右上の軌道で安定しています。 Signal65が、会社がイベントで行った主張をテストすることで亀裂を得ることを期待しています。

このレベルのパフォーマンスは、エージェントAIの時代と多くの競合する補完的なAIモデルの風景に必要です。 Suは、今後数十万の専門的なAIモデルが存在すると予測しています。これは、CRM、ERP、SCM、HCM、Legal、Financeなどの分野に焦点を当てた小さなモデルを持つ企業に特に当てはまります。これをサポートするために、AMDはイベントで、毎年の本能加速器の毎年のリズムを維持する計画について話し、毎年新世代を追加しました。言うのは簡単ですが、繰り返しになりますが、AMDは最近では高い発言/DO比を持っています。

AMDの2026年のラックスケールプラットフォームと現在のソフトウェアの進歩

ハードウェア側では、最大の発表は、AMDが2026年に提供する予定のHeliosラックスケールGPU製品でした。これは大したことであり、高性能のCPU（EPYC Venice）、GPU（MI400）、Networking Chips（隣のPensando vulcano nics）をまとめることがどれほど難しいかを強調したいと思います。また、Nvidiaを引き受ける優れた方法でもあります。これにより、AIのラックスケールの提供物が造られます。イベントで、Suは、Heliosが来年発売されるときにHeliosが新しい業界標準になると考えていると述べました（そして、それをバックアップするために一連の仕様とパフォーマンス番号を引用しました）。 AMDがこれほど遠いロードマップを提供するのを見るのは良いことですが、Nvidiaが今年初めにGTCイベントで行った後もそうする必要がありました。

ソフトウェア側では、AMDの人工知能グループの上級副社長であるVamsi Boppanaは、GPUの同社のオープンソースソフトウェアプラットフォームの最新バージョンであるROCM 7の到着を発表することから始めました。繰り返しになりますが、各世代には大きな改善がもたらされます。この場合、ROCM 6と比較して推論パフォーマンスが3.5倍増加しました。Boppanaは、AMDソフトウェアの更新の非常に高いケイデンスを強調し、2週間ごとに新しい機能がリリースされました。彼はまた、分散された推論の利点について話しました。これにより、推論の2つのステップがGPUプールを分離するように任命され、プロセスをさらに高速化することができます。最後に、彼はAMD開発者クラウドを発表しました。これにより、AMD GPUがどこからでもアクセスできるようになるため、開発者はアイデアをテストするためにそれらを使用できます。

昨年、メタはROCMについて親切なことをしていましたが、MetaはMicrosoftの隣で最も困難な「Grader」であるため、私は感銘を受けました。今年、私は企業がトレーニングと推論の両方について話しているのを聞きました、そして、私は再び感銘を受けました。 （以下の詳細）AMDのAIソフトウェアの副社長であるAnush Elangovanで、私が彼と撮影したビデオのために、しばらく時間を過ごすことができました。 Elangovanは非常に筋金入りであり、まさにAMDが必要としているものです。本物のグラインダー。毎晩のコードドロップ。

AIのAMDにとって何がうまく機能しているのか

それは（ほとんどの）AMDのAI前進で新しいものでした。次の3つのセクションでは、イベント中に聞いたことの善、ニーズの改善、まだ決定されていない側面についてお話したいと思います。

私に飛び出した良いことから始めましょう。

• ラックスケールのプラットフォームアナウンス -どうしても、鶏がhatch化する前に鶏を数えるべきではありません。ヘリオスが市場でどれだけうまく機能するかはまだわかりません。しかし、私はこの非常に挑戦的なプロジェクトを実現するチームの能力に自信を持っています。これは、Nvidiaが効果的に自由な手綱を持っている地域で注目を集めることを強いる素晴らしい競争力のある製品に変わる可能性があると思います。
• ROCMの進行 -これは、少なくともラックスケールのハードウェアの開発と同じくらいエキサイティングです。新しいバージョンが確かに可能にすることができるだけでなく、その品質と改善の登場がAI分野でのAMDの成熟について何を言っているのかということです。 AI革命の過去2.5年間の業界の注目の多くはGPUにありましたが、実際にはソフトウェアはハードウェアと同じくらい重要です。この観察を支持して、私は何年もの間、OEMの幹部に、ソフトウェアが競合するチップメーカーよりもはるかに優れていたため、キーの時点でNvidiaを選択したことを率直に言ってもらいました。 AMDがこの地域で急速に増加していることを考えると、少なくともCuda層では、彼らが今日それほど簡単に言うことができないと思います。しかし、NVIDIAモデル、フレームワーク、またはNIMを使用する場合、それはまだ克服するのが難しいものです。
• AIトレーニング -昨年、AMDは推論と一緒にトレーニングについて多くのことを話しましたが、その顧客は推論についてのみ話しました。このイベントとのコントラストは明らかでした。メタ、マイクロソフト、Cohereの技術リーダーは、とりわけ、推論だけでなく、トレーニングにAMD GPUを使用していることを強調しました。その現実世界の検証が重要です。
• TCOと信頼 -なぜAMDはビジネスを獲得しているのですか？ AMDとの仕事について話すために「信頼」や「関係」など、「信頼」や「関係」など、次の顧客またはパートナーの1人、および製品の提供方法について「価格/パフォーマンス」について話しました。気をつけてください、これはAMDがプッシュオーバーであること、またはその製品が安価であるという意味ではありません。つまり、会社は信頼性が高く、ビジネスを容易にし、その製品がビジネス上の意味で彼らが想定される問題を解決することを意味します。
• UALINK -これは上記のものよりも狭いアイテムですが、私の会社は昨年の発売以来、Ultra Accelerator Linkコンソーシアムをカバーしていますが、最近、Ualinkの競争力について疑問に思っています。 Nvidiaが先月NVLink Fusionを発表した後、それは特に当てはまりました。しかし、ASTERA LabsのCEOであるJitendra MohanからAMDイベントでStageでそれを聞いた後、Ualinkの活力について気分が良くなり、XPUプロバイダーと話をするために戻ってきました。
• 新しい友達 -ステージ上のゲストがXaiとOpenaiのリーダー（Sam Altman自身に劣らない）が含まれていることに驚きました。これがいずれかの会社との大部分のビジネスにつながるかどうかを判断するのは時期尚早ですが（またはAI企業がNVIDIAに対する価格レバーとして使用するだけでは）、それはそれにもかかわらず印象的でした。

AIを進めるのに私にとってうまくいかなかったこと

全体的に、AIを前進させることはAMDの勝利であると思っていましたが、会社がマークを逃したと思った2つの分野がありました。1つは手数料によるものです。

• NIMS - NvidiaのCUDAプラットフォームはソフトウェアで最大の競争力のある差別化要因ですが、唯一の差別化要因ではありません。そのNIMマイクロサービスにより、組織はどこでもクラウド、データセンターに基礎モデルを展開しやすくなります。そして、私はこれまでAMDから何も見たことがありません。 AMDが商品を持っている場合、メッセージを送信して公表する必要があります。そうでない場合は、この分野でステップアップしたり、不利な点で競合するリスクがあると思います。これは、SAP、ServiceNow、Cloudera、Databricks、WorkdayなどがエンタープライズNIMを持っているエンタープライズで特に当てはまります。 Linux Foundationが何かに取り組んでいることは知っていますが、ステージ上でこれを強化することは素晴らしいことでした。
• 「オープン」トロープ - AMDは、「オープン」なテクノロジー（ハードウェア、ソフトウェア、エコシステム）が、最新の情報技術の歴史を調べると一般に勝ちます。 Linux、Pytorch、OCP、Androidなどのサポート例を考えるのは難しくありません。しかし、商業GPUの特定のケースでは、過去20年以上にわたって開放性は勝ちませんでした。この時点までに、私はこの映画を何度も何度も見ました。 Nvidiaは、過去数十年にわたってテクノロジーのさまざまな分野で見た典型的な「閉じた」支配的なベンダーよりもはるかに速く運用され続けているため、「オープン」は通常遅すぎました。 OpenCLがいつNvidiaを配置しようとしていたかを覚えている人はいますか？ですから、私は市場を成長させ、技術の進歩を広く広めるためのオープンな基準とオープン開発プロセスが好きですが、800ポンドのゴリラに立ち向かうとき、疲れていないように見えたり、渇きを失い、すぐに勝つことができないように見えるとき、そのドラムを強打するのに役立つのはそれほど多くありません。別の証拠を見ると、心を変えることができます。

審査員はAMDのAI戦略のいくつかの要素について出ています

一部の分野では、AMDが大丈夫だと思うか、すぐに大丈夫だと思いますが、私はよくわかりません。次のアイテムのいずれかがAMDの注意を完全に逃れたとは想像できませんが、AMDが提供しているものに何を期待するかを知って維持できるように、会社が率直にそれらに対処することをお勧めします。

• ラックスケールの生態系への参加 -上で言ったように、ヘリオスは素晴らしい音です。しかし、AMDが独自のラックスケールソリューションを作成しているとき、OEMとODMは環境でどのように再生されますか？彼らは青写真の段階に参加していますか？検証済みのOCPデザイン？ AMDがこれらのパートナーシップがラックスケールで働いているのをどのように見ているかについてもっと知りたいです。
• ストレージ -簡単な質問：AMDのラックスケール製品に最適なストレージソリューションは何ですか？ （フォローアップの質問：このパートナーとしての地平線上の主要ベンダーは？）そのことについては、Cloudera、Databricks、Snowflake、IBMなどの企業とのデータ管理はどうですか？
• GPUのステージにはOEMはありません - AMDは数十のMI350パートナーをリストしましたが、ステージから話したパートナーや顧客はOEMSから来たものはありませんでした。それは偶然ですか？ OEMは、ラックスケールソリューションの競争について怒っていますか？ AMDは、PipelineのOEM関連の発表に追加のTLCを提供するのに適していると思います。オプティクスはすべてではありません。 。 。しかし、彼らも何もありません。
• Enterprise GPU -以前に議論したように、AMDはハイパースカラーでそのプロセッサ（GPUとCPUの両方）で大きな進歩を遂げました。エンタープライズデータセンターで？そうではありません。 Enterprise GPUの進歩は不明のようであり、ここで素晴らしい顧客の勝利の発表を見たいと思います。
• 先ほど述べたように、過去数年間のAMDの成功にとってハイパースカラーは非常に重要であり、このイベントでマイクロソフト、メタ、オラクルがステージで提供した輝く言葉を聞きたいと思う新しいハイパースカラーは発表しませんでした。しかし、AWSとGoogleはこれまでのところMIシリーズのホールドアウトです。とはいえ、CSPSがAMDの採用を発表する予定がある場合、彼らはおそらく自分のイベントで自分の条件でそれを行うことを好むでしょう（例：AWS Re：Invent not a Are beente）。 AWSとGoogleの両方が独自のXPUに多額の投資を行っているので、推論のためにAMDに焦点を当てるでしょうか？最終的に、私たちは彼らが乗船するのを見ると思いますが、いつわかりません。

AMDのAI開発で次に来るもの

AMDが維持している安定したケイデンスに基づいて、最先端の半導体（ラックスケールシステムとすべてのアテンダントソフトウェアはもちろん）を設計することは非常に困難です。だから、それを実現している会社の称賛と会社の他の全員。しかし、AMDがデータセンターGPUの予測から始めて、AMDがそれが何をしているかについてより粒度を深く提供した場合、私の自信（およびウォールストリート）は上昇します。明らかに、AMDは成功するためにあらゆるものでNvidiaと競争する必要はありません。しかし、それが作成している包括的なエコシステムについてよりよく話すために、ストーリーのギャップのいくつかを埋めるのに適しています。

OEMと半導体の両方の側で企業内で多くの時間を費やしてきたので、AMDがそのような明確さを提供するのが難しいことを理解しています。着陸デザインの勝利のプロセスはゴツゴツしている可能性があり、AIの前進の非AMDスピーカーのいくつかは、同社がそのプロセスで避けられない「ベイクオフ」に従事していると述べました。一方、私たちは、AMDの制度的保守主義以外に、何が物事を抑えているのか疑問に思うようにされています。エンジニアが勝利を確実にするまで主張しないという健全な沈黙です。

とはいえ、NvidiaのB200は来年に売り切れているので、AMDはすべてのウェーハを販売できるはずだと思いますよね？それで、AMDの利回りはまだ十分ではありませんか？または、ハイパースカラーが自分の問題を抱えているのはスケーリングと展開ですか？他にゲーティングアイテムはありますか？知りたいです。

AMDがいくつかの驚くべきことをしているので、私の質問を間違った方法で受け入れないでください。ショーでは、Suは私たちが住んでいるこのAI革命のペースを説明することについて率直でした。「私たちが現代のコンピューティングで見たもの、私たちがキャリアで見たもの、そして率直に言って、私たちが生涯見たものは何でも」とは異なります。」私はしつこい質問への答えを探し続けます、そして、私はAMDとNvidiaの間の競争が今後2年以上にわたってどのように展開するかを見たいと思っています。一方、AMDはイベントでフィールドを下って移動しました。

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