AMD再获微软力挺！Helios正式打入Azure，AI芯片市场迎来真正挑战者？

TradingKey - AMD（AMD）挑战英伟达（NVDA）AI芯片霸主地位的计划正在迈出关键一步。

当地时间7月20日，微软（MSFT）宣布将在Azure数据中心部署AMD新一代机架级AI系统Helios，为前沿大模型推理及Azure AI服务提供算力支持。这不仅意味着微软进一步扩大与AMD的合作，也让Helios继Meta（META）、OpenAI、甲骨文（ORCL）等客户之后，再添一家全球顶级云服务商。

微软加入AMD Helios阵营

对于AMD而言，此次合作的意义远不止销售一套AI服务器。

微软表示，Helios将成为Azure AI基础设施的重要组成部分，主要承担大模型推理任务，并为企业客户提供下一代AI应用所需的算力支持。

与此同时，Azure还将推出两款基于AMD第六代EPYC Venice处理器的新计算实例，分别面向Agent AI、数据处理以及半导体设计等场景，同时还将在部分Azure服务中部署AMD Pensando DPU，进一步完善网络层能力。

这意味着，AMD向微软提供的不再只是GPU，而是一整套覆盖GPU、CPU、网络芯片及软件平台的AI基础设施方案。

微软CEO纳德拉表示，公司希望借助AMD Helios进一步丰富Azure的算力选择，为客户提供更高性能、更大规模以及更加灵活的AI基础设施。

事实上，微软与AMD已有多年合作历史。从Surface电脑、Xbox游戏主机，到2023年率先采用MI300X GPU，再到如今部署Helios，双方合作不断向AI数据中心延伸。而随着微软持续加码自研大模型，并不断扩大Azure AI业务规模，其对多元化算力供应的需求也越来越迫切。

对于微软来说，引入AMD不仅可以缓解AI GPU供应紧张问题，也有助于降低对单一供应商的依赖。

Helios正面挑战英伟达

如果说MI300X仍属于GPU产品层面的竞争，那么Helios则意味着AMD正式向英伟达的数据中心整机方案发起挑战。

作为AMD首款机架级AI系统，Helios集成了Instinct GPU、EPYC Venice CPU、Pensando网络芯片以及ROCm软件平台，实现GPU、CPU、网络和软件四大核心能力的一体化协同。

AMD数据中心负责人Forrest Norrod表示，公司希望通过整机优化，实现更低的总体拥有成本（TCO）以及更低的单Token推理成本，而不仅仅追求单颗GPU性能。

此前，AMD CEO苏姿丰也曾表示，在推理性能、内存容量及带宽方面，Helios相比英伟达Grace Blackwell及下一代Vera Rubin系统具备明显优势。

值得注意的是，Helios并没有采用低价竞争策略。

根据Futurum Group测算，Helios单套系统售价约500万至550万美元，高于英伟达Vera Rubin约350万至400万美元。这意味着AMD试图通过整体性能、系统效率及长期运营成本，而非价格优势争夺市场份额。

业内普遍认为，AI基础设施竞争正在从GPU单品竞争升级为整套AI系统之间的较量，而Helios正是AMD进入这一赛道的第一张王牌。

AMD能否真正撼动英伟达的AI芯片垄断地位？

目前，包括Meta、OpenAI、甲骨文以及印度IT服务巨头TCS均已宣布部署Helios。其中，Meta计划未来累计采用最高6GW AMD GPU算力，首批1GW将率先落地Helios平台；OpenAI和甲骨文也将在今年开始部署相关系统。

AMD表示，目前全球前十大AI企业中已有八家在其Instinct GPU平台上运行工作负载，这意味着公司正在快速切入AI训练和推理市场。

不过，从整体市场来看，双方差距依然明显。

目前英伟达仍占据全球数据中心GPU市场超过95%的份额，而AMD仅约4.5%。

Futurum Group首席执行官Daniel Newman认为，如果Helios能够顺利完成大规模部署，并获得客户认可，AMD未来几年数据中心GPU市场份额有望提升至20%至25%，对应的将是数百亿美元级别的新收入空间。

AMD也预计，自2027年起，公司数据中心AI业务收入将达到数百亿美元，其中绝大部分增长将来自Helios平台。

虽然Helios在硬件层面取得突破，但市场普遍认为，AMD距离真正撼动英伟达仍有最后一道门槛——软件生态。

过去二十多年，英伟达围绕CUDA建立起完整的软件开发体系，包括TensorRT、Dynamo以及针对推理场景持续优化的开发工具，使开发者能够快速完成模型部署和性能调优。

相比之下，AMD近年来持续投入ROCm生态建设，并通过收购ZT Systems、Pensando以及多家软件公司，不断补齐系统集成能力，但整体软件成熟度仍有提升空间。

Counterpoint Research分析师Neil Shah指出，AMD在GPU和CPU性能方面已接近英伟达，但软件兼容性、开发工具以及生态完善程度，仍是决定企业最终采购的重要因素。

对于大型云厂商而言，采购AI基础设施不仅关注芯片性能，更看重整体部署效率、软件支持、开发成本以及长期维护能力。

因此，Helios未来能否持续获得更多订单，很大程度上将取决于首批客户的实际部署效果以及ROCm生态的发展速度。