AMD再獲微軟力挺！Helios正式打入Azure，AI晶片市場迎來真正挑戰者？

TradingKey - AMD（AMD）挑戰輝達（NVDA）AI 晶片霸主地位的計畫正在邁出關鍵一步。

當地時間 7 月 20 日，微軟（MSFT）宣布將在 Azure 資料中心部署 AMD 新一代機架級 AI 系統 Helios，為前沿大型模型推論及 Azure AI 服務提供算力支援。這不僅意味著微軟進一步擴大與 AMD 的合作，也讓 Helios 繼 Meta（META）、OpenAI、甲骨文（ORCL）等客戶之後，再添一家全球頂級雲端服務商。

微軟加入超微 Helios 陣營

對於 AMD 而言，此次合作的意義遠不止銷售一套 AI 伺服器。

微軟表示，Helios 將成為 Azure AI 基礎設施的重要組成部分，主要承擔大型模型推理任務，並為企業客戶提供下一代 AI 應用所需的算力支援。

與此同時，Azure 還將推出兩款基於 AMD 第六代 EPYC Venice 處理器的全新運算實例，分別針對 Agent AI、資料處理以及半導體設計等場景，同時還將在部分 Azure 服務中部署 AMD Pensando DPU，進一步完善網路層能力。

這意味著，AMD 向微軟提供的不再只是 GPU，而是一整套覆蓋 GPU、CPU、網路晶片及軟體平台的 AI 基礎設施方案。

微軟執行長納德拉表示，公司希望藉由 AMD Helios 進一步豐富 Azure 的算力選擇，為客戶提供更高性能、更大規模以及更加彈性的 AI 基礎設施。

事實上，微軟與 AMD 已有多年合作歷史。從 Surface 電腦、Xbox 遊戲主機，到 2023 年率先採用 MI300X GPU，再到如今部署 Helios，雙方合作不斷向 AI 資料中心延伸。而隨著微軟持續加碼自研大型模型，並不斷擴大 Azure AI 業務規模，其對多元化算力供應的需求也越來越迫切。

對於微軟來說，引入 AMD 不僅可以緩解 AI GPU 供應緊張問題，也有助於降低對單一供應商的依賴。

Helios正面挑戰輝達

如果說 MI300X 仍屬於 GPU 產品層面的競爭，那麼 Helios 則意味著 AMD 正式向輝達的資料中心整機方案發起挑戰。

作為 AMD 首款機架級 AI 系統，Helios 整合了 Instinct GPU、EPYC Venice CPU、Pensando 網路晶片以及 ROCm 軟體平台，實現 GPU、CPU、網路和軟體四大核心能力的一體化協同。

AMD 資料中心負責人 Forrest Norrod 表示，公司希望透過整機最佳化，實現更低的整體擁有成本 (TCO) 以及更低的單 Token 推論成本，而不僅僅追求單顆 GPU 效能。

此前，AMD 執行長蘇姿丰也曾表示，在推論效能、記憶體容量及頻寬方面，Helios 相比輝達 Grace Blackwell 及下一代 Vera Rubin 系統具備明顯優勢。

值得注意的是，Helios 並未採用低價競爭策略。

根據 Futurum Group 估算，Helios 單套系統售價約 500 萬至 550 萬美元，高於輝達 Vera Rubin 的約 350 萬至 400 萬美元。這意味著 AMD 試圖透過整體效能、系統效率及長期營運成本，而非價格優勢來爭奪市佔率。

業界普遍認為，AI 基礎設施競爭正在從 GPU 單品競爭升級為整套 AI 系統之間的較量，而 Helios 正是 AMD 進入此賽道的第一張王牌。

AMD能否真正撼動輝達的AI晶片壟斷地位？

目前，包括 Meta、OpenAI、甲骨文以及印度 IT 服務巨頭 TCS 均已宣布部署 Helios。其中，Meta 計劃未來累計採用最高 6GW AMD GPU 算力，首批 1GW 將率先落地 Helios 平台；OpenAI 和甲骨文也將在今年開始部署相關系統。

AMD 表示，目前全球前十大 AI 企業中已有八家在其 Instinct GPU 平台上執行工作負載，這意味著公司正在快速切入 AI 訓練和推論市場。

不過，從整體市場來看，雙方差距依然明顯。

目前輝達仍佔據全球資料中心 GPU 市場超過 95% 的市佔率，而 AMD 僅約 4.5%。

Futurum Group 執行長 Daniel Newman 認為，如果 Helios 能夠順利完成大規模部署，並獲得客戶認可，AMD 未來幾年資料中心 GPU 市佔率有望提升至 20% 至 25%，對應的將是數百億美元級別的新營收空間。

AMD 也預計，自 2027 年起，公司資料中心 AI 業務營收將達到數百億美元，其中絕大部分成長將來自 Helios 平台。

雖然 Helios 在硬體層面取得突破，但市場普遍認為，AMD 距離真正撼動輝達仍有最後一道門檻——軟體生態。

過去二十多年，輝達圍繞 CUDA 建立起完整的軟體開發體系，包括 TensorRT、Dynamo 以及針對推論場景持續優化的開發工具，使開發者能夠快速完成模型部署和效能調校。

相比之下，AMD 近年來持續投入 ROCm 生態建設，並透過收購 ZT Systems、Pensando 以及多家軟體公司，不斷補齊系統整合能力，但整體軟體成熟度仍有提升空間。

Counterpoint Research 分析師 Neil Shah 指出，AMD 在 GPU 和 CPU 效能方面已接近輝達，但軟體相容性、開發工具以及生態完善程度，仍是決定企業最終採購的重要因素。

對於大型雲端廠商而言，採購 AI 基礎設施不僅關注晶片效能，更看重整體部署效率、軟體支援、開發成本以及長期維護能力。

因此，Helios 未來能否持續獲得更多訂單，很大程度上將取決於首批客戶的實際部署效果以及 ROCm 生態的發展速度。