AMD
2026-07-26
AMD Helios投产：12层HBM4容量制胜，开放UALoE挑战NVLink封闭生态
内容摘要
核心要点
2026年7月，AMD CEO苏姿丰在首尔Advancing AI大会上宣布第二代Helios机架级AI服务器已全面投产，Q3末开始出货。Helios机架搭载72张MI455X加速器（CDNA 5架构，采用TSMC N2 + N3P工艺）和18颗EPYC Venice CPU（96核Zen 6），配备Samsung独家供应的HBM4 36GB 12层堆栈（12-Hi），每GPU 432GB，单机柜总内存31TB，显存带宽1.7PB/s，FP4算力2.9 EFLOPS，FP8算力1.4 EFLOPS。横向扩展带宽43TB/s，纵向扩展带宽260TB/s，网络采用Pensando Salina 400G和UALoE 800G开放标准。
性能对比NVIDIA Vera Rubin NVL72，Helios在AI算力上领先15%，HBM容量高出50%，横向扩展带宽高出50%，并实现30%的token/$成本优势。在Kimi K2 Thinking模型上吞吐量提升10-15%。这一优势源于AMD的'容量优先'内存哲学，与NVIDIA的'带宽优先'设计形成分野，尤其适合长上下文和Agentic AI推理场景。
微软计划在Azure中规模部署Helios，与自研Cobalt 200 ARM服务器形成互补，标志着Hyperscaler'双供应商'策略的具体化。五大Hyperscaler（OpenAI、Oracle、Anthropic、Meta、Microsoft）均已背书。Samsung凭借12层HBM4独家供应AMD，打破了SK Hynix在HBM市场的58%份额垄断，重塑内存供应链格局。
重要性说明
AMD Helios的'容量优先'哲学在长上下文推理中确实有优势，但这是以牺牲内存带宽为代价的。对于需要高带宽的密集训练任务，NVIDIA的8-stack设计可能仍占优。此外，AMD宣称的30% token/$优势可能基于特定优化，未考虑ROCm软件栈的迁移成本和企业用户对CUDA生态的依赖。UALoE 800G作为开放标准，其实际尾部延迟和拥塞控制（PFC/ECN）性能是否达到NVLink的水平尚未公开。Pensando Salina 400G作为AMD自有网络芯片，可能形成新的互连锁定，而非真正的开放。
AMD通过独家HBM4供应和Pensando网络，试图在开放外衣下建立新的控制点。Samsung的12层HBM4良率和供应稳定性是潜在风险，可能影响大规模部署。同时，AMD未提及Helios的功耗和散热需求，对于数据中心改造可能带来隐性成本。
本质上，AMD此举是在合围NVIDIA的AI基础设施主导地位，但同时也通过CDNA架构和ROCm软件栈锁定用户。企业需警惕从NVIDIA锁定转向AMD锁定的风险，尤其是编程模型和互连技术的迁移成本。
PRO 决策建议
【厂商】NVIDIA应加速Rubin的12-stack HBM4设计以消除容量劣势，同时强化NVLink的生态粘性，突出CUDA在训练工作负载中的不可替代性。通过独立基准测试展示在密集训练任务中的性能优势，并降低H100/B200的token成本以应对价格竞争。同时，NVIDIA应加强与SK Hynix的合作，确保8-stack带宽优势的同时探索更高容量方案。
【企业】企业CIO在评估Helios时，必须进行零信任技术审计：要求AMD提供ROCm与主流框架（PyTorch、TensorFlow）的兼容性清单，并测试实际工作负载的token成本和迁移成本。警惕Pensando网络可能形成的锁定，要求支持标准RoCEv2或InfiniBand作为备选。同时评估Samsung HBM4的供应稳定性和AMD的长期路线图承诺。建议采用小规模试点验证后再扩大部署。
【投资者】投资者应关注AMD能否持续获得Hyperscaler订单以验证其量产能力，但需警惕软件生态短板和供应风险。双供应商策略对NVIDIA是长期利空，但AMD的利润率可能因竞争而承压。关注Samsung HBM4的良率进展和SK Hynix的反制措施（如推出12-stack HBM4E）。长期看，开放网络标准UALoE的生态建设是关键，但AMD的Pensando锁定可能削弱其开放叙事。
觉得这篇分析有用？
每周收到3-5条AI基础设施关键信号 →
💬 评论 (0)