AMD ИИ-ускорители Helios заказали OpenAI, Meta и Microsoft: рынок на $1,4 трлн теряет монополию Nvidia

До сих пор рынок серверных стоек для дата-центров, где обучают и запускают большие языковые модели, контролировала Nvidia с линейками Vera Rubin и Grace Blackwell. На конференции Advancing AI в Сан-Франциско глава AMD доктор Лиза Су представила систему Helios как прямого конкурента. По данным издания The Register, по ряду метрик Helios превосходит Vera Rubin от Nvidia. Это первый случай, когда крупнейшие заказчики публично подтвердили переход на AMD ИИ ускорители такого уровня.

Что изменилось для рынка ИИ-оборудования?

• Helios собирает множество процессоров в единую стойку. Такие стойки (rack-scale system) ставят в дата-центрах, где обучают и запускают ИИ-модели. Лиза Су назвала Helios «самой производительной ИИ-стойкой в индустрии».

• Пять крупных заказчиков уже заявили о планах развернуть Helios. OpenAI, Meta, Oracle, Anthropic и Microsoft подтвердили намерение использовать систему. Глава Microsoft Сатья Наделла в понедельник заявил, что компания расширит инфраструктуру Azure с помощью Helios.

• Anthropic и AMD объявили о стратегическом партнёрстве. По условиям соглашения, объявленного в среду, Anthropic планирует развернуть до двух гигаватт мощностей на GPU через новую стойку. Для масштаба: два гигаватта хватит для питания небольшого города.

• Новый процессор Venice-X создан для дата-центров. Он рассчитан на ресурсоёмкие задачи. Выход ожидается в 2027 году.

• Лиза Су назвала прогноз рынка AMD ИИ ускорителей: 1,4 трлн долларов к 2030 году. По её словам, к концу десятилетия рынок ускорителей для ИИ сравняется по размеру со всем нынешним рынком полупроводников.

Почему спрос на вычисления растёт?

Лиза Су объяснила рост спроса развитием агентного ИИ (agentic AI), когда ИИ-агент (автономная программа, выполняющая задачи без постоянного контроля человека) решает проблему в десятки шагов: рассуждает, вызывает инструменты, обращается к данным и повторяет цикл до результата.

Когда вы просите агента что-то сделать, он проходит десятки шагов: рассуждает, вызывает инструменты, обращается к данным и повторяет это снова и снова, пока не решит задачу. Для этого нужно много GPU. : Лиза Су, глава AMD

По её оценке, GPU (графические процессоры, используемые для вычислений ИИ) составят основную долю этого рынка, потому что алгоритмы ИИ «всё ещё находятся в начальной стадии», а рабочие нагрузки продолжают меняться.

Как попробовать?

1. Для компаний с крупной ИИ-инфраструктурой: следите за объявлением AMD о начале поставок Helios до конца 2026 года. Контактные данные для корпоративных клиентов есть на сайте AMD.
2. Для разработчиков и стартапов: облачный доступ к Helios появится через Azure от Microsoft. Дату открытия доступа Microsoft пока не назвала.
3. Для авторов и маркетологов: напрямую стойку вы не закажете, но появление конкурента Nvidia означает, что облачные сервисы для работы с ИИ (где вы запускаете генерацию текста и изображений) со временем могут подешеветь.

Есть ли аналоги в России?

Прямого российского аналога Helios нет: отечественные компании пока не производят серверные стойки такого класса для обучения больших ИИ-моделей. Российские ИИ-сервисы, YandexGPT и GigaChat, работают на собственной инфраструктуре, но конечному пользователю (автору, маркетологу, предпринимателю) доступны через облако, а не через покупку оборудования.

Снижение цен на AMD ИИ ускорители на мировом рынке теоретически может повлиять на стоимость облачных вычислений и для российских компаний, которые арендуют мощности за рубежом, но конкретных сроков и цен пока никто не назвал.

Частые вопросы

Helios уже можно купить?

Нет. AMD объявила, что поставки начнутся до конца 2026 года. Конкретные даты и цены компания не раскрыла.

Повлияет ли это на стоимость ChatGPT и других ИИ-сервисов?

Напрямую и сразу нет. Но если конкуренция между AMD и Nvidia снизит стоимость серверного оборудования, облачные провайдеры смогут предложить более низкие цены, и это со временем дойдёт до конечных подписок.

Что такое стойка (rack-scale system) и зачем она нужна?

Стойка объединяет множество процессоров в один мощный блок, который ставят в дата-центр. Там она обучает и запускает ИИ-модели. Представьте шкаф высотой в человеческий рост, набитый вычислительными платами: именно такие системы стоят за каждым ответом ChatGPT или генерацией картинки.