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AI晶片戰開打新回合。Advanced Micro Devices(AMD)推出首套針對人工智慧的機架級系統Helios，獲Microsoft等科技巨頭採用，正面挑戰Nvidia(NVDA)在資料中心GPU逾九成市佔。市場聚焦Helios成本效益、軟體生態與長期市佔能否突破兩成。
在經歷十年翻身之後，Advanced Micro Devices(AMD)正把戰場從單顆晶片，推進到整座資料中心。該公司首套專為人工智慧打造的機架級系統Helios，即將在今年開始對客戶出貨，並已獲Microsoft(MSFT)、Meta、OpenAI、Oracle等重量級客戶採用，被視為Nvidia(NVDA) Grace Blackwell與Vera Rubin系統首個真正具威脅性的競爭對手。
這次Helios布局的關鍵，是抓住全球生成式AI狂潮下，雲端大廠對運算資源「多供應商」的迫切需求。Nvidia目前掌握超過95%的資料中心GPU市佔，AMD僅約4.5%。在此結構下，只要Helios能穩定量產且效能達標，便有機會吃下第二供應商角色，分享這個被分析師形容為「可達數千億美元」的長期市場。Futurum Group執行長Daniel Newman就直言，AMD市佔若能拉升至20%至25%，將是營收規模級距的巨大躍遷。
從客戶端來看，Microsoft扮演關鍵推手。該公司宣布，將在自家Azure資料中心導入Helios，用於支援前沿模型的推論運算，並為企業客戶提供新一代AI服務基礎架構。Microsoft執行長Satya Nadella表示，導入Helios是為了給客戶「所需的效能、規模與選擇」，顯示在自家Maia自研晶片與既有Nvidia解決方案之外，微軟刻意引入AMD系統，降低單一供應商風險，同時強化談判籌碼。
除了整套Helios系統，Microsoft還計畫在Azure新增兩種採用AMD最新「Venice」中央處理器(CPU)的運算實例，一個鎖定代理型AI與資料管線，另一個對準半導體設計等高強度工作負載。這延續雙方長期合作關係——從Surface PC、Xbox主機，到2023年率先採用AMD MI300X GPU，如今再將合作擴大到完整AI機架方案。
Helios的技術核心，在於將AMD過去十年累積的四大能力——GPU、EPYC資料中心CPU、網路晶片與軟體——整合成一套「交付即運轉」的完整系統。資料中心事業負責人Forrest Norrod向媒體表示，Helios主打的是「最佳總持有成本(TCO)」與「最低每個token成本」，這也是AMD試圖從Nvidia手中分食市場的主軸；客戶不只看峰值效能，更看長期部署、電力、維運與軟體開發的整體成本。
從硬體架構來看，每套Helios包含18個運算托盤，每一托盤搭載4顆Instinct GPU與1顆EPYC CPU，並可配置多達12顆網路晶片。這些網路晶片源自AMD在2022年收購Pensando後取得的技術，而更早之前，以近500億美元買下可程式化晶片大廠Xilinx，以及2025年併購伺服器廠商ZT Systems，都是為了補齊Helios所需的積木。換言之，Helios並非單一產品，而是幾年來一連串併購與產品路線整合的集大成。
成本與規模則是另一個市場關注重點。根據Futurum估算，一套Helios系統造價約介於500萬至550萬美元，相較之下，Nvidia第二代機架系統Vera Rubin估價約為350萬至400萬美元。Helios重量可達7000磅，體積較Vera Rubin更大。這意味著AMD得在效能、記憶體頻寬與推論效率上，提供足以抵銷成本差距的優勢，才有機會說服客戶在Nvidia之外，額外撥出預算採購Helios。
AMD執行長Lisa Su稍早曾表示，Helios在模型推論、記憶體頻寬與容量方面具「顯著優勢」，Norrod也強調客戶回饋顯示總體成本具競爭力。不過，Counterpoint Research分析師Neil Shah提醒，Nvidia真正的「秘方」在於軟體與最佳化——其CUDA生態系領先眾多開發者多年，AMD雖透過自家ROCm開放平台加速追趕，但要說服大規模客戶遷移或同時維運雙生態，仍需時間。
在這場競賽中，Helios某種程度上也是對AMD自身轉型成效的驗證。Norrod回顧，公司在2003年曾靠突破性資料中心CPU一度搶下近四分之一市場，但之後因延誤與策略錯誤導致市佔流失、裁員與營收下滑。直到2017年推出首代EPYC伺服器CPU，並公開三代產品路線圖且「完全照表達成」，才逐步重建客戶信心。如今，資料中心業務已成AMD營收主力，2026年第一季貢獻過半且年增57%。
AMD向媒體透露，預計自2027年起，將開始認列「數十億美元」級距的資料中心AI收入，而主要動能將來自Helios。隨著Meta宣布未來將導入最多6GW的AMD GPU，並在今年開始以1GW規模部署於Helios機架，OpenAI、Oracle與印度IT巨擘Tata Consultancy Services也已承諾導入，Helios首波客戶名單已相當亮眼。對雲端巨頭而言，真正風險在於「能不能拿到貨」，而非「要不要下單」。
然而，市場也存在相反觀點。Newman指出，一大關鍵在於：AMD未來的勝利，是來自技術上的確實領先，還是單純因為Nvidia產能被搶光，任何能出貨的系統都有人買？若是後者，Helios可能在短期迎來訂單高峰，卻不保證長期市佔。另一方面，開發者是否願意為AMD平台投入額外最佳化資源，也將大幅影響Helios在實務工作負載上的表現口碑。
從更宏觀角度看，Helios帶來的真正變化，是讓AI晶片產業從「單一霸主」走向「高度集中但具競爭」的新階段。當Nvidia持續藉由CUDA與新一代系統拓展護城河，AMD則以TCO與開放生態為主軸尋求突破，雲端與AI公司則在兩者之間平衡成本、供貨與技術風險。Helios能否讓AMD實現20%市佔的藍圖，仍有賴未來幾年實際部署成效與軟體生態成長速度，但可以確定的是，資料中心AI市場的下一輪成長，已不再是Nvidia單方面的獨角戲。
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