AMD готовится к ежегодному саммиту Advancing AI 2026, запланированному на 22–23 июля в Сан-Франциско, где компания планирует представить свои последние платформы Instinct GPU, направленные на оспаривание доминирования Nvidia на рынке ускорителей ИИ. В настоящее время Nvidia контролирует от 80% до 95% рынка ИИ-графических процессоров.
Что AMD привносит в борьбу
Центральным элементом усилий AMD является серия MI350, включающая GPU MI350X и MI355X. Они были впервые представлены в июне 2025 года, и их характеристики заслуживают внимания.
MI350X и MI355X оснащены 288 ГБ памяти HBM3e. Для сравнения, архитектура Nvidia Blackwell предлагает 180 ГБ. Это существенная разница в объеме памяти, что крайне важно для запуска крупных языковых моделей, где количество параметров постоянно растет.
AMD утверждает, что серия MI350 обеспечивает до 4 раз более высокую производительность на рабочих нагрузках Llama 3.1 405B по сравнению с предыдущим поколением MI300X.
Компания также заключает партнерские соглашения с ведущими игроками. Microsoft Azure и Oracle уже стали стратегическими партнерами. Сообщается, что OpenAI проявляет интерес к приобретению доли в AMD.
На более длительную перспективу ожидается, что серия AMD MI400 принесет примерно 7,2 млрд долларов выручки в первый полный год доступности при средней цене продажи около 31 000 долларов за единицу.
Почему криптоинвесторам это важно
Децентрализованные вычислительные сети, такие как Render, Akash и io.net, построили всю свою ценность на агрегировании ресурсов GPU и их аренде для задач инференса и обучения ИИ. Экономика этих сетей во многом зависит от того, какие GPU доступны, по какой цене они предлагаются и может ли предложение успевать за спросом.
Когда AMD представляет конкурентные альтернативы оборудованию Nvidia, это увеличивает общий доступный объем AI-совместимых GPU. Более высокое предложение означает больше потенциальных нод для децентрализованных вычислительных сетей. Это также означает, что операторы GPU в этих сетях могут приобретать оборудование по более выгодным ценам, улучшая свою маржу и делая участие более привлекательным.
Доминирование Nvidia создало единую точку зависимости для значительной части стека инфраструктуры ИИ. CUDA, проприетарная программная экосистема Nvidia, зафиксировала разработчиков и сделала затраты на переключение болезненно высокими. Программный стек ROCm от AMD исторически отставал, но каждое поколение сокращало этот разрыв.
Конкурентная среда и на что обращать внимание
Преимущество AMD в объеме памяти в серии MI350 заметно. Большие языковые модели все чаще ограничиваются памятью, а не производительностью в сыром виде, особенно при нагрузках на вывод, где необходимо одновременно удерживать в памяти огромные веса модели. Наличие 288 ГБ против 180 ГБ на один GPU — это то практическое преимущество, которое может повлиять на решения о покупке в гипермасштабных центрах обработки данных.
Привлечение Microsoft и Oracle к аппаратному обеспечению AMD для ИИ означает, что эти чипы будут доступны в виде облачных инстансов, снижая барьер для доступа к последним разработкам AMD для всех, включая децентрализованные вычислительные протоколы, без необходимости их прямой покупки.
Для крипто-ориентированных инвесторов, отслеживающих пересечение ИИ и блокчейна, несколько сигналов с саммита Advancing AI будут стоить внимания. Во-первых, любые объявления об улучшениях программной экосистемы для ROCm могут ускорить внедрение в децентрализованных вычислительных сетях. Во-вторых, детали ценообразования серии MI350 покажут, нацелена ли AMD на объем или маржу. В-третьих, любое упоминание партнерств с крипто-проектами, сфокусированными на ИИ, будет явным сигналом того, что AMD признает децентрализованный вычислительный рынок как легитимный драйвер спроса.
Серия MI350 перешла в фазу заказов с целью обеспечения более широкой доступности в третьем квартале 2025 года. Прогноз доходов в размере 7,2 млрд долларов США для серии MI400 указывает на то, что внутренние модели AMD предполагают значительный спрос со стороны предприятий.