AMD svela i chip per PC AI di nuova generazione al CES 2026 a Las Vegas

AMD, una multinazionale tecnologica statunitense, ha svelato i piani per lanciare il suo prossimo generazione di rack AI Helios al CES 2026 a Las Vegas. Il CEO dell'azienda, Lisa Su, ha fornito la prima anteprima del sistema Helios durante il suo discorso principale, offrendo maggiori dettagli sul suo design e costruzione.

La CEO Su ha mostrato un grande rack Helios sul palco, esaltando le sue prestazioni superiori come un attacco diretto al Vera Rubin NVL72 di Nvidia, anch'esso svelato all'evento CES 2026. Nvidia ha stabilito lo standard per i sistemi su scala rack, che ha debuttato come la sua ultima offerta.

Secondo Su, Helios competirà direttamente con i sistemi NVL di Nvidia. AMD mira a abbinare 72 dei suoi chip MI455X con i 72 GPU Rubin dell'NVL72 di Nvidia. 

Le GPU serie MI500 di AMD forniranno 1,000x di calcolo AI

AMD ulteriormente . L'azienda crede che FRUT servirà come “espressione a biglietto unico” degli aspetti della piattaforma e dell'hardware dell'intelligenza artificiale. Questo significa semplicemente che gli investitori ottengono accesso all'infrastruttura AI con un prodotto, invece di mescolare diversi produttori di chip e nomi di piattaforme. pianifica di espandere i suoi sforzi fornendo maggiori informazioni sulle sue prossime GPU della serie MI500, che afferma forniranno fino a 1.000 volte le prestazioni AI delle GPU Mi300X. Su ha sottolineato che questo aumento di prestazioni sarà necessario negli anni a venire, aggiungendo che nei prossimi cinque anni, circa cinque miliardi di persone utilizzeranno attivamente l'IA quotidianamente. 

AMD ha anche presentato la sua nuova linea di chip per PC della serie Ryzen AI 400, mentre Su ha mostrato i processori MI-455. Ha sottolineato che i processori MI455 sono una parte integrante dei data center che alimentano i programmi di intelligenza artificiale.

AMD ha inoltre esposto i suoi chip della serie Ryzen AI Pro 400, che si confronteranno con i nuovi processori Core Ultra 3 di Intel. I processori Core Ultra 3 sono costruiti sulla nuova tecnologia di processo 18A di Intel.

Su ha inoltre invitato sul palco il CEO di Generative Bionics, Daniele Pucci, per rivelare la robot umanoide, GENE.01, per la prima volta. Le GPU e le CPU di AMD alimentano il robot, progettato per operare in ambienti industriali. 

Su ha osservato che le aziende tecnologiche dovranno aumentare la capacità di calcolo globale di almeno 100 volte nei prossimi anni. Si prevede che questa crescita avvantaggerà sia Nvidia che AMD, le cui capitalizzazioni di mercato sono aumentate rispettivamente a 4,5 trilioni di dollari e 359 miliardi di dollari.

AMD rivela i chip Ryzen AI Max+

AMD ha anche presentato i suoi ultimi chip Ryzen AI Max+ per workstation leggere, mini-PC e laptop. Ha inoltre mostrato la sua piattaforma per sviluppatori Ryzen Halo. Il mini-PC consente agli sviluppatori di creare modelli di intelligenza artificiale localmente, invece di fare affidamento su soluzioni basate sul cloud. 

La piattaforma per sviluppatori Halo compete con il mini-PC DGX Spark concorrente di Nvidia, che vale quasi 4.000 dollari. Tuttavia, AMD non ha ancora divulgato i dettagli sui prezzi per Halo.

Nel frattempo, Nvidia ha anche annunciata piattaforma Rubin, combinando GPU Rubin e CPU Vera per creare un singolo processore Vera Rubin. Nvidia descrive la piattaforma Rubin come un'ideale intelligenza artificiale agenziale con modelli di ragionamento avanzati. 

«Rubin arriva esattamente nel momento giusto, poiché la domanda di calcolo per l'intelligenza artificiale, sia per l'addestramento che per l'inferenza, sta salendo alle stelle.»

–Jensen Huang, CEO di Nvidia

La piattaforma Rubin, oltre alle GPU Rubin e alle CPU Vera, include la DPU BlueField-4 di Nvidia, lo switch NVLink 6 di Nvidia, lo switch Ethernet Spectrum-6 di Nvidia e la SuperNIC ConnectX-9 di Nvidia.

La combinazione di diversi sistemi NVL72 dà vita al supercomputer AI DGXX SuperPOD di Nvidia. I hyperscaler, tra cui Microsoft, Amazon, Meta e Google, stanno spendendo miliardi di dollari per acquisire questi grandi sistemi. 

Nvidia ha anche sottolineato che la piattaforma Rubin è più efficiente rispetto alle sue controparti precedenti, il che probabilmente comporterà una riduzione quadrupla del numero di GPU necessarie per addestrare gli stessi sistemi MoE. Ridurre il numero di GPU significa che quelle extra possono essere assegnate a compiti diversi. Rubin ridurrà anche i costi dei token di inferenza fino a 10 volte.

Nel frattempo, Nvidia continua a promuovere il suo storage per l'intelligenza artificiale, Nvidia Inference Context Memory Storage. L'azienda tecnologica afferma che questo storage basato sull'IA è progettato per memorizzare e condividere i dati generati da un modello di ragionamento AI multi-step con un trilione di parametri.