AMD revela chips de PC com IA de próxima geração no CES 2026 em Las Vegas

A AMD, uma empresa multinacional de tecnologia dos EUA, revelou planos para lançar seu rack de IA Helios de próxima geração no CES 2026 em Las Vegas. O CEO da empresa, Lisa Su, apresentou o primeiro olhar para o sistema Helios durante seu discurso principal, oferecendo mais detalhes sobre seu design e construção.

A CEO Su exibiu uma grande unidade de rack Helios no palco, destacando seu desempenho superior como um ataque direto ao Vera Rubin NVL72 da Nvidia, também revelado no evento CES 2026. A Nvidia estabeleceu o padrão para sistemas em escala de rack, que ela apresentou como sua última oferta.

De acordo com Su, o Helios competirá diretamente com os sistemas NVL da Nvidia. AMD visa combinar 72 de seus chips MI455X com os 72 GPUs Rubin do seu NVL72 mais recente. 

GPUs da série MI500 da AMD para fornecer computação AI 1,000x

A AMD . A empresa acredita que o FRUT servirá como uma “expressão de bilhete único” dos aspectos de plataforma e hardware da inteligência artificial. Isso simplesmente significa que os investidores têm acesso à infraestrutura de IA com um produto, em vez de misturar diferentes fabricantes de chips e nomes de plataformas. planeja expandir seus esforços fornecendo mais informações sobre suas GPUs da próxima série MI500, que afirma entregar até 1.000 vezes o desempenho de IA das GPUs Mi300X. Su enfatizou que esse aumento de desempenho será necessário nos próximos anos, acrescentando que nos próximos cinco anos, cerca de cinco bilhões de pessoas usarão a IA diariamente. 

A AMD também revelou sua nova linha de chips de PC Ryzen AI 400, enquanto Su exibiu os processadores MI-455. Ela observou que os processadores MI455 são uma parte integrante dos data centers que alimentam programas de IA.

A AMD também exibiu seus chips da série Ryzen AI Pro 400, que competirão com os novos processadores Core Ultra 3 da Intel. Os processadores Core Ultra 3 são construídos na nova tecnologia de processo 18A da Intel.

Su convidou ainda o CEO da Generative Bionics, Daniele Pucci, ao palco para revelar a robôhumanoid, GENE.01, pela primeira vez. As GPUs e CPUs da AMD alimentam o robô, que é projetado para operar em ambientes industriais. 

Su observou que as empresas de tecnologia precisarão aumentar a capacidade de computação global em pelo menos 100 vezes nos próximos anos. O crescimento deve beneficiar tanto a Nvidia quanto a AMD, que até agora aumentaram suas capitalizações de mercado para US$ 4,5 trilhões e US$ 359 bilhões, respectivamente.

AMD revela chips Ryzen AI Max+

A AMD também revelou seus mais recentes chips Ryzen AI Max+ para estações de trabalho leves, mini-PCs e laptops. Ela também exibiu sua plataforma de desenvolvedor Ryzen Halo. O mini-PC permite que os desenvolvedores criem modelos de IA localmente, em vez de depender de soluções baseadas em nuvem. 

A plataforma de desenvolvedor Halo compete com o mini-PC DGX Spark rival da Nvidia, que vale quase US$ 4.000. No entanto, a AMD ainda não divulgou detalhes de preços para o Halo.

Enquanto isso, a Nvidia também revelada Plataforma Rubin, combinando GPUs Rubin e CPU Vera para criar um único processador Vera Rubin. A Nvidia descreve a plataforma Rubin como uma IA agêntica ideal com modelos de raciocínio avançados. 

“A Rubin chega exatamente no momento certo, pois a demanda por computação de IA para treinamento e inferência está subindo vertiginosamente.”

–Jensen Huang, CEO da Nvidia

A plataforma Rubin, além das GPUs Rubin e das CPUs Vera, inclui a DPU BlueField-4 da Nvidia, o Switch NVLink 6 da Nvidia, o Switch Ethernet Spectrum-6 da Nvidia e o SuperNIC ConnectX-9 da Nvidia.

Combinar vários NVL72 resulta no supercomputador de IA DGXX SuperPOD da Nvidia. Hiperscalers, incluindo Microsoft, Amazon, Meta e Google, estão gastando bilhões de dólares para adquirir esses grandes sistemas. 

A Nvidia também observou que a plataforma Rubin é mais eficiente que seus predecessores, o que provavelmente resultará em uma redução de quatro vezes no número de GPUs necessárias para treinar os mesmos sistemas MoE. Reduzir o número de GPUs significa que as extras podem ser atribuídas a tarefas diferentes. A Rubin também reduzirá os custos de tokens de inferência em até 10 vezes.

Enquanto isso, a Nvidia continua a destacar seu armazenamento de IA, o Nvidia Inference Context Memory Storage. A empresa de tecnologia diz que este armazenamento orientado por IA é projetado para armazenar e compartilhar dados gerados por um modelo de raciocínio de IA multi-etapa com um trilhão de parâmetros.