Auf dem Advancing-AI-Event in San Francisco hat AMD sein neuestes AI-Compute-Portfolio vorgestellt. Mit den Ankündigungen stärkt das Unternehmen seine Position als End-to-End-Anbieter im Zeitalter von Inference, Agentic AI und Physical AI. Die Veranstaltung, die am 22. und 23. Juli 2026 stattfand, galt als eines der wichtigsten Branchenevents des Jahres und zeigte, wie AMD die gesamte Wertschöpfungskette von der Hardware über Software bis hin zu konkreten Kundeneinsätzen abdeckt.
AMD-CEO Dr. Lisa Su wurde auf der Bühne von führenden Partnern und Kunden begleitet. Gemeinsam demonstrierten sie, wie AMD-Technologie bereits im großen Maßstab für Training, Inference, intelligente Agenten und physische AI-Anwendungen eingesetzt wird. Der Fokus lag klar auf der nächsten Evolutionsstufe künstlicher Intelligenz – Systeme, die nicht nur Daten verarbeiten, sondern eigenständig handeln, planen und mit der physischen Welt interagieren können.
Helios als offenes Rack-Scale-System
Im Zentrum der Ankündigungen stand AMD Helios. Dabei handelt es sich um das erste vollständig offene Rack-Scale-AI-Plattform-Design, das speziell für Multi-Gigawatt-Deployments bei führenden AI-Unternehmen entwickelt wurde. Helios befindet sich bereits in Produktion und soll noch im zweiten Halbjahr 2026 in größeren Stückzahlen ausgeliefert werden.
Das System kombiniert 72 AMD Instinct MI455X-GPUs mit 6. Generation EPYC-Prozessoren und AMD Pensando-Networking in einem doppelbreiten Rack, das auf dem Open-Rack-Wide-Standard von Meta und dem Open Compute Project basiert. AMD positioniert Helios als leistungsstärkstes offenes Rack-Scale-System der Branche und betont Vorteile bei Inference-Tokens pro Dollar sowie bei Speicherbandbreite und Skalierbarkeit. Für Hyperscaler und AI-Labs, die proprietäre Lösungen vermeiden wollen, stellt die offene Architektur einen zentralen Differenzierungsfaktor dar.
Instinct MI400-Serie und neue EPYC-Generation
Parallel zur Helios-Plattform stellte AMD die Instinct MI400-Serie vor. Die GPUs basieren auf der CDNA-5-Architektur und sind für Frontier-Modelle, Sovereign AI und High-Performance-Computing ausgelegt. Das Flaggschiff MI455X liefert hohe HBM4-Kapazitäten und extreme Speicherbandbreiten, während weitere Varianten wie der MI430X speziell für HPC- und Sovereign-Workloads optimiert sind.
Ergänzt wird das Angebot durch die 6. Generation der EPYC-Prozessoren, intern unter dem Codenamen Venice und als 9006-Serie bekannt. Die CPUs bieten hohe Thread-Dichten, erweiterte Speicheranbindung und PCIe-Gen-6-Support. In Kombination mit den MI400-GPUs sollen sie die Grundlage für die nächste Generation agentischer Rechenzentren bilden, in denen hunderte oder tausende Agenten parallel laufen.
Physical AI und Embedded-Lösungen
Einen weiteren Schwerpunkt legte AMD auf Physical AI – also künstliche Intelligenz, die in Maschinen, Robotern und eingebetteten Systemen wahrnimmt, entscheidet und handelt. Neu vorgestellt wurden die Ryzen AI Embedded X100-Prozessoren sowie die dazugehörigen Kria AI System-on-Modules. Zusammen bilden sie die Grundlage für eine Robotics Developer Platform, die CPU-, GPU-, NPU- und FPGA-Rechenleistung in einer offenen Umgebung vereint.
Damit will AMD die Lücke zwischen Cloud-Training und Edge-Einsatz schließen. Entwickler sollen Roboter und autonome Systeme schneller realisieren können, ohne an proprietäre Software-Stacks gebunden zu sein. Die Plattform richtet sich sowohl an Industrieunternehmen als auch an Forschungseinrichtungen, die physische AI-Anwendungen skalieren wollen.
ROCm.ai und Software-Ökosystem
Auf der Software-Seite führte AMD ROCm.ai ein. Die Plattform bietet eine AI-native Entwicklungsumgebung, die AI-unterstützte Programmierung, intelligente Deployment-Prozesse und optimierte Performance in einem durchgängigen Workflow zusammenführt. Von der ersten Idee bis zur produktiven Nutzung sollen Entwickler schneller und effizienter arbeiten können.
ROCm.ai integriert sich in bestehende Tools und soll populäre Coding-Agenten nativ unterstützen. AMD betont damit, dass Hardware allein nicht mehr ausreicht – der Software-Stack entscheidet über die tatsächliche Nutzbarkeit und Performance in realen AI-Workloads.
Partnerschaften und Kundenengagement
Die Hardware- und Software-Ankündigungen wurden durch konkrete Partnerschaften untermauert. Mit Cisco arbeitet AMD an AI-gesteuerten Enterprise-Collaboration-Geräten und intelligenten Arbeitsplatzlösungen. Die Kombination aus Ryzen-AI-Systemen und Ciscos Netzwerk-, Observability- und Security-Technologien zielt auf hybride und lokale agentische AI-Umgebungen ab.
Gleichzeitig signalisierten große Namen der Branche Vertrauen in die AMD-Roadmap. Meta, Cerebras, OpenAI und AT&T gaben bekannt, AMD-Technologie einzusetzen. Anthropic und Microsoft bekräftigten ihre weitere Nutzung von Instinct-GPUs, EPYC-Prozessoren und den neuen Helios-Lösungen. Anthropic plant den Einsatz von bis zu zwei Gigawatt an MI455X-basierten Systemen, während Microsoft Helios in Azure ausrollen und OpenAI erste Deployments im vierten Quartal 2026 anstrebt.
Bedeutung für die Branche
Mit dem Advancing-AI-Event 2026 zeigt AMD, dass es nicht mehr nur einzelne Beschleuniger oder Server-CPUs anbietet, sondern vollständige, offene Infrastrukturen für die AI-Fabrik der Zukunft. Von Rack-Scale-Systemen über spezialisierte Embedded-Plattformen bis hin zu Software-Tools deckt das Portfolio Training, Inference und physische AI ab.
Für Hyperscaler, AI-Labs und Unternehmen, die eigene Sovereign- oder Edge-Lösungen aufbauen wollen, entstehen damit neue Optionen jenseits der etablierten Anbieter. Ob die ambitionierten Leistungsversprechen und Lieferpläne in der Praxis gehalten werden, wird sich in den kommenden Monaten zeigen. Die Richtung ist jedoch klar: AMD will im Zeitalter agentischer und physischer AI eine zentrale Rolle spielen.
