Amd ha lanciato un’infrastruttura per l’intelligenza artificiale di nuova generazione e un portfolio completo di soluzioni per l’AI fisiche. L’annuncio è avvenuto in occasione di Advancing AI 2026, di scena la scorsa settimana a San Francisco, e riguarda un’offerta capitanata dai prodotti rackscale Amd Helios, ora in produzione e pronti per essere implementate su scala gigawatt.
Verso una piattaforma aperta e completa
Con l’espansione dell’intelligenza artificiale, dal training all’inferenza fino ai carichi di lavoro delle applicazioni agentiche, la domanda di potenza di calcolo sta accelerando rapidamente, e per questo Amd punta a offrire una piattaforma aperta e completa che promette di ottenere la flessibilità necessaria per implementare la potenza di calcolo più adatta a ogni carico di lavoro.
“La prossima fase dell’AI abbraccerà modelli di frontiera, agenti e AI fisica, creando nuove opportunità per portare l’intelligenza ovunque”, ha dichiarato Lisa Su, Presidente e ceo di Amd. “Per realizzare questo potenziale è necessaria la collaborazione di tutto il settore settore. Amd sta collaborando con l’intero ecosistema per offrire soluzioni di calcolo all’avanguardia e piattaforme aperte che garantiscano ai clienti le prestazioni, la flessibilità e la possibilità di scelta per scalare l’AI dal data center all’edge computing”.
Le mosse di AT&T nell’ambito di Open Telco AI
Naturalmente in questo scenario anche le telco sono chiamate a ricoprire un ruolo determinante. E non a caso, proprio in occasione di Advancing AI, AT&T ha illustrato come sta implementando un’intelligenza artificiale aziendale flessibile utilizzando la tecnologia Amd in ambienti cloud, on-premise e air-gapped.
AT&T sfrutta anche le GPU Amd Instinct e il software Rocm per alimentare OTel 2.0, un modello open source addestrato specificamente per le telecomunicazioni nell’ambito dell’iniziativa Open Telco AI, promossa insieme a Gsma e altri attori del settore. Il modello è progettato per comprendere dati di rete, standard delle telecomunicazioni e processi operativi complessi. Le possibili applicazioni comprendono diagnosi dei guasti, troubleshooting, automazione delle network operation, miglioramento della resilienza e ottimizzazione dell’esperienza dei clienti.
AT&T afferma di avere elaborato oltre mille miliardi di token attraverso Microsoft Foundry, selezionandone circa 400 miliardi per il post-training di OTel 2.0 su hardware Amd. L’operatore utilizza inoltre un gateway AI che gestisce mediamente 45 miliardi di token al giorno e che avrebbe ridotto i costi AI fino all’80%. Si tratta quindi di una sperimentazione già portata su una scala industriale, più vicina alle attività operative che a una semplice proof of concept.
L’importanza dell’annuncio per le telco
Per le telco Helios può però diventare l’infrastruttura sulla quale eseguire modelli specializzati, agenti per le network operation, sistemi di assurance e piattaforme di customer service. L’approccio aperto di Amd può inoltre rappresentare un’alternativa agli ecosistemi AI più verticalmente integrati, ampliando le possibilità di scelta tecnologica degli operatori e riducendo potenzialmente il rischio di lock-in.
Ma l’annuncio di Amd incrocia il mercato delle telecomunicazioni anche rispetto al ruolo che gli operatori possono giocare come fornitori dell’infrastruttura necessaria all’AI. Dispiegamenti nell’ordine dei gigawatt richiedono data center, energia, collegamenti in fibra ad altissima capacità, interconnessione e reti di trasporto.
L’estensione, tramite edge, dell’inferenza verso sedi aziendali, micro data center e dispositivi può infine favorire gli operatori dotati di infrastrutture ad hoc. Rimangono però vincoli rilevanti di spazio, alimentazione e raffreddamento: proprio per questo le installazioni edge richiederanno soluzioni differenti rispetto ai rack ad altissima densità destinati ai grandi data center.
Amd Helios: si rafforza la soluzione AI rackscale integrata
Offrire soluzioni AI di frontiera richiede un’architettura rack completamente integrata, con ogni componente dello stack che spinge al limite le prestazioni. Le soluzioni rackscale di Amd Helios sono progettate per questo scopo, con chip ottimizzati congiuntamente che comprendono 72 GPU Amd Instinct MI455X ad alte prestazioni e 18 CPU Amd EPYC “Venice” di sesta generazione, connesse tramite il front-end Amd Pensando, la rete scale-up e scale-out e accelerate dal software open source Amd Rocm.
Amd Helios combina prestazioni di calcolo, capacità di memoria e larghezza di banda di rete leader di mercato per offrire fino al 30% di token in più per dollaro rispetto alla principale soluzione concorrente.
I principali laboratori di intelligenza artificiale e i fornitori di servizi cloud hanno già scelto Amd Helios per le sue prestazioni open source e full-stack. Tra questi figurano OpenAI, Anthropic, Meta, Microsoft, Oracle, Humain, Tensorwave, Vultr, Cirrascale e altri. I sistemi saranno disponibili presso i principali Oem, tra cui Bull, Hpe, Lenovo e Supermicro, nonché presso i partner infrastrutturali Sanmina e Wiwynn.
La collaborazione con i big dell’AI
Anthropic e Amd hanno inoltre presentato l’annuncio di mercoledì relativo alla partnership strategica per l’implementazione di GPU Amd Instinct MI455X fino a 2 gigawatt in soluzioni rackscale Amd Helios. Le aziende stanno avviando una collaborazione pluriennale in ambito ingegneristico per utilizzare Claude e accelerare lo sviluppo del software Amd. Nello specifico, i team utilizzeranno Claude per ottimizzare i carichi di lavoro per le GPU Amd Instinct e accelerare lo sviluppo del software Rocm. Amd adotterà inoltre Claude in modo estensivo nei suoi team di ingegneria e sviluppo prodotto.
Con OpenAI la collaborazione verte sulla possibilità di ottimizzare l’intero stack AI, dal silicio al software. Sfruttando il framework Triton di OpenAI con il software Amd Rocm, le aziende stanno ottimizzando i carichi di lavoro di classe GPT su GPU Amd Instinct MI455X e rack Amd Helios. OpenAI prevede di rendere operativo Helios a partire dal quarto trimestre del 2026, con un’accelerazione delle implementazioni nel corso del 2027.
Meta sta infine progettando, sempre con Amd, implementazioni su scala gigawatt, ottimizzando l’intera suite di calcolo AI di Amd per i carichi di lavoro di Meta. Meta sta attualmente validando le piattaforme CPU EPYC di sesta generazione nei propri laboratori e ha iniziato a testare e validare i carichi di lavoro sui rack Amd Helios in preparazione all’implementazione su larga scala.
Promuovere un ecosistema software aperto con Rocm.ai
Per gli sviluppatori, Amd Rocm rappresenta la piattaforma software aperta con le prestazioni, la flessibilità e il supporto dell’ecosistema necessari per creare e implementare l’intelligenza artificiale su hardware Amd. Partendo da queste basi, il gruppo introduce Rocm.ai, una piattaforma di sviluppo basata sull’AI che aiuta gli sviluppatori a creare, ottimizzare e implementare software GPU più velocemente su piattaforme Amd.
Rocm.ai offre agli sviluppatori la programmazione GPU assistita dall’AI, consentendo a popolari agenti di programmazione come Claude, Codex e Cursor di comprendere nativamente le piattaforme Amd e Rocm.
Rocm.ai sta accelerando l’abilitazione del software per le GPU Amd Instinct MI455X, ottimizzandone al contempo le prestazioni. I principali framework open source, tra cui PyTorch, Hugging Face, vLLM e SGLang, sono già abilitati su MI455X e, sottolinea l’azienda, stanno ottenendo ottimi risultati.
Avanzare verso la prossima frontiera dell’AI fisica
Con l’espansione dell’artificial intelligence nei sistemi cloud, aziendali e locali, la prossima frontiera consiste nell’integrare l’intelligenza nelle macchine che percepiscono, ragionano e agiscono nel mondo fisico. Forte di una lunga esperienza nella robotica con FPGA e SoC adattivi di Amd, l’azienda ha introdotto le soluzioni Amd Kria AI, estendendo le proprie capacità robotiche dal corpo del robot al suo cervello. Amd punta quindi a unire percezione, ragionamento, processo decisionale agentico e controllo su un’unica piattaforma per offrire le prestazioni richieste dai sistemi robotici più esigenti del mondo reale.
Il portfolio include i system-on-module Amd Kria AI, basati sui nuovi processori Amd Ryzen AI Embedded X100 Series, e la piattaforma Amd Kria AI Robotics Developer Platform, la prima piattaforma integrata aperta e chiavi in mano per la robotica autonoma che combina CPU, GPU, NPU e FPGA.
Insieme a un ecosistema software aperto ampliato, le soluzioni Amd Kria AI eliminano la dipendenza da un singolo fornitore e aiutano sviluppatori e clienti ad accelerare il percorso dal prototipo alla produzione per i sistemi di intelligenza artificiale fisica di nuova generazione.
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