アドバンスト・マイクロ・デバイセズ、「Advancing AI 2026」基調講演でスケール拡大に大きく賭ける

2026年7月23日（木）、アドバンスト・マイクロ・デバイセズ（AMD）は「Advancing AI 2026」基調講演において、データセンターから個人向けデバイス、ロボティクスに至るまで、急成長する人工知能市場でのシェア拡大を目指す包括的な計画を発表した。

同社は新製品の発表と主要顧客からのコミットメントを組み合わせ、将来の需要に対して強気の見通しを示す一方、競争が激化する中での電力・冷却・実行面における厳しい制約についても認めた。

主なポイント

• アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、AIがトレーニングから推論へと移行しており、2026年には推論が世界のAIコンピューティング容量の約60%を占めると述べた。
• 同社はHelios AIラックシステム、MI455 GPU、第6世代EPYC Venice CPUファミリーを発表した。
• アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、Anthropic、OpenAI、Meta、AT&T、シスコ・システムズ、Cerebrasが大規模に同社プラットフォームを採用または試験導入していると述べた。
• 同社はROCm AIを通じたオープンソフトウェア戦略と、コーディングエージェントへの対応強化を推進している。
• アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、電力・冷却・データセンター設計がAI成長の次のフェーズにおける主要な制約であると位置付けた。

業績と市場見通し

アドバンスト・マイクロ・デバイセズは今回のイベントで四半期決算を発表しなかったが、基調講演の多くの時間を市場規模と需要動向の説明に充てた。AIインフラ支出はサイクルの初期段階にあり、多くの投資家が予想するよりもはるかに大きく成長する可能性があるというメッセージが伝えられた。

• リサ・スー最高経営責任者は、AIアクセラレーター市場が2030年までに約1兆4,000億ドルに達すると予想されると述べた。これはわずか1年前の5,000億ドルという推計から大幅に引き上げられたものである。
• 同氏は、今十年の終わりまでにAIアクセラレーター市場が現在の半導体市場全体の規模に近づく可能性があると述べた。
• アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、サーバーCPU市場が現在の約250億ドルから2030年までに2,000億ドル超に成長すると予測した。
• 同社はまた、高性能・アダプティブコンピューティング市場が2030年までに2兆ドルに近づく可能性があると述べた。
• アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、月間トークン消費量が35京（35クアドリリオン）トークンに達し、2年間で160倍に増加したと述べた。
• トレーニング向けコンピューティングは依然として年間約5倍のペースで増加しているが、推論が現在より大きなユースケースとなっている。

アドバンスト・マイクロ・デバイセズはまた、サーバー分野における自社の勢いについても言及した。直近の四半期においてEPYCサーバーCPUの市場シェアが過去最高の46%に達し、Fortune 100企業の60%超がAMD EPYCプロセッサーを使用していると述べた。過去3年間でパブリッククラウドの仮想マシン消費量は年率76%の複合成長率で拡大したとしている。

一方、株式市場は慎重な姿勢を示した。アドバンスト・マイクロ・デバイセズ（AMD）の株価は直近で533.7ドルと、前日終値の552.33ドルから3.37%下落した。株価は52週レンジである149.22ドルから584.73ドルの上限付近で推移している。

新製品と技術ロードマップ

アドバンスト・マイクロ・デバイセズの製品発表は、個別のチップだけでなくAIスタック全体に向けた構築を進めていることを示すものであった。中心となったのはHeliosで、フロンティアモデルのトレーニングと推論を大規模に行うことを目的としたラックスケールシステムである。

Helios AIラックシステム

• アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、Heliosを大規模なフロンティアモデルのトレーニングと実行に向けた業界最高性能のAIラックと位置付けた。
• 各ラックには75基のMI455 GPUが搭載されている。
• システムには1ラックあたり18,000基超のCDNA 5 GPUコンピュートユニット、4,600基超のZen 6 CPUコア、31テラバイトのHBM4メモリが含まれる。
• アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、Heliosが競合システムと比較してコンピューティング性能で15%、HBM4メモリ容量と帯域幅で50%、スケールアウト帯域幅で50%それぞれ優れていると述べた。
• 最高の並列処理時において、Heliosは前世代比で最大34倍の推論スループット、競合比で最大30%多いトークン/ドルを実現できるとしている。
• 同社はHeliosがすでに量産体制に入っており、2026年第3四半期に出荷を開始し、第4四半期にかけて本格化すると述べた。

MI455 GPUアクセラレーター

• MI455は3,200億個のトランジスタを搭載し、TSMCの2ナノメートルおよび3ナノメートルプロセス技術を採用している。
• 12基のコンピュートおよびI/Oチップレットを使用し、432GBのHBM4メモリを搭載する。
• アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、同チップが3Dスタッキングと先進的なインターコネクトを採用していると述べた。
• 性能は低並列処理時にMI355の4倍、最高並列処理時には34倍に達するとされている。
• アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、同チップが毎秒20テラバイトのメモリ帯域幅と20ペタFLOPSのコンピューティング性能を提供できると述べた。
• バリアントであるMI350Pは、単一GPUで最大2,600億パラメーターのモデルをサポートできる。

第6世代EPYC Venice CPU

• VeniceファミリーはZen 6コアとTSMCの2ナノメートルプロセス技術を採用している。
• アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、VeniceがTurinと比較して最大1.8倍の性能を発揮し、EPYCの歴史において最大級の世代間性能向上の一つであると述べた。
• 同チップは2,030億個のトランジスタを搭載し、1ソケットあたり最大512スレッドをサポートする。これは前世代の2倍にあたる。
• メモリおよびI/O帯域幅も前世代比で2倍となっている。
• アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、エージェント型サンドボックス向けの256コア版「Venice HF」や汎用エンタープライズ向けの128コア版など、複数のバリアントを発表した。
• 同社はVeniceが、GPUサーバーワークロードで毎秒トークン数を1.8倍、サンドボックスでのエージェント数/ワットを2倍、汎用用途での性能/ワットを2倍向上させると述べた。

2026年以降のロードマップ

• 2028年に予定されているFlorenceは、Zen 7コアと新たなAIコンピュート拡張機能を採用する予定である。
• 2030年に予定されているRavennaは、Zen 8をベースとした第8世代EPYCファミリーとなる。
• アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、CPUロードマップが引き続き異なるワークロードに最適化されたファミリーバリアントを採用すると述べた。
• GPU面では、MI500が新たなHBM、より大規模なスケールアップドメイン、銅および光インターコネクトをもたらす見込みである。
• 2028年に予定されているMI600はCDNA Nextを採用する。
• アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、4年間で推論スループットを2,000倍に高めることを目標としていると述べた。

事業アップデートとソフトウェア戦略

アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、ハードウェアの優位性はソフトウェアに依存すると述べ、基調講演においてプラットフォームを開発者や大口顧客にとって使いやすくするための取り組みを示した。

• ROCmのリリースサイクルが4ヶ月ごとから6週間ごとに短縮された。
• ROCmはPyTorch、JAX、vLLM、SGLang、Hugging Faceを含む主要フレームワークのデイゼロサポートを提供するようになった。
• アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、ROCm 7.0から最新スタックへの移行により、DeepSeekモデルで3.3倍の高速化、平均トレーニング性能で2.4倍の改善が実現したと述べた。
• 同社はHyperLoomシステムが14,000モデルを処理してチューニングの知見を生成したと述べた。
• アドバンスト・マイクロ・デバイセズはまた、MiniMax M3最適化の事例において38%の性能改善を達成したと述べた。

アドバンスト・マイクロ・デバイセズはROCm AIを発表した。これはAI支援によるGPUプログラミングのためのエージェント型AIプラットフォームと位置付けられている。同システムはCursor、Claude、Codexなどのコーディングツールと連携して動作するよう設計されており、HyperLoomを使用してワークロードを分析し、カーネルのチューニングと並列処理の改善を行う。

OpenAIのPhilippe Tilletは、エージェントが高品質なGPUカーネルを記述できるようになり、開発者が低レベルコードと向き合う方法が変わりつつあると述べた。アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、これがソフトウェアスタックをよりオープンにし、AIツールへのアクセスを容易にするという広範な動きの一部であると述べた。

エンタープライズ、個人向けおよびフィジカルAI

アドバンスト・マイクロ・デバイセズはまた、ハイパースケールデータセンター以外の市場も取り込みたいという意向を示した。同社はエンタープライズサーバー、個人向けAIマシン、ロボティクス向けの製品を発表した。

エンタープライズAI

• アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、MI350Pが設備のアップグレードを望まないエンタープライズデータセンター向けに設計された空冷式GPUであると述べた。
• 同チップは単一GPUで最大2,600億パラメーターのモデルをサポートできる。
• アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、競合比でドルあたりトークン/秒が4倍、エンタープライズワークロードでのトークン/秒が2〜5倍高速であると述べた。
• 同社は、このチップが既存のエンタープライズデータセンターをAIデータセンターに転換できると述べた。

個人向けAI

• Ryzen AI Haloは120GBのユニファイドメモリを搭載し、最大2,000億パラメーターのモデルをサポートする。
• Gorgon Haloは192GBのユニファイドメモリを搭載しており、アドバンスト・マイクロ・デバイセズはこれをクラス最大と位置付けている。最大3,000億パラメーターのモデルをサポートする。
• アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、これらのプラットフォームがノートパソコン、ワークステーション、ミニPC、開発者向けシステムに搭載される予定であると述べた。
• 同社はまた、オープンモデルとエージェント型ワークフロー向けにHaloを最適化するためHugging Faceと協力していると述べた。

フィジカルAIとロボティクス

• アドバンスト・マイクロ・デバイセズはRyzen AI Embedded X100を搭載したシステムオンモジュール「Kria AI」を発表した。
• 同プラットフォームはCPU、GPU、NPU、ユニファイドメモリをコンパクトなオープンスタンダード設計に統合している。
• アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、Kria AIがNvidiaのJetson Thorと比較してリアルタイム性能で3.4倍、同時エージェント数で2.3倍、CPU容量で1.6倍優れていると述べた。
• 同社はまた、ROCmとROS2をベースとしたKria AIロボティクス開発者プラットフォームも発表した。
• アドバンスト・マイクロ・デバイセズはロボティクスに向けたモジュール型アプローチを説明した。Kriaが頭脳、Versalが脊椎、Zynqが関節、Spartanがセンサーを担うという構成である。

顧客コミットメントとパートナーの見解

アドバンスト・マイクロ・デバイセズの基調講演は顧客からの支持表明を多く取り上げ、製品が実験段階から本番導入計画へと移行していることを示した。

Anthropic

• AnthropicのTom Brown共同創業者兼最高コンピューティング責任者は、同社が最大2ギガワット分のHeliosインフラを導入する予定であると述べた。
• 同氏は、あるエンジニアがClaudeの支援を受けて週末の間にMI355Xシステムを立ち上げたことを紹介し、プラットフォームのアクセシビリティの高さを示した。
• AnthropicはClaudeをAMDアーキテクチャ上でトレーニングし、エンジニアリングワークロードの改善を図っていると述べた。
• パートナーシップはスケールアップ、セキュリティ、チップからラックまでの共同設計に重点を置いている。

OpenAI

• OpenAIのインフラ責任者であるSachin Kattiは、OpenAIが発表の3ヶ月前にMI455Xラックを初めて導入したと述べた。
• 同氏は、OpenAIがHelios上でのGPTクラスのワークロード向けにソフトウェアとネットワーキングに取り組んでいると述べた。
• OpenAIは大規模なHeliosの導入を2026年末に開始し、2027年にかけて加速させる見込みである。
• KattiはAIがラックレベルではなくデータセンターレベルのシステム問題になりつつあると述べた。

Meta

• MetaのインフラストラクチャーヘッドであるSantosh Janardhanは、同社がサーバーレベルの最適化から統合データセンター設計へと移行していると述べた。
• MetaとアドバンスT・マイクロ・デバイセズのパートナーシップは、Milan、Bergamo、Turin、Venice各CPU世代にわたっている。
• Metaはメモリ集約型ワークロードにMI300、ランキングおよびレコメンデーションシステムにMI350、より広範な用途にMI450を導入している。
• Janardhanは、データセンターの建設には数年かかるため、共同設計は導入よりもかなり前に行わなければならないと述べた。

Cerebras

• CerebrasのAndrew Feldman共同創業者兼最高経営責任者は、HeliosとCerebras Wafer Scale Engineシステムを組み合わせるパートナーシップを発表した。
• この構成は非常に低いレイテンシーを維持しながら5倍のスループットを実現するよう設計されている。
• アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、このアプローチがプリフィルとコンピューティングをInstinctが、デコードとメモリ帯域幅をCerebrasが担う形で作業を分担すると述べた。
• このソリューションは2026年中に、まずCerebrasクラウドで、その後より広範に提供される予定である。

AT&T

• AT&TのJeremy Legg最高技術責任者は、同社が月間1兆トークン超を消費しており、その数は依然として二桁台の伸びを続けていると述べた。
• AT&Tは100以上の生成AIモデルを本番環境で稼働させている。
• 文字起こしワークロードで1日30万件超の通話を処理している。
• ユースケースには、カスタマーケア、不正検知、ネットワーク最適化、人事、財務、キャッシュ予測、従業員オンボーディングが含まれる。
• AT&TはAMDハードウェア上でOTel 2.0モデルをトレーニングし、データ主権を維持しながら競合チップセットとのコストパリティを達成したと述べた。
• 同社は、クローズドソースのツールと並んでオープンソースモデルが戦略の重要な柱であると述べた。

シスコ・システムズ

• シスコ・システムズのJeetu Patel社長兼最高製品責任者は、エージェント型AIへの移行が需要を変えると述べた。エージェントは24時間365日稼働するためである。
• 同氏は、顧客がセキュリティとコストを最も重視していると述べた。
• シスコ・システムズはCloud Controlを通じた管理プレーンを構築し、クラウド、データセンター、個人向けシステムにわたるデバイスを監視できるようにしている。
• 同社は、顧客がトークンコストを追跡し、ワークロードを分離し、3〜6ヶ月で投資対効果を確認できるよう支援できると述べた。
• 一般提供は秋初頭に予定されており、一部の顧客にはすでに早期アクセスが提供されている。

アドバンスト・マイクロ・デバイセズが示すAIの変化

アドバンスト・マイクロ・デバイセズの広範な主張は、AIが新たなフェーズに入りつつあるというものであった。同社は、業界が数百万のエージェントから数十億のエージェントへと移行しており、これらのシステムには多くの推論ステップ、ツール呼び出し、データ検索が必要になると述べた。アドバンスト・マイクロ・デバイセズの見解では、これによりコンピューティング需要がチャットボットの波よりもはるかに高まるとしている。

• 推論が需要の主要な源泉となり、2026年に初めてトレーニングを上回った。
• エンタープライズAIはパイロット段階から本番稼働へと移行しつつある。
• 来年までにほぼすべての企業が何らかの形でエージェント型の導入を行うと見込まれている。
• 電力と冷却がデータセンター建設における主要なボトルネックとなっている。
• データ主権とオープンソースモデルのサポートが顧客にとってより重要になりつつある。
• アドバンスト・マイクロ・デバイセズは、単一企業では市場の課題を単独で解決できないため、エコシステムパートナーシップが不可欠であると述べた。

まとめ

アドバンスト・マイクロ・デバイセズの完全な講演記録には、同社の製品計画、顧客との契約、市場見通しに関するより詳細な情報が含まれている。

詳細については、以下の講演記録全文を参照されたい。

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