AMDはCUDAの堀を破れるか？AMD Advancing AI 2026
本記事では、AIアクセラレータソフトウェアにおけるAMDの進展を分析する。かつては成功の可能性ゼロと評価されていたが、リーダーシップの変革、オープンソース戦略、AnthropicやMicrosoftなどの主要顧客の支援により、現在は意味のある可能性を持つに至った。しかし、Heliosラックの設計問題による生産遅延と、内部GPUクラスタ不足という2つの主要リスクに直面している。記事はAMD経営陣への具体的な提言と、MI455XシリコンおよびHeliosラックアーキテクチャの詳細を提供する。
AMDはAIアクセラレータ分野でソフトウェア面での進展を見せており、かつては成功の可能性がゼロと見なされていた状況から、現在は意味のある競争力を持つに至っている。本記事では、AMDのソフトウェアスタックに関する深い経験に基づき、現状、リスク、そして可能性を評価する。
過去、AMDのソフトウェア品質は最大の弱点とされ、著者からも成功の可能性はゼロと評価されていた。しかし、6ヶ月以内にCEOのLisa Su氏による積極的な関与と一連の改善策により、AMDの見通しは劇的に改善した。現在では、AMDはソフトウェア面でNvidiaに挑戦する可能性があると見なされており、特にオープンソース戦略はエージェント時代において優位性をもたらす可能性がある。
Anthropicは2GWのAMDチップを展開することを公表し、MicrosoftもMI455X Heliosを採用する方向に舵を切った。OpenAIがAzureのMI455Xラックの主要なエンドカスタマーになると見込まれている。さらに、AMDはCerebrasと超高速推論のための提携を発表した。これらの顧客関係の変化は、市場のAMDに対する信頼が回復していることを示している。
しかし、AMDは2つの主要リスクに直面している。第一に、Heliosラックがケーブルレストレイ設計を採用していないため、生産立ち上げが遅れている。また、AMDのSerDes設計が弱く、ラックあたり550個以上のBroadcomイーサネットリタイマが必要で、バックプレーンの信頼性にも課題がある。第二に、内部GPUクラスタが慢性的に不足しており、ソフトウェア開発と自動テスト（CI）の進捗を妨げている。特にエージェントコーディングの普及により、GPU需要はさらに高まっている。
これらの問題に対して、記事はAMD経営陣に具体的な提言を行っている：安定したGPUクラスタをCIと開発に優先的に提供し、ソフトウェア品質を向上させること。現在、Kubernetes推論CIはNvidia ConnectXの夜間CIと比較してパリティがゼロであり、vLLMの自動テストもクラスタ不安定性により後退している。AMDのリーダーシップはキャパシティプランニングの戦略を再考し、内部チームが開発とテストに十分なリソースを持てるようにする必要がある。
課題はあるものの、AMDはシリコンエンジニアリングでリーダーシップを維持している。MI455Xは初の2nmデータセンター向けチップであり、CoWoS-Lパッケージングを採用し、3470mm²のロジックシリコンを集積している。パッケージレイアウトはMI355Xから多くを借用しており、8個のN2 XCDがSRAM、HBMコントローラ、およびコンピュートファブリックを含むベースダイ上にハイブリッドボンディングされている。これは現在出荷されている単一パッケージで最大のシリコン面積である。
さらに、記事はAMDが巧妙な金融工学を通じてMetaとOpenAIにほぼ105%の株式リベート割引を提供しており、Heliosラックでの百万トークンあたりのコストが事実上マイナスになることを指摘している。この構造は大規模顧客を引き付けるのに役立つが、リスクも伴う。
全体として、AMDの将来はサプライチェーンと内部クラスタ問題の解決にかかっている。これらを克服できれば、AMDはAI市場で大きなシェアを獲得する可能性がある。しかし、AMDが市場シェアを獲得しても、市場全体が急速に拡大しているため、Nvidiaは引き続き成長するだろう。AMD経営陣の実行力が成否を分ける鍵となる。