AMD a profité de la Citi Global TMT Conference du 8 septembre pour remettre des chiffres sur ses ambitions dans l'intelligence artificielle.

La directrice financière Jean Hu estime que le marché adressable total du calcul pourrait atteindre environ 2 000 milliards de dollars en 2030.

Le chiffre englobe plusieurs catégories, mais l'accélération vient principalement de l'IA, qui transforme simultanément la demande en GPU, CPU serveurs, mémoire, réseau et systèmes complets.

AMD estime également que son activité datacenter pourrait approximativement doubler en 2027 pour atteindre autour de 70 milliards de dollars de chiffre d'affaires.

Le pari n'est plus seulement de vendre un GPU alternatif à NVIDIA

Pendant plusieurs générations, juger la stratégie IA d'AMD revenait principalement à comparer un Instinct MI300 ou MI350 avec l'accélérateur NVIDIA du moment.

Cette comparaison devient insuffisante.

Les plus gros clients n'achètent plus seulement des cartes. Ils déploient des dizaines ou centaines de milliers d'accélérateurs reliés par des fabrics à très haut débit, alimentés par des CPU, refroidis à l'échelle du rack et pilotés par une pile logicielle capable de faire fonctionner les modèles sans plusieurs mois de bricolage.

C'est précisément pour ce marché qu'AMD a conçu Helios.

Helios contient 72 GPU dans un rack qui ne cherche absolument pas à être discret

Helios est la première véritable architecture rack-scale intégrée d'AMD pour l'IA.

Une configuration complète rassemble 72 accélérateurs Instinct MI455X et 18 processeurs EPYC de sixième génération, nom de code Venice.

Les GPU sont répartis dans 18 compute trays, chaque plateau associant quatre MI455X à un EPYC Venice.

AMD ajoute son propre réseau Pensando ainsi que ROCm pour former un ensemble conçu dès le départ comme une seule machine distribuée plutôt qu'une collection de serveurs indépendants.

Le rack est double largeur et approche les 3,2 tonnes. Dans ce segment, l'expression « accélérateur IA » a donc définitivement cessé de désigner quelque chose que l'on branche simplement dans un serveur.

31 To de HBM4 changent la nature du problème

AMD annonce environ 31 To de mémoire HBM4 par rack Helios et jusqu'à 1,7 Po/s de bande passante mémoire cumulée.

Chaque MI455X embarque 432 Go de HBM4 avec une bande passante dépassant 23 To/s.

Ce volume devient crucial pour les modèles de raisonnement, les grands contextes et les charges d'inférence où conserver davantage de paramètres et de cache KV au plus près des GPU évite de multiplier les échanges beaucoup plus lents avec la mémoire système.

La capacité mémoire a d'ailleurs longtemps été l'un des arguments les plus efficaces d'AMD face à NVIDIA dans certains workloads.

Avec Helios, cet avantage doit maintenant fonctionner à l'échelle d'un rack entier.

Le MI455X est un assemblage de chiplets particulièrement agressif

L'Instinct MI455X utilise l'architecture CDNA 5 et combine plusieurs types de dies plutôt qu'un unique morceau de silicium géant.

Les parties de calcul utilisent notamment le procédé 2 nm de TSMC, tandis que d'autres fonctions de cache, d'interconnexion et d'entrée-sortie reposent sur des procédés adaptés à leurs contraintes.

Cette approche permet à AMD de réserver les procédés de fabrication les plus coûteux aux blocs qui en tirent réellement profit.

Le résultat reste techniquement considérable : environ 320 milliards de transistors et douze piles HBM4 autour d'un accélérateur destiné avant tout à fonctionner en nombre.

2,9 exaflops ne racontent pourtant qu'une partie de l'histoire

AMD annonce 2,9 exaflops de calcul IA FP4 théorique pour un rack Helios complet.

Le chiffre est spectaculaire, mais une comparaison sérieuse avec un système NVIDIA Rubin ne peut pas s'arrêter là.

Les formats numériques utilisés diffèrent, les modèles exploitent rarement le pic théorique de façon permanente et le débit réel dépend énormément de la communication entre GPU, de la mémoire, du compilateur et des kernels disponibles.

Pour un client, la bonne question n'est donc pas « combien d'exaflops figurent sur la diapositive ? » mais « combien de tokens utiles ce rack produit-il par dollar et par mégawatt sur mon modèle ? ».

C'est précisément sur cette métrique économique que se jouera la concurrence.

OpenAI doit commencer à déployer Helios avant la fin de l'année

AMD n'arrive pas à cette étape avec un rack uniquement destiné aux démonstrations.

OpenAI prévoit de commencer à mettre Helios en service au quatrième trimestre 2026, puis d'accélérer ses déploiements en 2027.

Microsoft a également annoncé des déploiements sur Azure, tandis qu'AMD travaille avec Meta sur des infrastructures à l'échelle du gigawatt.

Ces clients sont beaucoup plus importants que n'importe quel benchmark de lancement.

Ils permettent de vérifier si le matériel peut réellement être produit, installé et exploité à l'échelle nécessaire aux modèles frontier.

Anthropic s'est engagé jusqu'à 2 GW

Anthropic a signé en juillet un accord portant sur jusqu'à deux gigawatts de GPU Instinct MI450 Series dans des systèmes Helios.

Le premier gigawatt doit commencer à être déployé au premier semestre 2027.

AMD s'est parallèlement engagé à investir jusqu'à 5 milliards de dollars dans Anthropic.

Les deux entreprises travaillent aussi ensemble sur le logiciel : Claude doit notamment être utilisé pour accélérer le développement et l'optimisation de ROCm.

La relation devient donc circulaire d'une manière assez typique du marché actuel. AMD fournit les machines utilisées pour faire tourner l'IA et utilise cette même IA pour améliorer le logiciel qui pilote les machines.

Le CPU redevient extrêmement important dans une histoire dominée par les GPU

Jean Hu insiste aussi sur les processeurs serveur.

AMD estime désormais le marché potentiel des CPU datacenter à environ 220 milliards de dollars en 2030, très au-dessus des anciennes projections du secteur.

La société attend une croissance particulièrement forte de ses ventes CPU au second semestre 2026.

Cela explique pourquoi Helios associe directement MI455X et EPYC Venice au lieu de traiter le processeur hôte comme un composant secondaire acheté ailleurs.

Quand un client achète une infrastructure complète, chaque rack vendu peut générer du revenu pour plusieurs divisions d'AMD simultanément : GPU, CPU, réseau et logiciel.

ROCm reste la pièce qui ne peut pas se permettre d'être simplement correcte

Le matériel d'AMD peut afficher des caractéristiques impressionnantes et perdre malgré tout si les développeurs rencontrent davantage de friction qu'avec CUDA.

C'est pourquoi ROCm occupe désormais une place presque aussi importante que les GPU dans les présentations du groupe.

La pile prend en charge PyTorch, JAX, TensorFlow, vLLM, Triton et d'autres outils utilisés dans les pipelines modernes.

AMD affirme également que ROCm peut désormais exécuter immédiatement plus de deux millions de modèles disponibles sur Hugging Face.

L'objectif n'est pas nécessairement de reproduire CUDA fonction par fonction.

Il faut surtout que choisir un Instinct cesse d'impliquer une équipe d'ingénieurs supplémentaire chargée de maintenir une branche logicielle particulière.

Le vrai adversaire de Helios est l'écosystème NVIDIA, pas seulement Rubin

NVIDIA possède une avance qui dépasse largement la vitesse d'un GPU.

CUDA, NVLink, les bibliothèques spécialisées, les systèmes NVL, les réseaux et des années d'optimisation constituent un ensemble cohérent.

AMD répond désormais avec la même logique de verticalisation : Instinct pour le calcul, EPYC pour les CPU, Pensando pour le réseau, ROCm pour le logiciel et Helios comme unité de déploiement.

La différence est qu'AMD continue à mettre en avant des standards ouverts comme Ultra Ethernet et Ultra Accelerator Link afin d'éviter un environnement totalement propriétaire.

Cette ouverture peut devenir un argument commercial si les clients veulent conserver davantage de contrôle sur leur infrastructure.

Elle peut également compliquer l'optimisation si les différentes pièces de l'écosystème n'évoluent pas au même rythme.

Le marché de 2 000 milliards n'est évidemment pas une prévision de revenus AMD

Le chiffre avancé par la société doit être lu correctement.

AMD ne prévoit pas de réaliser 2 000 milliards de dollars de ventes en 2030.

Il s'agit d'une estimation de la taille du marché total accessible à l'ensemble de l'industrie du calcul couverte par ses produits.

Cette distinction est importante parce que les fournisseurs cloud développent leurs propres accélérateurs, NVIDIA reste dominant et de nouveaux acteurs tentent eux aussi de prendre une partie du marché de l'inférence.

Le gâteau peut devenir gigantesque sans que sa répartition soit favorable à AMD.

2027 dira si AMD a réellement changé de catégorie

Les prochains mois vont surtout tester l'exécution industrielle.

Helios doit passer de la production aux déploiements massifs. Le MI455X doit être livré en volume. Venice doit suivre. ROCm doit continuer à améliorer sa compatibilité et ses performances pendant que les modèles changent encore plus vite que le matériel.

Si ces éléments arrivent ensemble, AMD ne sera plus seulement le fournisseur que les clients utilisent pour négocier face à NVIDIA.

Il pourra prétendre fournir une deuxième plateforme complète de calcul IA à très grande échelle.

Le marché potentiel de 2 000 milliards de dollars est la partie facile à annoncer.

Helios est la machine chargée de prouver qu'AMD peut réellement en capturer une part.