近日，在2026OCP全球峰会举办期间，AMD发布了面向智能体AI的机架级解决方案Helion。这是继今年7月AAI 2026推出Helios机架级系统之后，AMD在机架这个AI基础设施重要领域的再度落子。
AMD 董事会主席及首席执行官苏姿丰博士在OCP峰会上的演讲中指出：市场上会出现大量加速器产品。没有放之四海而皆准的方案，也没有哪家公司能集齐所有优势。
未来AI基础设施的竞争，比拼的不是某一家公司能不能造出“最强的那颗芯片”，而是能不能把多样化的算力，变成客户可以灵活组合、随手可用的方案。
而AMD正是秉持开放的生态理念，通过在机架等AI基础设施领域提供多样的产品组合，满足多样的市场需求，为客户带来更多选择，降低企业部署门槛，推动AI的规模拓展。
为智能体负载量身打造
今年7月AAI 2026上，AMD发布一体化机架级解决方案Helios。该平台将 AMD Instinct MI455X GPU、第六代 AMD EPYC 服务器 CPU、AMD Pensando 网络和 AMD ROCm 软件整合到统一的机架级架构中，解决的是前沿模型训练与规模化推理的难题，服务的是OpenAI、Meta、Anthropic这些超大规模云厂商动辄数吉瓦的算力部署雄心，今年下半年已开始大规模部署。
对于Helios，苏姿丰不吝赞美之词：Helios绝对是AMD与合作伙伴共同打造的最先进、最复杂的系统。
但与此同时，AMD也敏锐地洞见到，AI的战场正在出现另一片高地：智能体（Agentic AI）。
与生成式AI不同，智能体工作负载中，真正的瓶颈往往不在GPU推理，而在“编排”——理解上下文、调用工具、执行代码、管理数据、沙箱隔离，这些环节几乎全部压在CPU肩上。
正如AMD在AAI 2026上AMD所判断的，智能体时代CPU与GPU的配比正从过去的1:8、1:4向1:1靠拢，CPU的角色正变得愈发重要。于是，Helion应运而生。
智能体AI不是单一工作负载，它横跨个人智能体、企业应用、代码执行和复杂工作流，每一种都有不同的计算需求。Helion的定位，就是为智能体执行（agent execution）这一类工作负载提供一套标准化的系统底座。通过将 AMD EPYC处理器的性能、开源软件和灵活机架设计融为一体，使得生态伙伴能够围绕客户需求构建系统，在既定的功耗预算内实现更高的算力输出。
同时，Helion还针对性地内置了一个颇有巧思的组件：集成式令牌路由器（Token Router），负责把智能体的模型调用在云端前沿模型与开源模型之间智能分流。对客户而言，这相当于机架能够自行“调度算力”，而不是让智能体盲目地涌向某一种模型。
“按需算力”灵活性凸显
需要指出的是，Helion并非单一产品，AMD为其提供了两种灵活的配置方向。
一是面向超大规模客户的纯CPU机架：由第六代EPYC处理器驱动，单机架最多可提供高达32768个CPU核心，专为智能体执行提供密集算力，模型推理则交给与之配套的独立GPU基础设施；如果客户需要极致的低延迟，也可以换装96颗高频版Venice芯片，让执行复杂技术任务的智能体跑在最快的主频上。
二是面向企业的一体化机架：在一个平台内同时集成EPYC CPU节点、Instinct GPU节点和通用计算节点，相当于把智能体执行、模型推理和传统业务负载放进同一套系统，开箱即用。
之所以要把CPU与GPU乃至更专业的芯片装进同一个机架，苏姿丰给出的判断是：因为大家普遍认为，未来必然需要将CPU、GPU和专用ASIC结合起来使用。
理论上，客户可以自由组合CPU与GPU，选择风冷或液冷版本，按自己的功耗、成本和业务需求裁剪配置。这种“按需裁剪”的底层逻辑，是为不同的应用场景匹配到恰当的模型与算力，而这也是开放生态的重要组成部分。
同时，对AMD而言，这也让第六代EPYC“每瓦、每美元、每机架最多的智能体数量”的优势，在可交付的机架级载体上得以进一步放大。
开放生态理念持续演进
Helion发布当天，一长串生态伙伴的名字出现在AMD的新闻稿里：Cisco将把Helion与自身的全栈基础设施能力结合，Dell用PowerRack为Helion提供经过验证的规模化部署路径，HPE、Lenovo、Supermicro、Wiwynn、鸿海、QCT等均表态将支持 Helion 参考设计，相关配置产品正在开发中。
更值得关注的，是AMD计划把Helion的机架规范直接贡献给OCP，让社区共同参与后续演进，而搭载Helion的系统已与伙伴联合开发，预计11月即可从生态伙伴处获取。
这一步的行业意义不容小觑。过去，机架级 AI 方案往往是“整套绑定”——客户一旦选定厂商，软硬件就相当于拴在了同一棵树上。如今AMD 正试图改变这一点：Helios采用的是Meta通过OCP推动的开放机架标准，Helion则干脆把自家规范直接开源给OCP。
这两个动作，使得机架级AI正走向“标准开放、伙伴共造”，客户的选择权和灵活性都大大增加，这也是多年来AMD一直强调的生态开放理念的延续。
为什么如此执着于开放？对于这背后的底层逻辑，苏姿丰在演讲中给出了答案：AMD在软硬件、标准、合作伙伴和生态等各个层面都秉持开放态度，开放是AMD一切核心理念的基石。而AMD要做的是让异构数据中心环境的部署变得极为简单。
对AMD自身而言，Helion是其“平台型公司”转型的又一枚关键落子。从AAI 2026到OCP，AMD的机架叙事已经清晰分成两条线：Helios负责前沿模型的训练与规模化推理，Helion则主攻智能体时代海量的CPU密集执行——这正对应了苏姿丰在演讲中强调的“为每一种AI工作负载提供合适的算力”。
而当一家芯片公司开始同时定义芯片路线图、机架规范和生态标准时，它争夺的已不再是某一款产品的订单，而是整个AI基础设施的话语权。
