AMD Helios défie Nvidia : Microsoft se joint à la file d'attente pour un nouveau superordinateur IA

Points clés

• Helios d'AMD, un système informatique IA à l'échelle des racks, commencera à être livré aux clients, dont Microsoft, plus tard en 2026.
• Microsoft a annoncé lundi 30 juin 2026 qu'elle déploiera Helios dans ses centres de données cloud Azure.
• Meta s'est engagée en février 2026 à déployer 1 gigawatt de capacité Helios, avec des plans pour jusqu'à 6 gigawatts à terme.
• La firme d'analystes Futurum Group estime qu'un seul système Helios coûte entre 5 et 5,5 millions de dollars, contre 3,5 à 4 millions de dollars pour le système concurrent Vera Rubin de Nvidia.
• Nvidia contrôle actuellement plus de 95 pour cent du marché des GPU des centres de données, selon Futurum Group ; AMD détient environ 4,5 pour cent.

Imaginez une seule machine de la taille d'une petite voiture, pesant jusqu'à 7 000 livres, remplie de puces qui permettent aux entreprises d'IA de traiter des millions de demandes à la fois. C'est Helios d'AMD, et il est sur le point d'arriver dans certains des plus grands centres de données du monde.

Microsoft a annoncé cette semaine qu'elle ajouterait Helios à son infrastructure cloud Azure, le vaste réseau d'ordinateurs qui alimente tout, des applications Office à l'assistant IA Copilot. Microsoft rejoint Meta, OpenAI, Oracle et Tata Consultancy Services de l'Inde en passant des commandes initiales. AMD commencera à livrer les systèmes plus tard cette année.

CNBC, qui a rapporté l'histoire en premier, a obtenu un accès exclusif à l'intérieur d'un prototype Helios fonctionnel au laboratoire des centres de données d'AMD à Rockdale, au Texas.

Que cela signifie-t-il pour les personnes qui utilisent les services d'IA ?

Pour la plupart des gens, l'effet immédiat est indirect : davantage de systèmes Helios dans les centres de données signifie que les entreprises d'IA peuvent traiter plus de demandes, plus rapidement et à un coût inférieur par requête. Cela peut se traduire par des outils IA moins chers et plus rapides au fil du temps, bien qu'aucune réduction de prix pour les consommateurs n'ait été annoncée.

Helios intègre quatre GPU Instinct (unités de traitement graphique, les puces spécialisées qui effectuent le travail intensif de calcul que les charges de travail IA exigent) et un CPU EPYC (le processeur central qui coordonne le travail) sur chacun des 18 plateaux informatiques par rack. AMD a construit les GPU, les CPU, les puces de mise en réseau et le logiciel lui-même, gardant toute la pile en interne.

Forrest Norrod, chef de la division centres de données d'AMD, a déclaré à CNBC que l'objectif de l'entreprise est « le coût le plus bas par token », signifiant un coût inférieur par unité individuelle de sortie IA, comme un mot généré par un chatbot. Lisa Su, PDG d'AMD, a déclaré en mai qu'Helios offre « des avantages significatifs » par rapport aux systèmes de Nvidia pour l'inférence (exécuter un modèle IA terminé pour répondre à des questions) et pour la gestion de la mémoire.

Nvidia domine toujours le marché. Cette part de 95 pour cent est le fruit d'années de domination, et son écosystème logiciel CUDA, un ensemble d'outils que les développeurs utilisent pour écrire du code pour les puces Nvidia, est profondément ancré dans l'industrie de l'IA. AMD possède sa propre alternative open-source appelée ROCm, mais l'analyste de Counterpoint Research Neil Shah affirme que l'écosystème de Nvidia est « bien en avance ».

L'analyste Daniel Newman de Futurum Group voit un chemin réaliste pour qu'AMD atteigne une part de marché de 20 à 25 pour cent. Dans une industrie valant des centaines de milliards de dollars, même cette part serait transformatrice pour AMD.

Le chiffre d'affaires des centres de données d'AMD a augmenté de 57 pour cent d'une année à l'autre au premier trimestre de 2026. La société affirme qu'elle s'attend à des dizaines de milliards de chiffre d'affaires en IA des centres de données à partir de 2027, avec Helios comme pièce maîtresse. Que cela se concrétise dépendra de la performance des premiers déploiements dans le monde réel.