Il CTO di AMD spiega perché l'IA agentica ha bisogno di più CPU

      Sul palco del RAISE Summit a Parigi, l'intervistatore ha messo le cose in chiaro con Mark Papermaster. Avrebbe dovuto comprare azioni AMD sei mesi fa, ha scherzato, quando venivano scambiate vicino ai 200 dollari. Ora sono sopra i 500 dollari. AMD non è più il piccolo sfidante che insegue Intel nei CPU e Nvidia nei GPU. Il suo valore di mercato si avvicina a un trilione di dollari, con un aumento di oltre il 140% in un anno.

      Quindi, cosa ha visto improvvisamente il mercato? La risposta di Papermaster è che AMD ha gettato le basi anni fa. Ha spedito il suo primo CPU server di leadership nel 2017 e ha mantenuto una cadenza annuale da allora. Ciò che è cambiato di recente è il modo in cui funziona l'IA.

      Perché gli agenti hanno bisogno di CPU, non solo di GPU

      La storia popolare del boom dell'IA è una storia di GPU. Papermaster vuole ampliarla. Quando esegui applicazioni agentiche, sostiene, ti affidi di più alla CPU, non meno. “In realtà stai usando sempre più CPU,” ha detto. Una cifra che ha citato la stima a circa quattro volte il lavoro della CPU per eseguire ciò che fanno oggi gli agenti.

      Il motivo è l'orchestrazione. Un singolo agente è facile. Un vero flusso di lavoro esegue molti agenti contemporaneamente, attiva sub-agenti per abilità specifiche e gestisce un crescente cumulo di contesto. Quel livello di coordinamento e ragionamento funziona sulla CPU, prima che i pesanti calcoli matriciali arrivino sulla GPU. L'IA agentica, in altre parole, alimenta entrambi.

      Papermaster ha osservato questo svolgersi all'interno di AMD. L'azienda ora progetta i propri chip con l'aiuto dell'IA. Compiti che una volta richiedevano molti mesi sono scesi a settimane o giorni. I guadagni di produttività, ha detto, sono passati da un intervallo del 10% a qualcosa di molto più grande negli ultimi sei mesi.

      Una carriera trascorsa nei punti di inflessione

      Papermaster è un narratore utile per un cambiamento come questo. Ha costruito hardware durante l'era del PC, ha trascorso anni in IBM e ha lavorato con Steve Jobs in Apple sull'iPhone e sull'iPad. Ha vissuto il cloud. Ora è il turno dell'IA.

      La sua argomentazione sul perché questo momento si muova più velocemente è semplice. Il PC e Internet hanno portato informazioni a tutti. Il mobile le ha messe nelle nostre tasche. Questa volta, ha detto, i modelli possono ragionare e i sistemi agentici possono concatenare quei passaggi per completare compiti reali. Questo è il salto da cercare risposte a completare effettivamente il lavoro.

      Vendere sistemi, non chip

      Il cambiamento più grande riguarda il business di AMD. Non vende più solo silicio. Vende sistemi ottimizzati e persegue l'efficienza su tutta la stack.

      Ecco perché AMD ha speso 4,9 miliardi di dollari per acquistare ZT Systems, un costruttore di infrastrutture hyperscale. AMD voleva sintonizzare l'intero cluster insieme, CPU, GPU e networking, piuttosto che una singola parte in isolamento. Papermaster lo chiama design olistico. “Devi progettare per il sistema, fino all'intera stack applicativa,” ha detto. AMD ha mantenuto l'expertise di design e ha venduto il braccio di produzione a Sanmina, in modo da non competere con i propri clienti.

      Il pezzo forte è Helios, il sistema AI rack-scale di AMD. Include 72 dei prossimi GPU Instinct dell'azienda insieme ai suoi CPU server, e li collega per addestramento e inferenza su larga scala. La visione di Papermaster è che devi “nutrire la bestia,” quindi networking, software e memoria devono scalare insieme. Il trucco, ha detto, è individuare i colli di bottiglia e liberarli, senza privare una parte per potenziare un'altra.

      La scommessa sull'apertura

      La lunga scommessa di AMD è l'apertura. Il suo stack software ROCm è aperto. Helios utilizza uno standard rack aperto che Meta ha presentato all'Open Compute Project. Anche il networking che lo collega è aperto. Questo è un contrasto netto con l'approccio più chiuso del suo principale rivale GPU.

      L'apertura rallenta? Un sistema chiuso può muoversi rapidamente perché controlla tutto. Papermaster afferma che AMD gioca un gioco a lungo termine. Spedisce una nuova funzionalità con un gruppo di clienti principali, poi la apre e lascia che la comunità costruisca su di essa. “Siamo stati impegnati in sistemi aperti, ecosistemi aperti,” ha detto. La tesi è che molti partner che si muovono insieme superano un'azienda che si muove da sola.

      Raddoppiare in Europa

      Questo messaggio risuona bene in Europa, dove gli acquirenti vogliono sempre più evitare il lock-in a un unico fornitore statunitense. I chip di AMD già alimentano alcune delle macchine più grandi della regione, dal supercomputer LUMI della Finlandia al nuovo sistema exascale della Francia. Quegli stack aperti consentono ai ricercatori di adattare i modelli alle proprie lingue, ha osservato Papermaster, e mantenere il controllo della propria infrastruttura sovrana.

      Ha anche elogiato Bruxelles, i cui limiti energetici e la spinta per sistemi aperti sono stati un tema per tutta la settimana. Le prime bozze delle regole dell'IA dell'UE, ha detto, sembravano favorire un singolo fornitore. Le revisioni successive, nella sua lettura, ora incoraggiano la diversità e la scelta. AMD sta puntando ai clienti europei che vogliono costruire sistemi aperti e sovrani, e ha detto che continuerà a raddoppiare nella regione.

      Cosa viene dopo

      Papermaster è rimasto vago sui dettagli, con l'evento Advancing AI di AMD a solo due settimane di distanza a San Francisco. Ha promesso che i dettagli su Helios verranno svelati lì, il 22 e 23 luglio. Ha anche accennato a parti di nuova generazione che utilizzano il processo a 2nm di TSMC.

      Sotto la roadmap, continuava a tornare alla cultura. AMD è ora composta da 33.000 persone, eppure Papermaster insiste che non ha perso il carattere combattivo e da sfidante degli anni di quasi bancarotta. AMD ha formato tutti nel settore vendite sull'IA, e scrivono i propri agenti. L'istruzione al personale, ha detto, è di pensare come una startup nativa dell'IA.

      Per un'azienda il cui valore di mercato è appena moltiplicato, è una cosa significativa di cui preoccuparsi ancora.