10月13日，AMD正式推出基于OCP规范设计的Helion智能体AI机架级架构，为AI基础设施提供灵活配置。该架构支持多种部署方案，包括搭载第六代EPYC处理器、最高支持32768个CPU核心的纯CPU机架，以及整合EPYC CPU与Instinct MI350P GPU节点的混合方案，分别面向超大规模部署与企业级应用。Helion能帮助客户在现有IT设施上部署AI业务、盘活资产，并允许定制算力配比以优化性能与成本。AMD计划将该规范贡献给OCP社区，相关机架配置正与生态伙伴开发中，预计于2026年11月推出。

9月29日凌晨，AMD宣布以约82亿美元全股票交易全资收购空间智能独角兽World Labs，交易预计2026年底完成。World Labs创始人李飞飞将出任AMD执行副总裁兼首席科学家。此次收购旨在解决World Labs训练“世界模型”的庞大算力需求，同时助力AMD打破英伟达垄断，通过顶层应用反向定制下一代芯片，抢占具身智能赛道。该交易溢价64%，标志着硅谷AI军备竞赛正式向大资本与大算力集群收编。随着算力门槛攀升，独立模型初创公司生存空间被急剧压缩，AI下半场物理赛道竞争全面开启。

【AMD 82亿美元收购李飞飞创业公司World Labs】近日，AMD宣布以82亿美元全股票收购AI大牛李飞飞创办的空间智能公司World Labs，创下世界模型领域最大交易纪录，交易预计2026年底前完成。交割后，李飞飞将出任AMD执行副总裁兼首席科学家，向CEO苏姿丰汇报。World Labs专注于构建三维世界模型，已推出Atlas多模态模型等产品。此次收购将助力AMD布局空间智能与物理AI领域，构建端到端AI生态，以应对英伟达在开放世界模型上的竞争。此外，该笔交易也让A轮投资人获得高达19倍的丰厚回报。

当地时间9月22日，AMD股价盘中一度大涨近10%，总市值首次突破1万亿美元大关，成为继英伟达、博通和美光之后，第四家达成此里程碑的美国芯片巨头。在经历前两个月的回调后，AMD近期重获投资者青睐，9月迄今累计涨幅近30%，有望创下5月以来的最大单月涨幅。此次市值飙升的背后，得益于AMD在AI算力领域的持续加码。近期，AMD不仅与OpenAI、Anthropic、Meta等科技巨头扩大合作，还重磅推出了MI400系列GPU和Helios机架级AI系统，推动其数据中心业务实现快速增长，展现出强劲的市场竞争力与广阔的发展前景。

8月29日，AMD正式发布新一代开源AI与显卡计算平台ROCm 10，跳过8、9版本直接从7.14升级。本次更新统一了SDK，Windows平台改用与Linux一致的ROCm Core SDK，解决跨平台适配难题。同时推出ROCm.AI平台，整合多项工具并接入主流编程软件，辅助编写优化代码。性能上，在8块MI355X加速卡测试中，相比ROCm 7，其推理性能暴涨3.3倍，训练性能提升2.4倍。硬件方面，全面适配Instinct系列并原生支持Strix Halo移动APU。官方提示，性能数据基于预览版，用户需调优以达理想效果。

【AMD联手韩国政府设立AI卓越研发中心，发力异构计算生态】7月23日，AMD董事长兼CEO苏姿丰与韩国副总理兼科技部长官裴庆勋在旧金山签署谅解备忘录，宣布将在韩国设立“AI卓越研发中心”。该中心将作为合作枢纽，开放AMD计算资源与软件能力，支持韩国产学研界在AI半导体软件开发及计算技术验证等领域的联合研究。双方还将共同推进异构AI计算基础设施的开发与示范，把AMD的CPU、GPU与韩国本土NPU进行组合优化。此举旨在顺应全球AI推理需求趋势，强化韩国AI半导体生态竞争力，携手构建开放异构AI基础设施的新范式。

7月24日，AMD在年度Advancing AI大会上发布多项更新，全面铺开AI软件生态。一是发布ROCm.ai软件栈，用AI智能体加速AI开发，其HyperLoom自动优化工作流可大幅提升模型推理与训练性能，生态已支持超300万个模型。二是推出新一代Gorgon Halo开发者平台，凭192GB统一内存，支持本地运行约3000亿参数大模型，并实现跨平台无缝迁移。三是发布Kria AI机器人开发全家桶，含X100处理器及系统模块，主打低功耗与高实时控制，计划四季度出货。AMD正加速构建全链路AI生态。

7月21日，AMD在Advancing AI 2026活动上推出首个全栈机架级AI方案Helios，向NVIDIA发起全面挑战。该全液冷“巨兽”采用开放参考设计，搭载72块MI455X GPU、Zen 6架构EPYC Venice CPU及Pensando网络芯片，提供2.9 Exaflops FP4算力与31TB HBM4内存。相比NVIDIA，其在FP8算力与内存容量上领先，并主打开放生态。目前微软、OpenAI、Meta等已确认部署。单机架成本约500万美元，标志着AMD在AI基建领域的重大突破。

6月17日消息，近年来GPU算力全面转向AI低精度计算，与传统HPC所需的高精度FP64算力逐渐背离。近期一篇提出“用FP8模拟FP64”的论文，引发业界对“GPU厂商将放弃FP64硬件”的热议。对此，AMD AI与超算业务总监明确表态：精度至关重要，AMD绝不会放弃FP64算力而仅支持FP8。他强调，AMD的Instinct系列GPU不仅支持软件模拟，更保留原生FP64单元。AMD致力于聚焦科学准确性，为科研人员提供全方位算力支持。无论是AI所需的FP8，还是科学计算依赖的FP64，AMD的态度是“全都要”。

6月16日，AMD正式官宣已完成对初创企业MEXT的并购。MEXT深耕存储层级优化，其AI内存分层技术能融合NAND闪存容量与DRAM响应特性，通过AI预判数据调用，将冷数据下沉至NAND，热数据预载至高速内存池。该技术对上层业务无感知，可帮助数据中心突破内存瓶颈，大幅压缩DRAM采购开支并提升服务器资源复用率。AMD指出，此技术将惠及传统数据中心及现代AI推理训练场景，显著降低综合持有成本。未来，AMD计划将MEXT技术深度整合至其数据中心产品矩阵，与自研硬件及软件形成生态闭环。