AMD столкнулась со слабым спросом на ИИ-ускорители Instinct MI325X

Ускорители AMD Instinct MI325X, запущенные во втором квартале 2025 года, не смогли привлечь крупных клиентов, уступив по популярности решениям от Nvidia. По данным аналитиков SemiAnalysis, покупатели предпочли графические процессоры Blackwell от Nvidia из-за более выгодного соотношения производительности и стоимости.

Обзор Intel Core Ultra 5 250K Plus, или Как Arrow Lake превратился в «топ за свои деньги»

Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей

72 полёта над Марсом: как Ingenuity пережил зиму, сбои и собственную миссию

Ryzen и DDR5-6000 на чипах Samsung — G.Skill даёт добро

Обзор Intel Core Ultra 7 270K Plus — лучший Arrow Lake за полцены

Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем

Одним из ключевых факторов низкого спроса стал предел масштабируемости MI325X — до восьми GPU на систему. Для сравнения, конкурирующий продукт Nvidia GB200 NVL72 объединяет до 72 графических процессоров в едином кластере, что критически важно при выполнении масштабных задач в области искусственного интеллекта.

Ранний интерес к MI325X проявила компания Microsoft в 2024 году, однако после первых закупок корпорация не разместила повторных заказов. AMD попыталась исправить ситуацию, снизив цены для привлечения новых клиентов. Oracle и ещё несколько крупных операторов дата-центров заинтересовались предложением, но объёмы их закупок остаются незначительными по сравнению с поставками Nvidia.

Тем не менее у AMD Instinct MI325X сохраняются перспективы в сегменте, где не требуется большое количество объединённых GPU. Компания намерена улучшить экосистему программного обеспечения и сохранить конкурентные цены для привлечения разработчиков моделей ИИ с небольшим числом параметров.

AMD выпустила Instinct MI325X одновременно с Nvidia H200 и платформой Blackwell, что существенно осложнило конкуренцию на рынке высокопроизводительных вычислений. В последние годы Nvidia занимает лидирующие позиции благодаря более гибким решениям и высокой производительности в задачах искусственного интеллекта и глубокого обучения.