Одной фразой, за одни выходные, Claude напрямую запустил свою самую передовую модель на совершенно новом серверном стойке с процессорами AMD MI355X!
Инженеры-люди не вмешивались и не изменяли ни строчки кода.
Кто мог подумать, что крепость CUDA, которую NVIDIA строила 20 лет, будет взята так просто.
За выходные Claude настроил новый GPU от AMD
История такова.
Недавно компания AMD предоставила Anthropic стойку, оснащённую процессорами MI355X.
Посмотрев на неё, команда уже была готова к тяжёлой работе. Новая платформа с новым программным стеком неизбежно требовала новой адаптации.
Однако у Anthropic под рукой был Claude.
Команда решила сначала попросить одного инженера попробовать: подключить Claude к машине и дать ему одну команду: «Вперёд, заставь эту машину работать.»
Когда по окончании выходных они вернулись на рабочие места, на экране уже была видна постоянно растущая кривая производительности — система не только заработала, но и её производительность продолжала повышаться в каждом новом цикле.
После того как Том Браун, сооснователь и главный вычислительный директор Anthropic, рассказал об этом, Лиза Су сразу же добавила:
Услышав, что в Anthropic с MI355X работает всего один инженер, её первой реакцией было отправить команду AMD на помощь.
Но команда вернулась и доложила, что помощь не нужна — всё уже сделано.
Вскоре этот выходной эксперимент перерос в реальный план развёртывания.
Совсем недавно Anthropic объявила, что развернёт до 2 ГВт GPU серии Instinct в системе AMD Helios, причём первая очередь мощностью 1 ГВт запланирована на первую половину 2027 года.
Более того, стороны будут напрямую использовать Claude для оптимизации рабочих нагрузок AMD и ускорения разработки программного обеспечения ROCm.
Руководство по чипу получило нового, нечеловеческого читателя
То, что Claude смог осуществить «сокрушительный удар» по экосистеме CUDA, стало возможным благодаря тому, что AMD разработала для ИИ инструменты, позволяющие настраивать GPU.
ROCm.AI, представленный на конференции AMD Advancing AI 2026, — это целый набор инструментов для работы с GPU, созданный специально для Claude, Codex и Cursor.
Входной точкой является AMD Skills, содержащий проверенные знания о ROCm.
Получив эти знания, агент может самостоятельно устанавливать окружение, развёртывать модели, читать логи, искать неисправности, а затем через ROCm CLI взаимодействовать с реальным оборудованием. Разработчик ставит цель, а агент сам находит путь к её достижению.
Важный момент: AMD даже изменила подход к написанию документации на чипы.
Как сообщил на мероприятии вице-президент по программному обеспечению и решениям ИИ Ануш Эланговен, для каждого поколения GPU AMD будет публиковать наборы инструкций и предоставлять ISA, удобочитаемые для ИИ.
Поняв руководство, агент сможет напрямую приступить к настройке производительности.
AMD поручает эту часть работы Hyperloom. Он запускает сервис логического вывода, получает базовые показатели, находит узкие места в CPU и GPU, тестирует различные конфигурации, генерирует специализированные ядра и затем перезапускает новое решение.
В демонстрации Hyperloom увеличил скорость вывода модели MiniMax M3 на 38%. AMD также заставила его запустить более 14 000 моделей за раз, превратив результаты тестов в опыт, который можно будет сразу использовать в следующий раз.
AMD также совместно с передовыми компаниями-разработчиками моделей обучает этим способностям. Слова Эланговена весьма интересны: заставить передовые модели «изначально говорить на языке программирования AMD».
В будущем при оценке чипа, помимо пиковой вычислительной мощности и пропускной способности памяти, на одну таблицу параметров будут вынесены и такие критерии, как способность ИИ прочитать, использовать и раскрыть его производительность.
Теперь среди разработчиков, за которых борются производители чипов, появилась новая категория: агенты.
Сокрушительный удар от ASI
CUDA, пройдя путь с 2006 года до сегодняшнего дня, опиралась на экосистему, построенную строками кода бесчисленных инженеров.
Компиляторы, математические библиотеки, отладчики, инструменты профилирования производительности, документация — всё было на месте.
Но самое сложное для воспроизведения — это интуиция, накопленная поколениями инженеров.
Как настроить операторы, как ускорить обмен данными, как распределить видеопамять, где в распределённом развёртывании чаще всего возникают проблемы — весь этот опыт хранится в головах немногих экспертов.
Даже если последователям удастся создать чип с близкой производительностью, им придётся заново пройти весь этот долгий программный путь. Производство чипов можно ускорить до кварталов, но накопление экосистемы измеряется годами.
Именно этот пробел и заполняет агент.
Он читает документацию по платформе, вызывает инструменты анализа производительности, находит узкие места, затем изменяет код, компилирует и тестирует. Если одно решение не работает — пробует следующее; если показатели улучшаются — продолжает оптимизировать в этом направлении.
Чтобы вырастить первоклассного инженера по GPU, требуются годы, а для запуска дополнительного агента достаточно просто начать новую задачу.
Один инженер, выпустив группу агентов, может параллельно исследовать ошибки, выявлять узкие места в производительности. Успешная конфигурация, написанные ядра и пройденные трудности сразу же становятся отправной точкой для следующей партии агентов.
Сжатие многолетней гонки до масштаба отдельных задач — вот в чём заключается самая ценная особенность ИИ. Именно в этом и состоит сокрушительный удар возможностей типа ASI по экосистеме CUDA.
Сегодня китайские инженеры находятся на передовой этой революции по преобразованию программного стека GPU с помощью ИИ, а их накопленный низкоуровневый опыт также систематизируется в возможности, доступные для вызова всё большим числом агентов.
Новая отправная точка в догоняющей гонке с CUDA уже появилась: передать аппаратные интерфейсы и программные инструменты ИИ и позволить агентам сразу приступить к работе.
20-летний разрыв в экосистемах впервые можно доверить группе агентов, которые будут неустанно его навёрстывать.
Эта статья взята с официального аккаунта WeChat «Новая Эра Искусственного Интеллекта», автор: Откровение ASI
