在近日举办的AMD 2025年财务分析师日上，AMD正式公布了其下一代Zen核心架构路线图，确认了面向未来EPYC和Ryzen处理器家族的Zen 6及Zen 7核心架构。同时，宣布将在2026年推出Instinct MI400“MI455X MI430X”加速器，以对抗NVIDIA的AI统治地位，MI500是2027年的下一个重大飞跃。

Zen 6聚焦性能与能效，Zen 7强化AI引擎

根据最新路线图，Zen 6架构已定于2026年推出，将采用台积电顶尖的2nm制程工艺。AMD首席技术官Mark Papermaster表示，Zen 6将提供更高的性能和能效，并同时包含面向高性能的"Zen 6"标准版和专注于能效的"Zen 6C"浓缩版。

除了Zen 6，AMD也首次确认了未来的Zen 7核心架构。根据路线图，Zen 7处理器将基于更先进的未来制程节点，并且在性能和能效提升之外，还将引入新的增强功能。该系列将配备全新的矩阵引擎并支持新的AI数据类型。这将建立在Zen 6架构的基础上（Zen 6本身也已增加了对AI数据类型的支持并扩展了AI流水线）。

目前可知，Zen 6将应用于EPYC “Venice”平台，以及代号“Olympic Ridge”的锐龙桌面和“Medusa Point”的锐龙移动处理器家族。

AMD之前已经展示了这一点，但它预计线程密度将超过1.3倍（大致从192个核心到256个核心），性能和效率将达到1.7倍。

基于Zen 6核心的Helios服务器将被打造为旗舰产品。EPYC “Venice”处理器将搭配第五代Infinity Fabric总线，采用2.5D封装，并集成速率达64 GB/s的SerDes互连，支持领先的PCIe 7.0与PAM4信号技术，提供高达224 GB/s的原始带宽。Helios机架还将搭载AMD基于CDNA 5架构的下一代GPU（如MI400系列）和全新的AI网络接口卡。

Zen 7核心架构则将用于下一代EPYC “Verano”处理器，预计在2027年左右问世。AMD尚未公布基于Zen 7的消费级产品计划，但预计在2027-2028年发布窗口临近时会有更多消息。

Instinct MI400/MI500 GPU就位

会上，MI400与MI500系列AI GPU加速器被列为战略重点。这两个Instinct家族对AMD未来的AI布局至关重要，公司重申了其年度产品迭代节奏，以强化其AI产品组合，对抗目前主导该市场的NVIDIA。

明年，AMD将推出基于CDNA 5架构的Instinct MI400系列AI加速器，其主要特性包括：
● 更高的HBM4容量与带宽
● 扩展的AI格式支持与更高吞吐量
● 基于标准的机架级网络
官方指标显示，MI400在FP4精度下算力为40 PFLOPs，在FP8精度下为20 PFLOPs，这比当前AI数据中心的热门产品MI350系列的计算能力翻了一番。

除了计算能力，AMD还将在Instinct MI400系列上采用HBM4内存。新芯片的内存容量将从MI350的288GB（HBM3e）提升50%，达到432GB HBM4。HBM4标准将带来高达19.6 TB/s的带宽，是MI350系列8 TB/s带宽的两倍多。该GPU还将支持每GPU 300 GB/s的横向扩展带宽。

AMD直接将MI400与NVIDIA的Vera Rubin架构进行对标，高层面对比显示：
●内存容量：对手的1.5倍
●内存带宽：与对手持平
●FP4/FP8算力：与对手持平
●纵向互联带宽：与对手持平
●横向互联带宽：对手的1.5倍

MI400系列将推出两款产品：主打大规模AI训练与推理的Instinct MI455X，以及面向高性能计算与主权AI工作负载的Instinct MI430X。MI430X将具备硬件级FP64双精度计算能力、CPU+GPU混合计算特性，并共享MI455X的HBM4内存方案。

至2027年，AMD将推出下一代Instinct MI500系列AI加速器。随着AMD转向年度发布周期，数据中心与AI产品的更新速度将显著加快，类似于NVIDIA当前的“标准”与“超级”版策略。

MI500系列将为下一代AI机架提供动力，并带来整体性能的颠覆性提升。据AMD透露，MI500将具备新一代的计算、内存和互连能力。

总结

服务器CPU市场的增长虽不及AI GPU迅猛，但得益于CPU与GPU、网卡协同部署的行业趋势，GPU集群的扩张将直接带动CPU销量。对于技术爱好者而言，预计2026年问世的AMD EPYC Venice平台尤为值得期待，它将带来PCIe 6.0、更多核心与更高内存带宽。

纵观此次公布的路线图，AMD的雄心展露无遗：Zen 6与Zen 7架构将持续提升性能与能效，并深度集成AI能力；而Instinct MI400/MI500系列GPU则以年度迭代的节奏，在规格与性能上直接对标甚至意图超越NVIDIA，全面发力以争夺AI计算市场的领导地位。