AMD veut adapter l’infrastructure des centres de données à une nouvelle étape de l’intelligence artificielle : l’exécution d’agents capables d’enchaîner des tâches, d’utiliser des outils et de solliciter différents modèles. Avec Helion, le fabricant présente une architecture de racks conçue pour faire fonctionner ces agents à grande échelle, plutôt que pour entraîner les modèles les plus puissants.
Dévoilée lors du sommet de l’Open Compute Project à San José, cette architecture se décline en deux configurations : une version exclusivement équipée de processeurs, destinée notamment aux opérateurs hyperscale, et une autre combinant CPU et GPU pour les entreprises. La première peut accueillir jusqu’à 32 768 cœurs, tandis que la seconde intègre au maximum 16 accélérateurs Instinct MI350P.
Les premiers systèmes développés par les partenaires sont attendus en novembre 2026. AMD met en avant une question qui devient centrale pour les opérateurs : combien d’agents IAL'IA agentique désigne les systèmes d'intelligence artificielle capables de planifier puis d'exécuter eux-mêmes des tâches complexes — réserver, coder, naviguer sur le Web, piloter des logiciels — plutôt que de se contenter de répondre à une question. Lire la fiche peut-on exécuter avec une quantité d’électricité limitée ?
AMD Helion : jusqu’à 32 768 cœurs dans un rack
La configuration CPU de Helion repose sur 128 sockets équipés de processeurs AMD Venice, basés sur l’architecture Zen 6 et annoncés avec 256 cœurs chacun. L’ensemble représente une capacité maximale de 32 768 cœurs par rack.
AMD prévoit deux types de lames pour cette configuration : des modèles denses de 400 W et des variantes équilibrées de 600 W. L’objectif est de permettre aux opérateurs de choisir entre différentes configurations de densité et de consommation selon leurs besoins.
Cette approche cible notamment les charges de travail qui nécessitent de faire fonctionner de nombreux agents en parallèle. Contrairement à l’entraînement d’un grand modèle, qui mobilise généralement une puissance de calcul accélérée importante, l’exécution d’agents peut combiner de nombreuses opérations : orchestration, accès aux données, appels à des modèles et utilisation d’outils.
La disponibilité d’un grand nombre de cœurs CPU peut donc présenter un intérêt pour certaines de ces tâches. Les performances réelles dépendront néanmoins de la nature des agents, de leurs besoins en calcul et de la manière dont les charges sont réparties entre processeurs et accélérateurs.
Une version hybride avec jusqu’à 16 GPU Instinct MI350P
La seconde configuration Helion associe processeurs et accélérateurs graphiques. Elle peut accueillir jusqu’à 16 GPU Instinct MI350P, répartis dans deux serveurs de huit accélérateurs fonctionnant indépendamment.
Cette architecture est plus limitée en accélérateurs que les infrastructures destinées à l’entraînement des modèles les plus ambitieux. AMD précise que les deux serveurs ne reposent pas sur une interconnexion de type scale-up destinée à réunir tous les GPU dans un même grand domaine de calcul.
Il faut donc distinguer Helion d’Helios, l’autre architecture de racks d’AMD. Cette dernière est destinée aux charges de travail plus intensives et doit accueillir jusqu’à 72 accélérateurs Instinct MI455X, avec 31 téraoctets de mémoire HBM4 selon les informations présentées.
Les deux architectures répondent ainsi à des objectifs différents. Helios vise notamment les besoins de calcul à grande échelle associés aux modèles avancés, tandis que Helion cherche à fournir une infrastructure adaptée à leur utilisation par des agents et des applications d’entreprise.
Un routeur de tokens pour répartir les appels aux modèles
L’un des éléments les plus intéressants de Helion concerne le routage des requêtes. AMD indique que la configuration destinée aux entreprises intégrera un token router, un mécanisme chargé d’orienter les appels des agents vers différents modèles. Selon la description du constructeur, ces requêtes pourront être dirigées vers des modèles avancés exécutés dans le cloud ou vers des modèles open source fonctionnant directement sur l’infrastructure locale.
Cette approche permettrait d’adapter les ressources utilisées à chaque tâche. Une opération complexe pourrait solliciter un modèle distant plus puissant, tandis qu’une tâche plus simple pourrait être exécutée localement. Le principe est de trouver un équilibre entre performances, coût et consommation électrique.
AMD n’a toutefois pas détaillé le fonctionnement de ce routeur, les critères de sélection des modèles ni les mécanismes de mesure de ses performances. Il reste donc difficile d’évaluer précisément les gains qu’il pourrait apporter dans un environnement de production.
Pour les entreprises, cette orchestration pourrait néanmoins devenir un élément important de l’infrastructure IA. À mesure que les agents se multiplient, le choix du modèle utilisé pour chaque opération peut peser autant sur les coûts que sur la capacité de calcul disponible.
L’efficacité énergétique devient un argument central
AMD présente Helion dans un contexte où l’accès à l’électricité constitue une contrainte croissante pour les centres de données. L’enjeu ne consiste plus seulement à augmenter la puissance de calcul, mais aussi à maximiser le nombre de tâches exécutées pour chaque watt disponible.
Matt Kimball, analyste chez Moor Insights & Strategy, souligne cette logique dans son analyse du projet : les opérateurs cherchent à faire fonctionner le plus grand nombre possible d’agents avec une quantité d’énergie donnée.
Cette problématique concerne également les infrastructures d’IA souveraine, pour lesquelles les entreprises et les États veulent conserver davantage de contrôle sur leurs données et leurs capacités de calcul. En Europe, la disponibilité de l’électricité est déjà considérée comme un obstacle important au développement de nouvelles infrastructures.
Le gestionnaire du réseau électrique danois a notamment suspendu de nouvelles connexions en mars 2026, alors qu’environ 60 GW de projets étaient en attente pour une demande de pointe proche de 7 GW. Ces chiffres illustrent l’écart entre les projets d’infrastructure annoncés et les capacités électriques disponibles.
L’Union européenne cherche également à renforcer ses capacités. La Commission a adopté en juin une initiative législative consacrée au développement du cloud et de l’IA, avec l’objectif de multiplier par au moins trois la capacité des centres de données européens sur sept ans.
Dans ce contexte, une architecture optimisée pour l’exécution d’agents pourrait intéresser les opérateurs qui doivent composer avec des contraintes énergétiques. Il reste toutefois à démontrer que Helion offre un avantage mesurable par rapport aux infrastructures concurrentes.
Une architecture encore en attente de partenaires et de tarifs
Malgré sa présentation, Helion n’est pas encore un produit entièrement documenté sur le plan commercial. AMD prévoit de soumettre sa spécification à l’Open Compute Project, mais cette contribution n’a pas encore été réalisée selon les informations disponibles.
Les premiers systèmes partenaires sont attendus en novembre 2026. Le constructeur n’a pas communiqué de prix et n’a pas annoncé de fabricant européen parmi les partenaires identifiés à ce stade. Cette dernière question compte pour les entreprises qui souhaitent développer des infrastructures souveraines. La disponibilité de serveurs, les délais de livraison, les coûts d’intégration et le support local peuvent peser autant dans le choix d’une plateforme que les caractéristiques techniques annoncées.
L’Europe investit parallèlement dans ses propres capacités de calcul. L’Union a ouvert un appel à candidatures visant jusqu’à sept gigafactories d’IA, pour un investissement estimé à environ 30 milliards d’euros. Chacune de ces infrastructures pourrait accueillir 100 000 puces provenant de fournisseurs tels qu’AMD.
Helion pourrait donc trouver sa place dans cet écosystème, à condition que les partenaires confirment ses performances et que son coût total d’exploitation soit compétitif.
AMD veut optimiser l’exécution de l’IA, pas seulement sa puissance
Avec Helion, AMD met en avant une évolution de l’infrastructure IA : après la course aux accélérateurs destinés à entraîner les grands modèles, les opérateurs doivent aussi organiser leur utilisation à grande échelle.
Le projet associe une forte densité de cœurs CPU, une configuration hybride avec accélérateurs et un mécanisme de routage entre modèles locaux et services cloud. Mais les performances énergétiques annoncées restent à mesurer dans des conditions réelles, et plusieurs détails techniques et commerciaux sont encore attendus.
La promesse de Helion se résume à une question : combien d’agents IA une infrastructure peut-elle faire fonctionner avec les ressources dont elle dispose ? Pour AMD, la réponse ne dépendra pas uniquement du nombre de cœurs ou de GPU, mais aussi de la façon dont les tâches sont réparties, exécutées et optimisées.