AMD twierdzi, że firmy myślące o infrastrukturze pod agentyczną AI popełniają ten sam błąd: szukają jednego uniwersalnego procesora do wszystkiego. W nowym wpisie na blogu firmy Dan McNamara, szef działu Compute i Enterprise AI, przekonuje, że agent AI to nie jedno obciążenie, a cały łańcuch bardzo różnych zadań.
Kluczowe fakty:
- AMD argumentuje, że agentyczna AI nie jest jednym obciążeniem obliczeniowym, lecz łańcuchem różnych zadań – takich jak interpretacja intencji, planowanie, wywoływanie narzędzi czy wykonywanie transakcji – z których każde wymaga innego profilu sprzętowego.
- AMD dzieli agentyczny przepływ pracy na trzy warstwy i przypisuje do każdej inną rodzinę procesorów EPYC: orkiestracja agentów wymaga gęstości rdzeni, wywoływanie narzędzi – wysokiej przepustowości pamięci (do 640 GB/s), a wnioskowanie modeli – szybkiego zasilania danych do klastrów GPU.
- Piąta generacja procesorów EPYC oferuje do 192 rdzeni i 384 wątków, natomiast nadchodząca generacja o kodowej nazwie „Venice" ma zwiększyć tę liczbę do 256 rdzeni i 512 wątków.
Znajdź dostawcę, partnera lub narzędzie dla swojego biznesu, a jeśli prowadzisz firmę, która w swoim DNA ma AI, skorzystaj z możliwości bezpłatnego dodania swojej firmy.
Agent robi więcej niż odpowiada na pytanie
Punktem wyjścia jest obserwacja, którą każdy, kto testował agentów AI w praktyce, prawdopodobnie już zauważył. Model językowy odpowiadający na pojedyncze pytanie to jedno. Agent wykonujący zadanie to zupełnie inna historia.
McNamara opisuje to jako sekwencję kroków: agent interpretuje intencję, sięga po kontekst, planuje kolejne działania, wywołuje narzędzia, sprawdza zgodność z politykami firmy, uruchamia kod w środowisku testowym, wykonuje transakcję, obserwuje wynik i wraca do początku, jeśli coś nie zagrało. Każdy z tych etapów obciąża sprzęt inaczej. Jeden potrzebuje gęstości rdzeni. Drugi lepiej znosi wysoką częstotliwość i przewidywalne opóźnienia. Trzeci zależy od pojemności pamięci albo przepustowości sieci.
Dlatego AMD proponuje spojrzeć na agentyczną AI nie jako na jedno obciążenie, ale jako na cały przepływ pracy, w którym różne etapy potrzebują różnych profili obliczeniowych.
Trzy różne zadania, trzy różne procesory
AMD dzieli agentyczny przepływ pracy na trzy warstwy i do każdej przypisuje inną rodzinę procesorów EPYC.
- Orkiestracja agentów i wykonywanie kodu w sandboxie, gdzie liczy się gęstość rdzeni. Piąta generacja EPYC oferuje do 192 rdzeni i 384 wątków, a nadchodząca generacja o kodowej nazwie „Venice” ma podnieść to do 256 rdzeni i 512 wątków.
- Wywoływanie narzędzi i aplikacji firmowych, gdzie potrzeba szerokiego wachlarza konfiguracji rdzeni połączonego z wysoką przepustowością pamięci. Rodzina EPYC 9005 daje od 8 do 192 rdzeni i do 640 GB/s przepustowości.
- Rozumowanie oparte na wnioskowaniu modeli, gdzie procesor CPU nie robi obliczeń sam, ale musi karmić danymi klaster GPU tak szybko, jak akceleratory są w stanie je przetworzyć. Tu kluczowa jest wysoka wydajność jednego rdzenia. Procesor EPYC 9575F pracuje na 64 rdzeniach z zegarem do 5 GHz.
Ciekawy jest drugi wątek tekstu McNamary, bo dotyczy nie technologii, a zarządzania IT. Firmy przyzwyczajone do zamawiania serwerów w standardowych konfiguracjach 16 lub 32 rdzeni mogą się zderzyć z tym, że agentyczne obciążenia po prostu nie mieszczą się w takim schemacie. A kiedy pracownicy zyskują możliwość budowania własnych agentów, obciążenie istniejącej infrastruktury (baz danych, systemów ERP, serwerów wnioskowania) rośnie znacznie szybciej, niż większość działów IT się spodziewa.
Venice, czyli następna karta w tej samej grze
Procesor „Venice” to nie plan na papierze, a produkt, który AMD już wprowadza do produkcji. W maju firma ogłosiła rozpoczęcie produkcji seryjnej „Venice” na 2-nanometrowym procesie TSMC, opisując to jako pierwszy tego typu procesor HPC wytwarzany w tej technologii. Chip ma do 256 rdzeni Zen 6, podwojoną przepustowość pamięci względem obecnej generacji (do 1,6 TB/s na gniazdo) oraz dwukrotnie wyższą przepustowość komunikacji CPU-GPU, co ma znaczenie w parze z nadchodzącymi akceleratorami Instinct MI400. Premiera sprzętu jest zaplanowana na drugą połowę 2026 roku, w ramach szafy serwerowej Helios.
CEO AMD Lisa Su podsumowała ten kierunek podczas prezentacji produktu słowami: „Venice rozszerza naszą przewagę w każdym wymiarze, który ma znaczenie w centrum danych” / „Venice extends our leadership across every dimension that matters in the data center”.
Portfolio procesorów pod agentyczną AI to koncepcja, która ma sens inżynieryjny, ale warto ją czytać także jako komunikat handlowy. AMD zyskuje udziały w rynku serwerowym kosztem Intela i chce, żeby firmy myślały o infrastrukturze w kategoriach „różne CPU do różnych zadań agenta”, bo to naturalnie prowadzi do zakupu większej liczby modeli EPYC, nie jednego. To nie umniejsza trafności diagnozy: agent faktycznie generuje bardzo niejednorodne obciążenie i firmy, które projektują infrastrukturę pod jeden typ pracy, mogą się zdziwić przy skalowaniu. Ale decyzja o architekturze CPU powinna wynikać z pomiaru rzeczywistych obciążeń w danej organizacji, nie z gotowego schematu producenta.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Rynek potwierdza kierunek
Dane rynkowe pokazują, że strategia AMD już przekłada się na wyniki finansowe. Według Mercury Research w pierwszym kwartale 2026 roku EPYC odpowiadał za 46,2 procent przychodów w segmencie procesorów serwerowych, mimo że pod względem liczby sprzedanych sztuk udział AMD wyniósł tylko 27,4 procent. Intel wciąż dostarcza większość fizycznych jednostek, ale robi to po niższej średniej cenie, co w praktyce oznacza, że klienci kupujący najbardziej wymagające konfiguracje coraz częściej wybierają EPYC. Segment centrów danych odpowiadał w tym samym kwartale za 55,9 procent całkowitych przychodów AMD, co pokazuje, jak silnie firma postawiła na tę część biznesu.
Co to oznacza dla polskich firm?
Polski rynek jest jeszcze daleko od etapu, na którym różnicowanie procesorów pod konkretne etapy pracy agenta staje się realnym problemem operacyjnym. Z badania AI Readiness Index przygotowanego przez Salesforce wynika, że z narzędzi agentycznej AI korzysta obecnie nieco ponad jedna dziesiąta polskich firm. Bariera nie jest głównie kosztowa, jest infrastrukturalna: według danych Cisco AI Readiness Index tylko 9 procent polskich organizacji ma moc obliczeniową GPU wystarczającą do obsługi obecnych i przyszłych systemów AI, a jedynie 14 procent wdrożyło pełne zabezpieczenia takie jak szyfrowanie end-to-end czy regularne audyty.
Jednocześnie w sektorach regulowanych, takich jak finanse czy administracja, agentyczna AI już wchodzi do produkcji, ale pod ścisłą kontrolą. Z globalnego raportu Dynatrace wynika, że połowa dużych organizacji wdrożyła już rozwiązania tego typu, choć ponad połowa firm przyznaje, że brak przejrzystości działań agenta spowalnia dalsze wdrożenia. To dokładnie ten sam problem, o którym pisze AMD z innej strony: skala i różnorodność obciążeń rośnie szybciej niż gotowość infrastruktury i procesów, które mają ją utrzymać w ryzach.
Dla polskich działów IT wniosek jest praktyczny. Zanim padnie pytanie o to, ile procesorów kupić, warto odpowiedzieć na pytanie, co dokładnie te procesory będą robić: orkiestrować agentów, obsługiwać zapytania do systemów firmowych czy karmić dane klastrom GPU. Polska ma przy tym realną szansę stać się jednym z regionalnych węzłów infrastruktury AI, o czym mówiła podczas konferencji Gateway Poland 2026 Paola Manteca ze Schneider Electric, wskazując na stabilną infrastrukturę przesyłową i rosnący potencjał energetyki odnawialnej jako przewagi kraju.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Pytanie, które AMD stawia CIO
McNamara kończy swój wpis pytaniem retorycznym skierowanym do dyrektorów IT: nie chodzi o to, ile procesorów lub kart graficznych potrzebuje firma pod agentyczną AI, tylko o to, czy infrastruktura odpowiada sposobowi, w jaki agent faktycznie pracuje, etap po etapie.
To pytanie ma sens niezależnie od tego, czy firma kupuje EPYC, Xeon, czy procesory ARM. Agentyczna AI w firmowym środowisku rzadko jest jednym zadaniem. Jest łańcuchem decyzji, wywołań i weryfikacji, a każde ogniwo tego łańcucha ma inne wymagania sprzętowe. Ignorowanie tej różnorodności na etapie planowania infrastruktury kończy się zwykle tym samym: albo przepłaca się za moc, której dany etap nie potrzebuje, albo dławi się etap, który jej potrzebuje najbardziej.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz dodatkowych źródeł, w tym wpisu na blogu AMD z dnia 29.06.2026 autorstwa Dana McNamary, a także materiałów Tom’s Hardware, TechSpot, ServeTheHome, komunikatu prasowego AMD o produkcji „Venice” oraz danych rynkowych opisanych przez TweakTown. Kontekst polski oparto na materiałach Cloudforum.pl, Smart-Magazine.pl oraz ITReseller.pl. Cytat Lisy Su został zweryfikowany z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym. Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl. Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o premierze procesorów EPYC „Venice” i ich wpływie na rynek infrastruktury pod agentyczną AI.
