AMD is in korte tijd opgeschoven van chipleverancier naar leverancier van complete AI-systemen, en wil met een modelbouwer nu ook de laag erboven in huis halen. Tegelijk positioneert het bedrijf zich in Europa als het open alternatief waarmee klanten nergens aan vast komen te zitten. CTO Mark Papermaster legt uit waarom dat voor hem geen tegenstelling is, en wat soevereiniteit dan wel betekent.
Wie de stappen van AMD de afgelopen jaren naast elkaar legt, ziet een bedrijf dat steeds meer lagen zelf invult. Met ZT Systems haalde de chipleverancier een bouwer van serverracks binnen, met Helios ontwierp het een compleet rack voor AI-datacenters, en met ROCm zet het een eigen softwarestack neer als alternatief voor Nvidia’s CUDA. Daar komt World Labs bij, het AI-lab dat AMD wil overnemen en dat is opgericht door de bekende AI-onderzoeker Fei-Fei Li. We spraken AMD-CTO Mark Papermaster op World Summit AI in Amsterdam. “De grote uitdaging voor de komende jaren is AI efficiënter maken”, zegt hij. “En dat lukt alleen als alles naadloos op elkaar aansluit, van de rekenlaag via de software tot en met het model.”
Robot zonder stroomsnoer
AMD maakte eind september bekend World Labs over te willen nemen. Het betaalt daarvoor ongeveer 8,2 miljard dollar, volledig in eigen aandelen. De overname wacht nog op akkoord van toezichthouders, maar AMD hoopt de deal eind dit jaar af te ronden. World Labs ontwikkelt zogeheten world models, AI-modellen die driedimensionale omgevingen begrijpen, nabootsen en genereren op basis van tekst, beeld en video. Zulke modellen vormen de basis voor wat Papermaster physical AI noemt: AI die is ingebouwd in robots en apparaten om ons heen. Die world models vragen nogal wat rekenkracht. Ze zijn, anders dan ROCm, niet open: de modelgewichten zijn niet openbaar. World Labs biedt zijn modellen aan via een eigen product en een API, en het nieuwste model Atlas alleen aan geselecteerde partners. Wat AMD daar na de overname mee doet, is nog niet bekend.
Waarom een chipmaker een modelbouwer in huis wil halen, legt Papermaster uit aan de hand van een humanoïde robot. “Ga ervan uit dat zulke robots over een jaar of vijf hun intrede doen en over tien jaar gangbaar zijn”, zegt hij. “Een robot in je huis zit niet vast aan een stroomsnoer. Hij moet extreem zuinig zijn, veel kunnen en heel veilig zijn, anders laat je hem niet binnen.” Al die eisen tegelijk optimaliseren gaat volgens hem alleen als chipontwerpers en modelbouwers samen aan de hele keten werken. Die modelkennis moet van Li komen, die aan de wieg stond van de beelddatabase ImageNet. Zij gaat na de overname bij AMD aan de slag als executive vice president en chief scientist.
Tokens naar zuiniger hardware
Hoe zwaar efficiëntie weegt, merkte AMD ook bij zichzelf. Toen het bedrijf op grote schaal agents ging inzetten, rees de rekening voor AI-tokens de pan uit. Om de kosten in de hand te houden, zette AMD een tokenrouter in op basis van open source, die per taak bepaalt waar die het best kan draaien. AMD maakt niet alleen chips voor de cloud en het datacenter, maar ook voor embedded apparaten en pc’s, en volgens Papermaster kan de router het werk daardoor verdelen over hardware die het allemaal zelf in huis heeft.
“Taken die het nieuwste en duurste model nodig hebben, stuur je daarheen”, legt hij uit. “Voor de rest volstaat een open-weightmodel of een ouder model, en dat kan on-premise draaien of zelfs op de pc.” In een pilot die AMD in juli toelichtte, stuurde het bedrijf workloads naar eigen MI350P-GPU’s in plaats van naar frontier-modellen in de cloud. De tokenkosten daalden volgens het bedrijf daardoor met 43 procent en de reactietijden werden 2,9 keer zo snel.
Voor Nederlandse organisaties draait zo’n verdeling niet alleen om kosten. Hier is het overvolle stroomnet vaak een hardere grens voor AI-capaciteit dan de beschikbaarheid van chips. Papermaster adviseert CIO’s om niet meer rekenkracht in te zetten dan nodig. “Kijk per taak wat echt de nieuwste, meest stroomvretende technologie vereist, en wat net zo goed op een zuiniger platform on-premise of op een pc kan draaien.” Volgens hem valt daar veel energie te besparen, en grote consultancybedrijven kunnen helpen zo’n router in te richten.
Referentie, geen concurrent
Met World Labs haalt AMD, als de overname doorgaat, een laag in huis die het tot nu toe aan anderen overliet. Dat valt op, want het bedrijf profileert zich nadrukkelijk met open standaarden en open software, zodat klanten onderdelen van hun infrastructuur kunnen uitwisselen en nergens aan vast komen te zitten. Een leverancier die zelf van rack tot model alles kan leveren, lijkt daar op het eerste gezicht minder goed bij te passen. Papermaster ziet dat anders. “AMD optimaliseert van silicium tot applicatie”, zegt hij, “maar we doen dat via een ecosysteem, niet door alles zelf te verkopen.”
Helios is daarvan volgens hem het voorbeeld. ZT Systems ontwierp het rack, dat dit kwartaal wordt geleverd, maar AMD brengt het niet op de markt als concurrent van serverbouwers. Het is een referentieontwerp waarop andere fabrikanten hun eigen systemen bouwen. Zelf bouwt AMD de racks niet: de productietak van ZT Systems verkocht het vorig jaar door aan Sanmina, alleen de ontwerpers en klantenteams bleven. Bij netwerken werkt het volgens Papermaster net zo: AMD heeft eigen netwerkoplossingen, maar via open standaarden kunnen andere netwerkleveranciers en extra accelerators gewoon aansluiten.
Hetzelfde geldt voor de software. ROCm is open: klanten kunnen de stack aanpassen, verbeteren en zelf codewijzigingen voorstellen. “Een echte partner zijn in een open ecosysteem onderscheidt ons sterk”, zegt Papermaster. “Vooral in Europa slaat dat heel goed aan.”
AMD wil slotgracht dempen
Dat openheidsverhaal richt zich natuurlijk vooral op klanten van Nvidia, dat de markt voor AI-chips lang domineerde. Veel AI-software is geschreven voor CUDA, het eigen programmeerplatform van Nvidia, en overstappen betekende code omschrijven en opnieuw optimaliseren. Dat kostte zoveel werk dat de sector het de ‘slotgracht’ rond Nvidia noemde. Bij de introductie van Helios in juli stelde AMD al dat klanten nauwelijks nog over CUDA beginnen.
Papermaster onderschrijft dat beeld. Volgens hem heeft AI de gracht min of meer drooggelegd: software die is geschreven om AI-modellen op Nvidia-GPU’s te laten draaien, kan nu grotendeels door AI zelf worden omgebouwd. Hij wijst op ROCm.ai, een platform dat AMD in juli presenteerde en dat AI-codeerassistenten als Claude, Codex en Cursor leert hoe ze bestaande code geschikt maken voor ROCm en optimaliseren voor AMD-chips. “Elke ontwikkelaar kan zijn code daarmee snel overzetten naar AMD”, zegt Papermaster. “Wat vroeger weken of dagen optimalisatiewerk kon kosten, is nu een eenvoudig en snel proces dat AI uitvoert.” Een klantvoorbeeld of een indicatie van wat zo’n overstap in tijd en geld kost, gaf hij niet.
Sleutel bij de klant
Ook soevereiniteit benadert Papermaster vanuit die uitwisselbaarheid, en niet vanuit de vraag waar chips vandaan komen. “Als je soevereiniteit opvat als alle onderdelen op eigen bodem maken, is dat een vrijwel onmogelijke opgave”, zegt hij. Dan zou Europa niet alleen de meest geavanceerde chipfabrieken nodig hebben, maar ook de productie van de talloze andere elektronische componenten in een AI-systeem.
Voor AMD draait soevereiniteit vooral om de bescherming van data, en daarvoor zet het bedrijf in op confidential computing. Het hart daarvan is de Platform Security Processor (PSP), een aparte beveiligingsprocessor in de chip die volgens Papermaster door derden wordt geaudit. Die zorgt ervoor dat data tijdens de verwerking en in het geheugen versleuteld blijven, en volgens Papermaster bepaalt de klant daarmee zelf waar en wanneer zijn data worden gebruikt. Op AMD-processors draait dat al jaren in productie, bij vrijwel elke grote cloudaanbieder, en voor de GPU’s komt het volgens hem binnenkort ook.
Critici noemen de PSP, net als de vergelijkbare Management Engine in Intel-processors, ook wel een black box: een computer in de computer, waarvan gebruikers niet kunnen inzien wat er precies op draait. Op die kritiek gaat Papermaster niet direct in. Hij wijst op Caliptra, een opensourceproject voor identiteitscontrole en authenticatie vanaf het moment dat een computer opstart, dat volgens hem op diezelfde beveiligingsprocessor draait. “Open is de veiligste oplossing”, zegt hij, “want iedereen kan precies zien wat je doet.”
Op de vraag of een Europese klant het ooit zou weten als een Amerikaanse rechter AMD om data vraagt, is zijn antwoord kort. “Wij beheren geen data van klanten en hebben er ook geen toegang toe”, zegt hij. “We leveren de rekeninfrastructuur voor AI, we draaien geen clouds of datacenters.” Soevereiniteit is voor hem dan ook geen kwestie van waar een leverancier vandaan komt, maar van wat de klant zelf in handen houdt. “We willen klanten soevereine controle geven over de elementen die ertoe doen”, zegt Papermaster. “Dat zijn de bescherming van hun data en de vrijheid om onderdelen van hun infrastructuur via open standaarden in en uit te wisselen, zodat ze nergens aan vastzitten.”