資安業者警示Windmill漏洞遭實際利用，若未修補可能導致攻擊者讀取伺服器檔案

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177601

開源工作流程自動化平臺Windmill於今年3月揭露與修補的高風險漏洞CVE-2026-29059，近日資安業者VulnCheck發現該漏洞已遭攻擊者實際利用，他們於7月18日偵測到來自兩個不同IP位址的攻擊者，試圖利用該漏洞讀取Windmill平臺的/etc/passwd檔案。VulnCheck指出，主流攻擊面管理平臺（ASM）估計，網際網路上約有300至600個Windmill實例可能存在漏洞，而他們的Target Intelligence資料則顯示，一共有24個國家、約170臺存在漏洞的主機暴露於網路。

CVE-2026-29059的CVSS嚴重性評分為7.5分，源自Windmill未適當過濾get_log_file端點的檔案名稱參數，可能遭路徑遍歷攻擊進而存取任意檔案，在特定環境下還可能導致攻擊者取得管理員身分，並執行任意程式碼，Windmill已在1.603.3版修補此漏洞。

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Linux核心開發團隊24小時內修補440個漏洞，大量CVE密集發布引發關注

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177599

Linux核心開發團隊近日在不到24小時內密集發布資安公告，從7月19日至20日共修補約440個漏洞，涵蓋Linux核心多個子系統、網路功能、檔案系統、硬體驅動程式等，這些漏洞是透過核心程式碼修補，並依不同發行版納入更新，使用者應依所採用的Linux發行版，安裝供應商提供的核心安全更新。

這批Linux核心漏洞多數尚未有CVSS評分，還無法確認個別漏洞的嚴重性。從漏洞描述初步觀察，記憶體安全問題是主要類型之一，包括記憶體已釋放卻仍被使用（UAF）、NULL指標解引用（null pointer dereference）與越界存取等，另有部分屬於資訊洩漏、權限控管與拒絕服務問題。資安媒體Security Online的初步評估指出，這批漏洞中，涉及網路儲存、SMB 服務與KVM虛擬化的漏洞風險較高，值得關注的漏洞有這幾個：可能導致權限提升與容器逃逸的CVE-2026-53362，影響SMB服務的CVE-2026-53383、影響TIPC通訊服務的CVE-2026-63801 ，以及涉及KVM的CVE-2026-63794。

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LG顯示器暗中透過Windows Update於用戶電腦安裝McAfee軟體試用版，微軟強力介入阻止

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177597

LG數款高階顯示器用戶發現，在接上Windows電腦後，電腦被偷偷安裝McAfee安全軟體試用版。此事引發微軟介入，但LG否認擅自安裝。

本月初有用戶在Reddit反映，在其將LG顯示器接上Windows機器並登入後，發現有LG Monitor App安裝器程式跳出視窗，顯示已安裝McAfee Scam Detector程式。檢視Windows Update下載紀錄，這款App為30天試用版，早在未告知用戶情形下已安裝在Windows電腦上。另有LG顯示器用戶回報類似情況。

媒體Gamers Nexus測試分析，至少有8款LG UltraGear顯示器會在接上Windows電腦後安裝LG Monitor App Installer程式。這款程式推薦用戶安裝第三方App，包括McAfee程式。Windows Latest報導，即使用戶沒有選擇安裝，還是會被暗中安裝在電腦中。

微軟似乎事前不知情，因為消息見報後，微軟Windows暨裝置事業群執行副總裁Pavan Davuluri說明微軟團隊已在調查中。

但Windows Latest引述LG聲明，駁斥偷偷安裝一事。LG說絕對不會在用戶未明示同意下自動安裝McAfee，LG Monitor App Installerer是經由微軟官方發佈流程發佈，提供McAfee為選項，只有用戶主動選擇執行安裝並同意，才會安裝McAfee。這可能意指是Windows Update和用戶之間介面造成用戶誤點擊同意而安裝。

Davuluri在7月19日在X更新消息，表示LG已同意移除跳出式視窗，Windows Latest報導，7月22日LG已將該視窗移除。

這是LG家用連網設備又一次陷入資安爭議。上個月資安業者Spur分析6000多款三星與LG智慧電視App，發現約三分之一內含常駐代理網路SDK，可能讓用戶住家IP被納入代理網路，而使家中連網設備暴露於外部網路。

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OpenAI在美國公開推出ChatGPT Health，可串接病歷與Apple Health

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177595

OpenAI周四（7/23）正式向美國用戶推出ChatGPT Health，允許使用者串接Apple Health及支援的醫療機構病歷，讓ChatGPT根據個人檢驗結果、用藥、就診、睡眠與活動資料回答健康問題。該功能即日起陸續開放美國18歲以上的Free、Go、Plus及Pro用戶使用，支援網頁版與iOS版，尚未於其他市場及Codex中提供。

OpenAI今年初已向少數用戶測試獨立的Health健康專區，但測試發現，獲得使用資格者超過70%的健康相關對話仍發生在一般聊天中。例如，使用者可能在規畫餐點時，希望ChatGPT考慮食物過敏或飲食限制，若必須另外切換至Health專區，反而增加使用步驟。

因此，這次公開版本不再把健康功能侷限於獨立專區。經使用者授權後，ChatGPT可在一般對話中調用相關健康資料，例如選擇餐廳時考慮飲食限制，或在規畫家庭活動時避開不適合近期傷勢的運動。使用者也能以「@Health」明確要求ChatGPT納入健康資訊。

Health專區則作為管理中心，使用者可串接Apple Health、美國支援醫療體系的電子病歷、Amazon旗下初級醫療服務One Medical，以及健康檢測平臺Function Health等服務，並查看近期健康資料與趨勢、瀏覽同步病歷、核對疾病及用藥紀錄。若穿戴裝置、健身或營養應用程式已將資料共享至Apple Health，ChatGPT也能在獲准後使用相關資訊。

OpenAI表示，全球每周已有超過3億人向ChatGPT詢問健康問題，包括解讀檢驗結果、準備看診及了解醫師說明。串接資料後，ChatGPT可比較歷次檢驗數值、摘要兩次看診間的變化，或分析睡眠及活動與生活習慣之間的關係，減少使用者反覆上傳或說明相同資料。

在隱私上，ChatGPT預設會在使用病歷或Apple Health資料前徵求同意，使用者可選擇單次授權或一律允許，並可隨時變更設定。OpenAI強調，串接的醫療資料及引用這些資料的對話不會用來訓練基礎模型或投放廣告；解除連結後，從來源同步的資料將在30天內自OpenAI系統刪除，但已納入對話紀錄的資訊，仍會保留至使用者刪除相關對話。OpenAI也提醒ChatGPT仍可能出錯，相關功能僅供協助理解健康資訊，不能取代專業醫療判斷。

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2026上半年漏洞揭露量增51%，供應鏈攻擊擴及軟體開發生態系

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177593

網路安全業者Forescout近期回顧2026上半年威脅，根據他們的分析，今年上半年全球共揭露37,137項漏洞，較去年同期增加51%，平均每天新增205項，其中55%被列為高風險（High）或重大風險（Critical），另有54項曾作為零時差漏洞遭到利用。

今年上半年，美國網路安全暨基礎設施安全局（CISA）將146項漏洞納入已知遭利用漏洞清單（KEV），較去年同期增加11%。其中46%的漏洞在2026年以前就已公開，顯示舊有漏洞仍持續遭攻擊者利用。

報告指出，軟體供應鏈攻擊已從套件儲存庫擴及CI/CD管線等軟體開發環節。Forescout列舉多起相關事件，受影響的專案與工具包括Trivy、Checkmarx KICS、LiteLLM、Telnyx Python SDK、TanStack的CI/CD管線，以及Nx Console的VS Code延伸套件，顯示攻擊者正將目標擴大至整個軟體開發生態系。

隨著愈來愈多組織自行部署AI模型、應用框架及周邊工具，暴露於網際網路的相關服務日益增加，攻擊面也持續擴大。Forescout透過網路服務搜尋引擎Shodan查詢發現，截至5月底，暴露於網際網路的AI服務超過94萬個，較2月統計的約42萬個增加124%。

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華碩修補路由器重大漏洞，攻擊者可透過偽造伺服器執行任意指令

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177591

個人電腦與無線網路設備供應商華碩（Asus）於7月15日發布安全更新，針對路由器韌體、MyASUS應用程式使用的服務ASUS System Control Interface，以及ASUS Business Manager共修補4項漏洞。其中，路由器韌體漏洞CVE-2026-13385的CVSS風險分數為9.5，屬於重大（Critical）風險等級。

CVE-2026-13385源於中國市場機種（CN SKU）使用的ASUSWRT韌體，其UU功能存在憑證驗證不當問題。遠端攻擊者可發動中間人（Man-in-the-Middle，MITM）攻擊，誘使路由器透過偽造的伺服器下載並執行任意指令。

受影響範圍僅限啟用UU功能，且採用ASUSWRT 3.0.0.4_386、3.0.0.4_388或3.0.0.6_102系列韌體的中國市場機種，其他地區機種不受影響。華碩建議使用者立即升級至最新韌體；對於已終止支援且無新版韌體可用的機種，則可停用UU功能降低風險。

華碩也針對ASUS System Control Interface及ASUS Business Manager，修補3項與特定驅動程式元件存取控制不當有關的漏洞。相關更新適用於所有個人電腦，包括桌上型電腦、筆記型電腦、NUC迷你電腦及一體式電腦（All-in-One PC）。具備本機管理者權限的攻擊者可能繞過系統原有的安全限制，進而影響系統完整性。其中，CVE-2026-15029的CVSS風險分數為8.4，CVE-2026-13585為8.2，兩者皆屬高（High）風險等級；CVE-2026-15030的CVSS風險分數為5.6，屬中度（Medium）風險。

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逾20個巴西政府網站遭入侵，駭客用於當作攻擊跳板

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177590

駭客利用合法的網站作為散布惡意軟體的管道，過往有不少資安公司揭露這種類型的事故，通常攻擊者會針對特定內容管理平臺及資安漏洞，藉此滲透網站並埋入惡意程式碼，不過，最近有一起活動相當特別，攻擊者竟是綁架政府機關的基礎設施，將其作為傳遞惡意軟體的管道。

雲端沙箱服務平臺Any.Run揭露攻擊活動PhantomEnigma，駭客濫用超過20個被入侵的巴西政府與警方的入口網站（*.gov.br），並搭配與警察相關的誘餌，針對當地銀行與公共領域的組織發動攻擊，他們也濫用外流的合法電子郵件信箱寄送釣魚信，進而通過SPF、DKIM、DMARC驗證機制。這波攻擊可追溯至今年1月，直到7月上旬仍發現相關活動。

相關攻擊大致分成兩種不同的特徵，一種是從1月至4月的PDF誘餌攻擊Ofício-PC，在5月之後，駭客採用以Node.js與Inoo Setup製作的工具為主，研究人員強調，在整個活動期間，實際上兩種攻擊手法駭客都有使用，這代表PhantomEnigma是經過協調的攻擊，旗下可能有多個攻擊隊伍，他們共用被入侵的政府基礎設施，並輪換C2系統。

Any.Run從231筆看似沒有直接關聯的沙箱分析記錄，拼湊出這起活動，該活動之所以難以追蹤，原因在於攻擊基礎設施變換的速度比惡意軟體的程式碼還要快，因此該公司判斷是同一組人馬的協調攻擊活動，是根據反覆出現的惡意程式部署流程，駭客使用以Delphi編譯的Inno Setup安裝程式，於受害電腦安裝Electron應用程式，藉此夾帶經混淆處理的index.js後門。

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蘋果開放Apple Maps供車廠內建，福特2027年率先導入

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177589

蘋果周四（7/23）推出MapKit for Automotive SDK，開放汽車製造商把Apple Maps直接內建於車載系統並客製化介面。福特汽車（Ford）將成為首批採用者，預計2027年在Universal Electric Vehicle（UEV）平臺導入，首款車為售價約3萬美元的中型電動車。

不同於目前由iPhone執行，再透過CarPlay顯示於車內螢幕的方式，新的MapKit for Automotive SDK可讓Apple Maps直接在車機上運作，不必連接iPhone。系統可用自然語言提供逐步導航，並整合即時路況、事故資訊、地點搜尋及路線規畫，也支援電動車智慧路線規畫與電池預熱。福特車款仍將支援CarPlay，駕駛也可繼續使用原有的CarPlay介面。

這項合作也超出一般導航範圍。蘋果將向福特提供道路層級地圖資訊，供旗下Latitude AI團隊開發下一代BlueCruise高速公路免手持駕駛輔助功能，改善車輛從交流道入口行駛至出口的體驗。不過，美國科技媒體The Verge指出，Apple Maps只提供地圖及道路資料；BlueCruise及福特規畫於2028年推出的無人監督自駕系統，仍由福特自行開發，蘋果並未參與自駕技術。

Apple Maps在2012年取代iPhone內建的Google Maps時，曾因地點標示錯誤、道路資料不完整及導航失準而遭到大量批評，蘋果執行長Tim Cook罕見公開道歉，甚至建議使用者暫時改用其他地圖服務。

經過多年重建地圖資料與擴充導航功能，Apple Maps如今由消費者App進一步成為車廠可採用的基礎技術。福特不只將它用作原生導航，還採用其道路資料支援駕駛輔助系統，顯示Apple Maps的角色正由CarPlay內的一款App，擴展為蘋果對汽車產業輸出的地圖與導航平臺。

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北韓駭客Kimsuky入侵韓國協作軟體供應商，藉此攻擊下游客戶

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177588

北韓駭客攻擊韓國的事故不時傳出，7月20日韓國資安公司ENKI WhiteHat揭露北韓國家級駭客組織Kimsuky（APT43、TA406、Velvet Chollima）最新一波攻擊，自2025年至2026年初，持續入侵韓國多家協作平臺廠商，於受害廠商的網路環境植入惡意程式Gomir與HttpTroy，或是融合兩者能力的變種BirdTroy、DriveTroy，並且進一步滲透下游客戶的伺服器，竄改協作平臺的登入網頁來竊取員工帳密。

根據分析，兩款變種程式最大的特色在於，駭客刻意改用自訂的Base64編碼封包，或是濫用Google Drive進行C2通訊，藉此迴避偵測。由於4款惡意程式共用指令結構與持續運作的處理程序，代表這些惡意程式都是由同一組駭客持續開發及使用。

在上述攻擊活動裡，Kimsuky疑似透過郵件伺服器的遠端程式碼執行（RCE）漏洞，或是對員工從事網釣等社交工程手法，入侵協作平臺廠商。為了在隔離網路環境進行橫向移動，他們也使用遠端監控與管理工具DWAgent，以及TCP連線多工程式庫yamux改造的自製工具。

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Google因違反歐盟數位市場法被罰款8.9億歐元

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177587

歐盟執委會（European Commission）周四（7/23）就Google搜尋圖利自家服務及Google Play導引限制（Anti-Steering）兩項行為違反歐盟數位市場法（Digital Markets Act，DMA），罰款8.9億歐元。

歐盟是在2024年3月底著手調查六大網路平臺守門人（包括Alphabet/Google、蘋果、Meta、微軟、Amazon及字節跳動）是否有確保公平競爭、提供使用者多元選擇及創新環境的責任。兩項案件各為判罰4.6和4.3億歐元。針對Google搜尋圖利自家服務的調查，歐盟發現Google搜尋為自家包括購物、飯店、交通及運動賽事服務提供優於第三方服務的待遇，包括自家服務出現在搜尋結果頁上方、或在視覺或篩選表列較第三方服務更為有利。

至於Google Play限制導引(Anti-Steering)議題，歐盟調查發現Google Play未依規定免費告知使用者有更便宜的其他選擇，並導引他們前往網站或其他App商店購買服務。尤其Google禁止App開發商自由透過偏好的通路、如第三方App商店與使用者聯繫，推廣其服務並簽訂合約。歐盟認為Google現行的導引費用比例及收取期間都超出DMA下合理範圍。

除了罰款，歐盟執委會要求Google需修正，包括Google搜尋上以公平且無歧視對待第三方服務商，且允許透過Google Play Store上架App的開發商能自由和使用者溝通、推廣優惠並簽訂合約，不限於Google Play Store內。

Google在和歐盟對話後，已主動提議並測試，將修正自家服務在Google搜尋上的展示方式。Google並且開始測試修改購物廣告、與運動等服務相關內容的展示方式。這家搜尋大廠也提議，將把歐盟判決的原則運用於AI Overviews及AI Mode，以決定哪種方式會持續。至於限制導引的議題，Google已經著手部署變更措施。

歐盟表示，歐盟會將Google方面的修正行動列入這次處分的最終調整結果。

這也是繼去年蘋果和Meta分別被罰款5億及2億歐元之後，歐盟在美國政府以提高關稅施壓下，對美國科技業者做出的最新裁罰。

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Google CodeMender代理可在隔離環境驗證漏洞，自動產生、測試修補程式

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177585

Google推出程式碼資安代理CodeMender公開預覽版，可掃描程式碼尋找安全弱點，在隔離環境實際測試漏洞能否被利用，再產生及測試修補程式。目前只有少數客戶可申請使用，Google說明，該預覽服務僅供有限測試與評估，不得用於商業或正式生產用途。

CodeMender是一套能自行執行多個資安作業步驟的AI工具，系統由Google託管的雲端服務負責分析與安排工作，客戶電腦上的命令列工具則讀取程式碼、執行建置命令，並在客戶管理的隔離環境中驗證漏洞及修補結果。

使用者可讓CodeMender直接掃描程式碼，也能匯入其他安全檢測工具發現的問題。支援範圍涵蓋記憶體損毀、注入漏洞、網頁安全問題、密碼學錯誤及不安全的資料處理方式。開發團隊也能提供應用程式用途、程式設計規範與可能面對的攻擊方式，協助系統理解程式碼背景。

找到疑似漏洞後，CodeMender會製作示範攻擊程式，在隔離環境中建置並執行，確認弱點是否真的能被利用。一般靜態掃描工具可能只根據程式碼特徵提出警告，仍需人員逐項確認。Google表示，加入實際攻擊測試可協助降低誤報，讓團隊優先處理已確認可被利用的風險。不過，Google在此次公布的資料中未提供檢測準確率、誤報改善幅度或修補成功率。

漏洞通過驗證後，CodeMender會產生修補內容，重新建置程式並執行測試，再以修改前後的差異交給開發人員審查。修補程式須由開發人員審查與核准後，才能提交至程式碼儲存庫。由於命令列工具可能執行命令或修改工作區中的檔案，Google建議將其放在安全的隔離環境或虛擬機器中執行。

CodeMender支援C/C++、Go、Java、Python、TypeScript、JavaScript、Rust及Ruby，預設使用Gemini 3.5 Flash，也能改用其他支援的Gemini模型。

Google表示，CodeMender不會將完整程式碼庫上傳至雲端，但分析期間仍會傳送所需的程式碼片段、漏洞資訊、建議修補內容及命令執行結果。CodeMender目前可整合既有的持續整合與持續交付（CI/CD）流程，也可作為Google AI Threat Defense的核心元件，部分整合功能尚未推出。

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AMD：AI運算重心轉向推論，蘇姿丰：CPU需求增速甚至超越GPU

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177586

「GPU與AI加速器的需求確實十分強勁，但是從市場規模的成長速度來看，CPU其實更快」，AMD董事長暨執行長蘇姿丰在舊金山舉行的AMD年度Advancing AI活動演說後這麼說。

事實上，在AMD Advancing AI 2026主題演說中，蘇姿丰談到AI市場規模預估時，就特別提到這項觀察。她表示，AMD花了大量時間與OpenAI、Meta、Anthropic等客戶討論AI工作負載（workload）變化，看到的不只是GPU需求持續增加，更重要的是，AI應用型態的改變正重新推升CPU的重要性。

這也是為什麼她在主題演說中提到，2030年預做全球AI加速器市場規模提高至1.4兆美元的重要原因之一。AI現今已不只是協助企業降低成本，而是逐漸成為創造新價值的工具，因此對運算資源的需求仍將會持續攀升。

AI正式從模型訓練走向推論部署

在主題演講中她指出，AI產業正迎來一個重要轉折點：全球AI運算首次有超過一半投入推論（Inference），而非模型訓練（Training）。

她表示，生成式AI發展初期，市場競爭多集中在建立更大模型，但隨著企業開始大規模部署AI服務，推論已逐漸成為主要工作負載，這代表AI正從研發階段走向實際應用。

她認為，真正驅動下一波需求的，將不是單次模型推論，而是能夠自主規畫、呼叫工具、執行程式與完成任務的Agentic AI。

「AI仍處於非常早期的階段，每幾個月就會出現新的重大突破」，她說。

Agentic AI改變工作負載，也重新定義CPU角色

Agent與傳統聊天機器人的最大不同，在於Agent不只是回答問題，而是能持續執行一連串工作。

一個Agent除了需要GPU完成模型推論，也需要CPU負責執行程式碼、管理記憶體與系統狀態、呼叫API、存取資料庫，以及協調多個工具與工作流程。

蘇姿丰表示，AMD與客戶討論工作負載後發現，由於非推論的工作負載快速增加，使得CPU需求成長速度甚至超過GPU，資料中心架構開始出現新的分工模式。

她表示，企業如今利用AI追求的已不再只是成本降低，而是讓產品開發、企業流程與知識工作真正創造價值，Agent是推動這項轉變的重要應用形式。

AMD提出三層AI資料中心架構

因應Agent AI帶來的新工作負載，AMD提出新的AI資料中心架構，將CPU依工作內容區分為三種角色。

第一層是負責驅動GPU的AI Host Node；第二層則是AMD新增的Agent Sandbox，負責執行Agent、協調工具呼叫、管理工作流程與系統狀態；第三層則是企業既有的通用伺服器，執行資料庫及各類企業應用。

對應這三類工作負載，AMD在新一代EPYC Venice處理器，包括適合GPU Host的高時脈版本、針對Agent部署的256核心版本，以及針對企業應用的128核心版本。

從單一晶片走向整體AI系統布局

今年發表活動的焦點之一是Helios機櫃，整合MI455 GPU、EPYC Venice處理器、Pensando網路及ROCm軟體平台。從AMD的產品布局完整來看，AMD與外界的競爭已不再只是GPU，而是完整的AI系統。

蘇姿丰表示，Helios並非AMD單方面完成後再交由客戶部署，而是在產品設計初期便與OpenAI、Meta及Anthropic等合作夥伴共同開發（co-develop）。從晶片、平台、軟體到資料中心部署，雙方同步規畫下一代AI基礎設施。

「這不是只有一顆晶片，而是整個晶片產品組合與硬體平臺」，她表示，未來AI資料中心的競爭，不只是比拚GPU效能，而是整體系統整合能力，包括運算、網路、散熱、電力與供應鏈都要規畫，才能迎合Agent AI成長的運算需求。

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【美國AMD全球發表會直擊】AMD發表最新AI加速器及第六代EPYC處理器，挾Helios機櫃搶攻AI工廠市場

來源：https://www.ithome.com.tw/news/177584

AMD在美國舊金山舉行年度的AI活動上，AMD執行長蘇姿丰正式對外發表新一代Instinct MI400系列資料中心AI加速器，採用CDNA 5架構及台積電2奈米製程設計，包括MI430X及進階的MI455X，鎖定HPC、主權AI發展，到尖端的模型訓練、大規模推論需求的AI基礎建設需求；AMD也在活動中同步揭露搭載Instinct MI400系列及最新EPYC處理器的Helios機櫃。

AMD執行長蘇姿丰表示，過去幾年資料中心的運算需求以AI訓練(Training)為主，但現則是以推論(Inference)的需求為主，2026年AI推論與訓練的運算需求約為6:4。

她表示，Agentic AI的趨勢進一步帶動更多的推論需求、更多的Agent及工具，這意謂著需要更多的運算資源，其中包括CPU來協助Agent執行多個動作。

因此，AMD預期資料中心的AI加速器市場，到了2030年將成長至1.4兆美元。顯示用於AI訓練及推論的加速器市場龐大的商機。

今年AMD Advancing AI活動的焦點，包括新一代資料中心AI加速器，以及鎖定AiI工廠高密度部署的Helios機櫃。

AMD指出，現今的AI基礎建設，包括先進的AI、自主AI發展、科學運算，不同的應用需要針對其需求優化的運算基礎設施，MI400系列資料中心GPU可搭配Helios機櫃架構，針對不同運算基礎設施需求提供彈性部署方式，包括高效能運算的研究機構，和推動主權AI、國家級基礎設施、超大規模AI工廠的建置需求。

MI430X針對自主AI發展、HPC；而進階的MI455X鎖定超大規模的AI工廠基礎設施，例如AMD剛宣布不久，將與Anthropic合作建置數個GW的搭載MI455的Helio機櫃。這些MI400系列GPU均能支援ROCm軟體，以提供程式設計模型、編譯器、函式庫、Runtimes和部署；AMD稱目前在Hugging Face已可支援超過300萬模型。

針對大規模模型訓練及推論需求設計的MI455X，採用2奈米製程設計，搭配CDNA 5架構，內含3,200億個電晶體，最多可支援432GB的HBM4記憶體，記憶體頻寬支援每秒23.3TB，支援MXFP8效能20PF(MXFP4效能為40PF)，在記憶體容量、記憶體頻寬、效能各方面要優於前一代的MI355X GPU。

相比於MI355X，MI455X在Token吞吐量最高提升34倍，Token成本最多可降低18倍，代表能以更快的回應時間、更好的經濟效益服務更多的用戶。

至於MI430X預計在2027年上半年推出，其HPC FP64運算效能可達288TF(比Nvidia Vera Rubin高出8.7倍)，並支援432GB HBM4記憶體，比Vera Rubin多出50%的記憶體容量，記憶體頻寬支援每秒23.3TB/s。

除了占據主角光環的MI400系列，AMD針對企業既有採用氣冷架構資料中心易於部署AI的需求(450到600W TDP)，AMD也發表一款Instinct MI350P, 可支援2,600億的模型。

鎖定大規模AI工廠的Helios機櫃

至於高度整合的Helio機櫃，AMD強調該機櫃的設計的目標是成為最高效能的AI Rack，包括採用CPU(代號Venice的第六代EPYC處理器)、GPU(搭載MI455X)、網路(Pensando網路技術)，可支援AMD ROCm軟體。其在CPU的核心效能、GPU運算、HBM4記憶體容量及記憶體頻寬，以及網路的橫向、縱向擴展頻寬等方面，宣稱要優於競爭對手，Helio機櫃已開始量產。

Helio機櫃在CPU方面，搭載第六代EPYC處理器，支援96個高頻率核心，搭配搭載MI455X，達到FP4運算40PF效能，網路方面採用Pensando及UALoE，可連接72顆GPU，網路縱向(Scale-up)頻寬可達到260TB/s。

以競爭對手Nvidia新近推出的Vera Rubin NVL72相比較，AMD稱Helio多出15%的AI運算，高出50%的記憶體總容量，以及多出50%的橫向網路頻寬。每美元的Token產出量最多提高30%，對AI的Token產出帶來更好的經濟效益。

在Helio機櫃方面，AMD宣稱Helio機櫃已獲得超大規模的AI業者採用，包括OpenAI、Meta、Anthropic、微軟及Oracle。

在今年的MI400系列之後，2027年將推出Instinct MI500系列，採用CDNA 6 GPU架構及下一代的HBM記憶體，提升CPU縱條擴展能力，以及新的銅纜與光纖高速連接技術；接下來會在2028年推出Instinct MI600系列，目前正在研發中。

相較於其他對手，AMD一向強調開放平臺的競爭策略，來鎖定AI工廠等大規模基礎設施的部署需求，該公司也稱OpenAI、Meta、Anthropic三家AI業者將會採用Helio部署GW規模的AI基礎設施。

至於Helio機櫃的網路技術，在前端(Front-End)採用第三代Pensando Salina DPU，可支援400Gb/s；縱向則採用第一代的UALoE，可連接72顆GPU, 支援260TB/s；橫向擴充則是第二代Pensando AI NIC，Vulcano，支援PCIe 6、UAL，可達到800Gb/s。

在今年Helios機櫃之後，2027年將推出Helios 500，其特色是屆時CPU將採用Verano的EPYC處理器，搭配Instinct MI500系列加速器，網路部分採用AMD Pensando的Como及Monza。MI500的吞吐效能為2023年Instinct MI300X系列的2,000倍以上。

2028年則會推出Helios 600機櫃，搭載代號Ferrara的EPYC處理器，Instinct MI600系列加速器，以及Pensando網路的Palma及Levanzo。

第六代EPYC處理器瞄準代理AI的不同CPU運算需求

AMD也在今年的AI年度活中正式發表代號Venice的第六代EPYC處理器，該款EPYC處理器型號為9006系列，第六代EPY處理器目前已開始量產。除了一般伺服器運算、雲端基礎設施採用，Venice也推出特定的處理器版本，專門鎖定正在興起的代理式AI運算部署需求。

AMD指出，新一代的EPYC處理器，主要瞄準代理AI在工作流程中的3項依賴CPU的工作，包括執行AI Agent、持續提供GPU等AI加速器需要的資料，以及支撐Agent存取的各種企業服務。

當AI Agent需要規畫任務、呼叫工具、執行程式碼、查詢企業資料庫或串接ERP、CRM等系統時，負責協調、調度與執行這些工作的仍是CPU，而GPU則專為大型模型推論等高密度AI運算使用。

代理AI改變資料中心內CPU與GPU分工

AMD指出，當AI從單純回答問題，發展為自主規畫、推理、執行任務並與企業系統互動的新型態AI，企業的資料中心運算架構需求也跟著改變。AI系統不只是依賴GPU進行模型推論，還要大量的CPU負責Agent的執行、工作流程協調、資料存取，以及持續為AI加速器提供資料，以降低GPU資源的閒置。

因此，資料中心運算架構從過去以CPU搭配GPU的模式，將會演變為三層式的代理AI架構，每層各有不同CPU運算需求。AMD認為，代理AI工作流程主要可分為三類CPU工作，包括負責執行AI Agent的「Agent Sandbox」、負責支援GPU叢集的AI主機節點「AI Host Node」，還有負責企業原有業務系統的「General Purpose CPU」。

三類CPU工作：

Running agents（執行Agent） ： Agent Sandbox CPU

Feeding accelerators（支援GPU） ： AI Host Node CPU

Enterprise services（執行企業應用） ： General-purpose CPU

而基於不同層級工作負載，需要不同設計目的CPU支援，AMD認為這不是一個CPU就能適用不同工作需求。

AMD將CPU依不同的工作任務，分為用於GPU Server的Host Node，當中的CPU支援GPU；另一個CPU工具任務則是在Agent CPU Server中的Sanboxes；最後則是用於一般企業應用的通用CPU Server：

因此，AMD EPYC處理器9006系列共提供4個版本。首先是EPYC 9006 SP7，為高密度的代理沙盒而設計，最多為256個核心及512個執行緒，強調在AI Host Node裡，可以5GHz的時脈、支援PCIe 6支援GPU，強調每瓦、每美元或機架下能執行更多的AI代理。

EPYC 9006 SP8則以高效率執行企業關鍵工作負載及代理沙盒為目標，提供8到128個核心，採低功耗設計，適用於邊緣運算，以及用電限制的小型叢集系統使用

EPYC 9006X SP7則支援更大的快取記憶體及頻寬為設計，鎖定HPC及科學研究需求，相較於EPYC 9006 SP7，某些型號能提供超過5GHz更快時脈及L3快取。

至於EYPC 9006 LP，原先代號為Verano，是專門針對下一代的機架級AI而設計，在AI Host Node裡，可結合LPDDR記憶體和5GHz高時脈， 在加速器密集的機架上使用，從單一節點到AI工廠，隨擴展提高利用率。

AMD宣稱Venice處理器在上述的三層架構中，例如在企業通用伺服器中，相較於Nvidia的Vera CPU提升3.3倍的效能；而在GPU伺服器中的AI Host Node中，相較於英特爾Xeon 6960P，在尖端模型提升1.8倍的每秒Token，在CPU伺服器的Sanbox中，比Arm的CPU帶來2.8倍的每瓦Agent數。

在今年推出採用Zen Core 6的第六代EPYC處理器後，接下來在2028年將推出代號Florence的EPYC處理器，繼續針對CPU在Agentic時代的不同運算需求而設計，包括Florence的SP7(強調效能)及SP8(鎖定企業的高效率應用)，以及代號Ferrara的EPYC處理器，用於Helios 500的AI Host Node，此外，也會推出一款專門用於Agentic Sanbox的新處理器，該處理器將針對每瓦系統效能優化設計。

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