【导语：Anthropic团队仅用一个周末，就让Claude在全新的AMD MI355X机架上跑通，且人类工程师未改动一行代码，跨越了英伟达20年积累的CUDA护城河，开启了AI改造GPU软件栈的新篇章。】
前段时间，AMD给Anthropic送来一台搭载MI355X的机架，团队本以为要经历新一轮适配的硬仗。然而，Anthropic让Claude接上机器并下达指令，一个周末后，屏幕上出现持续上涨的性能曲线，Claude不仅跑起来了，性能还不断提升。很快，这场周末实验便接上了真正的部署计划，Anthropic宣布将在AMD Helios系统中部署最高2GW的Instinct GPU，首批1GW计划于2027年上半年启动。
Claude能实现对CUDA生态的“降维打击”，得益于AMD为AI开发的ROCm.AI。这是一套给Claude、Codex和Cursor准备的GPU工具箱，入口是AMD Skills，里面装满经过验证的ROCm知识。Agent拿到这些知识后，可自行完成装环境、部署模型、读日志、查故障等操作，还能通过ROCm CLI调用真实机器。
AMD甚至改变了芯片说明书的写法，每一代AMD GPU都会公开指令集，并提供AI可读的ISA。Agent读懂手册后，就能直接上手调性能。现场演示中，Hyperloom把MiniMax M3的输出速度提升了38%，还能一次跑过1.4万个模型，并沉淀测试结果。
CUDA经过20年发展，积累了庞大的生态和工程师的经验，后来者即便造出性能接近的芯片，也需从头构建软件生态。而Agent能读平台文档、调用分析工具、定位问题并优化代码，一个工程师放出一群Agent就能并行排查问题，将追赶的时间从按年计算压缩成按任务计算。
如今，中国工程师站在AI改造GPU软件栈的前线，沉淀的底层经验被整理成更多Agent可调用的能力，为追赶CUDA提供了新起点。
编辑观点：AMD与AI的结合为GPU软件栈带来变革，Agent有望打破CUDA生态壁垒，加速行业发展，未来AI在芯片领域的应用值得期待。