AI浪潮风起云涌，作为唯一可提供全栈AI技术产品的巨头，AMD更是在这场风潮中春风得意。

近日，AMD在上海举办了一场声势浩大的AI开发者日大会，通过主题演讲、技术会议、动手工作坊、开发者作品分享、工程师和专家面对面交流等方式，分享AMD创新技术与蓝图、探讨AI动态与趋势。

这是该盛会第一次在中国举办，更是美国之外的唯一一场，吸引了2000多名行业领袖、技术大牛、生态伙伴、工程师、开发者的参与，盛况空前。

AMD董事会主席及首席执行官苏姿丰博士(Dr. Lisa Su)，AMD高级副总裁、大中华区总裁潘晓明，AMD高级副总裁、计算与图形总经理Jack Huynh均亲临大会。

还有众多行业领袖和专家也受邀登场，包括零一万物创始人兼CEO、创新工场董事长李开复博士，阶跃星辰联合创始人兼CTO朱亦博博士，清华大学电子工程系教授、IEEE Fellow、无问芯穹发起人汪玉教授等等。

众所周知，NVIDIA近几年凭借AI GPU出尽了风头，但是NVIDIA成也GPU败也GPU，因为AI算力基础依靠的不仅仅是GPU，更是全平台能力。

这，恰恰正是AMD的强项。

从当年唯一同时拥有CPU处理器、GPU显卡、主板芯片组，到如今唯一具备高性能CPU、GPU、FPGA、SoC、网络、Chiplets与封装能力，再加上AMD ROCm软件开发平台飞速发展，AMD正加速展现出全面的AI领导能力。

无论是数据中心、边缘计算，还是嵌入式领域、消费级终端，AMD AI技术和产品可以说无所不在，云边端处处都是如鱼得水。

正是得益于强大的全平台能力，AMD的AI朋友圈不断扩大，比如国外的微软、AWS、OpenAI、Meta、xAI、甲骨文，国内的阿里云、腾讯云、字节跳动、滴滴、美团、快手，等等。

同时，AMD一贯坚持开放的生态合作策略，更是广受赞誉，在大模型方面广泛支持阿里千问、小米MiMo、Kimi v2、DeepSeek、阶跃星辰、魔搭社区等等。

AMD的全栈AI硬件能力秀肌肉。

无锡新威智算的AMD智算服务器，部署两颗EPYC 9334 32核心处理器、八块Radeon Pro W7900 32GB显卡，还有8×64GB内存、2×3.84TB SSD、2×25GbE网卡

硬件之外，AMD也深知软件的重要性，正持续完善AI开发软件栈，开源软件平台AMD ROCm不断在产品和系统层面实现重大更新扩展。

ROCm是支持所有AMD CPU/GPU的统一软件平台，可以实现从笔记本、工作站到数据中心的互联互通，实现AI全路径部署。

它广泛支持各种运行时、编译器、库、AI框架、智能体框架，可以让代码实现“一次编写，全路径运行”，从而增强开发体验，提升测试、微调和部署效率。

苏姿丰预测，再过五年，全球将有50亿人每天都离不开AI，而这一数字在2022年只有100万左右，在去年约为10亿，也就是未来五年将增长足足5倍。

苏姿丰提出，未来每个AI用户都将拥有不止一个AI智能体，可能5个10个甚至100个专属于自己的AI智能体，协同工作或娱乐。

这就需要持续的推理能力、学习能力和数据流处理能力，更离不开GPU、CPU的协同部署，为不同的负载提供最匹配的算力支撑。

苏姿丰特别强调，AI发展正处于一个十分关键的转折点，从传统的AI训练、LLM大语言模型为主导，转向AI推理为主、智能体AI兴起，从而颠覆传统的GPU、CPU协作模式，尤其是让CPU有了新的角色定位。

以往几年，整个AI行业高度重视GPU，进行了海量的部署，GPU、CPU之间的比例一度高达8:1，至少也有4:1。

在新的智能体AI时代，GPU的地位将有所削弱，CPU会承担越来越多的工作，包括AI推理与逻辑思考、数据处理、工具调用、智能体编排等等，这些都是CPU最为擅长的，因此预计GPU、CPU的部署比例将会逐渐来到2:1甚至1:1。

这一点已经达成广泛的共识，事实上Intel也深深同意这一点，Intel CEO陈立武不止一次表示CPU的时代又回来了，NVIDIA急于做CPU产品更是明证。

当然，GPU、CPU永远没有谁比谁更重要、谁取代谁的你死我活的关系，而是看谁在最合适的岗位上发挥自己的长处，彼此协同配合.

不管谁主导，全平台的AMD相比于Intel、NVIDIA，始终都能游刃有余，始终都是赢家。

在演讲中，苏姿丰还大篇幅重申了AMD对于大中华区的承诺。

她强调，中国是全球最活跃的AI生态系统，正在引领智能体AI和企业级AI的发展。

她说：“中国生态系统最令人兴奋的是，这是真正理解开放创新的地方，这是一个非常特殊的样本。我们将中国视为驱动我们路线图的核心部分，包括芯片、AI、软件和平台工程。”

AMD已经在中国深耕30多年，拥有4000多名工程师，AMD全球最大的研发中心就在中国，还设立了AI卓越中心，研发核心AI软件、新一代算法、锐龙AI赋能、行业AI解决方案等等。

AMD上海研发中心更是在今年迎来成立20周年里程碑，已成为AMD全球研发体系的重要支柱，深度参与并主导了多项关键产品的研发、测试验证和量产支持，具备涵盖芯片设计、系统设计、软硬件协同开发、客户工程、AI软件与生态建设在内的全栈技术能力，并培养和汇聚了大批具备国际视野的高端研发人才。

目前，AMD已经与100多家中国AI企业、组织机构、社区展开了广泛深入的合作。

演讲中，苏姿丰还激动地宣布，AMD专为中国AI开发者发布了第一个基于Radeon GPU的公共AI开发者云，而且完全免费，使用也非常简单方便。

同时，AMD正与中国的基础模型公司深度协作，优化基于AMD GPU的训练与推理，并与阿里云携手，基于AMD GPU打造前沿的模型与社区生态。

苏姿丰说：“我们坚信：我们需要在这里，与世界上最聪明的AI从业者互动。”

李开复博士在与苏姿丰博士的对话中，代表零一万物和AMD联合发布了全新的迷你AI工作站Cube01，并称之为“万智智算节点”，苏姿丰博士还为一台现场展示机亲笔签名。

它基于AMD锐龙AI Max+ 395旗舰处理器，搭配128GB统一内存，搭载零一万物万智智能体平台，具备“算力+模型+多智能体协同”的软硬一体化能力，可作为自主可控的AI基础设施，让小团队也能拥有以往大型企业组织才具备的智能协作能力。

目前，基于锐龙AI Max+ 395处理器的迷你AI工作站、笔记本、一体机产品已经超过35款，来自众多不同品牌，包括但不限于：abee、华硕、华擎、天钡、AOKZOE、零刻、Bosgame、海盗船、亿道、首界、奋微(FEVM)、Framework、惠普、华泓智能、infplane、积核、极摩客、零一万物、联想、神达、铭凡、魔方、NIMO、磐镭、Ryypol、希未、六联智能、雷神、玄派，等等。

它们几乎标配128GB统一内存，可以共享最多96GB作为显存。

要知道，一个Qwen-122B模型就需要吃掉71.4GB，26K上下文得6.8GB才能保证，运行标准工作负载又得大约16GB，再加上各种智能体，可以轻松消耗96GB，正好完美匹配。

Jack Huynh在演讲中提到，随着Token经济浪潮的到来，AI生产力的新时代已经开启，而衡量AI生产力的高低，取决于三个关键因素：算力规模的部署、Token的转换生产效率、Token的价值转化。

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