AMD中国AI开发者大会苏姿丰解读AI智能体新趋势
2026年5月19日，AMD AI开发者大会（AMD AI DevDay 2026）在上海盛大开幕。作为首次登陆中国的全球性AI技术盛会，现场吸引了众多开发者、行业专家与生态伙伴，气氛热烈，远超预期。
本届大会以“开放、构建、创新、连接”为主题，汇聚了行业领袖、技术专家、生态合作伙伴、AMD工程师及广大开发者。AMD董事会主席兼首席执行官苏姿丰博士亲临现场发表开幕致辞，并与零一万物创始人兼CEO、创新工场董事长李开复博士等重磅嘉宾，共同展望了人工智能的未来发展趋势与机遇。
特别值得关注的是，今年正值AMD上海研发中心成立二十周年。选择在此重要时刻将AI开发者大会引入中国，无疑是AMD展示其在中国市场的长期技术投入、本地化战略及生态建设成果的关键举措。
AI转折点：从推理到智能体，CPU角色重塑
AMD在大会上强调，人工智能发展正迎来一个关键转折点。随着AI推理与智能体技术的崛起，计算需求正发生深刻变革，CPU的角色也因此被重新定义。为此，AMD正从三大方向全面发力：依托领先的产品路线图提供卓越的AI性能；与大型AI公司等核心伙伴深度合作，共同构建面向未来的计算基础设施；以及通过开放平台策略实现广泛的硬件适配，从而全面推动数据中心、嵌入式、边缘计算及智能终端等领域的AI进化。在中国市场，赋能本土AI开发者、构建繁荣的本地化生态系统，被置于战略核心位置。
领袖对话：聚焦智能体新范式与PC形态变革
大会的核心亮点之一，是苏姿丰博士与李开复博士围绕“AI智能体新范式”展开的深度对话。双方就多智能体协作技术、开发者生态建设、未来企业组织架构与生产力形态的变革等前沿议题，分享了独到见解。
双方达成一个重要共识：随着AI智能体浪潮的推进，本地端侧计算正从单一功能点迈向系统级协同。这一趋势直接催生了一个全新的PC品类——智能体主机。这类设备需要强大的CPU与GPU双引擎算力作为基础，同时依赖高带宽、大容量的统一内存架构，以确保复杂的大型语言模型能在本地流畅、高效地运行。
端侧落地：锐龙AI Max+处理器与智能体主机生态
针对这一趋势，AMD详细展示了其锐龙AI Max+系列处理器的技术优势。基于该先进平台，智能体主机已形成完整的产品矩阵，涵盖一体机、笔记本电脑、Mini AI工作站等多种形态，以适应不同用户场景和操作系统生态的需求。
目前，包括惠普、华硕、联想、宏碁以及多家国内创新品牌在内的硬件厂商，已推出了超过35款相关产品设计。这些搭载锐龙AI Max+处理器的设备，最高可支持96GB GPU专属显存，具备低延迟、低功耗的优异特性，能够原生支持高达2000亿参数规模的模型在本地运行。这意味着用户无需依赖云端即可获得强大的AI服务，同时能更好地保障个人数据隐私与安全。
软件基石：ROCm开源平台的进化与兼容性拓展
为了打通从AI开发到实际部署的全链路，开放且统一的软件栈至关重要。AMD重点介绍了其开源软件平台ROCm的最新进展。作为支持所有AMD GPU的统一开发平台，ROCm实现了从笔记本电脑、工作站到数据中心的跨设备互联互通。它通过对HIPCC编译器、ROCm数学库、PyTorch等主流AI框架以及OpenClaw等智能体框架的全面支持，让开发者能够实现“一次编写，全路径部署”，极大地提升了开发、测试和模型部署的效率。
本次大会上，AMD宣布ROCm平台已新增支持新一代锐龙AI 400系列处理器，相关组件可在ComfyUI中直接下载安装。从ROCm 7.2版本开始，该平台进一步扩展了对Windows和Linux操作系统的兼容性，新的PyTorch版本也能通过AMD软件中心轻松获取，显著降低了开发者在Windows环境下进行AI应用开发的部署门槛。
硬件支撑：从专业显卡到高性能处理器
在硬件产品层面，AMD也展示了其强大的配套组合。基于新一代RDNA 4架构的Radeon AI PRO R9700专业显卡，配备32GB大容量显存，专为本地AI推理、开发及其他内存密集型工作负载提供强劲算力支持。而锐龙Threadripper PRO 9000系列处理器，则支持最多128条PCIe 5.0通道，非常适用于需要多GPU并行和高速NVMe存储的高级系统配置，足以满足本地AI模型微调、推理及复杂应用开发的苛刻性能需求。
与此同时，AMD发布了覆盖Windows和Linux平台的AI开发手册，全面支持Ryzen AI和Radeon GPU，旨在帮助开发者在熟悉的现有工作环境中，快速构建和优化AI应用程序。
深度实践：工作坊、研讨会与本土开发者论坛
本次大会在下午设置了多场并行技术活动，为专注于不同方向的开发者提供了深度交流与动手实践的机会。其中，8大主题GPU实操工作坊覆盖了云端GPU、边缘Radeon GPU、端侧Ryzen AI三大核心应用场景，全部基于AMD ROCm开源平台展开，生动演示了AMD GPU在不同AI开发场景中的最佳实践路径。
技术专题研讨会则汇聚了来自顶尖开源社区、头部大模型厂商、知名高校及AMD的内部技术专家，围绕AI基础设施面临的关键挑战进行分享，议题涵盖大模型推理优化、Token成本控制、AI Kernel开发、多模态模型优化、分布式训练、MoE专家混合模型训练、GPU内核智能体、多模态强化学习等多个前沿技术领域。
作为本次大会独具中国特色的环节，“作品说话”开发者分论坛聚焦端侧智能体这一热门话题。通过行业实战经验分享、创新挑战赛优胜团队项目路演，以及AMD与DataWhale联合举办的动手实践工作坊，该论坛从经验分享、作品展示和动手实操三个维度，立体化地展现了端侧AI与本地智能体应用的巨大潜力与商业价值。
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