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AMD苏姿丰出席上海峰会首次在华举办

时间:2026-05-21 13:17
5月19日,AMD在上海举办的AI开发者日现场,气氛依旧热烈。过道里站满的观众,似乎比往年还要多。 主题演讲中,董事会主席兼CEO苏姿丰博士将焦点投向了“智能体”,并延续了此前财报发布时的核心判断:CPU的角色正变得前所未有的关键。她给出了一个具体预测:传统数据中心里,CPU与GPU的比例大约是1:

5月19日,AMD在上海举办的AI开发者日现场,气氛依旧热烈。过道里站满的观众,似乎比往年还要多。

主题演讲中,董事会主席兼CEO苏姿丰博士将焦点投向了“智能体”,并延续了此前财报发布时的核心判断:CPU的角色正变得前所未有的关键。她给出了一个具体预测:传统数据中心里,CPU与GPU的比例大约是1:4;而到了2026年,这个比例将演变为1:1。

有意思的是,整场活动下来,与“CPU”、“智能体”这些关键词出现频率不相上下的,是陆续出现在演讲或展示环节中的中国科技公司名字——零一万物、阶跃星辰、无问芯穹、小米、阿里等等。AMD高层更是直接向中国开发者抛出了橄榄枝,指出中国头部开发者每年在复杂编码和日常智能体任务的API调用上花费高达数百万元,而如果能在本地工作站运行数据中心级别的模型,将能大幅降低成本。这背后的潜台词再清晰不过:伴随中国AI产业的迅猛发展,从巨头到个人开发者所释放出的算力需求,已然成为全球算力厂商不可忽视的“富矿”。

再次强调CPU重要性

这几年,算力紧缺成了常态,英伟达的GTC和AMD的AI开发者日,也因此被业界视为窥探风向的重要窗口。在这次上海的活动上,苏姿丰首先勾勒了AI发展的最新图景。

AMD董事会主席及首席执行官苏姿丰作开幕主旨演讲 主办方供图

在她看来,推理与智能体的崛起,正在重塑计算需求的格局。AI将变得无处不在,从庞大的云数据中心到个人电脑,再到物理系统和机器人。这意味着所需的性能必须既能向上扩展,也能向下兼容。她分享了一组数据:目前全球每天使用AI的人数已超过10亿。而她的判断是,到2030年,这个数字将跃升至50亿。

智能体的出现,则彻底改变了人与AI的交互方式。技术的演进要求系统不仅拥有大语言模型,还必须具备推理、学习和数据流转能力——而智能体,正是那个统筹协调这一切的“大脑”。

这里就引出了一个关键变化:除了自AI热潮起就持续紧俏的GPU,智能体的高效运行还重度依赖大量的CPU算力。用苏姿丰的话说,我们正在进入一个“CPU+GPU”并重的时代。

她进一步解释道,从“以大模型为中心”转向“由智能体编排”,整个流程中的推理、工具调用、数据处理和目标管理每一步,都对CPU提出了极高要求。GPU当然继续承担其擅长的并行计算任务,但在推理场景下,CPU的工作量急剧增加,其角色已从辅助转变为与GPU对等。

这并非AMD首次强调CPU的战略地位。早在5月初发布的2026财年第一财季财报中,AMD就上调了服务器CPU的长期市场空间预测,预计到2030年规模将突破1200亿美元。该季度,AMD营收和净利润均超预期,并预计第二财季服务器CPU营收同比增长将超过70%。

显然,对于同时拥有EPYC服务器CPU和Instinct加速计算产品线的AMD而言,CPU与GPU 1:1的趋势一旦成为现实,无疑是一个乐见其成的局面。

中国企业背后是算力需求“巨矿”

将AI开发者日的重要场次放在中国,中国市场的重要性不言而喻。苏姿丰在演讲中明确表示,中国拥有全球最活跃的AI生态系统。“AMD在中国已经深耕三十多年,我们将中国视为驱动我们技术路线图的核心区域——这涵盖了硅片、AI软件和平台工程。我们之所以这样做,是因为我们相信,必须身在此地,才能与世界上最优秀的AI实践者进行多维度、深层次的互动。”

她特别提到,AMD在大中华区的主要研发中心拥有超过4000名工程师,其中上海研发中心是公司全球最大的研发中心之一。这表明,AMD的投资不仅限于市场销售,而是深入到了从硅、软件到系统的全技术栈。

另据媒体报道,苏姿丰在5月18日于北京与中国贸促会会长任鸿斌会面时也强调,中国市场极其重要,算力是AMD业务的关键,她非常珍视与中国合作伙伴稳固良好的关系,并期待持续深化合作。

活动现场的中国元素远不止于此。零一万物创始人兼CEO李开复、阶跃星辰联合创始人兼CTO朱亦博、无问芯穹发起人汪玉等中国AI领域的领军人物纷纷亮相。其中,李开复的参与尤为深入,AMD还宣布与零一万物联合打造企业智能体一体机,成为当日备受关注的合作之一。

除了这些上台的嘉宾,AMD还在演示中“低调”点名了更多中国科技公司。AMD高级副总裁、计算与图形总经理Jack Huynh在展示时,引用了小米MiMo大模型负责人罗福莉的观点:“智能体时代不属于烧掉最多算力的人,而属于用得最聪明的人。”这番话巧妙地呼应了AMD推动本地高效计算的理念。

AMD人工智能事业部高级总监Nick Ni的分享则更为具体。他透露,据其了解,中国头部开发者每年在相关API调用上的花费可达数百万元软妹币。而如果能在桌面的AMD工作站上本地运行数据中心级的基础模型,将能显著降低成本。他还宣布,AMD已对小米MIMO、阶跃星辰、MiniMax等中国前沿模型进行了优化,使其能通过vLLM在本地高效运行,速度超越人类阅读,且无云端延迟、无需支付API费用、数据完全本地留存。此外,AMD正在推出首个面向中国AI开发者的公共AI开发者云(免费),并通过与魔搭及阿里云的合作,使开发者可以直接在魔搭创空间中使用AMD GPU。

这一系列举措的背后,是中国AI产业蓬勃发展的现实。企业间的竞争越激烈,对算力资源的渴求就越大,这使他们自然成为算力巨头眼中的“潜在大客户”。OpenRouter的最新数据提供了一个观察视角:在4月27日至5月3日这一周,全球AI大模型总调用量环比增长8.6%,其中中国AI大模型的周调用量环比大幅增长81.7%,达到约7.94万亿Token,而美国AI大模型的周调用量则环比下滑34.6%。时隔两周,中国再次在周调用量上实现了反超。这不仅仅是数字的游戏,更是算力需求实实在在的风向标。

来源:https://36kr.com/p/3818355553043587
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