整理 | 屠敏

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

“現在是投身技術領域最激動人心的時刻。”

5 月 19 日，在上海舉行的 2026 AMD AI 開發者日上，AMD 董事會主席兼首席執行官 Lisa Su（蘇姿豐）在演講中談到這一觀點。

這也讓人聯想到不久前，英偉達 CEO 黃仁勛也：現在是“開啟一生事業”的最佳時機。

某種程度上，這也成為當下整個 AI 產業氛圍的一個縮影。

過去幾年，AI 以前所未有的速度席卷全球科技行業。從大模型到智能體，從數據中心到 PC 與機器人，幾乎所有技術方向都在被重新定義。而在產業持續加速的背景下，芯片廠商之間的競爭，也開始從單純的算力比拼，逐漸擴展到軟件生態、開發者體系以及完整 AI 平臺能力的較量。

在這場以 AI 為主題的開發者大會上，蘇姿豐談論的，也早已不只是 CPU、GPU 本身。

她談到 AMD 在中國超過 30 年的投入與布局，強調中國已經成為 AMD 全球研發與 AI 路線圖的重要組成部分。她也預測，幾年后，全球每天使用 AI 的用戶規模將突破 50 億。

AMD 在中國的 30 年

在開幕式主旨演講中，蘇姿豐首先用中文向現場觀眾問好。她將這場大會稱作一次“特別的聚會”。在她看來，這不僅是一場面向開發者、建設者和生態伙伴的活動，更是一個共同創新的重要契機，而這也正是當下 AI 時代最獨特的地方。

蘇姿豐表示，AI 正以一種前所未有的速度在演進。正因如此，讓最聰明的一群人聚在一起，更頻繁地討論最新的創新，顯得尤為重要。

她提到，AMD 的使命始終是不斷拓寬高性能計算與 AI 的邊界。AMD 相信，AI 與高性能計算是真正能夠造福人類的技術，不僅可以幫助行業解決復雜問題，也能夠應對人類面臨的重要挑戰。“我們將與大家一起，為下一代 AI 計算夯實基石。”

她表示，AMD 對此感到十分自豪的一點是，其技術每天都在影響數十億人的生活。從數據中心、PC 到邊緣設備，AI 正在重新定義整個計算體系的每一層。

AMD 的核心理念之一，是“AI should be everywhere（AI 無處不在）”。在蘇姿豐看來，AI 應該屬于每一個人，適配每一種工作負載，并融入各種不同的設備形態。這意味著，整個技術棧的每一層都需要持續創新。

談及中國市場時，蘇姿豐表示，中國擁有全球最具活力的 AI 生態系統之一。

回看 AMD 扎根中國的超 30 年，蘇姿豐表示，對 AMD 而言，中國不僅僅是一個市場，更是推動 AMD 全球技術路線圖持續前進的重要組成部分，覆蓋芯片、AI 軟件以及平臺工程等多個關鍵領域。

目前，AMD 在上海以及中國其他地區的研發中心，已經成為 AMD 全球最大的研發力量之一。蘇姿豐解釋稱，“我們之所以在這里重兵布局，是因為我們深知：只有扎根于此，才能與全球最頂尖的 AI 從業者并肩同行。”

從 AMD 的整體戰略來看，其投資不僅集中在研發本身，還覆蓋芯片、軟件、系統等完整技術棧。因此，AMD 近年來也在中國多個地區建設 AI 卓越中心，并與中國大型云服務商及企業展開深度合作。

“我們對中國生態系統的承諾是長期且堅定的。”她認為，中國 AI 生態最令人興奮的一點，在于其在開放創新上的領先優勢。而這種開放協作的文化，也與 AMD 長期堅持的理念高度一致——只有開放，AI 生態才能以更快速度向前發展。

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全球活躍用戶將突破 50 億大關，AI 正當時

隨后，蘇姿豐回顧了 AI 行業的發展。

她提到，目前全球已經擁有超過 10 億 AI 活躍用戶，但更令人期待的是未來幾年即將到來的進一步增長。她預測，未來幾年全球 AI 活躍用戶規模將突破 50 億，而撬動這 50 億用戶的核心杠桿，就是殺手級的應用。

蘇姿豐認為，“世界上不存在包打天下的單一應用或工作流，而是需要百花齊放的模型和各種工作流。我們完全有能力利用 AI，徹底顛覆我們的生活方式、商業模式以及人際交互。這正是這個時代最迷人的地方。”

作為一位在科技行業工作超過 30 年的從業者，蘇姿豐表示，現在是投身技術領域最激動人心的時刻。

在她看來，過去幾年 AI 已經按下了加速鍵，而最近幾個月，AI 甚至開啟了“狂飆”模式。

整個行業不僅見證了大型語言模型的崛起，更看到 AI 推理和智能體（Agentic AI）正在以驚人的速度普及。各家企業也正在深入討論如何利用以及落地 AI。

蘇姿豐表示，“我可以負責任地告訴大家，現在無論國家大小，無論企業規模如何，每一位 CEO 都在絞盡腦汁地思考：如何用 AI 來真正賦能并重塑他們的業務。”

她還提到，AI 正在向越來越多終端擴展，從云端到 PC、邊緣設備，甚至機器人領域。

而在這一過程中，開源的重要性也變得前所未有地突出。

她指出，過去四五個月里，行業已經從常規的大語言模型（你問問題，它給答案，大家覺得很酷的階段）進化到了智能體 AI 階段。

通過 OpenLLM 和許多關于 Agent 的創新，智能體 AI 正在徹底顛覆我們使用 AI 的方式。

蘇姿豐還特別強調，AI 不再只是一個被動回答問題的工具，而是演變成了一支由眾多智能體組成的“數字軍團”。想象一下，如果我們每個人都能擁有 5 個、10 個甚至 100 個專屬智能體，我們的生產力將迎來怎樣爆炸式的增長？

伴隨而來的，是底層技術的深刻變革。在這種變革下，大家不能只靠一個居于中心的大語言模型，你還必須具備強大的推理能力、學習能力以及數據流轉能力。只有這樣，系統才能持續推理、處理海量數據，并不斷反哺學習，而這一切，都將由智能體來統一調度和指揮。

“這意味著，雖然大家都愛 GPU（我也愛 GPU），未來會有更多的 GPU 出現，而且遍布整個生態系統，但除了 GPU 之外，你還需要大量的 CPU 處理能力，才能作為一個完整的 Agent 運行”，蘇姿豐說道。

因此，行業真正需要的是一套完整的、端到端的計算體系。而這，也正是 AMD 當前重點投入的方向——提供覆蓋全棧的端到端算力能力。

“我們的承諾，是為 AI 時代建立計算底座。”

蘇姿豐表示，這意味著 AMD 需要在云、端、邊等多個領域持續推進領先技術路線圖。

她特別提到，中國當前在智能體 AI 與本地 AI 方向上的創新速度非常快。“我們在這里看到了世界上最頂尖的一些成果。”

AMD 也非常珍視與中國生態伙伴之間的合作關系。她表示，AMD 希望與整個生態系統、開源社區以及各類模型開發者展開深度合作，并將這些能力更好地與底層硬件融合。最終，開發者和客戶能夠根據自身需求，自由選擇最適合的模型、算力以及功能組合。

演講最后，蘇姿豐再次強調，AMD 當前最核心的目標，就是持續為 AI 提供最強大的計算能力，擴大自身在計算技術上的領先優勢。而這一切，都離不開開放的軟件生態以及開發者社區。

“我們希望與開發者并肩前行，把 AI 帶到生態系統的每一個角落。”

“AI 能否接管一個企業職能部門，甚至有朝一日運營整個公司？”

與此同時，今天上午，蘇姿豐還與零一萬物 CEO 李開復（Kai-Fu Lee）圍繞“AI 智能體新范式”展開了一場對話，討論 AI 從“大模型”走向“多智能體協作”后，計算架構、軟件生態以及產業形態可能發生的變化。

以下為對話全文，也希望給讀者帶來一些思考：

蘇姿豐：開復，很高興你能來分享你的經驗。你談論從生成式 AI 到智能體 AI 的范式躍遷已經有一段時間了。感覺 2026 年正是那個關鍵時刻。能告訴我們你觀察到了什么，現在有什么不同嗎？

李開復：謝謝 Lisa。很高興能與 AMD 的朋友們聚在一起。

我認為，有兩件關鍵的事情發生了變化：

• 第一，AI 的編程能力已經跨越了臨界點，而且是遠遠跨越。大家可能還記得，一年前的 AI 只能幫你寫個函數；但今天，AI 已經能寫出完整的業務功能，甚至端到端地構建整個產品。這聽起來像是一個漸進式的進步，但其實不然。想必大家都明白，智能體在數字世界中的所有行為，本質上最終都會落到代碼層面。一旦 AI 的編碼能力跨過那個門檻，自主智能體就真正具備了成為現實的可能。
  

• 第二，我們發現單打獨斗的智能體是不夠的。當然，你可以隨時喚醒一堆獨立的智能體去干不同的雜活，這很常見。但我說的是，讓智能體像一個委員會、一個內閣那樣協同作戰。因為無論模型參數規模有多大，只依賴單個 Agent 的推理能力，在面對真實復雜問題時，終究會碰到瓶頸。而多智能體架構第一次打破了這個上限。負責規劃、評估、研究和執行的不同智能體，開始彼此協作、相互辯論，并在彼此結果之上繼續迭代。
  

  這其實非常接近“美第奇效應（Medici Effect）”：當不同領域的專家被放進同一個房間時，最終產生的成果，會遠遠超過任何單一個體能力的簡單疊加。

  五百年前，在文藝復興時期，人類已經發現了這一規律。直到 21 世紀的今天，我們第一次把這種機制帶到了 AI 世界。

從技術路徑上看，這意味著我們正在逐漸擺脫過去那種“試圖用一個模型完成所有事情”的模式。未來的 AI，不會是一個“超級大腦”的獨角戲，而會更像一個由不同智能系統協同運作的交響樂。正是基于這一趨勢，我們著手部署專業化的多智能體系統，并逐漸走向“異構智能（Heterogeneous Intelligence）”階段。不同類型的模型與算法會被組合在一起，用群體智能去解決更加復雜的問題。

如果說 2024 年的命題是“AI 能否寫好一個任務”，2025 年的命題是“AI 能否跑通一個工作流”，那么 2026 年的終極拷問就是：“AI 能否接管一個企業職能部門，甚至有朝一日運營整個公司？”

以現代 HR（人力資源）部門為例。當招聘 Agent 與績效 Agent 實現聯動后，系統就能夠根據員工入職后的真實績效數據，自動調整前端的人才篩選標準。從簡歷篩選、面試，到新員工入職，再到月度和季度績效自動化跟蹤，這些多智能體系統會圍繞統一的人力資源數據持續運轉升級。

隨著這種能力不斷擴展，它最終會演變成一個彼此互聯的企業多智能體協作網絡，覆蓋 HR、研發、產品、銷售和市場等不同部門。

這種架構，也正在推動“One-Person Company（一人公司）”趨勢的出現。借助模塊化的多智能體框架，單個開發者或領域專家，如今已經有能力像“總架構師”一樣，快速啟動一家高度自動化運轉的公司。

在由智能體驅動的新范式下，我們實際上已經跨過了“自主執行”的門檻。AI 正在從過去被動的“Prompt-and-Response（從提示詞到響應）”模式，轉向主動的“Goal-and-Execution（從目標到執行）”模式。

未來，你不再是給 AI 一個 Prompt，而是直接給它一個組織目標。隨后，智能體們會自行完成協同、執行、評估、優化，并形成完整閉環。

而這一新范式，也正在催生當前 AI 領域最巨大的商業機會：產業級 AI 轉型。新時代真正的經濟價值，不會來自只會“回答問題”的 AI 系統，而會來自能夠真正執行企業目標的自主多智能體基礎設施。

這也是零一萬物所關注的核心方向。過去一段時間里，我一直在與全球各地的 CEO 和企業高管交流，以便更深入地理解：AI 將如何重塑生產力、組織結構以及未來的領導力。

同時，我想這也會影響今天在場每一位開發者，驅使大家重新思考自己未來在 AI 時代會扮演怎樣的角色。

AI 轉型，必須 CEO 親自掛帥，不能只靠 CIO！

蘇姿豐：我希望有很多 Agent 來幫我設計芯片！顯然，這里面蘊藏著無盡的機遇。我還想問，當你和各類 CEO 探討這種轉型時，他們是如何看待的？這對開發者群體意味著什么？

李開復：是的，但大多數 CEO 都在犯一個巨大的錯誤。

我接觸過的幾乎所有 CEO 都在糾結：“我該造個什么智能體呢？是 HR 問答機器人？還是內部搜索引擎？或者是客服助手？”這些全都太缺乏格局了。這都是自下而上的癢點，說白了，全是隔靴搔癢的工程。所以我對這些 CEO 的忠告是：別只聽你們 CIO（首席信息官）的。

如果現場有 CIO，我先道個歉。你們都很棒，但公司雇你們是為了守護現有的軟件環境，而不是為了顛覆重構整個公司。CIO 不可或缺，但他們的職責是防守，是幫助安全地部署和實施 AI，而不是去推動組織架構的基因突變。在這一輪深入企業核心業務命脈的 AI 變革中，CIO 反而可能成為阻礙進化的舊勢力。這種級別的轉型，只能由頂層的一把手——CEO 來親自掛帥。

因為 AI 絕不是一次簡單的軟件升級。這種規模的 AI 轉型需要 CEO 的傾注，需要領導力、業務模式和組織架構的徹底重構。CEO 真正應該盯住的，是那些能撥動命運齒輪的大事，是那些能直接改變公司損益表（P&L）的核心命脈。而這些領域，恰恰也是很多高管最不愿意讓 AI 介入的運營職能部門：收入、利潤、防欺詐、動態定價、供應鏈、產品上市速度，以及核心創新能力。具有前瞻性的 CEO 們正在重新校準他們公司的運營方式、組織應如何改變，以及領導方式應該如何調整。

我也經常對 CEO 們說：如果你的 AI 部署，最終沒有改變任何一個會出現在季度財報電話會議上的數字，那么你公司做的就不是真正意義的 AI 轉型，只是浪費錢打造了一個 AI 實驗室。

假設你是一名開發者，正在為一家電商公司構建一個用于產品定價的多智能體解決方案。他們都渴望提升利潤率。你可以打造一個無敵的定價智能體，它能盯緊競品、洞察供應鏈、統攬全局，然后給出一個完美的定價。但是，這家公司本身就有個定價部門。這個部門肯定會跳出來反對：“絕對不行！這 AI 在胡說八道，它會毀了公司，我們會流失所有客戶的！”

這時候就需要 CEO 拍板：“不，我們必須用它。定價部門的職責將全面轉型，我們要制定全新的流程和 KPI。”而在座的各位開發者，你們不能再只顧著低頭寫代碼了，你們必須深刻理解業務的最終結果。你們必須搞清楚，這個智能體該如何嵌進公司全新的組織架構中。如果你只是把寫好的代碼扔過墻去就不管了，那注定會一敗涂地。

因此，一個優秀的工程師想要蛻變成卓越的 DRI（直接負責人），你的殺手锏在于你天生懂系統架構和工程架構。非技術人員面對這些底層組件時往往一頭霧水，但你卻可以輕松學會另一半技能——也就是業務流程。所以，如果你有志成為一家創業公司的 DRI，你必須接受這樣一個方向：你不僅要對系統進行監測和調優，更要對最終的業務結果負責。

你已經知道如何調優系統了，但作為 DRI，你需要把同樣的技術嚴謹性應用到業務結果上。比如，如果你的核心目標是公司的增長，那你就不能只盯著代碼運行狀態，你得死死盯住增長數據。API 的調用真的帶來新用戶了嗎？API 的延遲是不是拖累了激活率、轉化漏斗和最終營收？因為你要對端到端的結果負全責。你掌握的是決策權，而不僅僅是提建議。拍板的人是你，而不是你的老板。

這正是我認為這里蘊藏著天大機遇的原因：非技術人員只能把智能體當成黑盒，但你卻懂得如何拆解、調優這些智能體，懂得如何評估輸出、精準定位故障點并以光速迭代。你過去對代碼傾注的工程心血，現在要傾注到這個龐大的智能體身上。這就是你的工程背景化作降維打擊能力的地方。

蘇姿豐：我覺得你的意思是，智能體正在讓最聰明的工程師變得更加無所不能。這才是真正的破局點。那么，AMD 對算力有著狂熱的愛，我們也熱衷于提供算力。你剛才描繪的這幅宏偉藍圖，顯然需要海量算力的支撐。你能聊聊未來的計算技術棧會是什么樣嗎？為了迎接那個未來，你需要怎樣的算力支持？

李開復：智能體架構與傳統的模型訓練有著本質的區別。它不再是一個訓練問題，而是一個推理問題。

此外，智能體的處理過程是高度并行且非確定性的。用戶的一個簡單提問，可能會像裂變一樣觸發多個智能體的并發調用，然后匯總信息，接著再次向外裂變。

這就要求我們必須采取“本地優先”的端側處理策略。為了讓多智能體的協同調度感覺像真人一樣絲滑，延遲必須控制在 100 毫秒以內。這正是當下硬件戰場的決勝之地。

我認為你的團隊比任何人都更敏銳地洞察到了這一趨勢。向多智能體架構的遷躍，迫使我們必須戴上“極致本地能效”和“本地化處理”的透視鏡，去重新審視計算。

因此，在零一萬物，我們打造的平臺生來就是要完美運行在高效、專用的硬件架構上的，這包括本地一體機、個人 PC 以及企業級服務器解決方案。

更重要的是，因為我們的智能體分工極其專業，我們根本不需要那種殺雞用牛刀的巨無霸模型。我們完全可以構建出更精悍的小模型，完美適配你們正在打造的各類硬件設備。

蘇姿豐：是的，完全同意。我們深信，核心就在于為合適的應用匹配恰如其分的算力。而本地算力——無論是 PC 還是邊緣設備——都極其關鍵，因為它恰恰能實現這一點。它能賦能這種 7x24 小時在線的本地一體機，為產品開啟一種全知全能的“上帝視角”。

李開復：沒錯，所以我們現在已經開始在一些企業中，直接和他們的 CEO 或董事長一起測試這款產品了。

蘇姿豐：那你能給我定制一個“Lisa 專屬 AI”嗎？

李開復：當然沒問題！我們絕對能給你打造一個 Lisa AI。你本身就是全球最具影響力的科技遠見者之一。

不過我認為，具體的產品形態反而是次要的，真正重要的是 AI 轉型的路徑。一旦 CEO 或董事長親自用上了它，他們就會徹底上癮。他們的團隊也會立刻意識到這有多重要。這樣一來，一場自上而下的 AI 大變革就能轟轟烈烈地展開了。

總而言之，作為結語，我想說：如果你今天帶著筆記本電腦坐在這個會場里，懂得系統調度，腦子里還裝著一個大膽的創意，那么你所處的戰略高地，就已經碾壓了全球任何一家世界 500 強企業戰略部里的任何人。所以，千萬別只滿足于拿一個高級軟件工程師的頭銜，去拿下那個掌控全局的 DRI 帥印吧！

蘇姿豐：這太讓人熱血沸騰了，開復。非常感謝你今天能來到現場，也感謝我們之間絕佳的合作伙伴關系。

李開復：謝謝！

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