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【央视新闻客户端】
人工智能的风向正在发生微妙的变化。
过去一年多,大家最熟悉的是“生成式 AI”——你提问,大模型帮你写文章或画图。但现在的行业焦点,正在向两个更深度的方向演进:一个是“AI智能体(Agentic AI)”,也就是让 AI 变成像独立员工一样的代理人,它能自己拆解任务、调用企业软件、甚至自己写代码并执行,“养虾”就是它最开始的样子;另一个是“物理实体 AI(Physical AI)”,简单来说,就是让 AI 拥有“身体”,进入机器狗、工厂机械臂甚至农业设备中,去真实世界里干活。
正如 AMD 董事会主席及首席执行官苏姿丰博士(Dr. Lisa Su)在 Advancing AI 2026(AAI 2026)大会主题演讲中指出,智能体(Agent)将成为 AI 发展的重要方向之一。她表示,智能体在执行复杂任务时,需要经历多个步骤,包括推理、调用工具、访问数据,并持续执行相关操作直至完成任务。随着 AI 能力不断演进,智能体带来的计算需求增长,也成为 AMD 此次全系新品发布的重要技术背景。
苏姿丰展示AMD最新成果
大会之后,最大的感受是:这不仅仅是几款新芯片的发布,而是 AMD 试图用一套从端到云的系统级方案,去打破现有算力的格局。而在宏大的战略蓝图与纸面参数的优势背后,AMD 能否真正动摇现有的市场竞争格局?这篇文章将为您全面拆解 AAI 26 大会的核心看点与背后的商业逻辑。
云端重构:CPU 重新找回存在感,GPU 开启“算力集群”对决
数据中心依然是主战场。过去一年,GPU 抢走了太多风头,但 AMD 这次明确提出:到了“AI智能体”时代,CPU 的地位正在强势回归。
为什么大模型时代还需要强大的 CPU?苏姿丰在演讲中指出,随着智能体 AI 的发展,服务器 CPU 将迎来新的增长机遇。AMD 预计,到 2030 年,服务器 CPU 市场规模将达到 2000 亿美元。因为当成千上万个 智能体 AI 在后台独立运行、频繁调用企业私有数据和 API 接口时,不仅需要大量 GPU 来执行冻结操作,更需要海量 CPU 来协调围绕它的每一个逻辑步骤。
为此,AMD 推出了专为这类工作负载定制的第 6 代 EPYC 9006 系列(代号“Venice”)处理器。
其产品线切分得相当精准:面对高密度的代理执行需求,EPYC 9006 SP7 塞入了惊人的 256 核心和 512 线程。AMD 官方直接给出了一个极具攻击性的对比——在 100Kw 的机架功耗下,其核心数是竞争对手(NVIDIA Vera)的 2.08 倍,直接把“算力密度”和“性价比”拉满。此外,还有专门负责在后端给 GPU 输送数据的 LP 版本(EPYC 9006 LP),以及面向传统超算,带 3 倍 L3 缓存的 X 系列,和通用企业级市场的细分型号。
当然,算力的重头戏同样离不开 GPU。新一代 Instinct MI400 系列明确了双线作战:MI455X 专攻前沿模型训练和 AI 工厂,MI430X 则配备了高达 288 TFLOPS 的硬件 FP64 性能。值得注意的是,该系列全面引入了 HBM4 内存,不仅能塞下更庞大的模型,还进一步降低了分布式推理的架构复杂度。
不过,比起单颗芯片的参数,大会释出的最强信号是:AMD 开始全面转向“系统级”交付。苏姿丰指出,前沿 AI 正在对基础设施提出更高要求,未来 AI 系统不再只是单个芯片或单台服务器的竞争,而需要从系统层面出发,以整个机架作为一个整体进行设计。
直接对标竞品的 Helios 机架级方案,将 MI455X、第 6 代 EPYC 以及 Pensando 网络技术打包在了一起。对比行业标杆(英伟达 NVL72),Helios 峰值 FP4 性能高出 15%,HBM 内存容量和横向扩展带宽分别多出 50%,最终实现了 Tokens 每美元性价比 30% 的领先。这标志着 AMD 正式在超大集群赛道上与对手展开了系统级的正面对抗。
走向现实:物理 AI 与边缘侧的野心
在云端算力激战正酣的同时,AMD 在边缘侧也落下重子。物理 AI(Physical AI)正在成为下一个巨大的增量市场。在这个领域,算力并非唯一指标,系统的低延迟、功能安全以及确定的网络同步同样关键。
要让 AI 在物理世界里跑起来,面临的最大门槛就是硬件的碎片化。为此,AMD 这次重磅推出了 Kria AI 解决方案(涵盖系统模块 SOM 与机器人开发者平台)。
如果你想造一台下一代自主机器人,Kria AI 就像是一个“开箱即用”的超级大脑。它内部搭载了最新的 Ryzen AI Embedded X100 系列处理器,将感知、推理和自主决策能力直接集成在了一个单一平台上。结合 AMD 的 Versal 自适应 SoC/FPGA,AMD 实际上构建了一套完整的硬件控制链:FPGA 犹如关节,负责低延迟反射;Kria AI 模块和 CPU 则是中枢和大脑,负责全级协同与决策。
此外,硬件做好了还不够,AMD 宣布成立的“开放机器人合作伙伴网络”(Robotics Partner Network)更具战略意味。过去,机器人开发往往受制于高度封闭的专有平台。现在,通过提供像 Kria AI 这样的标准化开发者平台,并联合 ODM 厂商、传感器企业与软件开发者,基于 ROS 2 和开源环境,AMD 希望大幅缩短企业从机器人原型到量产的周期,这在很大程度上迎合了行业苦闭源久矣的痛点。
软件补齐与商业落地:ROCm.ai 的进阶
提到 AMD,软件生态始终是避不开的焦点。这次的 ROCm.ai 选择了一个相对巧妙的解法:AI 原生化。
通过引入 AMD Skills 功能,ROCm.ai 与 Claude、Cursor 等主流 AI 编程助手打通,让开发者能用自然语言获取针对 AMD 平台的排错和优化建议,这在很大程度上降低了开发门槛。同时,新的 Hyperloom 工具将端到端推理优化实现了自动化,将原本需要数周的工作缩短至几小时。
在真实场景落地方面,结合微软与 AT&T 合作的 Open Telco(开放电信网络)案例,AMD 也在向外界证明,其软硬件方案足以胜任严苛、且高度依赖多供应商协同的企业级真实业务环境。
写在最后:AMD 真的稳了吗?
苏姿丰在演讲中强调,AI 产业的发展需要开放生态的共同推动,没有任何一家企业能够独立解决所有挑战。AMD 认为,开放的软件、硬件和合作伙伴生态对于推动 AI 创新至关重要。通过持续推进开放生态建设,AMD 正与行业伙伴共同探索下一代 AI 基础设施的发展方向。
AMD 在本次大会上交出了一份极具竞争力的成绩单。但在其宏大布局背后,也面临着必须攻克的难题:
首先,开发者习惯的迁移是一场持久战。尽管 ROCm.ai 的体验大幅改善,但在过去十余年里,竞争对手已经建立起极深的生态壁垒,要说服长尾的中小开发者和初创团队主动迁移,仍需极大的耐心和持续的投入。
其次,超大规模集群的真实大考才刚刚开始。 Helios 机架方案的纸面数据非常优异,且主推基于以太网(UALoE)的开放互联标准。然而,当面临几万甚至十万张卡互联的极端场景时,网络的真实利用率、系统纠错能力与长期稳定性,依然需要通过顶级大厂的大规模实机部署来验证。这远比单纯的带宽堆砌要复杂得多。
最后,物理 AI 赛道呈现出极度碎片化的特征。从农业机械到仓储物流,每个场景的标准都不尽相同。AMD 的硬件与生态网络虽然已经搭建,但要在如此分散的市场中跑出规模效应,极其考验其在垂直行业的整合能力与攻坚的信心。
虽然前路并非平坦,但AMD AAI 2026 大会让我们看到,AMD 正在告别单一的芯片供应商角色,而是在布局一套完整、开放的基础设施体系去重塑目前的算力市场格局。从云端的巨型机架到边缘的机器人,硬核参数已经就位,接下来,我们也可以期待,AMD与各大科技巨头企业在人工智能领域的合作,或许能够带给我们非同一般的效果。
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