CES 2026 | AMD 蘇姿豐演講：從云到端布局，AI時(shí)代的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施

2026-01-07 14:18

芝能智芯出品

在 CES 2026 的官方開幕主題演講舞臺(tái)上，AMD 對(duì)未來五到十年計(jì)算版圖進(jìn)行了梳理。

AI 已經(jīng)從概念熱潮走向基礎(chǔ)設(shè)施競爭；無論是數(shù)據(jù)中心、終端 PC，還是機(jī)器人、醫(yī)療、科學(xué)計(jì)算，幾乎所有前沿應(yīng)用都在同時(shí)拉高對(duì)算力的需求。

AMD 在 CES 2026 上講了一條工程與系統(tǒng)的路線：如果 AI 用戶規(guī)模真的在五年內(nèi)走向 50 億級(jí)別，那么真正的瓶頸不再是某一代 GPU 的峰值性能，而是整個(gè)計(jì)算體系能否在云、邊緣、終端之間形成可擴(kuò)展、可負(fù)擔(dān)、可持續(xù)的閉環(huán)。

演講一開始，蘇姿豐就說：“10 YottaFLOPS”不是單純的性能口號(hào)，而是一個(gè)前提——AI 的普及意味著全球計(jì)算能力需要出現(xiàn)數(shù)量級(jí)躍遷，而這不可能只靠單一形態(tài)的硬件完成。

數(shù)據(jù)中心

正是在這一背景下，AMD 重點(diǎn)講了對(duì)數(shù)據(jù)中心的布局。

Helios 機(jī)架式平臺(tái)與 Instinct MI400 系列的亮相，是 AMD 對(duì)“Yotta Scale AI”這一概念的首次工程化呈現(xiàn)。

單機(jī)架 72 顆 GPU、超過 31TB 的 HBM4 內(nèi)存、43TB/s 的橫向擴(kuò)展帶寬，AMD 正試圖用標(biāo)準(zhǔn)化機(jī)架形態(tài)，把原本高度定制化的超算級(jí)能力，推向云廠商和大型 AI 客戶可以規(guī)模部署的形態(tài)。

Helios 是 AMD 試圖進(jìn)入 AI 訓(xùn)練主戰(zhàn)場的關(guān)鍵載體。

智能體工作流、長時(shí)間運(yùn)行的推理任務(wù)，還是醫(yī)療、教育等高價(jià)值場景，對(duì)計(jì)算資源的需求正在從“更快”轉(zhuǎn)向“更久、更穩(wěn)、更可擴(kuò)展”。

從 MI300 到 MI450 再到 MI400，AMD 強(qiáng)調(diào)單點(diǎn)性能超越，強(qiáng)調(diào) TCO、部署密度和可持續(xù)擴(kuò)展，這實(shí)際上是在正面回應(yīng)當(dāng)前 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的真實(shí)痛點(diǎn)：算力是能不能長期用得起、用得穩(wěn)。

ROCm 也在演講中被反復(fù)提及，這是為AMD 區(qū)別于競爭對(duì)手的“開放性”核心。

Luma AI 60% 的推理負(fù)載運(yùn)行在 AMD GPU 上，還是 Liquid AI 將本地模型直接跑在 Ryzen AI 平臺(tái)上，AMD 希望通過硬件覆蓋面和軟件適配能力，成為 AI 工作負(fù)載的“通用底座”，從長期看是一條更偏產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的路徑。

AI PC

切換到 AI PC，AMD 延續(xù)了類似的思路：

Ryzen AI 400 系列并非架構(gòu)代際的大跨越，而是在 Zen 5 生命周期中期，對(duì) NPU、CPU 與 GPU 協(xié)同能力的系統(tǒng)性強(qiáng)化。

無論是 Liquid AI 的本地模型，還是 Ryzen AI Max 所吸引的開發(fā)者群體，是“哪些工作負(fù)載應(yīng)該從云端下沉”，未來 AI 的成本結(jié)構(gòu)，將迫使一部分推理和交互回到終端完成，而 AMD 希望提前占據(jù)這一節(jié)點(diǎn)。

Ryzen AI Halo 的發(fā)布則進(jìn)一步明確了這一定位。

作為面向本地 AI 開發(fā)的參考平臺(tái)，是 AMD 給開發(fā)者的一套“低門檻算力工具箱”，與 NVIDIA DGX Spark 形成直接對(duì)位。

這并不是消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品，而是生態(tài)級(jí)產(chǎn)品，目的是讓更多 AI 應(yīng)用在 AMD 平臺(tái)上原生誕生，而不是事后遷移。

演講后半段大量篇幅講了醫(yī)療、機(jī)器人、太空和科學(xué)計(jì)算， AMD 對(duì)“物理 AI”與“關(guān)鍵任務(wù)計(jì)算”的刻意強(qiáng)化。

從 Generative Bionics 的仿生機(jī)器人，到 Blue Origin 的耐輻射嵌入式系統(tǒng)，真正高價(jià)值的 AI 應(yīng)用是在現(xiàn)實(shí)世界中，而這些場景對(duì)計(jì)算的要求，遠(yuǎn)比互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)更嚴(yán)苛。