演讲中，苏姿丰谈到AMD对大中华区的承诺时表示，AMD在北京、上海、深圳和台北的研发中心有超过4000名工程师，AMD EPYC处理器已在支持中国头部云服务的700多个云实例，该公司还与超100家软件提供商、初创公司和大学有生态合作关系。 苏姿丰对AI发展趋势进行了预判。她表示，2020年，全球活跃AI用户大约100万人，2025年达到10亿人以上，2030年预计达到50亿人，也就是未来5年将会有50亿人每日使用AI。 现场，零一万物CEO李开复与苏姿丰展开了一场主题为“AI智能体新范式”的巅峰炉边对话。谈及这一年智能体行业的变化，李开复表示，AI编程能力跨过了临界点。一年前，AI 还只能辅助编写代码、函数等。而现在，它已经可以端到端交付一整套功能。智能体在数字世界中的所有行为，本质都会落到代码层面。一旦AI编码能力跨过门槛，自主智能体就真正具备了成为现实的可能。 更重要的变化在于，李开复认为，行业逐渐认识到，单一智能体的能力是有上限的。无论模型参数规模有多大，只依赖单个Agent的推理能力在面对真实复杂问题时，终究会碰到瓶颈。而多智能体架构第一次打破了这个上限，负责规划、评估、研究和执行的不同智能体，开始彼此协作、相互辩论，并在彼此结果之上继续迭代。 AMD公司的工程师也在使用AI智能体，加速产品设计和验证流程。苏姿丰表示，目前可以越来越明显地看到，一个人如果拥有合适的工具和足够的算力，已经能够完成几年前需要整个团队才能完成的工作。同时，智能体经济背后需要非常庞大的算力支撑，且需要的还不只是单一算力，而是一整套能够协同工作的全栈算力体系。 对此，李开复表示，要让多智能体协同真正具备现实可行性，系统必须满足几个条件：本地优先、端侧处理，以及低于100毫秒的响应延迟。而这正是当前硬件竞争真正分出胜负的地方。 “AI正处在转折点。”苏姿丰表示，推理和智能体需求增长，计算需求转变催生了CPU的新定位，AI在企业端的部署则从试点项目逐渐转变为大规模部署，AI开始运行在每一台设备上，变得无处不在。 她谈到，随着AI智能体广泛使用，AI进入“CPU+GPU”的时代。2022年至2025年，主要节点中的CPU、GPU比例可能是1:4，现在已经在向1:1的比例演进。AMD今年将致力于加速发展势头，包括扩展计算技术领导力、扩展数据中心领导力等。 本月早些时候，苏姿丰也在财报电话会中释放对CPU扩大使用的信心。她表示，随着AI应用扩大，需要更多CPU来支持AI推理。过去几个月，AMD看到每个主要的云厂商和企业客户对CPU的需求都显著增长了。AMD的增长轨迹也发生了明显的转折，包括业务发生了结构性转变，该公司已连续四个季度实现了创纪录的服务器CPU收入。 李开复称，开源趋势势不可挡，它从根本上重写了全球AI的游戏规则，而中国开源生态表现出色背后存在着深层的结构性原因——因硬件资源有限，中国开发者和创业公司并没有条件依赖“大力出奇迹”的算力堆叠。在这种约束下，整个生态反而把重点转向极致的工程效率，更加关注算法优化、架构创新，以及如何将底层基础设施做得更精简、更强大。 李开复也指出，未来真正意义上的“自主企业”会诞生，驱动它的将是跨部门、多层级协同运作的智能体网络。下一阶段的产业AI转型会同时围绕两个核心问题展开：数据主权，以及清晰可验证的投资回报率（ROI）。
