苏姿丰坚定“看多”AI算力

AI算力重心加速转向推理与Agent

苏姿丰在Keynote中将AMD的战略归纳为三点：计算领先、开放平台，以及“让AI无处不在”。她明确指出，AI算力消耗的重心已从模型训练加速转向推理任务，尤其是代理式AI（Agentic AI）的兴起，正在把一次模型调用扩展为持续推理、工具调用、代码执行和数据访问的复杂流程。她预计，2026年全球约60%的AI算力将用于推理，并强调Agent既需要“大量GPU完成推理”，也需要“大量CPU编排每一个步骤”。这一判断直接推高了市场对CPU的需求预期。

CPU需求爆发：AMD上调服务器市场预期至年增35%

在AMD Advancing AI大会后的媒体交流中，苏姿丰进一步透露，过去90天与大型客户密集交流后，公司更加确信AI工作负载正在快速转变。她表示，企业对AI的投入已经从最初的降本转向产品开发和业务增长等价值创造，因此即使企业控制Token预算，也“不会改变算力需求长期向上的趋势”。AMD将全球服务器CPU市场长期年增长率从原先的18%大幅上调至超过35%，并预测到2030年该市场规模将突破1200亿美元。这一信心部分源于代理式AI对CPU编排能力的迫切需求，AMD在CPU领域的领导地位因此成为核心增长引擎。

Helios不是单打独斗：与客户共同设计的“秘密武器”

在发布环节，AMD集中展示了Helios机架级AI平台、第六代EPYC“Venice”服务器CPU、Instinct MI430X和MI350P等产品。苏姿丰强调，Helios并非由AMD独立完成后再交给客户，而是与OpenAI、Meta、Anthropic等头部公司共同设计，从芯片、软件到数据中心和供应链，客户更早地进入产品定义过程。她将这种合作称为Helios按期量产的重要“秘密武器”，并确认首批产品已明确规划进入哪些数据中心，供应链每一环节已完成对齐。这种“共同开发”模式让AMD对Helios的爬坡充满信心，也标志着AMD开始以GPU、CPU、网络和软件组成的完整系统进入AI工厂竞争。

开放生态而非跟随：AMD的差异化竞争路径

面对“AMD是否仍在跟随英伟达”的直接提问，苏姿丰明确表示，AMD选择了一条不同的路径：以Chiplet和产品组合架构覆盖不同工作负载，并以开放生态连接客户与合作伙伴。她强调，AMD并不满足于市场自然增长，而是“预计在所参与的各个细分市场中，增长速度都将超过市场平均水平”。从MI450走向MI500，她认为是“另一次重大跃迁”。此外，AMD与Cerebras的合作并非临时过渡，而是基于其独特技术能协同工作。苏姿丰重申，AMD相信到2030年其所面向的总体市场机会将达到2万亿美元，而AMD会以领先技术、开放生态以及为不同工作负载选择合适的计算来参与竞争，并在某些细分领域取得无可争议的领先。