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专题：科技成长主线贯穿二季度 震荡上行中布局细分龙头

　　记者丨陶力 董静怡

　　编辑丨骆一帆 包芳鸣

　　视频丨肖航

　　5月19日
，上海前滩香格里拉酒店，成为中国AI圈的焦点。

　　AMD首次将全球AI开发者大会移师中国 ，这场原本计划容纳不到1000人的技术盛会，最终报名人数超过2000名 。当AMD董事长兼CEO苏姿丰身着简约正装现身Demo展区时
，现场瞬间掀起热潮
。她所到之处，被开发者和媒体里三层外三层围堵 ，大家纷纷将手机举过头顶拍摄
，不少人踮脚争抢合影机会，场面堪比大型“追星现场 ”。

　　“你们兴奋吗？
”在随后的演讲中 ，苏姿丰以一句热情的问候开篇
，在近10分钟的演讲中，她预判未来五年全球AI活跃用户将突破50亿 ，大语言模型单一交互时代即将落幕
，多智能体AI成为新赛道 。

　　“无论你是谈论数据中心 、PC，还是边缘设备 ，AI实际上正在重新定义计算的每一层。”

　　目前
，AMD明确将中国定位为路线图核心驱动力量，以端到端全栈算力 ，深度参与中国智能体与企业级AI生态建设
。苏姿丰透露，AI未来将无处不在
，中国是全球最活跃的AI生态系统。随着智能体AI的到来，CPU的重要性也与日俱增 。“中国生态系统最令人兴奋 ，这是真正理解开放创新的地方
，这是一个非常特殊的样本
。 ”

　　眼下，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处理器已支持中国头部云服务商的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。

AMD董事会主席及首席执行官Dr． Lisa Su做开幕主旨演讲（陶力/摄）

　　AI处于转折点

　　这场汇聚全球科技巨头与本土创新力量的盛会，也是AMD生态落地中国的重要一环 。

　　“AI正处在转折点
。
”苏姿丰在演讲中开门见山。她指出 ，当前AI产业正经历三大关键转变：推理和智能体需求呈指数级增长 、计算需求的结构性变化催生CPU的新定位
、AI部署从企业试点转向大规模普及
，最终实现“每台设备都运行AI”的全域覆盖 。

　　这一判断的核心支撑，是全球AI用户规模的爆发式增长曲线——从2020年的100万人 ，跃升至2025年的10亿人以上
，预计2030年将达到50亿人
。这意味着，未来五年内全球过半人口将每日使用AI服务。

　　用户规模的激增直接带动算力需求的质变 ，尤其是多智能体的广泛应用，正在打破传统算力架构的边界 。“智能体经济背后需要的不是单一算力
，而是一整套能够协同工作的全栈算力体系
。 ”苏姿丰强调。

　　AMD的实践印证了这一趋势：公司工程师已在使用AI智能体加速产品设计和验证流程，使得单个工程师借助合适工具和充足算力 ，就能完成数年前需要整个团队才能达成的工作效率 。而这一效率提升的背后
，正是CPU与GPU协同架构的革新。

　　苏姿丰透露，2022年至2025年 ，AI主要节点中CPU与GPU的配置比例约为1：4
，当前这一比例正快速向1：1演进
。“随着AI推理场景的深入和智能体任务编排需求的增长，CPU的角色不再是辅助计算 ，而是成为全栈算力体系的核心支撑。
”她解释道 。

　　这一趋势已得到市场数据的强力验证
，苏姿丰此前在财报电话会中披露，过去几个月全球主要云厂商和企业客户对CPU的需求显著增长 ，AMD已连续四个季度实现服务器CPU收入创纪录
，业务结构完成向AI算力领域的战略性转型
。

　　AI正在为CPU打开新的增长周期，美银的预测进一步佐证了这一趋势。该行预计 ，到2030年，全球AI数据中心系统市场规模将达到约1.7万亿美元
，较此前预测的1.4万亿美元进一步提高，2025年至2030年的复合年增长率（CAGR）高达45% 。博通2030年AI芯片收入有望达到1819亿美元（市场份额为16%） ，而AMD AI加速器收入则可能增长至801亿美元（市场份额为7%）
。

　　报告还称
，数据中心CPU市场规模将在2030年达到1100亿美元；AI CPU市场则将从2025年的90亿美元增长至2030年的876亿美元，CAGR高达57%。

　　为支撑这一架构转型 ，AMD此次落地中国的全栈算力方案
，已形成明确产品路线图 。包括硬件端、软件端和硬件厂商的协同
。

　　多智能体时代来临

　　当天，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。

　　在他看来 ，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。

　　如果说算力架构重构是AI产业的“硬支撑 ”，那么开源生态的落地则成为AMD撬动中国市场的“软动力” 。

　　苏姿丰在演讲中明确表示 ，中国市场极其重要
，开放异构计算是AI爆发的关键，而此次带来的 ROCm开源软件与八大技术工作坊 ，正是AMD开放
、构建、创新 、连接中国战略的核心落地举措
。

　　“开源势不可当
，它从根本上重写了全球AI的游戏规则。
”李开复在接受21世纪经济报道记者采访时，对这一趋势的判断更为直接 。中国开源生态的出色表现并非偶然 ，而是源于独特的结构性优势
。在硬件资源有限的约束下
，中国开发者和创业公司没有依赖“算力堆叠”的路径，反而聚焦算法优化
、架构创新和底层基础设施的精简高效 ，形成了以工程效率为核心的竞争力。

　　这一优势已转化为实实在在的产业成果：以DeepSeek、千问为代表的中国开源大模型全球下载量位居前列，其中千问系列衍生模型超20万
，下载量突破10亿次 。

　　AMD的开源生态布局正与中国本土创新形成共振
。苏姿丰强调，AMD在华的四大研发中心 、超4000名工程师团队 ，以及与100余家软件提供商、初创公司和大学的合作
，正是开源生态全球化的重要组成部分。“中国市场不仅是AMD的重要业务阵地，更是全球AI创新的核心节点 。 ”

　　对于AI产业的未来 ，苏姿丰和李开复达成了共识：当前AI发展仍处于早期阶段
，真正的爆发还在后面
。

　　李开复则提醒，下一阶段产业AI转型需聚焦两大核心问题——数据主权与可验证的投资回报率 ，这将成为企业竞争的关键维度。AI能否稳定承担目标
、协同执行结果
，并真正影响企业经营，成为下一阶段产业AI竞争真正的分水岭 。

　　（声明：文章内容仅供参考 ，不构成投资建议。投资者据此操作
，风险自担
。）

　　SFC

　　出品丨21财经客户端 21世纪经济报道

　　微信统筹丨黎雨桐 编辑丨金珊