出品 | 搜狐科技

作者 | 梁昌均

编辑 | 杨锦

“AI正以真正前所未有的速度创新，它将无处不在。我在科技行业超过三十年，但从未有过比现在更令人兴奋的时刻。”

黄仁勋前脚刚走，另一位华人芯片大佬、被开发者形象称为“苏妈”的AMD CEO苏姿丰也来到了中国。在5月19日的AMD AI开发者日上，她分享了对AI发展的最新感受。

这是AMD在中国首次举办面向AI开发者的活动。面对来到现场的超2000位AI开发者，苏姿丰称赞中国是全球最活跃的AI生态系统，并重申对大中华区在研发和生态建设上的承诺。

“中国是驱动我们产品路线图的核心引擎——涵盖芯片、AI软件及平台工程。我们坚信，只有扎根中国，才能与全球最顶尖的AI从业者们密切互动，共同推动多个领域的创新发展。”

苏姿丰还在现场对话了零一万物CEO李开复，探讨了AI的发展和对算力带来的改变。苏姿丰认为，AI智能体的发展将推动CPU和GPU形成1:1的格局，意味着CPU将重新崛起。

2030年AI用户将达50亿，群体智能将是趋势

在演讲中，苏姿丰率先抛出了一个她对AI未来的判断：未来五年，即到2030年，全球将有50亿人每天使用AI。目前，全球AI活跃用户已超过10亿。

对比来看，全球一半人口普及PC花了45年，普及互联网用了27年，智能手机则用了15年。与之相比，AI的普及速度可谓史无前例。

这背后是AI的迅猛发展，不仅大模型正得到广泛应用，推理AI和智能体也在加快普及，全面进入云端、终端、边缘端，以及机器人等物理世界。

“原来我们觉得大语言模型酷极了——只要提出问题，就能得到答案。如今，我们正见证一种全新的代理式AI，它将彻底改变我们使用AI的方式。”

苏姿丰认为，AI 时代仍然处于非常早期的阶段，但正在迎来转折点。

那么，智能体将如何发展？它又将如何影响每个人、每家企业？苏姿丰就此对话了零一万物CEO李开复。

李开复认为，AI发生了两个关键变化。一是AI编程能力跨过了临界点，可以实现端到端地交付整套功能，这使自主智能体具备了成为现实的可能。

更重要的变化在于，多智能体将打破单智能体的上限和瓶颈。“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。”

“未来的AI，不会是一个超级大脑的独角戏，而更像由不同智能系统协同的交响乐。”李开复认为，群体智能将能解决更复杂的问题，这将重塑生产力、组织结构以及未来的领导力。

同时，李开复强调，企业AI转型绝对是一把手工程，需要CEO重新调整公司的运营方式、组织，以及领导方式，停止浮于表面的表演式 AI。

“如果AI部署最终没有改变任何会出现在财报电话会上的数字，那么你公司做的就不是真正意义的AI转型，只是浪费钱打造了一个AI实验室。”

李开复认为，下一阶段的产业AI转型，将围绕数据主权，以及清晰可验证的ROI（投资回报率）展开，真正意义上的“自主企业”会诞生。

他还表示，AI正成为赋能技术人的超能力。在智能体时代，一个优秀工程师的价值，不再只是由写了多少代码来衡量，而是要注重结果、决策和对智能体集群的配置。

苏姿丰同样对中国的AI开源赞赏有加，不少全球顶尖的研究成果诞生在这里。但被问及开源的进展，李开复认为，开源势不可挡，并在全球掀起变革。

“硅谷那些封闭式模式的AI公司，就像苹果一样打造了利润率极高的iOS系统。与之形成鲜明对比的是，全球开源社区已形成AI领域的Android，正在全球范围内迅速普及和应用。”

他也提到，中国出色的开源生态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，因此更关注极致的工程效率、算法优化、架构创新等，而这种去中心化的机制将为未来带来更多的进步与创新。

智能体改变算力结构，CPU和GPU将同等重要

从聊天工具，到推理和智能体，AI的演化也正在对底层的算力结构带来改变。

苏姿丰认为，未来每个人或许都能拥有五个、十个甚至一百个智能体。这种变革不仅需要以大模型为核心，还必须具备强大的推理能力、学习能力以及数据处理能力。

这将重新定义计算的每一个层级。“AI应该无处不在，将面向所有人、所有工作负载以及各种形态的设备，这意味着必须在技术堆栈的每一层都实现真正的创新。”

李开复同样认为，AI智能体的发展将从根本上改变底层的计算模式。“智能体经济本质是推理驱动的经济，和训练是完全不同的计算模式。”

相较传统AI系统所需要的稳定、持续的计算负载，智能体系统具备高度突发性和大量并行计算，而且需要在端侧和本地优先处理，延迟也要控制在100毫秒之内。

同时，随着AI向群体智能架构转型，需要从极致的Token效率和本地化处理视角来重新审视计算。因此，硬件层面的关键问题亟待解决。

苏姿丰认为，这将推动未来GPU的数量大幅增加，而且GPU将无处不在，不仅会应用于云端代码，更将真正覆盖整个生态系统。同时，这还需要大量的CPU处理能力。

相较大语言模型，智能体AI系统除了在推理思考层面需要CPU和GPU的搭配，在数据处理和工具调用等方面都需要CPU的支持，CPU很大程度将决定智能体编排调度的效率。

苏姿丰认为，AI智能体的发展将推动算力进入CPU+GPU 时代。大语言模型的数据中心里CPU与GPU⽐例是1：4，如今将变成1：1。换句话说，CPU和GPU将变得同等重要。

这意味着，随着智能体带来的对CPU需求的提升，AI时代GPU独大的算力逻辑将被改写，CPU的角色正被重新定位。

作为全球CPU两大龙头，AMD和英特尔已从中受益。今年第一季度，AMD数据中心营收58亿美元，同比增长57%，其核心的CPU产品EPYC（霄龙）处理器成为增长主力。

英特尔期的数据中心与AI业务营收也同比增长22%，达到51亿美元，为其增长最高的板块，这也带动此前陷入增长停滞和亏损泥潭的英特尔走出困境。

“过去几年，高性能计算焦点几乎完全集中在GPU及加速器上，但近几个月明确迹象显示，CPU正重新成为AI时代不可或缺的基础。”英特尔CEO陈立武表示。

苏姿丰则在当时的一季报交流中提到，公司原以为服务器CPU市场将以每年18%-20%的速率增长，如今已将增速提高到35%，预计2030年将达到1200亿美元。

花旗银行此前也预测，受智能体AI应用需求驱动，服务器CPU市场规模有望从2025年的293亿美元增长至2030年的1315亿美元，英特尔和AMD将合计占据超八成的市场。

CPU地位的重新崛起和市场需求预期，让AMD和英特尔股价最近创下历史新高，今年以来股价均实现翻倍。

IDC预测，全球活跃智能体的数量将从2025年约2860万，攀升至2030年的22.16亿；年执行任务数将从2025年的440亿次增至2030年的415万亿次，意味着CPU需求将持续增长。

对AMD来说，虽然在GPU领域不及英伟达，但在CPU领域，有望迎来新的机遇。