英伟达CEO黄仁勋随美国总统特朗普访华后 ，AMD CEO苏姿丰近日也开始访华 。

第一财经记者了解到
，5月19日，上海AMD AI开发者日活动上 ，苏姿丰进行了大约10分钟的演讲
。

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
。

另外 ，苏姿丰谈及
，目前最让她兴奋的事情之一，就是开源AI社区正在涌现出大量创新 ，且这个生态越来越全球化。

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
。

整体来看，苏姿丰判断AI时代仍处于非常早期的阶段 ，真正精彩的部分其实还在后面。

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）
。