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CES蘇姿豐演講2萬字實錄：李飛飛空降，揭秘未來5年百倍算力藍圖

2026-01-06 19:38:26　來源: 網易科技報道

北京舉報

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作者 | 辰辰

出品 | 網易科技

CES 2026首場官方主旨演講，屬于AMD CEO蘇姿豐（Lisa Su）。在全場座無虛席的期待中，她正式拋出了AMD的“全域AI”戰(zhàn)略愿景：面對未來五年算力需求將暴增100倍的挑戰(zhàn)，AMD致力于將AI從云端數據中心徹底延伸至物理世界的每一個角落。

硬件展示環(huán)節(jié)，蘇姿豐現(xiàn)場揭曉了下一代AI數據中心機架Helios及旗艦處理器MI455X，并披露了令行業(yè)矚目的路線圖：備受期待的2納米制程MI500系列芯片將于2027年推出。

演講中段，OpenAI總裁格雷格·布羅克曼受邀登臺，直言對算力需求“幾乎無止境”，直接認證AMD已是支撐ChatGPT及未來模型進化的核心算力支柱。

后半程的“物理AI”演示極具視覺沖擊力：李飛飛演示了“Marble”模型憑空構建逼真的霍比特人世界；Generative Bionics CEO則攜人形機器人Gene 1實機走上舞臺，并宣布將于2026年下半年量產。從云端到終端，這標志著AMD的技術生態(tài)正加速滲透進現(xiàn)實世界的物理互動中。

以下為蘇姿豐2026 CES演講實錄（經編輯略有修改，小標題為后加）：

1.開場致辭——AI改變世界的時刻

蘇姿豐：首先，感謝主持人，也歡迎在拉斯維加斯現(xiàn)場以及在線參與的所有朋友。很高興能與大家一起開啟CES 2026。

我必須說，我每年都喜歡來CES，看看所有最新、最棒的科技，并與眾多朋友和合作伙伴敘敘舊。但今年，能與大家共同為CES開幕，我感到格外榮幸。

今晚我們?yōu)榇蠹覝蕚淞藵M滿的干貨，毫無疑問，今晚的主題就是AI。

盡管過去幾年AI創(chuàng)新的速度和步伐令人難以置信，但我今晚的主題是：好戲還在后頭（You ain't seen nothing yet）。

我們才剛剛開始意識到AI的威力。今晚，我將向大家展示一系列我們未來的發(fā)展方向。我還將邀請一些全球頂尖的專家加入，從行業(yè)巨頭到突破性的初創(chuàng)公司。我們將攜手合作，讓AI無處不在，惠及人人。那么，讓我們開始吧。

在AMD，我們的使命是拓展高性能和AI計算的邊界，以幫助解決世界上最重要的挑戰(zhàn)。今天，我無比自豪地說，AMD的技術每天都在觸及數十億人的生活。從最大的云數據中心到世界上最快的超級計算機，再到5G網絡、交通運輸和游戲，這其中的每一個領域都在被AI重塑。

AI是過去50年來最重要的技術，我可以肯定地說，這絕對是AMD的頭號任務。

它已經觸及每一個主要行業(yè)。無論你是談論醫(yī)療保健、科學、制造業(yè)還是商業(yè)，而這僅僅是冰山一角。AI將在未來幾年內無處不在。最重要的是，AI是為每個人服務的。它讓我們更聰明，讓我們更能干。它使我們每個人都能成為更高效的自己。

在AMD，我們正在構建計算基礎，讓這一未來對于每家公司和每個人都成為現(xiàn)實。

自從幾年前ChatGPT發(fā)布以來，我相信大家都記得第一次嘗試它時的情景。我們已經從一百萬人使用AI發(fā)展到如今超過十億活躍用戶。這是一個驚人的增長。互聯(lián)網花了幾十年才達到同樣的里程碑。

而我們現(xiàn)在的預測甚至更加驚人。我們預見到AI的采用量將增長到超過50億活躍用戶，因為AI正變得像今天的手機和互聯(lián)網一樣，成為我們生活中不可或缺的一部分。

AI的基礎是計算（Compute）。

隨著用戶的增長，我們看到全球計算基礎設施的需求激增，從2022年的約1 Zettaflop（10的21次方次浮點運算）增長到2025年的超過100 Zettaflops。

聽起來很大。實際上短短幾年內增長了100倍。但今晚你們將從各位嘉賓那里聽到的是，對于我們所能做的一切，我們擁有的算力還遠遠不夠。令人難以置信的創(chuàng)新正在發(fā)生。模型正變得能力更強。它們在思考和推理。它們在做出更好的決策。當我們將其擴展到更廣泛的智能體（Agents）時，這一趨勢將更加深遠。

因此，為了實現(xiàn)AI無處不在，我們需要在未來幾年內將全球計算能力再提高100倍，在未來五年內達到超過10 Yottaflops（10的25次方字節(jié)浮點運算）。

讓我做個調查。在座有多少人知道什么是Yottaflop？請舉手。

1 Yottaflop是1后面跟著24個零。所以10 Yottaflops是我們在2022年擁有算力的10,000倍。

計算史上從未有過這樣的事情。這完全是因為從未有過像AI這樣的技術。

要實現(xiàn)這一點，我們需要在每個計算平臺中都融入AI。所以今晚我們要討論的是全方位的領域。我們要討論云端，那是AI持續(xù)運行并向全球輸送智能的地方。我們將討論PC，AI在那里幫助我們更聰明地工作并個性化我們的每一次體驗。我們還將討論邊緣（Edge），AI在那里驅動機器在現(xiàn)實世界中做出實時決策。

AMD是唯一一家擁有全方位計算引擎來實現(xiàn)這一愿景的公司。你需要為每個工作負載配備合適的計算引擎。這意味著GPU、CPU、NPU以及定制加速器。我們應有盡有。每一種都可以針對應用進行調優(yōu)，為您提供最佳性能以及最具成本效益的解決方案。

今晚我們將踏上一段旅程。你們將隨我一起經歷幾個篇章，展示云端、PC、醫(yī)療保健等領域的最新AI創(chuàng)新。

2.云端AI與Helios平臺

讓我們從第一章開始：云端。

云端是訓練最大模型的地方，也是向數十億用戶實時交付智能的地方。對于開發(fā)者來說，云端讓他們能夠即時訪問海量算力、最新工具，并隨著用例的爆發(fā)進行部署和擴展。云端也是我們今天大多數人體驗AI的地方。無論您是在使用ChatGPT、Gemini還是Grok，或者使用Copilot編寫代碼，所有這些強大的模型都在云端運行。

如今，AMD正在為云端的各個層面提供AI動力。每一家主要云服務提供商都在運行AMD EPYC（霄龍）CPU，前十大AI公司中有八家使用Instinct加速器來驅動其最先進的模型，而且對算力的需求還在持續(xù)上升。讓我給你們看幾張圖表。

在過去十年中，訓練領先AI模型所需的算力每年增長超過四倍。這一趨勢仍在繼續(xù)。這正是我們如今擁有更聰明、更有用模型的原因。

與此同時，隨著更多人使用AI，我們在過去兩年看到了推理（Inference）的爆炸式增長，Token數量增長了100倍，真正迎來了一個拐點。你可以看到推理的需求正在騰飛。為了滿足這種計算需求，確實需要整個生態(tài)系統(tǒng)齊心協(xié)力。

所以我們常說，真正的挑戰(zhàn)是如何部署Yotta級規(guī)模的AI基礎設施，這需要的不僅僅是原始性能。

這始于領先的計算——CPU、GPU和網絡技術的結合。這需要一種開放的、模塊化的機架設計，能夠隨著產品代際演進。

這需要高速網絡將成千上萬個加速器連接成一個單一的統(tǒng)一系統(tǒng)。而且它必須非常易于部署。所以我們需要全套的解決方案。

這正是我們構建Helios的原因，這是我們面向Yotta級AI時代的新一代機架級平臺。

Helios需要硬件、軟件和系統(tǒng)各個層面的創(chuàng)新。首先是我們的工程團隊設計的新一代Instinct MI455加速器，它實現(xiàn)了我們有史以來最大的代際性能飛躍。

MI455 GPU采用領先的2納米和3納米工藝技術制造，結合先進的3D Chiplet（芯粒）封裝技術以及超快的高帶寬HBM4內存。

這些被集成到計算托盤中，與我們的EPYC CPU和Pensando網絡芯片搭配，打造出一個緊密集成的平臺。

每個托盤均通過基于以太網隧道傳輸的高速Ultra Accelerator Link協(xié)議連接，使機架內的72個GPU能夠像單一計算單元一樣運行。在此基礎上，我們可以連接數千個Helios機架，利用行業(yè)標準的Ultra Ethernet網卡和Pensando可編程DPU構建強大的AI集群，通過從GPU卸載部分任務來進一步加速AI性能。

既然我們在CES，總得有些展示環(huán)節(jié)。我很自豪地要在拉斯維加斯向大家展示Helios——世界上最好的AI機架。

它美不美？

如果您以前沒見過機架，我得告訴您，Helios是個龐然大物。這不是普通的機架，好嗎？這是基于OCP開放機架規(guī)范的雙寬設計，是我們與Meta合作開發(fā)的，重達近7000磅。

為了把它搬到這兒我們可是費了點勁。但我們想向大家展示真正驅動這些AI的幕后功臣。它實際上比兩輛緊湊型轎車還要重。

Helios的設計是我們與主要客戶緊密合作的成果，選擇這種設計是為了優(yōu)化下一代AI數據中心的可維護性、可制造性和可靠性。

讓我再展示一些細節(jié)。Helios的核心是計算托盤。讓我們近距離看看其中一個托盤的樣子。

我大概舉不起這個計算托盤，所以它得從機架里滑出來。讓我簡單描述一下。每個Helios計算托盤包含四個MI455 GPU，搭配下一代EPYC "Venice" CPU和Pensando網絡芯片。所有這些都采用液冷散熱，以最大化性能。

Helios的心臟是我們新一代Instinct GPU。大家在我的職業(yè)生涯中見我展示過很多芯片，但今天我可以告訴你，能展示這塊芯片讓我由衷興奮。

讓我首次向大家展示MI455X。

MI455是我們制造過的最先進的芯片。它個頭很大。它擁有3200億個晶體管，比MI355多70%。

它包含12個2納米和3納米的計算及I/O Chiplet，以及432 GB的超快HBM4顯存，所有這些都通過我們下一代3D芯片堆疊技術連接。我們將四個這樣的芯片放入上面的計算托盤中。

驅動這些GPU的是我們代號為Venice的下一代EPYC CPU。

Venice擴展了我們在數據中心各個關鍵維度的領先優(yōu)勢：更高的性能、更好的能效和更低的總擁有成本（TCO）。

讓我首次向大家展示Venice。

我得說這又是塊漂亮的芯片。

我確實很愛我們的芯片。這一點我可以肯定。Venice采用2納米工藝技術制造，擁有多達256個我們最新的高性能Zen 6核心。

關鍵在于，我們將Venice設計成了最好的AI CPU。我們將內存和GPU帶寬比上一代翻了一番。因此，即使在機架規(guī)模下，Venice也能全速為MI455供應數據。這真正的核心在于協(xié)同工程。我們將所有組件與我們的800G以太網Pensando Volcano和Salina網絡芯片結合在一起，提供超高帶寬和超低延遲。這使得成千上萬的Helios機架能夠在數據中心內擴展。

為了讓大家對這規(guī)模有個概念，這意味著每個Helios機架擁有超過18,000個CDNA 5 GPU計算單元和超過4,600個Zen 6 CPU核心，提供高達2.9 Exaflops（百億億次）的性能。

每個機架還包括31 TB的HBM4內存，每秒260 TB的縱向擴展（Scale-up）帶寬，以及每秒43 TB的聚合橫向擴展（Scale-out）帶寬，可以極速傳輸數據。簡而言之，這些數字非常驚人。

當我們今年晚些時候推出Helios時——我很高興地說Helios將如期在今年晚些時候發(fā)布——我們預計它將樹立AI性能的新標桿。為了對比這一性能，僅僅六個多月前，我們發(fā)布了MI355，提供了比前一代產品高出3倍的推理吞吐量。

而現(xiàn)在有了MI455，我們將這一增長曲線進一步拉升，在廣泛的模型和工作負載中提供高達10倍的性能提升。

這是顛覆性的。

MI455允許開發(fā)者構建更大的模型、更強大的智能體和更強大的應用程序。

在這些領域中，沒有任何一家公司比OpenAI推進得更快、更遠。為了探討AI的發(fā)展方向以及我們的合作，我非常高興地歡迎OpenAI總裁兼聯(lián)合創(chuàng)始人格雷格·布羅克曼 (Greg Brockman) 登臺。

蘇姿豐： Greg，很高興你能來。謝謝你的到來。OpenAI幾年前發(fā)布ChatGPT確實開啟了這一切，你們取得的進展令人難以置信。我們對雙方的深度合作感到非常興奮。能不能給我們描繪一下今天的情況？你們觀察到了什么？我們是如何合作的？

布羅克曼：首先，很高興來到這里。謝謝你的邀請。ChatGPT確實很像是一個“一夜成名”的成功故事，但這背后是七年的醞釀。早在2015年我們創(chuàng)立OpenAI時，我們就有一個愿景：深度學習可以通向通用人工智能（AGI），通向能夠造福全人類的強大系統(tǒng)。我們希望幫助實現(xiàn)這項技術，將其普及并帶給世界。我們花了很長時間穩(wěn)扎穩(wěn)打，年復一年，基準測試的數據看起來越來越好。但第一次讓我們擁有如此有用、以至于全世界很多人都想使用的東西，那就是ChatGPT。我們被人們在日常生活中利用我們模型所展現(xiàn)出的創(chuàng)造力深深震撼了。

出于好奇，在座有多少人是ChatGPT的用戶？

蘇姿豐：我看基本上全場都舉手了。

布羅克曼：我很高興聽到這個。但更重要的是，你們中有多少人有過這種體驗：AI對你的生活或親人的生活起到了關鍵作用？無論是在醫(yī)療保健、照顧新生兒，還是生活的其他方面。

對我來說，這是我們要優(yōu)化的指標。看著這個數字不斷增長，是2025年真正與眾不同的地方。

我們真正從一個簡單的文本框——你問一個問題，得到一個答案——轉變?yōu)槿藗冋嬲龑⑵溆糜谏钪蟹浅€人、非常重要的事情。這不僅體現(xiàn)在個性化醫(yī)療保健等方面，也體現(xiàn)在企業(yè)中。我們真正開始引入像Codex這樣的模型來變革軟件工程。我認為今年我們將真正看到企業(yè)智能體的騰飛。我們看到科學發(fā)現(xiàn)開始真正加速。無論是開發(fā)新穎的數學證明——我們幾個月前第一次看到這種情況，并且進展還在繼續(xù)。這實際上貫穿了人類知識工作的每一個領域，只要有人類智慧可以利用的地方，你就可以放大它。我們現(xiàn)在有了一個助手，一個工具，一個顧問，它能夠放大人們想要做的事情。

蘇姿豐：我完全同意你的看法，Greg。我認為我們已經看到我們使用這項技術的范圍在極大地加速。我想說，每次見到你，你都會告訴我你需要更多的算力。

布羅克曼：確實如此。

蘇姿豐：就像復讀機一樣，“Greg想要更多算力”。能不能談談你在基礎設施方面看到的一些情況，一些瓶頸，以及你認為作為一個行業(yè)我們應該關注什么？

布羅克曼：為什么我們需要更多算力是最重要的問題。當模型還沒那么強的時候，比如我們在2015、2016、2017年的情況，你基本上只想訓練一個模型并評估它，也許它對某個特定任務有用。但隨著我們在模型上取得指數級的進步，它們實際上產生了指數級的效用。人們希望以一種非常可擴展的方式將其帶入生活。

我認為我們看到的是，我們正從“問一個問題，得一個答案”轉向“智能體工作流”，也就是你要求模型為你編寫一些軟件，它會運行幾分鐘、幾小時，很快甚至幾天。而且你不僅僅是在操作一個智能體，你是在操作一個智能體艦隊。作為一名開發(fā)者，你可以讓10個不同的工作流同時為你運行。

應該是這樣的：你早上醒來——順便說一句，這是我們將要構建的東西——ChatGPT已經為你完成了家里和工作清單上的事項。所有這些都需要——你知道你展示的那張關于世界需要多少算力的大圖表——那將需要比我們現(xiàn)在擁有的多得多的算力。比如，我很樂意為世界上的每個人都在后臺運行一個GPU，因為我認為這可以為他們帶來價值。但那是數十億個GPU，沒有人計劃建立那種規(guī)模。

所以我們真正看到的是人們生活中的益處。比如，我最喜歡的一些應用，也是我認為最重要的一些應用，是在醫(yī)療保健領域。我們確實看到ChatGPT拯救了生命。就在假期期間，我有位同事的丈夫腿疼。他們去了醫(yī)院，急診室拍了X光片，醫(yī)生說：“啊，只是肌肉拉傷。等等就好了，你會沒事的。”

他們回了家，情況有點惡化。把癥狀輸入ChatGPT。ChatGPT說：“回急診室去。這可能是血栓。”

事實上，確實如此。那是腿部的深靜脈血栓（DVT），還有肺部的兩個血栓。如果他們只是干等，那很可能帶來致命后果。

這并非個例。Fidji Simo，我們的應用程序CEO，我每天都與她密切合作。ChatGPT確實也救了她的命。她因為腎結石住院并發(fā)生了感染。醫(yī)生正準備注射一種抗生素，她說“等一下”，問了ChatGPT那種藥對她是否安全。ChatGPT清楚她所有的病史，它說：“不，不行，因為你兩年前有過另一種感染，這可能會重新引發(fā)，那實際上也可能危及生命。”于是她給醫(yī)生看，醫(yī)生說：“等等，什么？你有這種病史？我不知道，我只有五分鐘時間查看你的病史。”

蘇姿豐：我完全同意，Greg。這是我們所有人都可以利用的一個幫手。這就是我們擁有的。

你看，你描繪了一幅生動的畫面，說明了為什么我們需要更多算力，以及我們可以用AI做什么。我想我們有著同樣的感受。

我們已經與你們的工程團隊進行了大量不可思議的合作。MI455和Helios的許多設計實際上都來自于我們緊密合作的反饋。能不能談談那個基礎設施，你的客戶想要什么，以及你們打算如何使用MI455？

布羅克曼：隨著AI的演進，關鍵之一是思考如何平衡GPU上的不同資源。我們有一張幻燈片，展示了我們看到的這種資源平衡在不同MI代際間的演變。

你們看到了這張我非常費力制作的幻燈片。實際上，我并沒有費力制作它。我讓ChatGPT去制作這張幻燈片。它確實做了所有的研究，你可以看到底部的一些來源。它去閱讀了一堆不同的AMD材料，創(chuàng)建了這些圖表，加上了標題和所有表頭，生成的不僅僅是一個答案，而是一個我可以展示的成品（Artifact）。

這只是你可以用ChatGPT做到的一件簡單的事。未來在于，你將能夠擁有一個為你做所有這些工作的智能體。為此，我們需要真正針對我們的應用進行調優(yōu)的硬件。

我們的想法是，我們正在走向一個人類注意力、人類意圖成為最寶貴資源的世界。因此，只要有人類參與，就應該有極低的延遲交互，但也應該有海量的智能體計算在不斷運行，具有非常高的吞吐量。這兩種不同的低延遲和高吞吐量機制對像你們這樣的硬件制造商產生了一系列不同的壓力。所以很高興能一起合作。

蘇姿豐：我們很喜歡為你們制造GPU。合作很愉快。

最后，Greg，讓我們談談未來。描繪一幅圖景。我們討論過的一件事是，外面有些人想知道，這種需求真的存在嗎？我們真的需要所有這些AI算力嗎？我知道我們討論過這個問題。我認為人們并沒有看到你所看到的未來。你坐在一個特殊的位置上。所以，描繪一下幾年后這個世界會是什么樣子。

布羅克曼：回顧過去，我們在過去幾年里每年都將我們的算力增加兩倍，我們的收入也增加了兩倍。

我們在OpenAI內部發(fā)現(xiàn)的是，每當我們想要發(fā)布新功能、生產新模型、將這項技術帶給世界時，我們內部都會因算力問題發(fā)生激烈的爭執(zhí)，因為我們想為你們推出和生產的東西太多了，但我們根本做不到，因為算力有限。

我認為我們正在走向一個世界，GDP增長本身將由特定國家、特定地區(qū)可用的算力規(guī)模驅動。

我認為我們開始看到這一點的初步跡象。在接下來的幾年里，我們將看到它以一種真實的方式爆發(fā)。我認為對于AI，數據中心實際上可以對當地社區(qū)非常有益。這是我們必須向人們證明的一件重要事情。

但也要看到AI技術產出，在科學進步方面，想想看什么是提高生活質量最根本的驅動力？真的是關于科學。

每當我們深入特定領域，你會看到做事的方式有很大的局限性，因為某個特定學科是建立在一堆專業(yè)知識之上的。專家寥寥無幾，他們很難將自己學到的東西傳給后代。

例如，在生物學領域，我們將GPT-5連接到濕實驗室（Wet lab）裝置，讓人類描述實驗室的樣子。模型說：“這里有幾個想法可以嘗試。”人類去嘗試了，結果實際上使特定實驗方案的效率提高了79倍，幾乎是100倍。

這只是一個特定的反應，人們花了一些時間去優(yōu)化，但不是很多時間，因為生物學中有太多的領域，沒有人能遍歷所有領域。沒有人類能成為每個子領域的專家。我認為我們將看到AI真正跨越人類無法跨越的學科。

你在醫(yī)療保健領域也能看到這一點，隨著人類學到更多，我們分工更細，但AI將進行整合放大。所以我認為AI將被用于解決難題。這對于企業(yè)也是如此。每一個應用程序都會有一個智能體來加速人們想做的事情。我認為人類最難的問題將是決定如何利用我們擁有的有限資源來為每個人獲得最大的利益。

蘇姿豐：這是一個不可思議的愿景，Greg。我們非常高興能與你們合作。毫無疑問，我們擁有真正改變人們生活的能力。感謝你們的合作，非常期待未來。

布羅克曼：謝謝。

蘇姿豐：正如你們從Greg那里聽到的，算力是關鍵，而MI455是顛覆者。但通過MI400系列，我們設計了針對云端、企業(yè)、超級計算和主權AI的全套解決方案組合。

頂端是Helios，專為前沿性能、超大規(guī)模訓練和機架級分布式推理而構建。

對于企業(yè)AI部署，我們有Instinct MI440X GPU，它在緊湊的8-GPU服務器中提供領先的訓練和推理性能，專為在當今現(xiàn)有的數據中心基礎設施中易于部署使用而設計。

對于極度看重精度的科學計算和主權AI，我們有MI430X平臺，它為高精度科學數據類型和AI數據類型提供領先的混合計算能力。

這正是AMD的獨特之處，得益于我們的Chiplet技術。我們能夠為合適的應用提供合適的算力。

當然，硬件只是故事的一部分。我們相信開放的生態(tài)系統(tǒng)對AI的未來至關重要。我們一次又一次地看到，當整個行業(yè)團結起來，圍繞開放的基礎設施和共享的技術標準協(xié)同創(chuàng)新時，速度會變得更快。AMD是唯一一家在整個技術棧上實現(xiàn)開放性的公司。這是一個涵蓋硬件、軟件以及更廣泛的解決方案生態(tài)系統(tǒng)。

我們的軟件戰(zhàn)略始于ROCm。ROCm是業(yè)界性能最高的開放式AI軟件棧。我們對最廣泛使用的框架、工具和模型庫提供Day-0支持。它還得到了PyTorch、vLLM、SGLang、Hugging Face等頂級開源項目的原生支持。這些項目每月下載量超過1億次，并且可以在Instinct上開箱即用，使開發(fā)者更容易在AMD平臺上構建、部署和擴展。

Luma AI正是使用AMD和ROCm來驅動其模型的優(yōu)秀AI公司之一。請加入我，歡迎Luma AI首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人阿米特·賈恩 (Amit Jain) 登臺。

蘇姿豐：你好Amit，很高興你能來。你們在視頻生成和多模態(tài)模型方面做了一些令人難以置信的工作。能不能給我們介紹一下Luma以及你們在做什么？

賈恩：當然，Lisa。非常感謝邀請我來這里。

Luma的使命是構建多模態(tài)和通用智能。讓AI能夠理解我們的世界，并幫助我們模擬和改進它。如今大多數AI視頻和圖像模型還處于非常早期的階段，它們主要用于生成像素，用來生成漂亮的圖片。世界需要的是更智能的模型，能夠將音頻、視頻、語言、圖像全部結合在一起。

所以在Luma，我們正在訓練這些模擬物理因果關系的系統(tǒng)，使其能夠走出去做研究、調用工具，最后以音頻、視頻、圖像、文本等任何適合你處理信息的形式渲染結果。簡而言之，我們在建模和生成世界。

讓我來向大家展示一下我們最新模型Ray 3的一些成果。

順便說一句，Ray 3是世界上第一個具備推理能力的視頻模型。這意味著它實際上能夠先用像素和潛變量（Latents）進行思考，并決定它即將生成的內容是否良好。它也是世界上第一個能生成4K和HDR內容的模型。請看。

蘇姿豐：我得說那看起來太不可思議了。

告訴我們，今天的客戶是如何使用Ray 3的？我們正在與非常大的企業(yè)以及各個領域的個人創(chuàng)作者合作，涉及廣告、媒體、娛樂等你想講述故事的行業(yè)。

賈恩：2025年是他們開始部署和試驗我們模型的一年。到了年底，我們看到了大規(guī)模部署，人們甚至使用我們的模型制作長達90分鐘的長篇電影。

隨著使用越來越頻繁，客戶向我們提出的最多要求是控制力和精確度。他們如何才能將自己的特定愿景呈現(xiàn)在屏幕上。我們通過研究意識到，控制力來自于智能，而不僅僅是更好的提示詞。你不能一直重復輸入來做那些事。所以我們在Ray 3之上構建了一個全新的模型，叫做Ray 3 Modify，能讓用戶編輯世界。

讓我展示一下這是什么樣的。這個沒有音頻，我會解說一下你們看到的內容。屏幕上播放的是Ray 3世界編輯能力的演示。它可以獲取任何真實或AI視頻素材——無論是相機拍攝的還是生成的——然后按你的意愿進行微調或大改，以實現(xiàn)創(chuàng)意目標。這是一個強大的系統(tǒng)，是我們?yōu)樽羁量獭⒆钣行坌牡目蛻糸_發(fā)的，覆蓋了娛樂、廣告等廣泛領域。

這開啟了人機混合制作的新時代。人類通過動作、時機和指導成為提示詞——你把它演出來，模型就能生成它。

實際上這意味著，電影制作人和創(chuàng)作者現(xiàn)在無需精心布置場景即可創(chuàng)造整個電影宇宙，然后編輯和修改任何內容以獲得想要的結果。這在以前是不可能的。

但在2026年，我們專注于走得更遠。2026年將是智能體（Agents）之年，AI將能夠幫助你完成更多任務，甚至是有望完成端到端的全套任務，而不僅僅是做些修補工作。所以我們的團隊一直致力于構建世界上最強大的多模態(tài)智能體模型。使用Luma會讓你感覺突然擁有了一支能力超群的創(chuàng)意團隊與你并肩作戰(zhàn)。我想為大家簡短演示，看看那是什么感覺。

通過我們的智能體，我們相信創(chuàng)意人員將能夠制作整個故事，而這以前需要大型制作團隊。這在以前從未有過，我們在內部大量使用它，感到無比興奮。個人創(chuàng)作者或小團隊將突然擁有好萊塢整個工作室那樣的能力。

蘇姿豐：這真是太驚人了。很高興看到這些Luma智能體如何協(xié)同工作并實現(xiàn)這一切。我知道你在算力方面有很多選擇，當我們第一次開始談論時，實際上是你打電話給我說你需要算力，我說我想我能幫忙。能不能告訴我們?yōu)槭裁茨氵x擇了AMD，以及你的體驗如何？

賈恩：是的，我們在很早期就押注AMD。那通電話是在2024年初。從那時起，我們的合作關系發(fā)展成為我們團隊之間的大規(guī)模協(xié)作。以至于今天Luma快速增長的推理工作負載中有60% 實際上運行在AMD顯卡上。

剛開始時我們要做很多工程工作，但今天我們已經到了大多數應用、大多數我們可以想象的工作負載都能在AMD上開箱即用的地步。這對你們的軟件團隊和ROCm生態(tài)系統(tǒng)中的辛勤工作來說是巨大贊譽。

我們正在構建多模態(tài)模型，實際上這些工作負載比文本模型復雜得多。這方面的典型例子是，這些模型消耗的Token是文本模型的成百上千倍。你看到的那個10秒鐘的視頻大約很容易就有10萬個Token。相比之下，大型語言模型（LLM）的響應大約只有200到300個Token。因此，當我們處理如此多的信息時，TCO（總擁有成本）和推理經濟性對我們的業(yè)務絕對至關重要，否則我們將無法服務所有涌向我們的需求。

通過與AMD團隊的合作，我們在我們的技術棧中實現(xiàn)了一些前所未見的最佳TCO。我們相信，隨著我們構建更復雜的模型——能夠同時進行自回歸擴散、處理文本、圖像、音頻和視頻——這種合作將使我們在成本和效率上顯著區(qū)分開來，這在AI領域是一件大事。

通過這次合作，我們建立了極大的信心。2026年，我們將把合作規(guī)模擴大到以前的約10倍。我對MI455X也感到無比興奮，因為你們正在構建的機架級解決方案、內存和基礎設施對于我們構建這些世界模擬模型至關重要。

蘇姿豐：Amit，我們很喜歡聽到這個。你看，我們的目標是為你提供更強大的硬件。你的目標是讓它做出令人驚嘆的事情。那么，給我們簡單介紹一下，你認為客戶在未來幾年會做什么今天甚至不可能做到的事情？

賈恩：好的。正如Greg之前提到的，在LLM領域，2022、2023年它們很適合寫文案、短郵件之類的。我們甚至無法想象我們會真正將這些模型放入實時系統(tǒng)、醫(yī)療保健這類領域。通過精度、架構和擴展，LLM現(xiàn)在已經達到了那個水平。

視頻模型目前處于那個早期階段。今天它們很擅長生成視頻和漂亮的圖片。但很快，通過擴大這些模型規(guī)模，通過提高精度和數據，我們將達到一個新階段。這些模型將幫助我們模擬現(xiàn)實世界中的物理過程，如CAD、建筑、流體流動，幫助我們設計整個火箭發(fā)動機、規(guī)劃城市。這并不是天方夜譚。這正是我們今天在模擬環(huán)境中靠龐大的團隊手動完成的工作。這些模型將允許我們在很大程度上將其自動化。

隨著它們變得越來越精確，多模態(tài)模型正是通用機器人所需的骨干。你的家庭機器人將在它的腦海中以圖像和視頻的形式運行上百次模擬，然后嘗試：“好的，我該怎么做？我怎么解決這個問題？”所以它能做的比當前一代的LLM和VLM（視覺語言模型）機器人多得多。這就是人腦的工作方式。人類天生就是多模態(tài)的。我們的AI系統(tǒng)也將如此。

蘇姿豐：聽起來太棒了，Amit。非常感謝你今天來到這里。感謝你們的合作，我們非常期待你們接下來的成就。

賈恩：謝謝。

蘇姿豐：正如你們聽到的，Greg和Amit都說他們需要更多算力來構建和運行下一代模型。我們每一個客戶的情況都是如此，這就是為什么對算力的需求增長比以往任何時候都快。

滿足這一需求意味著繼續(xù)將性能極限推得遠遠超出當下水平。MI400系列是一個主要的轉折點，在所有工作負載——推理、科學計算——方面提供了領先的訓練能力。但我們不會止步于此。我們下一代MI500系列的開發(fā)已經在緊鑼密鼓地進行中。

憑借MI500，我們將在性能上實現(xiàn)又一次重大飛躍。它基于我們下一代的CDNA 6架構，采用2納米工藝技術制造，并使用更高速的HBM4E內存。隨著2027年MI500的推出，我們有望在過去四年中實現(xiàn)1000倍的AI性能提升，讓更強大的AI惠及所有人。

3.AIPC與本地AI創(chuàng)新

蘇姿豐：好的，現(xiàn)在讓我們從云端轉向讓AI更加個性化的設備：PC。

幾十年來，PC一直是一個強大的設備，幫助我們在工作或學校中提高效率。但有了AI，PC不僅僅是一個工具，它已成為我們生活中強大、必不可少的積極伙伴。它學習你的工作方式并適應你的習慣。即使在離線狀態(tài)下，它也能幫助你以前所未有的速度完成任務。

AI PC（AIPC）正開始在廣泛的日常任務中提供真正的價值，從內容創(chuàng)作和生產力到智能個人助理。讓我們看看今天的一些AIPC應用。

首先是內容創(chuàng)作。這些視頻是在Ryzen AI MaxPC上通過簡單的文本提示詞生成的。不是在云端，而是在本地環(huán)境。任何人都可以無需設計專長，在幾分鐘內生成專業(yè)品質的照片和視頻。

微軟一直是AIPC的關鍵推動者，幫助將下一代功能直接帶入我們的生產力工具。例如，管理會議、總結會議、總結郵件、快速查找所需文件、在視頻會議中使用實時翻譯。

借助Microsoft Copilot，先進的AI功能正被直接內置到Windows體驗中，以更快地完成任務。你只需描述你的需求，PC就會搞定一切。

在AMD，我們很早就預見到了AIPC的浪潮并進行了投資。這就是為什么我們引領了每一個轉折點。我們在2023年率先集成了專用的片上AI引擎，并在2024年率先推出了Copilot+ x86 PC。

通過Ryzen AI Max，我們創(chuàng)造了第一個可以在本地運行200億參數模型的單芯片x86平臺。

現(xiàn)在，我們通過下一代Ryzen AI筆記本和臺式機處理器再次擴大這一領先優(yōu)勢。今天，我很自豪地宣布推出全新的Ryzen AI 400系列，這是業(yè)界最廣泛、最先進的AI PC處理器家族。

Ryzen AI 400結合了多達12個高性能核心。

要驅動下一代AIPC體驗，不僅僅需要硬件。還需要更智能的軟件，以及更輕量、更快速且能直接在設備上運行的模型。這與你們在云端看到的不同。為了更多地討論這一波模型創(chuàng)新，請歡迎Liquid AI的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官拉明·哈薩尼 (Ramin Hasani)。

蘇姿豐：Ramin，很高興你能來。我對你們在Liquid所做的工作感到非常興奮。你們真的在采用一種不同的模型方法。能不能跟觀眾談談Liquid在做什么，以及為什么它與眾不同？

哈薩尼：當然，Lisa。很高興來到這里。我們是一家基礎模型公司，兩年半前從麻省理工學院（MIT）拆分出來。我們發(fā)明了一類新的AI模型，稱為液態(tài)基礎模型（Liquid Foundation Models, LFMs）。LFMs是非Transformer架構。它們是強大、快速且針對處理器優(yōu)化的生成式模型。我們的目標是從第一性原理出發(fā)，在不犧牲質量的前提下大幅降低智能的計算成本。

這意味著Liquid模型可以直接在設備上提供前沿模型的質量。設備可以是手機、筆記本電腦、機器人、咖啡機，也可以是飛機。基本上只要有算力的地方都可以。我們提供三大價值主張：隱私、速度和連續(xù)性。它可以無縫地跨越在線和離線工作負載運行。

蘇姿豐：Ramin，你知道我們的團隊一直緊密合作，致力于為AIPC帶來更強大的模型。能不能分享一下那方面的工作？

哈薩尼：當然。今天我有兩個新產品發(fā)布。

第一，我們很興奮地宣布Liquid Foundation Models 2.5，這是市場上最先進的微型級別模型。僅有12億參數，它在指令遵循能力方面表現(xiàn)最佳，優(yōu)于同類模型甚至比它更大的模型。LFM 2.5實例是任何設備上可靠 AI智能體的構建模塊。

為了讓大家有個直觀的比較，這個模型直接在設備上提供的指令遵循能力優(yōu)于 DeepSeek 的模型和 Gemini 2.5 Pro 這類模型。我們將發(fā)布五個模型實例：一個聊天模型、一個指令模型、一個日語增強語言模型、一個視覺語言模型，還有一個輕量級音頻語言模型。而且這些都針對 AMD Ryzen AI CPU、GPU 和 NPU 進行了高度優(yōu)化。今天大家可以在 Hugging Face 和我們自己的平臺 Leap 上下載享用。

蘇姿豐：這太酷了。

哈薩尼：所以，我們可以將這些 LFM 2.5實例堆疊在一起來構建智能體工作流。但如果能把所有這些模態(tài)集中到一個地方，那就太棒了。這就引出了我的第二個公告：LFM 3。

LFM 3設計為原生多模態(tài)，可處理文本、視覺和音頻輸入，并以10種不同語言輸出音頻和文本。它對音頻視覺數據的延遲低于100毫秒。大家今年晚些時候就能訪問 LFM 3。

蘇姿豐：好的，這太棒了。那么 Ramin，幫助我們的觀眾理解一下，為什么他們應該對 LFM 3感到如此興奮？我們能在 AIPC 上用這些模型做什么？

哈薩尼：沒問題。如今大多數 AI 助手、Copilot 都是反應式智能體（Reactive agents）。你打開一個 App，問一個問題，它作出回答。但是，當 AI 在設備上快速運行且始終在線時，它可以主動為你工作。任務可以在后臺完成。讓我給你們看一個快速演示，一個參考設計，來激發(fā)大家對在 PC 上使用 LFM 實例能構建什么的想象。

蘇姿豐：你確定我們可以信任這個智能體嗎？我有點擔心，Ramin。

哈薩尼：這個系統(tǒng)實際上不僅僅是轉錄，它具有深度研究功能。它可以為你分析每封郵件并起草回復。再次強調，一切都在你的控制之下。這不會失控，一切都在本地設備上離線進行。這個系統(tǒng)可以提供摘要，它可以比你預期的反應式智能體做得更好。我認為今年將是主動智能體之年。我還要非常興奮地宣布，我們正在與 Zoom 合作，將這些功能帶到 Zoom 平臺。

蘇姿豐：這太棒了。我們對你們所做的事情感到非常興奮。我想你剛剛讓人們瞥見了當我們把真正的 AI 能力帶入 PC 時能做些什么。所以，謝謝。我們很興奮，期待著我們將共同完成的一切。

哈薩尼：非常感謝。謝謝邀請。

蘇姿豐：現(xiàn)在你們已經看到了本地 AI 的一些可能性，但最新的 PC 不僅僅是在運行 AI 應用，它們實際上是在構建 AI 應用。這就是為什么我們創(chuàng)造了Ryzen AI Max，這是面向創(chuàng)作者、游戲玩家和 AI 開發(fā)者的終極 PC 處理器。它是世界上最強大的 AIPC 平臺，擁有16個高性能 Zen 5 CPU 核心、40個 RDNA 3.5 GPU 計算單元和一個 XDNA 2 NPU，提供高達50 TOPS 的 AI 性能。所有這些都通過統(tǒng)一內存架構連接，支持高達128 GB 的 CPU 和 GPU 共享內存。

在高端筆記本電腦中，Ryzen AI Max 在 AI 和內容創(chuàng)作應用中的速度都顯著快于最新的 MacBook Pro。在小型工作站中，Ryzen AI Max 提供了與 NVIDIA DGX Spark 相當的性能，但價格要低得多。在運行最新的 GPT OSS 模型時，每美元每秒生成的 Token 數高出1.7倍。由于 Ryzen AI 原生支持 Windows 和 Linux，開發(fā)者可以保留對其首選軟件環(huán)境、工具和工作流的完全訪問權限。

目前市場上有超過30款 Ryzen AI Max 系統(tǒng)，新的筆記本電腦、一體機和緊湊型工作站將在 CES 發(fā)布并于全年陸續(xù)推出。但我們的使命是推動 AI 無處不在，惠及人人。事實是，有許多 AI 開發(fā)者——包括在座的許多人——都希望獲得能夠讓他們即時開發(fā)的平臺。所以，我們更進一步。今天，我很興奮地宣布AMD Ryzen AI Halo，一個新的本地 AI 部署參考平臺。

我得說這真漂亮。大家同意嗎？

讓我告訴你們這是什么。這是世界上最小的 AI 開發(fā)系統(tǒng)，能夠本地運行高達200億參數的模型，無需連接任何外部設備。它由我們最高端的 Ryzen AI Max 處理器驅動，配備128 GB 由 CPU、GPU 和 NPU 共享的高速統(tǒng)一內存。這種架構加速了系統(tǒng)性能，使得在一臺能放在手掌上的緊湊型臺式 PC 上高效運行大型 AI 模型成為可能。

Halo 原生支持多種操作系統(tǒng)，搭載我們最新的 ROCm 軟件棧，預裝了領先的開源開發(fā)者工具，并能開箱即用運行數百種模型。這真正給了開發(fā)者所需的一切，可以直接在 PC 上構建、測試和部署本地智能體及 AI 應用程序。對于所有好奇的朋友，Halo 將于今年第二季度推出，我們迫不及待想讓大家上手體驗了。

4.空間智能與物理世界生成

蘇姿豐：現(xiàn)在讓我們轉向游戲和內容創(chuàng)作的世界。

有游戲玩家嗎？我想這里有很多游戲玩家。每天，游戲玩家和創(chuàng)作者都依賴 AMD——通過 Ryzen 和 Radeon PC、Threadripper 工作站，以及索尼和微軟的游戲主機——來產生數百億幀畫面。

雖然這些畫面的視覺質量多年來有了顯著提高，但我們構建這些世界的方式并沒有真正改變。團隊仍需花費數月甚至數年時間才能將3D 體驗變?yōu)楝F(xiàn)實。現(xiàn)在，AI 真正開始改變這一現(xiàn)狀。

為了展示3D 世界創(chuàng)作的下一步，我有幸介紹 AI 領域最具影響力的人物之一，她被稱為“AI 教母”。她的工作改變了機器觀察和理解世界的方式。請歡迎 World Labs（世界實驗室）聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官，李飛飛博士。

蘇姿豐：飛飛，我們非常高興你能來。幾十年來，你一直是塑造 AI 的領導者之一。能不能給我們分享一下你的觀點？我們今天處于什么位置？你為什么創(chuàng)辦 World Labs？

李飛飛：首先，謝謝 Lisa 邀請我來這里。祝賀所有的發(fā)布。我迫不及待想使用其中一些產品了。

確實，過去幾年 AI 技術取得了巨大的突破。正如你所說，我已經在這一行干了一段時間了，超過二十年了。我對現(xiàn)在的發(fā)展方向感到無比興奮。在過去幾年中，基于語言的智能和 AI 技術確實席卷了世界。我們看到了各種能力和應用的激增。

但事實是，不僅僅只有語言智能。即使對于我們人類來說，也不僅僅是被動地感受生活和世界。我們是不可思議的空間智能動物。我們擁有深刻的能力，利用自身的空間智能將感知與行動聯(lián)系起來。

想想你們在座的所有人。你們今天早上是如何勇敢地穿過機場的——我也是其中之一。或者在酒店房間醒來去到那家不錯的咖啡店，或者在拉斯維加斯這個迷宮中找到路來到這里。所有這些都需要空間智能。

所以令我興奮的是，現(xiàn)在無論是具身 AI 還是生成式 AI 都有了新一波技術浪潮，我們終于可以賦予機器更接近人類水平的空間智能。這種能力不僅是感知，更是創(chuàng)造3D 甚至4D 世界，對物體和人進行推理，并想象全新的環(huán)境，這些環(huán)境在虛擬或現(xiàn)實世界中仍然遵守物理定律和動力學。

這就是我創(chuàng)辦 World Labs 的原因。我真的想將空間智能帶入生活，并為人們提供價值。

蘇姿豐：我記得我第一次和你談論 World Labs 的概念時，你對這能帶來什么充滿激情。告訴我們一些關于你們模型的作用，讓觀眾感受一下這到底意味著什么。

李飛飛：好的。我聽說這兒有游戲玩家。這非常令人興奮。傳統(tǒng)上，構建3D 場景需要激光掃描儀、校準過的相機或使用相當復雜軟件的手工建模。但在 World Labs，我們正在創(chuàng)造新一代模型，利用最新的 Gen AI 技術，直接從大量數據中學習結構——不僅僅是平面的像素結構，我說的是世界的3D、4D 結構。給模型幾張圖像，甚至一張圖像，模型本身就能填補缺失的細節(jié)，預測物體背后的內容，并生成豐富、連貫、永久、可導航的3D 世界。

你們現(xiàn)在屏幕上看到的是一個用我們 World Labs 模型Marble創(chuàng)建的霍比特人世界。我們只給了它少量圖像，它就創(chuàng)建了這些持久的、你可以導航的3D 場景。你甚至可以看到俯視圖。我們的系統(tǒng)將少量視覺輸入轉化為完全可導航、廣闊的3D 世界。它展示了這些模型不僅僅是在重建環(huán)境。它們真的在想象連貫的世界、奇妙的世界。一旦這些世界存在，它們就會融合在一起，允許從一個環(huán)境輕松過渡到下一個環(huán)境，并擴展成更大的東西。這更接近人類通過幾眼就能拼湊出一個地方的方式。

蘇姿豐：這看起來太驚人了，只需要這么少的輸入就能做到。能不能給我們展示一下這項技術是如何運作的？

李飛飛：當然可以。讓我們回到現(xiàn)實世界一點。休息期間，我們的團隊去了 AMD 的硅谷辦公室。我希望他們得到了你的許可。

蘇姿豐：他們沒有，不過沒關系。

李飛飛：好的。我們只是用了一些普通的手機攝像頭。沒有特殊設備，只有手機拍攝了幾張照片。然后我們把它們放入 World Labs 的3D 生成模型 Marble 中。我們的模型可以使用 AMD 的 MI325X 芯片和 ROCm 軟件棧創(chuàng)建3D 版本，包括窗戶、門、家具尺寸以及深度感和比例感。請記住，你看到的不是照片，不是視頻，而是真正的3D 連貫世界。

然后我們的團隊開始找點樂子，決定……

蘇姿豐：你們決定重新裝修。

李飛飛：沒錯。免費為你設計不同風格。我不知道你們最喜歡哪一種。我個人非常喜歡埃及風格的那款，也許是因為我?guī)讉€月后要去那里。在這個變換過程中，它保持了幾何一致性和3D 輸入。

你們可以想象，這對于許多用例來說是多么強大的工具。無論你是做機器人模擬、游戲開發(fā)還是設計。這在典型工作流程中通常需要幾個月的時間，我們現(xiàn)在真的可以在幾分鐘內完成。我們甚至可以導航到一個完全不同的世界，比如威尼斯人酒店（The Venetian）。我們昨天剛剛拍了一張照片，然后把它放入模型中，玩了一下，然后它把整個地方變成了一個充滿想象力的3D 空間。

我相信你們現(xiàn)在可以拍照發(fā)送給 Marble，親自體驗一下。但你們在這里看不到的幕后是發(fā)生了多大的計算量，以及為什么推理速度真的很重要。我們運行這些模型的速度越快，世界的響應就越靈敏。即時鏡頭移動，即時編輯，并且當你實際導航和探索時，場景保持連貫。這才是真正重要的。

蘇姿豐：飛飛我想今年會有不少人去你們的網站嘗試 Marble。

李飛飛：我們會保持服務器運行的。

蘇姿豐：那看起來真的太棒了。能不能分享一下你與 AMD 合作以及我們在 Instinct 和 ROCm 上工作的體驗？

李飛飛：當然。雖然我們是老朋友，但我們的合作才剛開始。老實說，我對這一切進展之快印象深刻。我們模型的一部分是實時生成幀模型。它在不到一周的時間內就在 MI325X 上運行了。通過 AMD Instinct 和 ROCm，我們的團隊能夠在幾周內快速迭代，將性能提高了四倍以上。這真的令人印象深刻。

這很重要，因為空間智能與以前根本不同。教 AI 理解和導航3D 結構、擁有運動、理解物理，需要大內存、大規(guī)模并行和極快的推理。

看到你們的發(fā)布，我迫不及待地想看到像 MI450這樣的平臺繼續(xù)擴展，它們將賦予我們要訓練更大型世界模型的能力。同樣重要的是，運行速度要足夠快，讓這些環(huán)境感覺是活的，能隨用戶或智能體移動、探索、互動和創(chuàng)造而即時反應。

蘇姿豐：那太好了。謝謝你的評價。你們的團隊合作起來非常棒。飛飛，有了我們將提供給你的所有計算性能以及你們模型的所有創(chuàng)新，給觀眾描述一下未來幾年可以期待什么。

李飛飛：好的。你知道我的，我不喜歡炒作。

蘇姿豐：這叫做“反向炒作（Underhype）”。

李飛飛：不，我想我們應該如實分享。這將是一個變化的世界。許多以前很難做的工作和事情，將因為這項不可思議的技術而經歷一場革命。

例如，創(chuàng)作者現(xiàn)在可以體驗和實時創(chuàng)建現(xiàn)實世界場景，塑造他們腦海中的畫面，實驗空間、光線、運動，就像他們在活生生的世界中素描一樣。而智能體，無論是機器人、車輛甚至是工具，都可以在非常豐富的物理數字世界中學習，然后再部署到真實世界中，使它們更安全，開發(fā)更快，能力更強，對人更有幫助。設計師或建筑師可以在建造之前就漫步于構思之中，探索形式、流向、材料，并導航空間，而不僅僅是盯著靜態(tài)的圖紙。

最令我興奮的是，這代表了 AI 如何出現(xiàn)在我們生活中的一種轉變。我們正從被動理解文字和圖像的系統(tǒng)，轉向不僅理解而且能幫助我們與世界互動的系統(tǒng)。

所以 Lisa，我們今天分享的——將少量圖像或照片實時轉化為連貫、可探索的世界——不再是遙遠未來的驚鴻一瞥。這真的是新篇章的開始。你我都私下談過這個問題，我們知道無論 AI 技術多么強大，我們也有責任以反映真實人類價值觀的方式部署和開發(fā)它——增強人類的創(chuàng)造力、生產力以及我們對彼此的關懷，無論技術多么強大，都要始終將人置于這個故事的中心。我非常興奮能與 AMD 以及你在這一過程中合作。

蘇姿豐：我想我代表大家說，你確實是 AI 世界的靈感來源。祝賀你們取得的所有巨大進展，感謝今晚加入我們。

李飛飛：謝謝 Lisa。

5.醫(yī)療保健、機器人與太空探索

蘇姿豐：好的，接下來轉換話題。現(xiàn)在，讓我們轉向醫(yī)療保健的世界。

正如你們在視頻中看到的，AMD 技術已經在醫(yī)療保健領域發(fā)揮作用。這是最有意義的應用之一。你們今晚已經聽到了一些關于高性能計算和 AI 的故事。但我個人最熱衷的領域之一就是如何將算力帶入醫(yī)療保健。我們的生活和親人的健康比什么都重要。利用技術改善醫(yī)療保健成果意味著我們以挽救的生命數量來衡量進步。我很高興能邀請到三位專家，他們在應用 AI 解決現(xiàn)實世界醫(yī)療保健挑戰(zhàn)方面處于領先地位。歡迎 Absci 首席執(zhí)行官肖恩·麥克萊恩(Sean McClain)、Illumina首席執(zhí)行官雅各布·泰森(Jacob Thaysen)，以及阿斯利康(AstraZeneca) 分子 AI 負責人奧拉·恩格奎斯特 (Ola Engkvist)。

蘇姿豐：好的，各位。非常感謝你們的到來。你們可以看到大家對醫(yī)療保健充滿了熱情。感謝你們巨大的合作支持。

Sean，在 Absci，你們正在使用生成式模型和合成生物學從頭設計新藥。能不能介紹一下那是如何工作的？

麥克萊恩：謝謝邀請我們來到這里。生物學很難。它很復雜，很混亂。藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)是一個古老的過程。歸根結底，這是一個試錯的過程，實際上是在大海撈針。但有了生成式 AI 和我們在 Absci 所做的工作，你實際上可以開始創(chuàng)造那根“針”，并能夠工程化你想要的生物學特性。能夠針對那些醫(yī)療需求未被滿足的疾病，并使藥物具備你想要的可制造性和可開發(fā)性。

由于 AI，我們現(xiàn)在實際上可以開始對生物學進行精確工程。就像蘋果設計 iPhone 或你們設計 MI455一樣，我們也能夠開始設計生物學。這實際上在做什么呢？它讓我們能夠開始解決那些最棘手、醫(yī)療需求未被滿足、護理標準低下的疾病。在 Absci，這正是我們想要解決的問題。

我們在 Absci 關注的其中兩個是：雄激素性脫發(fā)。也就是常見的禿頂。我們實際上有機會在不久的將來讓 AI 治愈禿頂。那不是很不可思議嗎？

不僅如此，還能關注那些被忽視的領域——女性健康。太久以來，女性健康一直被邊緣化。我們正在開發(fā)一種治療子宮內膜異位癥的藥物，這種病影響著十分之一的女性。我們有機會為這些女性提供一種能夠改變疾病進程的療法。這正是 AI 在藥物發(fā)現(xiàn)中的意義所在。

如果沒有與 AMD 的計算合作，這是不可能實現(xiàn)的。Lisa，你和 Mark Papermaster 大約一年前投資了 Absci。在這一年里，我們得以擴展推理能力，能夠在一天之內篩選超過一百萬種藥物。這太不可思議了。此外，我們將使用 MI355，它將允許我們以前所未有的方式理解生物學語境，并最終為藥物發(fā)現(xiàn)創(chuàng)建更好的模型。AI 藥物發(fā)現(xiàn)的未來真的是光明的。

蘇姿豐：那太棒了，麥克萊恩。謝謝你們的合作。我們對我們共同所做的一切感到非常興奮。

Jacob，Illumina 確實是讀取和理解人類基因組以改善健康的領導者。AI 如何幫助你們的工作？談談這對精準醫(yī)療的未來有什么影響。

泰森：好的，絕對沒問題，Lisa。我也很高興能來到這里，我們確實都對影響健康懷有深切的熱情。所以期待我們兩家公司一起能做的一切，無論是已經完成的還是將要做的。我也支持 Sean 那個治療禿頂的藥物。

讓我談談 Illumina。我們是 DNA 測序的全球領導者。如你所知，DNA 是生命的藍圖，它使我們每個人都獨一無二。因此，為了預防、診斷和治療疾病，能夠測量它是至關重要的。

簡單來說，你可以把人類基因組想象成30億個字母。這就好比一本我們在每個細胞中都有的20萬頁的書。如果書中只有一個拼寫錯誤，那實際上可能意味著長壽健康與短暫痛苦生活的區(qū)別。所以準確的 DNA 測序極其重要，但也極其依賴數據和計算。事實上，我們的測序儀產生的數據比 YouTube 每天產生的數據還要多。因此與 AMD 的關系至關重要。我們在測序儀中每天都使用你們的 FPGA 和 EPYC 處理器，那是我們能夠計算所有數據并將其轉化為洞察力的唯一途徑。

在過去十年中，我們的技術已經被用于藥物發(fā)現(xiàn)，但也影響著醫(yī)療保健。今天，它被用于分析癌癥和遺傳病等可怕疾病。非常重要的是，我們正在影響很多人的健康，并且已經拯救了數百萬人的生命。但這只是剛剛開始。生物學非常復雜。現(xiàn)在，我們的大腦真的無法理解所有這一切。但是，結合使用生成式 AI、基因組學、蛋白質組學，這注定會在下一階段完全改變我們對生物學的理解。這將影響藥物發(fā)現(xiàn)，也將影響我們如何預防和治療早期疾病。所以真的，這將改變我們對長壽和健康生活的看法。我們只能通過與臺上所有人以及整個生態(tài)系統(tǒng)的合作來實現(xiàn)這一點。所以我對此感到非常興奮。

蘇姿豐：這太棒了，Jacob。

Ola，在 AstraZeneca，你們正在最大的藥物發(fā)現(xiàn)流程之一中擴展 AI 的應用。談談 AI 如何改變你們開發(fā)新藥的方式。

恩格奎斯特：好的，謝謝 Lisa 邀請。在阿斯利康，我們正在將 AI 端到端地應用于從早期藥物發(fā)現(xiàn)到制造再到醫(yī)療服務的各個環(huán)節(jié)。對我們來說，AI 不僅關乎生產力，更關乎創(chuàng)新——也就是我們如何以不同的方式工作，如何用 AI 做新的事情。

我個人非常熱衷的一個領域是，我們如何借助生成式 AI 更快地交付候選藥物。我們的工作方式是，我們在我們幾十年來產生的所有實驗數據上訓練我們的生成式 AI 模型。然后我們使用這些模型在計算機中虛擬評估哪些候選藥物的假設可能有效或無效。我們可以評估數百萬種不同的潛在候選藥物，然后只把最好的——那些我們認為真正好的——帶到實驗實驗室，在那里驗證假設。所以我們使用生成式 AI 模型來生成候選藥物，對其進行修改、優(yōu)化，真正減少我們需要在實驗室進行的實驗數量。我們將這種新的工作方式應用于整個阿斯利康的小分子管線，我們看到通過這種新方式，我們可以將交付候選藥物的速度提高50%，同時也提高了后期的臨床成功率。

但我們不能獨自做到這一點。我們需要在合作中完成。所以我們與學術界、AI 初創(chuàng)公司以及像 AMD 這樣的公司合作。對我們來說，一個非常重要的領域是超大規(guī)模擴展（Hyperscaling），因為我們有大量優(yōu)質數據，我們真的想創(chuàng)建最優(yōu)化、最好的模型。在這方面，我們與 AMD 合作擴展我們的藥物發(fā)現(xiàn)引擎 SemaFlow，使其能夠處理這種龐大的新數據集。所以可以說我們是在 AMD 的幫助下優(yōu)化整個工作負載。

蘇姿豐：這太棒了，Ola。你們所有的故事都令人驚嘆，我們很高興能與你們合作將這些變?yōu)楝F(xiàn)實。

現(xiàn)在讓我們總結一下，展望未來，關于 AI 將如何改善醫(yī)療保健，你們每個人最興奮的一件事是什么？Jacob，從你開始。

泰森：我只是對我們所處的時代感到興奮。這是第一次，你有技術可以創(chuàng)造海量數據，第一次你擁有算力和生成式 AI 模型，這將真正改變我們對生物學的理解。正如我之前提到的，這將對醫(yī)療保健產生巨大影響。

蘇姿豐：Ola。

恩格奎斯特：我認為有了 AI，我們可以真正改變對生物學的理解。我們不僅可以治療疾病，而且作為一個社區(qū)，我們應該有雄心壯志，在未來我們可以預防慢性疾病。

蘇姿豐：太棒了。Sean，最后總結一下。

Sean McClain：絕對沒問題。稍微延伸一下 Ola 所說的，我想生活在一個我們可以在人們生病之前就進行干預的世界。在這個世界里，我們可以提供藥物和治療，讓他們繼續(xù)過健康的生活，讓他們代謝健康。他們擁有濃密的頭發(fā)，擁有我們都在尋找的那種活力。能夠從“病態(tài)護理”轉向預防性護理，最終轉向再生生物學和醫(yī)學，甚至戰(zhàn)勝衰老不再是線性的。這就是我想生活其中的世界，AI 將幫助我們創(chuàng)造這個世界。這是一個激動人心的時刻。

蘇姿豐：我想我們可以說，Sean，我們深受鼓舞。這就是我聽到的：我們應該期待 AI 幫助我們預測疾病、預防疾病并個性化治療，從而真正延長生命。你們確實處于這方面的最前沿。能成為你們的合作伙伴是我們的榮幸。感謝你們每一位今天的加入，我們期待在未來幾年共同推動這一前沿領域的發(fā)展。

蘇姿豐：好的。現(xiàn)在我們要進入物理 AI（Physical AI）的世界。這是 AI 進入現(xiàn)實世界的地方。它由高性能 CPU 和領先的自適應計算驅動，使機器能夠理解周圍環(huán)境并采取行動以實現(xiàn)復雜目標。在 AMD，我們花了二十多年時間構建物理 AI 的基礎。

今天，AMD 處理器為微米級精度的工廠機器人提供動力，引導系統(tǒng)檢查正在建設的基礎設施，并使侵入性更小的外科手術成為可能，從而加快恢復時間。我們正與廣泛的合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)共同實現(xiàn)這一目標。物理 AI 是技術領域最嚴峻的挑戰(zhàn)之一。它需要構建能夠無縫集成多種類型處理的機器，以理解環(huán)境、做出實時決策，并在無需任何人工輸入的情況下采取精確行動。所有這些都在零誤差容忍的情況下發(fā)生。

交付這種智能需要全棧式方法：用于運動控制和協(xié)調的高性能 CPU，用于處理實時視覺和環(huán)境數據的專用加速器，以及一個開放的軟件生態(tài)系統(tǒng)，使開發(fā)者能夠快速行動，并在平臺和應用程序之間無縫遷移。

眼見為實。為了展示這項工作如何解鎖下一代機器人技術，請歡迎 Generative Bionics 的首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人，丹尼爾·普奇 (Daniele Pucci)登臺。

蘇姿豐：你好， Daniele，很高興你能來。你們團隊正在做一些了不起的工作。能不能給我們介紹一下你們在做什么？

普奇： Generative Bionics 是意大利技術研究院（IIT）在物理 AI 和生物力學領域20多年研究成果的工業(yè)結晶。如果要回顧過去，一切實際上都始于一個簡單但深刻的問題：如果一個人造智能體需要理解人類世界，它不應該需要一個像人類一樣的身體來體驗它嗎？

為了回答這個問題，我們構建了一些世界上最先進的人形平臺。用于認知研究的 iCub，然后是用于安全工業(yè)協(xié)作的 ErgoCub。然后我們建造了 IronCub，世界上唯一噴氣動力飛行人形機器人。

然而，在制造這些機器人的過程中，Lisa，有一個信念從未改變：真正有效的技術是能夠放大人潛能的技術，是圍繞人構建的技術，而不是相反。現(xiàn)在，這個信念已經成為 Generative Bionics 的使命。但為了實現(xiàn)它，我們需要快速、確定性和本地化的計算。例如，觸覺、平衡、安全循環(huán)不能等待云端。這就是為什么我們與 AMD 的合作如此基礎。事實上，AMD 給了我們一個統(tǒng)一的連續(xù)體：從運行在機器人物理 AI 上的嵌入式邊緣平臺（如 Ryzen Embedded 和 Versal Edge），到驅動模擬、訓練和大規(guī)模開發(fā)的 AMD CPU 和 GPU。所以 Lisa，這是一種來自單一合作伙伴的端到端計算機架構。

蘇姿豐：我很喜歡這一點。好的，讓我們談談你們構建這些東西的理念和方法，以及用例是什么？

普奇：我們認為現(xiàn)在人形機器人必須提升到一個新的水平。所以我們對物理AI的方法是圍繞人形機器人構建一個平臺。這一平臺的目的是實現(xiàn)人類水平的智能、安全的物理人機交互，并將其工程化為真正的產品。

讓我們從這里的機器人開始。我們確實受到了生物力學的啟發(fā)。事實上，如果你觀察人類的運動，它們依賴于快速反射。我們通過向前傾倒來行走，我們的神經系統(tǒng)基本上利用了我們的生物力學。所以我們將同樣的原理應用到我們的人形機器人中。

此外，人類基本上也通過觸覺學習，這是智能的主要來源。所以我們相信人形機器人確實需要觸覺。

最后，讓我們談談平臺。我們正在圍繞人形機器人開發(fā)一個開放平臺，賦能新一代人形機器人。舉個例子，我們在人形機器人上使用的同種觸覺傳感器，基本上也被用于醫(yī)療保健中的傳感鞋，以幫助患者更好、更快地康復。但更重要的是，這雙鞋充當了另一個機器人傳感器，使機器人能夠感覺到是否以及如何以最佳方式幫助患者。所以 Lisa，我們不僅僅是在制造一個機器人，不僅僅是在制造一個產品。我們基本上是在構建一個平臺，以閉合人類和人形機器人之間的循環(huán)，實現(xiàn)我們所說的“以人為本的物理 AI”。

蘇姿豐：這太酷了，Daniele。我們現(xiàn)在在 CES，人們喜歡看實物。你給我們帶來了什么激動人心的消息？

普奇：我們專注于新的產品形象，基本上是我們第一個人形產品的設計定義了我們的 DNA——Gene One。我真的很高興地說，Gene One 今天已經準備好發(fā)布了。

這難道不美嗎？

蘇姿豐：Daniele，跟我們說說Gene One。

普奇：我們的愿景是人類保持在中心、由技術支持的未來。這就是為什么我們專注于構建人們可以信任和接受的人形機器人。對我們來說，可接受意味著美感、優(yōu)雅和安全。Gene 是意大利設計的。

蘇姿豐：它是真的意大利設計嗎？

普奇：是的。但真正讓 Gene One 與眾不同的是觸覺。遍布機器人身體的分布式觸覺皮膚讓 Gene One 能夠感知壓力、接觸和意圖，使觸覺成為智能的主要來源。

舉個例子說明為什么這如此重要。在工廠里，觸覺使人機協(xié)作成為可能。而在醫(yī)療保健領域，這將是關鍵。基本上，患者可以扶著機器人，機器人可以感覺到如何以最佳方式幫助患者。這就實現(xiàn)了在現(xiàn)實世界中更安全的決策和更自然的交互，所有這些都由 AMD 計算平臺驅動。我們的第一個商用人形機器人將在2026年下半年制造。我們已經在與工業(yè)伙伴合作，其中包括一家領先的鋼鐵制造商，在安全關鍵環(huán)境中部署這些機器人。Lisa，這不是科幻小說，多虧了你們，我們正在讓它成為現(xiàn)實。

蘇姿豐：非常感謝，Daniele。這真的令人興奮。我們對 Gene One 能做的事情感到超級興奮。謝謝你的到來。

蘇姿豐：好的，現(xiàn)在讓我們轉向另一個對機器人和自動化要求苛刻的環(huán)境，那就是太空。

AMD 技術今天正在為關鍵的太空任務提供動力。從為偏遠社區(qū)提供衛(wèi)星互聯(lián)網連接，到實現(xiàn)火星、木星衛(wèi)星及更遠地方的自主探索。在火星上，AMD 自適應計算使“毅力號”火星車能夠自主運行。同樣的技術也為 NASA、JPL（噴氣推進實驗室）以及歐洲和印度航天局的機器人系統(tǒng)提供動力，在一些最惡劣和最無情的環(huán)境中提供可靠的計算。

在太空探索領域的領導者之一，也是利用 AMD 技術幫助構建下一代航天器和月球基礎設施的公司，就是藍色起源(Blue Origin)。

請歡迎藍色起源月球永駐項目（Lunar Permanence）高級副總裁，約翰·庫魯里斯(John Couluris) 登臺。

蘇姿豐：John，非常感謝你能來。藍色起源正在做一些了不起的事情。跟我們談談你們的使命以及你們正在做什么。

庫魯里斯：謝謝大家邀請我來這里。我很興奮能告訴大家我們在做什么。我們的創(chuàng)始人杰夫·貝佐斯（Jeff Bezos）喜歡說，地球是太陽系中最好的行星。它維持了數百萬年的生命。當我們探索太陽系時，地球將是生命的起源。那個淡藍色的點就是地球。這就是為什么我們公司叫藍色起源。

為了保護那個星球，我們希望最終將重工業(yè)移出地球。當我們尋求在近地軌道建造太陽能衛(wèi)星等設施，定居月球，定居火星，探索小行星帶時，我們將繼續(xù)前進并建立基礎設施，這樣最終將有數百萬人為了地球的利益在太空中生活和工作。

而這一切始于一個人。最初我們有尤里·加加林和艾倫·謝潑德。然后是阿波羅宇航員。就在最近，國際空間站慶祝了人類在太空連續(xù)駐留25周年。我們的下一步是月球永駐。我有幸參與的業(yè)務部門被命名為“月球永駐”，就是為了讓每個人都立刻知道我們要做的就是在月球上建立人類的永久存在。這需要可靠、可重復、低成本的運營，以及可靠、可重復的低成本設備和運載工具。而 AMD 是我們實現(xiàn)這一目標的關鍵合作伙伴。

蘇姿豐：非常感謝，John。我想請你談談為什么高性能計算在你們的工作中如此重要，尤其是隨著你們的任務變得越來越復雜。

庫魯里斯：當然。太空是終極的邊緣環(huán)境。我們制造的飛行計算機是我們運載工具的核心和靈魂。這種計算棧需要可靠、確定且具有彈性。它需要在太空環(huán)境中生存下來。這意味著我們有質量限制、功耗限制、輻射考量。AMD 嵌入式架構允許我們在這些運載工具上減輕質量、節(jié)省功耗，并耐受深空苛刻的輻射環(huán)境。

蘇姿豐：我想當我們展望未來時，能不能談談 AI 如何在你未來的任務中扮演更重要的角色。

庫魯里斯：當然。AI 對地球系統(tǒng)的影響眾所周知。實際上，我得說，Lisa，我今天早些時候可能給了你一個驚喜。AMD 一直是藍色起源的杰出合作伙伴。

僅僅幾個月前，我們才開始與 AMD 討論在我們的飛行計算機棧中使用 Versal 2。在短短幾個月內，AMD 團隊和藍色起源團隊不知疲倦地工作，給我們發(fā)貨。我們將這些單元整合到開發(fā)飛行計算機中。我們在幾個月內就構建了正在運載工具測試平臺上跑著的開發(fā)飛行計算機，這些最終將為我們的 Mark 2著陸器提供動力。Mark 2著陸器最早將于2028年將宇航員送上月球。事實上，這太令人印象深刻了，我們有組藍色起源工程師在假期加班加點，我們利用整個飛行計算機棧，成功模擬了登月。這節(jié)省了數月的時間表。

現(xiàn)在談到 AI 的用途及其對我們的重要性。目前在藍色起源，AI 在地球上的使用至關重要。藍色起源的每位員工都可以使用 AI 工具，無論是用于設計、分析，還是僅僅是基本的來回溝通。AI 極大地加速我們的開發(fā)過程，以至于我們現(xiàn)在正在研究如何將其帶入太空飛行。對于我們的太空飛行來說，那是下一個偉大的步驟，AI 將成為宇航員的補充，如果你愿意的話，就是一個副駕駛——識別著陸點，尋找危險。能夠在實時環(huán)境中進行這種級別的計算對我們來說至關重要。

但對我個人而言，當你想到邊緣 AI 時，真正有趣的是，當我們去探索太陽系時，射電天文學一直也是我的一大熱情。射電天文學是尋找宇宙中發(fā)出的微弱無線電頻率信號。我們面臨的問題是，地球是一個巨大的無線電頻率噪聲和干擾發(fā)射源。所以很難識別那些信號。月球背面提供了一個天然的屏障來阻擋這種噪音。如果我們能將 Mark 1飛船降落在月球背面，我們就可以開始探索這個未被開發(fā)的射頻環(huán)境。如果我們有邊緣 AI，我們現(xiàn)在就可以利用它進行深度探索，實際識別我們下一步應該看哪里。因為將信息中繼回通信系統(tǒng)的延遲真的會影響我們的探索能力。所以通過在月球背面部署帶有邊緣 AI 的 Mark 1飛船，它會告訴我們把下一艘飛船降落在哪里。

蘇姿豐：這正是讓我興奮的地方。這超級超級酷。我們很榮幸能與你們合作。我認為你們的使命令人難以置信。非常感謝你們的合作，我們期待你們的下一步行動。

庫魯里斯：非常感謝。

6.科學政策、教育與未來愿景

蘇姿豐：好的，各位。現(xiàn)在讓我們轉向今晚的最后一章：科學，以及用于最前沿科學研究的超級計算機。

我們對自己高性能計算領域的領導地位感到無比自豪，并持續(xù)在此領域突破性能極限。隨著我們融合這兩個領域的精華，我們實際上正看到傳統(tǒng)高性能計算系統(tǒng)與 AI 的融合。今天，AMD 為世界上最快的兩臺超級計算機提供動力，并且在50臺最節(jié)能系統(tǒng)中占據了一半以上。這些系統(tǒng)正在使用海量算力來解決以前不可能解決的問題。

在芬蘭，Lumi 超級計算機將氣候模型更新時間縮短了85% 以上，使得對極端天氣事件的早期預警和準備成為可能。能源巨頭 ENI 正在使用 AMD 驅動的超級計算機開發(fā)更持久的電池和更清潔的燃料。在橡樹嶺國家實驗室（Oak Ridge National Labs），世界上第一臺百億億級（Exascale）超級計算機正在運行 Orbit 2——一個超高分辨率全球模型，使我們能夠以近乎99% 的準確率預測前所未有的細節(jié)信息。

在勞倫斯利弗莫爾國家實驗室（Lawrence Livermore National Labs），世界上最快的超級計算機 El Capitan 正在模擬病毒如何變異和進化，使科學家能夠設計更具彈性的抗體療法，并更快地應對未來的流行病。

展望未來，我們可以做更多事情來推動科學發(fā)現(xiàn)的未來。我們實際上正在與美國能源部和美國國家實驗室緊密合作，作為創(chuàng)世紀任務（Genesis Mission）的一部分。

創(chuàng)世紀任務是去年年底啟動的一項國家計劃，旨在加速 AI 超級計算和量子計算的融合。與橡樹嶺國家實驗室一起，我們最近宣布了兩臺新的超級計算機作為創(chuàng)世紀任務的一部分：Lux計算機是美國首個專門的科學 AI 工廠，將于今年年初上線；Discovery則是計劃于2028年推出的下一代旗艦超級計算機。

創(chuàng)世紀任務是幾十年來最雄心勃勃的公私技術合作計劃。領導這一歷史性努力的是邁克爾·克拉齊奧斯 (Michael Kratsios)。

作為前美國首席技術官和國防部負責研究與工程的副部長，他在最高層塑造了國家政策。歡迎總統(tǒng)首席科學技術政策顧問克拉齊奧斯登臺。

蘇姿豐：Michael，非常感謝你能來。我知道你有多忙。你將創(chuàng)世紀任務描述為真正的“登月計劃”，是幾十年來聯(lián)邦科學資源最大規(guī)模的動員。能否談談為什么創(chuàng)世紀任務如此重要？

克拉齊奧斯：創(chuàng)世紀任務是特朗普總統(tǒng)在不到一年的時間里迅速行動，讓美國全力以赴贏得 AI 競賽的絕佳例證。創(chuàng)世紀任務是近代史上最大規(guī)模的聯(lián)邦科學資源集合，其規(guī)模和緊迫性堪比阿波羅計劃甚至曼哈頓計劃。我們匯集了國家實驗室、超級計算機以及全國頂尖科學和創(chuàng)新頭腦的無與倫比的力量，目標是在十年內將美國科學的生產力和影響力翻一番。

這種全政府參與的方法代表了歷史性的資源動員，任務要求能源部將其世界級的超級計算機和數據集整合到一個統(tǒng)一的閉環(huán) AI 平臺中。通過整合這些數據，創(chuàng)世紀任務利用 AI 的力量自動化實驗設計，加速模擬，并生成能夠加速聯(lián)邦研發(fā)生產力的預測模型。

重點關注領域包括我們這個時代最重大的科學挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)可以極大地提高我們國家的經濟和國家安全，涵蓋生物技術、關鍵礦產、核能、太空探索、量子半導體、微電子。就在幾周前，我們宣布了創(chuàng)世紀任務的第一批行業(yè)合作伙伴，其中包括 AMD。所以，感謝你們。

下一步，我們致力于將更多聯(lián)邦資源引入創(chuàng)世紀任務。這將包括各種機構，包括國家科學基金會（NSF）、國立衛(wèi)生研究院（NIH）和國家標準與技術研究院（NIST）。

蘇姿豐：好的，Michael。我們非常自豪能成為 Genesis 的一部分，這超級令人興奮。

回顧過去，我們今天擁有的許多技術實際上都始于長期的公私合作伙伴關系。那么你認為創(chuàng)世紀任務除了科學之外，在哪里產生的影響最大？

克拉齊奧斯：通過創(chuàng)世紀任務，我們將創(chuàng)建世界上最大的、最高質量的科學數據集，用來訓練下一代 AI 系統(tǒng)，推動它們超越目前對語言和代碼的掌握，進入科學領域。你可以想象，這將對醫(yī)療保健、藥物發(fā)現(xiàn)、能源和制造業(yè)產生巨大的溢出效應。

從根本上說，我們看到了美國科技企業(yè)的巨大轉變。我們現(xiàn)在的狀況是，美國政府、私營部門和大學每年共同在研發(fā)上投資超過一萬億美元，其中私營部門處于領先地位，獨自承擔了三分之二的研發(fā)。創(chuàng)世紀任務清楚這一點，并利用了整個生態(tài)系統(tǒng)的全部力量。

蘇姿豐：太棒了，Michael。我們已經談了很多關于美國在 AI 領域保持領先的重要性。能不能談談為了在 AI 領域領先，我們必須做對的最重要的事情是什么？

克拉齊奧斯：當然。正如特朗普總統(tǒng) AI 行動計劃所闡述的那樣，美國需要做對三個戰(zhàn)略優(yōu)先事項。

首先是我們需要消除創(chuàng)新障礙，加速研發(fā)。我們已經在著手尋找創(chuàng)新的監(jiān)管障礙，看看可以在哪里更新或完全消除它們。這一努力將確保美國成為下一個偉大技術誕生和商業(yè)化的家園。

其次，我們需要搞定 AI 基礎設施和能源生產。我們已經采取了重大行動來簡化數據中心建設的許可，并支持包括先進核反應堆在內的所有形式的能源。

放眼國門之外，這關乎 AI 外交和向世界出口美國技術。美國政府正在著手建立美國 AI 出口計劃，將美國的創(chuàng)新者和創(chuàng)新成果帶給全球伙伴和盟友。商務部將于本月發(fā)布一份建議書邀請函（RFP），尋求創(chuàng)建交鑰匙 AI 棧的提案，包括從基礎設施和芯片到模型和應用程序的所有內容。

最后但同樣重要的是，AI 與教育。我早些時候談到了贏得 AI 競賽。關注 AI 和教育關乎今天就贏得我們的 AI 未來。這始于幫助家長、老師和學生在課堂上駕馭 AI 的機遇和挑戰(zhàn)。我很高興地看到，在短短幾個月內，我們看到了巨大的參與度，來自全美50個州的超過5000名學生和1000名教育工作者報名參加了總統(tǒng) AI 挑戰(zhàn)賽。現(xiàn)在的提交截止日期是1月20日。所以，請訪問 ai.gov 參與，并關注這些區(qū)域競賽，最終將在今年夏天在白宮舉行冠軍賽。

我們還獲得了來自像 AMD 這樣的領導者的200多項承諾，提供免費的 AI 教育資源，包括學徒制、訪問頂級 AI 模型以及為全國眾多教師提供的課程。

蘇姿豐：Michael，我們非常自豪能支持 AI 教育承諾，真正幫助擴大 AI 教育的普及，為學生提供更多動手學習和構建的機會。這就是為什么我們承諾投入1.5億美元用于將 AI 帶入全國更多課堂和社區(qū)的項目。

我們正在投資下一代 AI 研究和人才。我們正在與全球800多所教育機構建立研究合作，其中包括許多頂尖的工程和計算機項目。我們也致力于開發(fā)課程以推廣我們的開放生態(tài)系統(tǒng)。所以我們提供免費的在線 AI 課程，今年將覆蓋超過15萬名學生。

Michael，我想說感謝你在這一話題上的領導，以及第一夫人的領導。我可以告訴你，這在激勵整個行業(yè)方面確實產生了影響。

在你離開之前，我有一個非常有趣的事情要做。這真的是我們展示一些驚人成果的時刻，這是 AI 教育承諾的直接成果。

簡單介紹一下背景。我們最近與 Hack Club 合作開展了一項全國性的 AI 和機器人活動。超過15,000名高中生報名參加，頂尖團隊上個月齊聚硅谷參加線下黑客馬拉松，將他們的設計變?yōu)楝F(xiàn)實。看到這些學生在一個周末內能造出什么，簡直不可思議。你們可以想象那個黑客馬拉松的競爭有點激烈。作為表彰的一部分，我們邀請了前三名的團隊來到 CES 現(xiàn)場，就坐在前排，這樣他們就能親身體驗年度最大的科技盛會，我們也可以當面祝賀他們。

讓我們給他們熱烈的掌聲。

為了讓我們更多地了解他們的項目，我想邀請黑客馬拉松金牌得主，來自 Armender 團隊的Emmy McDonald、Rosanna Gaboan和Afia Ava登臺。

蘇姿豐：好的，你們太棒了。祝賀你們做出令人難以置信的工作。在你們談論項目之前，能不能介紹一下自己？你們來自哪里？什么時候開始寫代碼的？

Emmy：當然。我是Emmy，今年17歲，來自北卡羅來納州的 Chapel Hill。我大約12歲開始寫代碼，16歲加入了 Hack Club。

Rosanna：大家晚上好。很高興見到大家。我叫 Rosanna Gaboan，是一名來自俄亥俄州克利夫蘭的17歲學生。我12歲開始寫代碼，一滿16歲就加入了 Hack Club。

Afia：大家好。我叫Afia。我18歲，來自威斯康星州的 Beaver Dam。大約兩年前我通過 Hack Club 開始寫代碼。

蘇姿豐：這太棒了。那么，告訴我們一些關于你們項目的事情。

Emmy：當然。我和我的Hack Club 隊友 Rosanna 和 Afia 一起制造了一個 AI 機器人咖啡師（Robot Barista）。這是一個機械臂，它通過旋轉機動輪選擇軟飲料，自動提供飲料服務。我們在使用 MI300X GPU 的 AMD 開發(fā)者云上訓練了一個統(tǒng)一的視覺語言模型來執(zhí)行多任務。機械臂完全在一臺使用三個攝像頭的 AMD Ryzen AI 筆記本電腦上運行。而且我們來參加黑客馬拉松之前沒有任何 AI訓練經驗。

蘇姿豐：你們能相信嗎？之前沒有任何 AI 訓練經驗。這就是她們做出的成果。

你們顯然在做很棒的事情。跟我說說，你們最興奮的下一步工作是什么？

Emmy：謝謝 Lisa。其實我媽媽在我們當地的消防部門工作。她在觀眾席里。嗨，媽媽。她曾是一名消防員。我們在訓練 Armender 時注意到的一件事是，它能夠捕捉復雜的人類行為。比如，當它沒抓到罐子時，它會再試一次，而我們并沒有專門為此編程。我想制造一種可以用于消防的機器人，在消防員進入之前進入建筑火災現(xiàn)場。我們看到的 AI 所展現(xiàn)的運動復雜性可能使這一愿景以前所未有的方式成為可能。

蘇姿豐：我很喜歡這個。大家覺得呢？

好的，我們致力于鼓勵和激勵年輕人追求夢想。今晚我們實際上為你們準備了一個特別的驚喜。AMD將授予你們每人2萬美元的教育助學金，投資于你們作為創(chuàng)新者的未來，幫助你們繼續(xù)前行。

Students：非常感謝。非常感謝。

蘇姿豐：你們正是 AI 教育承諾意義的絕佳例證，因為從你們創(chuàng)造的成果可以清楚地看出，我們可以做的事情太多了。所以祝賀你們所有人。Michael，感謝你的到來，感謝你真正將所有這一切聯(lián)系在一起。我們感謝你為國家和行業(yè)所做的一切。非常感謝。

克拉齊奧斯：謝謝大家。祝賀你們。

7.結語

蘇姿豐：好的，和大家在一起真是太棒了，但我們該結束了。

希望大家今晚都看到了我每天所看到的一幕。科技界的這一時刻不僅感覺不同，AI 本身就是不同的。AI 是有史以來最強大的技術，它可以無處不在，惠及人人。

我們正進入 Yotta 級規(guī)模計算的時代，在這里，要將更強大的模型部署到各個角落，將需要全球算力的大規(guī)模增長。滿足這一需求需要廣泛的解決方案組合，從云端最大的系統(tǒng)到 AIPC 再到嵌入式計算。

同樣重要的是，這需要一個建立在行業(yè)標準之上的開放生態(tài)系統(tǒng)。這正是你們今晚在臺上看到的。