AI重點
文章重點整理：
- 重點一：蘇姿丰指出代理AI需求快速升溫，CPU與GPU都受帶動。
- 重點二：AMD強調需提前多年規劃晶片、電力與資料中心供應鏈。
- 重點三：將與Anthropic及開源社群合作，優化工作負載拆分。
在稍早結束的Advancing AI 2026大會主題演講後，AMD 執行長蘇姿丰 (Lisa Su)率領高階主管群接受現場媒體提問時，針對目前市場熱議的代理AI (Agentic AI) 發展趨勢、自家處理器供應狀況，以及與Anthropic等重要合作夥伴的策略關係，進行深入的分析與回覆。
代理AI的需求飆升，AMD強調整體生態系的協同作戰
面對媒體詢問對於整體可潛在市場規模 (TAM) 的看法，以及代理AI是否會帶來如預期般的龐大需求，蘇姿丰坦言，要精確預測TAM是極度困難的。但她也強調，透過與客戶長時間的深入交流，AMD清楚看見市場對於運算能力的渴求正在急劇上升，尤其在代理AI逐漸成形之際，這種需求不僅體現在GPU與加速器上，在CPU端的需求成長甚至更為猛烈。
蘇姿丰表示，企業在導入代理AI時，已經從單純的成本縮減，轉向追求實質的企業價值創造。這促使AMD在產品開發上，必須提前數年進行規劃，以確保晶片、電源、資料中心架構等整個供應鏈都能及時就位。
她特別點出，現在的競爭已經不再是單一晶片的效能比拼，而是整個產品組合 (Portfolio) 的協同作戰能力。這也是為何AMD近年來積極投資CPU、GPU、網路架構，並且致力於打造完整的運算生態系 (例如Helios機架系統與ROCm軟體堆疊)。
與合作夥伴步調一致，承諾穩定且高效的供應鏈
在建構Helios等大型資料中心機架系統時，外界關注AMD如何確保供應鏈的順暢。對此，AMD高層強調與合作夥伴的「步調一致」 ((in lockstep))將是致勝關鍵。從系統設計初期，AMD便與ODM、OEM夥伴緊密合作，共同定義資料中心的規格，確保從供電、散熱到網路架構的每一環節都能完美契合，並且透過開放架構持續擴大合作生態，僅而吸引更多用戶導入。
AMD深知運算叢集的建置往往曠日費時，因此他們致力於提供高度整合且經過驗證的解決方案，讓客戶能以最快速度完成佈署。在產品迭代上，AMD將維持積極的步伐，預計在今年底 (第三季末) 至明年初 (第四季) 陸續啟動新一代產品的量產出貨，並且規劃明確的資料中心建置藍圖，展現其對於滿足龐大運算需求的強烈信心。
攜手Anthropic等業者，擁抱開源、推動工作負載拆分
針對近期宣布與Anthropic等AI指標企業的合作，以及對於開源AI模型的看法 (特別是中國市場目前推動的開源模型)，AMD團隊表示，對於能與業界頂尖的AI實驗室合作感到極度興奮。他們指出，不同企業在選擇AI解決方案時，會有不同的考量與需求，而AMD採取策略就是提供最適合特定工作負載 (Workload)的運算資源。
對於開源AI，AMD團隊抱持著開放及正面的態度。他們認為開源不僅能提供更高的透明度與控制權，更能加速整體技術的創新。在面對多樣化的開源模型時，AMD將持續優化自家的軟體堆疊，確保開發者能在AMD的硬體平台上，順暢且高效地運行這些模型。
而透過推動工作負載的拆分 (Disaggregation) 與最佳化，AMD期望能為客戶提供最具成本效益與效能表現的AI運算基礎架構。
《原文刊登於合作媒體mashdigi，聯合新聞網獲授權轉載。》
精華 FAQ
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她認為代理AI正在迅速放大運算需求，且不只體現在GPU與加速器，CPU端的成長甚至更強，顯示市場對算力的渴求遠高於以往預期。
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蘇姿丰指出，現在競爭焦點已是產品組合與系統協同，而非單顆晶片效能。AMD因此同時投資CPU、GPU、網路與軟體堆疊，打造完整運算平台。
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AMD表示會依不同工作負載提供最合適的運算資源，並持開放態度支援開源模型，同時持續優化軟體堆疊，讓開發者能在其硬體上高效運行各類AI模型。
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