蘇姿豐對話李開復：CPU重新崛起，智能體發展將推動CPU和GPU形成1:1格局

出品｜搜狐科技

作者｜梁昌均

編輯| 楊 錦

“AI正以真正前所未有的速度創新，它將無處不在。我在科技行業超過三十年，但從未有過比現在更令人興奮的時刻。”

黃仁勛前腳剛走，另一位華人芯片大佬、被開發者形象稱為“蘇媽”的AMD CEO蘇姿豐也來到了中國。在5月19日的AMD AI開發者日上，她分享了對AI發展的最新感受。

這是AMD在中國首次舉辦面向AI開發者的活動。面對來到現場的超2000位AI開發者，蘇姿豐稱贊中國是全球最活躍的AI生態系統，并重申對大中華區在研發和生態建設上的承諾。

“中國是驅動我們產品路線圖的核心引擎——涵蓋芯片、AI軟件及平臺工程。我們堅信，只有扎根中國，才能與全球最頂尖的AI從業者們密切互動，共同推動多個領域的創新發展。”

蘇姿豐還在現場對話了零一萬物CEO李開復，探討了AI的發展和對算力帶來的改變。蘇姿豐認為，AI智能體的發展將推動CPU和GPU形成1:1的格局，意味著CPU將重新崛起。

2030年AI用戶將達50億

群體智能將是趨勢

在演講中，蘇姿豐率先拋出了一個她對AI未來的判斷：未來五年，即到2030年，全球將有50億人每天使用AI。目前，全球AI活躍用戶已超過10億。

對比來看，全球一半人口普及PC花了45年，普及互聯網用了27年，智能手機則用了15年。與之相比，AI的普及速度可謂史無前例。

這背后是AI的迅猛發展，不僅大模型正得到廣泛應用，推理AI和智能體也在加快普及，全面進入云端、終端、邊緣端，以及機器人等物理世界。

“原來我們覺得大語言模型酷極了——只要提出問題，就能得到答案。如今，我們正見證一種全新的代理式AI，它將徹底改變我們使用AI的方式。”

蘇姿豐認為，AI 時代仍然處于非常早期的階段，但正在迎來轉折點。

那么，智能體將如何發展？它又將如何影響每個人、每家企業？蘇姿豐就此對話了零一萬物CEO李開復。

李開復認為，AI發生了兩個關鍵變化。一是AI編程能力跨過了臨界點，可以實現端到端地交付整套功能，這使自主智能體具備了成為現實的可能。

更重要的變化在于，多智能體將打破單智能體的上限和瓶頸。“負責規劃、評估、研究和執行的不同智能體，開始彼此協作、相互辯論，并在彼此結果之上繼續迭代。”

“未來的AI，不會是一個超級大腦的獨角戲，而更像由不同智能系統協同的交響樂。”李開復認為，群體智能將能解決更復雜的問題，這將重塑生產力、組織結構以及未來的領導力。

同時，李開復強調，企業AI轉型絕對是一把手工程，需要CEO重新調整公司的運營方式、組織，以及領導方式，停止浮于表面的表演式 AI。

“如果AI部署最終沒有改變任何會出現在財報電話會上的數字，那么你公司做的就不是真正意義的AI轉型，只是浪費錢打造了一個AI實驗室。”

李開復認為，下一階段的產業AI轉型，將圍繞數據主權，以及清晰可驗證的ROI（投資回報率）展開，真正意義上的“自主企業”會誕生。

他還表示，AI正成為賦能技術人的超能力。在智能體時代，一個優秀工程師的價值，不再只是由寫了多少代碼來衡量，而是要注重結果、決策和對智能體集群的配置。

蘇姿豐同樣對中國的AI開源贊賞有加，不少全球頂尖的研究成果誕生在這里。但被問及開源的進展，李開復認為，開源勢不可擋，并在全球掀起變革。

“硅谷那些封閉式模式的AI公司，就像蘋果一樣打造了利潤率極高的iOS系統。與之形成鮮明對比的是，全球開源社區已形成AI領域的Android，正在全球范圍內迅速普及和應用。”

他也提到，中國出色的開源生態背后存在著深層的結構性原因。因硬件資源有限，中國開發者和創業公司并沒有條件依賴“大力出奇跡”的算力堆疊，因此更關注極致的工程效率、算法優化、架構創新等，而這種去中心化的機制將為未來帶來更多的進步與創新。

智能體改變算力結構

CPU和GPU將同等重要

從聊天工具，到推理和智能體，AI的演化也正在對底層的算力結構帶來改變。

蘇姿豐認為，未來每個人或許都能擁有五個、十個甚至一百個智能體。這種變革不僅需要以大模型為核心，還必須具備強大的推理能力、學習能力以及數據處理能力。

這將重新定義計算的每一個層級。“AI應該無處不在，將面向所有人、所有工作負載以及各種形態的設備，這意味著必須在技術堆棧的每一層都實現真正的創新。”

李開復同樣認為，AI智能體的發展將從根本上改變底層的計算模式。“智能體經濟本質是推理驅動的經濟，和訓練是完全不同的計算模式。”

相較傳統AI系統所需要的穩定、持續的計算負載，智能體系統具備高度突發性和大量并行計算，而且需要在端側和本地優先處理，延遲也要控制在100毫秒之內。

同時，隨著AI向群體智能架構轉型，需要從極致的Token效率和本地化處理視角來重新審視計算。因此，硬件層面的關鍵問題亟待解決。

蘇姿豐認為，這將推動未來GPU的數量大幅增加，而且GPU將無處不在，不僅會應用于云端代碼，更將真正覆蓋整個生態系統。同時，這還需要大量的CPU處理能力。

相較大語言模型，智能體AI系統除了在推理思考層面需要CPU和GPU的搭配，在數據處理和工具調用等方面都需要CPU的支持，CPU很大程度將決定智能體編排調度的效率。

蘇姿豐認為，AI智能體的發展將推動算力進入CPU+GPU 時代。大語言模型的數據中心里CPU與GPU?例是1：4，如今將變成1：1。換句話說，CPU和GPU將變得同等重要。

這意味著，隨著智能體帶來的對CPU需求的提升，AI時代GPU獨大的算力邏輯將被改寫，CPU的角色正被重新定位。

作為全球CPU兩大龍頭，AMD和英特爾已從中受益。今年第一季度，AMD數據中心營收58億美元，同比增長57%，其核心的CPU產品EPYC（霄龍）處理器成為增長主力。

英特爾期的數據中心與AI業務營收也同比增長22%，達到51億美元，為其增長最高的板塊，這也帶動此前陷入增長停滯和虧損泥潭的英特爾走出困境。

“過去幾年，高性能計算焦點幾乎完全集中在GPU及加速器上，但近幾個月明確跡象顯示，CPU正重新成為AI時代不可或缺的基礎。”英特爾CEO陳立武表示。

蘇姿豐則在當時的一季報交流中提到，公司原以為服務器CPU市場將以每年18%-20%的速率增長，如今已將增速提高到35%，預計2030年將達到1200億美元。

花旗銀行此前也預測，受智能體AI應用需求驅動，服務器CPU市場規模有望從2025年的293億美元增長至2030年的1315億美元，英特爾和AMD將合計占據超八成的市場。

CPU地位的重新崛起和市場需求預期，讓AMD和英特爾股價最近創下歷史新高，今年以來股價均實現翻倍。

IDC預測，全球活躍智能體的數量將從2025年約2860萬，攀升至2030年的22.16億；年執行任務數將從2025年的440億次增至2030年的415萬億次，意味著CPU需求將持續增長。

對AMD來說，雖然在GPU領域不及英偉達，但在CPU領域，有望迎來新的機遇。

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