北京时间6日上午10点30分，美国拉斯维加斯-◁●，在全球“科技春晚”——国际CEO黄仁勋后，AMD董事长兼CEO苏姿丰带着AMD的AI全家桶登台亮相…。

　　“自ChatGPT发布以来□，使用AI的活跃用户从100万增至10亿□•，而到2030年使用AI的活跃用户将达到50亿○▪▽...▲..，苏姿丰开场大谈AI需求的暴涨•-▷，针对这一变化趋势，AMD的解决方案是最新的MI455X GPU，并且基于72颗MI455X GPU和18颗Venice CPU，打造了一台开放式72卡服务器”Helios。

　　AMD同时给出了INSTINCT系列GPU路线e内存◆，MI500的提升可能是MI455X的30倍。△…•“未来四年，要实现AI性能1000倍的提升•”-。

　　明确进入 “尧字节级（Yotta-scale）计算时代”，计划未来 5 年将全球 AI 计算能力从 2022 年的 1 泽字节每秒（Zettaflop）提升至10尧字节每秒（1尧字节 = 10字节），较2022 年增长1万倍△，以支撑AI用户从当前10亿增至未来50亿的需求（覆盖全球超半数人口）。

　　通过 “全栈开放” 策略▪，整合CPU、GPU、NPU、定制加速器，覆盖云、边缘端、个人设备全场景▪□，强调 “为不同工作负载匹配最优计算能力▲…-”▷▷☆，且依赖开放生态（如行业标准、开源软件）加速创新▼○•。

　　发布Helios 机架级AI平台，为尧字节级算力提供硬件基础，采用 “液冷 + 模块化设计-=”（双宽 OCP 标准），重量近7000 磅（约 3.2 吨）•◁，相当于2辆紧凑型轿车。

　　7 款消费级型号 + 对应的Ryzen AI PRO 400 商用系列（Q1 上市），覆盖 4 核 8 线 线程，适配超薄本◇、性能本、商用本◇。

　　根据AMD的说法=，2026年上市的MI450，相当于MI300X+MI350，堪称阶梯式的创新和性能跨越。借助HBM内存△，实现显存◆、带宽和算力三个维度扩展，打破AI推理的▼•□“内存墙”限制。

　　MI450在主流的FP8精度下提供了20PF的算力，性能表现接近初代的4倍。不仅如此■，FP4精度下能达到40PF的极高性能•▲•。

　　AMD也强调•，Helios是一个通往Yotta级计算扩展的开放式机架平台…☆•。

　　苏姿丰在发布会上给AI PC下了一个明确判断：AI PC并不是云端AI的替代品，而是下一代个人计算的基础设施。

　　AMD还正式发布了面向高性能开发者和创作者的Ryzen AI Max平台。根据官方介绍△，Ryzen AI Max并非一次常规的移动端升级☆，而是AMD对●…▽“本地AI计算单元”形态的一次重新定义。

　　CPU最高配备16核/32线计算单元■，NPU算力达到50TOPS，并配备128GB统一内存■。这一配置不仅支撑多模态AI推理和生成，也能够处理编译、渲染、数据预处理等高负载任务=。

　　AMD同时展示了Ryzen AI Halo▽★▪。形态上其更像是一台迷你主机▲☆，体积远小于传统工作站，AMD方面称其为“世界上最小的AI开发系统-=”。

　　该设备基于旗舰级Ryzen AI Max处理器打造◇，采用统一内存设计，最高可配置 128GB内存…，以满足本地运行大模型时对容量与带宽的双重需求。

　　AMD在现场明确强调▽-◆，这并不是一台展示型硬件，而是一个开箱即可使用的本地AI平台。平台出厂即预装多款主流开源模型，包括GPT-OSS、FLUX□.2□▪、Stable Diffusion XL（SDXL） 等，开发者无需复杂配置□…，即可在本地完成模型推理、调试和应用验证。其目标用户并非普通消费者，而是开发者、研究人员以及小型创作团队。

　　在 2026 年国际展（CES）上，来自全球各地的创新者齐聚一堂，共赴这场全球最具影响力的科技盛会○…◁。我们将携手并肩，畅想未来图景并将其变为现实 —— 攻克当下最严峻的挑战，向世界证明科技不仅推动我们前行，更在创造全新可能★•☆。

　　在这里，人工智能绝非停留在概念层面，而是真正付诸行动的智能力量•□◆。创新者…◆、讲述者与变革者齐聚于此，共同重塑内容○-、创意与文化的格局。

　　先驱者们将把医疗健康领域推向前所未有的高度▽▲▷：从智能互联道路到自动驾驶飞行，从下一代海洋技术到滋养全球的创新方案 —— 这正是驱动我们在 CES 展会中不断前行的动力。

　　科技不止于计算，更在于协作。量子领域思想家、网络安全领袖★☆、金融科技远见者与机器人工程师们，正在重新改写企业运营的规则。因为当全世界最坚定的头脑汇聚一堂▲，我们不只是预测未来，更是亲手缔造未来。这里是大胆构想与全球力量的交汇之地，是产业融合、伙伴携手▲□、突破诞生的核心舞台○=。

　　创新从来不是孤军奋战，而是共同追求■-。2026 年 CES，创新者们因共同的愿景相聚=▲★，为科技变革注入行动力•▽△。

　　非常感谢大家-▼！各位晚上好，欢迎来到拉斯维加斯，参加 2026 年国际展（CES）年度首场主题演讲。

　　每年，CES 都让我们近距离见证那些将塑造未来十年的理念与突破▲■，但真正定义这些时刻的，是突破背后的人 —— 那些敢于挑战极限的领导者们。

　　今晚◆•，我们提前开启 2026 年 CES 的精彩篇章，邀请到这样一位领军人物•●○。众所周知，CES 始终是承载大胆愿景与雄心的平台，这里是理念成长为产业的摇篮▷▼，是人类进步新纪元的起点。

　　如今，正加速席卷各个行业，我们比以往任何时候都更需要直接倾听那些构建未来系统与突破的缔造者们的声音 —— 他们将定义我们的未来▲○◁。因此○-◆，我无比荣幸地向大家介绍一位领导者◁▲○，坦率地说，她的愿景与影响力遍及整个科技领域。

　　苏姿丰博士（Dr△. Lisa Su）对这个舞台并不陌生☆▼，她曾多次在 CES 发表主题演讲▪，每次都为行业和未来一年奠定基调。

　　自 2014 年担任 CEO 以来☆◆◁，莉萨带领 AMD 经历了现代科技史上最非凡的转型之一○•。在她的领导下，AMD 通过在高性能计算和 AI 计算领域的不懈创新实现了自我重塑，其产品如今为 AI 训练与推理▲•、科学研究■、企业工作负载▼、云基础设施以及数百万人日常依赖的设备和体验提供动力☆。

　　如今，AMD 已成为全球 AI 转型的核心力量，其 CPU○★•、GPU 和自适应计算解决方案正在解锁云、企业、边缘端和个人电脑等领域的新能力。当行业多年来一直在探讨 AI 的潜力时▽▲▼，莉萨始终专注于构建让 AI 规模化落地且触手可及的计算基础。

　　真正让莉萨脱颖而出的是她的领导力：兼具分析思维与深厚技术底蕴，却始终坚守初心。她将科学才华、战略远见与以人为本的理念罕见地融为一体，坚信通过深度合作打造真正有价值的解决方案 —— 那些能够推动社会进步、强化产业实力、拓展发展机遇的解决方案△…★。这正是 CES 致力于推崇的领导力，也是我们在创新加速的世界中前行所必需的领导力●•。

　　今晚□，莉萨将分享 AMD 的愿景：高性能计算与先进 AI 架构将如何改变我们数字与物理世界的方方面面▼▽▽，从研究、医疗健康、太空探索到教育与生产力。AI 的突破正以前所未有的速度发生，其中既蕴含机遇•◇，也承载着责任。

　　在这里•●★，你玩的每一款都能按你的规则进行■△▼；AI 不仅致力于勾勒城市的未来形态★☆，更让我们的孩子铭记城市曾经的模样；绝望之时=▷-，AI 绘制的基因组医疗方案带来希望；没有任何驾驶员能拥有比 AI 更敏锐的反应，也没有任何信号能阻挡你分享心意。

　　AI 正在助力设计媲美巅峰能量的可再生能源=◁，让跨大西洋旅行变得如短途飞行般轻松。但即便一切瞬息万变-，有一件事始终不变：我们正不懈努力，让最先进的 AI 能力最终落入正确的人手中 —— 也就是你们手中。

　　女士们，先生们，能够邀请到这位全球备受尊敬的技术专家■、定义行业的 CEO、持续塑造现代计算发展轨迹的领导者登台●，是我的荣幸。让我们掌声欢迎 AMD 董事长兼 CEO—— 苏姿丰博士！（现场欢呼）

　　首先，感谢加里（Gary Shapiro）的介绍，也欢迎所有来到拉斯维加斯现场和线上参与的朋友们▷★◆。能和大家一起开启 2026 年 CES，我感到无比荣幸。

　　每年我都很期待来 CES，看看所有最新最棒的科技产品，和众多朋友与合作伙伴相聚□•。但今年○◁▪，能和大家一起拉开 CES 的序幕，我尤为荣幸。今晚我们为大家准备了满满当当的精彩内容▼▼，想必大家也能猜到，今晚的核心就是 AI。

　　过去几年，AI 创新的速度令人难以置信，但我今晚的主题是 —— 你们还没见识到真正的厉害！（现场欢呼）我们才刚刚开始发掘 AI 的潜力。

　　今晚◇▽◁，我会分享很多实例，还会邀请来自行业巨头和创新初创公司的顶尖专家们同台，我们正携手努力，让 AI 走向每一个角落、惠及每一个人▷▼☆。那么，就让我们从 AMD 开始吧。

　　AMD 的使命是突破高性能计算与 AI 计算的边界，助力解决全球最关键的挑战。

　　如今◁▼，我无比自豪地说，AMD 技术每天都在影响数十亿人的生活 —— 从最大的云数据中心到全球最快的超级计算机▪，从 5G 网络、交通出行到娱乐，AI 正在彻底改变这些领域的每一个角落△。

　　AI 是过去 50 年来最重要的技术，也是 AMD 的绝对首要任务。它已经触及每一个主要行业，无论是医疗健康、科学研究、制造业还是商业领域•，而我们才刚刚触及皮毛□●★。未来几年☆□-，AI 将无处不在，最重要的是，AI 属于每一个人。

　　它让我们更聪明、更有能力，让每个人都能成为更高效的自己。而 AMD 正在构建计算基础◆，让这个未来为每一家企业、每一个人成为现实。

　　自从几年前 ChatGPT 推出以来，我相信大家都还记得第一次使用它的场景。我们见证了 AI 用户从 100 万增长到如今的 10 亿多活跃用户，这个增长速度令人难以置信 —— 互联网花了数十年才达到这个里程碑。

　　而我们的预测更令人惊叹■△◇：随着 AI 真正成为我们生活中不可或缺的一部分（就像如今的手机和互联网一样）●○，AI 用户数量将增长到 50 亿以上。

　　AI 的基础是计算能力。随着用户规模的爆发式增长，全球计算基础设施的需求也急剧飙升 —— 从 2022 年的约 1 泽字节每秒（Zettaflop）增长到如今的 100 多泽字节每秒，短短几年间增长了 100 倍。但今晚大家都会听到一个共识：即便如此▲●-，我们的计算能力仍然远远无法满足所有潜在需求▽▽。（现场反响）

　　创新从未停歇：AI模型正变得越来越强大•▽，具备思考、推理和做出更优决策的能力，当扩展到智能代理（Agent）层面时■▽…，这种能力还将进一步提升•▲。

　　因此，要实现 “AI 无处不在”，未来几年我们需要将全球计算能力再提升100倍，在未来五年内达到10尧字节每秒（Yottaflop）。

　　请举手。（稍作停顿）1 尧字节每秒相当于1后面跟24个零，而10尧字节每秒相当于 2022 年计算能力的1万倍●。这在计算史上是前所未有的，因为从未有过像 AI 这样的技术能引发如此巨大的需求。

　　要实现这一目标，就需要让AI融入每一个计算平台▷。今晚□△•，我们将涵盖所有场景：持续运行、向全球输送智能的云；助力我们更高效工作◁、实现个性化体验的个人电脑；以及赋能机器在现实世界中实时决策的边缘端。

　　AMD是唯一拥有全系列计算引擎的公司，要实现这一愿景，就需要为不同工作负载匹配最合适的计算能力——无论是 GPU、CPU、NPU 还是定制加速器，我们都一应俱全，且每一种都能针对应用场景优化，在提供最佳性能的同时实现最高成本效益。

　　今晚，我们将开启一段旅程，带大家领略云、个人电脑、医疗健康等多个领域的最新 AI 创新。首先…=，让我们从云开始。

　　云是大型 AI 模型训练的核心阵地，也是向数十亿用户实时输送智能的枢纽。

　　对开发者而言，云提供了即时访问海量计算资源◁、最新工具的能力，还能随着应用场景的爆发实现快速部署和扩展。如今，我们体验的大多数 AI 服务都运行在云端——无论是使用 ChatGPT、Gemini◇★-，还是用CodeLlama编程★△，这些强大的模型背后都离不开云的支撑=。

　　如今，AMD 正为云的每一个层级提供 AI 动力：所有主要云服务提供商都在使用 AMD EPYC CPU；全球排名前十的 AI 公司中，有八家采用 AMD Instinct 加速器为其最先进的模型提供支持。而对计算能力的需求还在持续飙升，我给大家看几组数据：

　　过去十年，训练顶尖 AI 模型所需的计算能力每年增长超过 4 倍，而且这一趋势仍在继续 —— 这也是如今的模型越来越智能、越来越实用的原因●■。同时，随着 AI 用户的增多▷▽△，过去两年推理（Inference）需求呈爆炸式增长，令牌（Token）处理量增长了 100 倍，真正迎来了拐点。

　　要跟上这种计算需求★★▲，需要整个生态系统协同发力▪。我们常说，真正的挑战是如何构建尧字节级（Yotta-scale）的 AI 基础设施 —— 这不仅需要原始性能，还需要：

　　这正是我们打造 Helios 的原因 —— 专为尧字节级 AI 时代设计的下一代机架式平台。Helios 在硬件▷▪、软件和系统的每一个层面都实现了创新=•★：

　　首先，我们的工程团队设计了下一代 Instinct MI455 加速器，实现了史上最大的代际性能提升-□。MI455 GPU 采用领先的 2 纳米和 3 纳米制程工艺，结合先进的 3D Triplet 封装技术与超高速 HBM 内存，与 AMD EPYC CPU 和 Pensando 网络芯片整合在一个计算托盘（Computer Tray）中，形成紧密集成的单元。

　　每个托盘通过基于以太网的高速 Ultra Accelerator Link 协议连接◇，让机架中的72个GPU能够作为一个统一的计算单元运行；随后☆，数千个Helios机架通过行业标准的Ultra Ethernet 和 Pensando可编程网络技术连接，构建成强大的AI集群，通过将部分任务从 GPU 卸载，进一步提升AI性能☆▪。

　　现在，既然是在 CES，总得有 ●•○“眼见为实” 的展示。我很自豪地向大家呈现 Helios—— 就在拉斯维加斯现场，这台全球最强大的 AI 机架！（现场欢呼）是不是很震撼？

　　对于没见过这类机架的朋友，我得说△•-，Helios 绝对是 •=“机架中的巨无霸◆○▼”。它不是普通机架▲◁，而是基于与 Meta 合作开发的 OCP Open Rack Wide 标准设计的双宽机架，重量接近 7000 磅（约 3175 公斤）—— 加里，你知道的▷◁，把它搬到舞台上可花了我们不少功夫▼。（笑）它的重量相当于两辆紧凑型轿车，而这正是支撑所有 AI 应用的核心动力。

　　Helios 的设计全程与核心客户紧密协作•，我们优化了可维护性、可制造性和可靠性，以适配下一代 AI。Helios 的核心是计算托盘，让我们近距离看看它的样子（现场展示）=○△。我得说•▼-，这个计算托盘我可举不起来，所以只能先请工作人员帮忙展示-▽。

　　每个Helios计算托盘包含4个MI455GPU，搭配下一代EPYC “Venice” CPU 和 Pensando 网络芯片，全部采用液冷设计，以最大化性能。而 Helios 的核心，是我们的下一代 Instinct GPU—— 现在，我非常激动地首次向大家展示 MI455 X■！（现场欢呼）

　　MI455 是我们有史以来最先进的芯片•◁，尺寸相当可观：包含 3200 亿个晶体管，比 MI355 多 70%□=；集成 12 个 2 纳米和 3 纳米制程的计算与 I/O 核心组（Triplet）★◇▪，配备 432GB 超高速 HBM4 内存-▷，全部通过下一代 3D 芯片堆叠技术连接。

　　而驱动这些 GPU 的，是我们的下一代 EPYC CPU，代号 ▼“Venice”—— 现在也首次亮相！（现场欢呼）

　　这又是一款惊艳的芯片-▽，我真的很爱我们的产品。（笑）它采用 2 纳米制程工艺，最多搭载 256 个最新的高性能 Zen 6 核心◆。

　　关键在于，我们专为 AI 场景设计了 Venice，将内存和 GPU 带宽较上一代翻倍，确保即使在机架规模下，Venice 也能以全速为 MI455 输送数据 —— 这正是协同设计的价值。

　　我们通过 800G 以太网☆▽、Pensando Volcano 和 Selena 网络技术将所有组件整合，实现超高带宽和超低延迟，让数万个 Helios 机架能够在内无缝扩展。

　　简而言之▼…-，这些数字都极具冲击力。Helios 将于今年晚些时候推出，目前进度完全符合预期，我们相信它将树立 AI 性能的新标杆。

　　为了让大家更好地理解这份性能△：就在 6 个多月前●▽，我们推出了 MI355，其推理吞吐量较上一代提升了 3 倍；而 MI455 将这一曲线进一步拉高==，在各类模型和工作负载中实现高达 10 倍的性能提升 —— 这绝对是颠覆性的◇。

　　MI455 让开发者能够构建更大规模的模型、更强大的智能代理和应用程序，而在这些领域，没有人比 OpenAI 更具前瞻性▲□。接下来=•，为了探讨 AI 的未来以及我们的合作，我非常荣幸地邀请到 OpenAI 总裁兼联合创始人格雷格布罗克曼（Greg Brockman）登台！（现场欢呼）

　　格雷格▪•■，非常高兴你能来▲◇。OpenAI 几年前通过 ChatGPT 开启了这一切○■△，取得的进展令人难以置信=□●，我们对双方的深度合作感到无比振奋△。能给我们分享一下目前的进展、你看到的趋势以及我们的合作情况吗▼■？

　　ChatGPT 看似 “一夜成名”，实则是七年磨一剑的成果□。早在 2015 年▪▷，我们就创立了 OpenAI，愿景是通过深度学习实现通用（AGI）☆◆▪，打造能惠及全人类的强大系统 —— 我们希望让这项技术落地，实现民主化普及。

　　多年来，我们一步步稳步推进◁▲◆，各项基准测试成绩逐年提升，但直到 ChatGPT 的推出，我们才真正打造出一款全球无数人愿意使用的实用工具••。人们对它的创意用法让我们倍感震撼。我很好奇，现场有多少人是 ChatGPT 用户？（现场几乎全员举手）

　　太好了★▲，谢谢大家。但更重要的是，有多少人通过它获得了对自己或亲人生活至关重要的体验 —— 无论是医疗健康领域◁○、帮助新生儿△☆，还是其他人生重要场景？对我而言，这才是我们想要优化的核心指标■。

　　2025 年以来，情况发生了真正的转变▽■：我们从一个 “提问—回答” 的简单文本框，变成了人们用于处理个人重要事务的工具。这不仅体现在个性化医疗等领域，也深入企业场景 —— 比如通过 Codex 模型变革软件工程。我相信，今年企业级智能代理（Enterprise Agents）将真正爆发。

　　科学发现也正被加速◆□：几个月前，我们首次见证了 AI 助力开发全新数学证明●，而且这一进展还在持续。在人类所有需要智力投入的领域，只要能借助人类智慧并加以放大，AI 都能成为助手★、工具和顾问，赋能人们实现更多可能。

　　我完全同意你的看法，格雷格。我们确实看到这项技术的应用正在飞速拓展=☆★。不过我得说■，每次见到你，你都在说 “需要更多计算能力▷=◆”，简直像单曲循环一样。（笑）能和我们分享一下你在基础设施方面看到的瓶颈，以及行业应该重点关注哪些方向吗？

　　核心问题是 “我们为什么需要更多计算能力△”。在 2015、2016☆○、2017 年，模型能力还很有限，我们只需要训练、评估模型△▼•，完成一些特定窄场景任务即可…。但随着模型实现指数级进步，其实用价值也呈指数级增长，人们希望将其规模化融入生活•。

　　现在的趋势是，从 “提问 - 回答” 转向 ▽“议程式工作流◇☆▼”▽▼：你让模型帮你编写软件，它会独立运行数分钟、数小时，甚至不久后会持续数天•；你不再只操作一个智能代理，而是一个代理集群 —— 比如一个开发者可以同时拥有 10 个不同的工作流并行推进▪☆●。

　　未来◇-，你早上醒来，ChatGPT 会已经帮你处理完部分家庭和工作待办事项 —— 这正是我们要打造的未来□▷。而这一切，都需要你之前提到的 □▽-“全球计算需求增长”—— 我们需要的计算能力比现在多得多。

　　我希望全球每个人的背后都有一个 GPU 在运行，因为我相信它能为每个人创造价值●，但目前还没有人能规划如此规模的计算基础设施。

　　真正的价值在于改善人们的生活。比如，假期期间就有通过 ChatGPT 拯救生命的案例：我的一位同事，她丈夫腿部疼痛，去急诊拍了 X 光■，医生诊断为肌肉拉伤，让他回家休养●★。但疼痛越来越严重，她把症状输入 ChatGPT，ChatGPT 提示 “立即返回急诊○…□，可能是血栓▽”。结果确诊为腿部深静脉血栓◁▲，还伴随肺部两处血栓 —— 如果当时听从医生的建议等待■…，后果可能是致命的。

　　这样的故事并不罕见★□◆。我每天密切合作的应用部门 CEO-△…，ChatGPT 简直救了她的命▲☆◆：她因肾结石住院并引发感染，医生准备注射一种抗生素，她突然叫停，用 ChatGPT 查询该抗生素是否适合自己…。

　　ChatGPT 基于她的完整医疗史回复 ▲▼“不建议使用”—— 因为她两年前曾有过另一种感染◁，使用该抗生素可能引发致命风险□▪▷。她把结果展示给医生，医生惊讶地说 ◆★“我不知道你有这个病史，我只有 5 分钟时间查阅你的医疗记录”。

　　你生动地描绘了我们需要更多计算能力的原因，以及 AI 能实现的价值 ——AMD 对此深有同感●…=。我们的工程团队也与你们展开了深入合作◁，MI455 和 Helios 的很多设计都源于双方团队的密切沟通…▪□。能分享一下你们对基础设施的需求▲▼●、客户的期待-，以及如何使用 MI455 吗？

　　AI 的演进，核心在于平衡 GPU 上的各类资源。我们有一张幻灯片展示了不同 MI 系列产品中资源平衡的演进 —— 不过说实话，这张幻灯片不是我费力做的，而是让 ChatGPT 生成的。

　　它查阅了大量 AMD 的资料▷◆=，制作了图表、标题和副标题，不仅给出了答案，还生成了可展示的成果 —— 这正是如今 ChatGPT 能做到的事。

　　我们正迈向一个 “智能代理代劳一切” 的世界▽◆◁，这就需要硬件与应用场景深度适配。

　　我们的愿景是▪○：人类的注意力和意图将成为最宝贵的资源，因此涉及人类互动的场景需要极低延迟■◆◇，而同时需要海量的、持续运行的高吞吐量智能代理计算能力。这两种不同的场景，对 AMD 这样的硬件制造商提出了多样化的要求•☆，非常荣幸能与你们合作=。

　　我们很乐意为你们打造契合需求的产品。（现场反响）那么，格雷格，让我们聊聊未来。

　　有些人会疑惑•■：■◁“AI 计算的需求真的存在吗▪？我们真的需要这么多 AI 计算能力吗▪？” 我知道你和我对此有共识 —— 人们可能无法想象你所看到的未来●▷-。能为我们描绘一下几年后的世界吗？

　　但在 OpenAI 内部，每次我们想发布新功能▪-、新模型，把技术带给世界时，都会面临 “计算资源争夺战”—— 因为我们想推出的东西太多•▲•，而计算能力成为了瓶颈，很多想法无法落地。

　　我认为☆▽，未来一个国家、一个地区的 GDP 增长•…，将直接由其拥有的计算能力驱动。我们已经看到了初步迹象，未来几年，这种趋势将愈发明显。

　　AI 不仅能让数据中心惠及当地社区，其技术本身也将成为提升生活质量的核心驱动力—— 科学进步正是生活质量提升的根本。在每个特定领域，我们都能看到传统模式的局限：某个学科积累了大量专业知识▲，但专家数量有限★•▷，难以传承给下一代。

　　比如在生物学领域，我们将 GPT-5 与湿实验室设备连接，人类只需描述实验室环境，模型就会提出多个尝试方案，人类按方案实验 —— 结果某个特定协议的效率提升了 79 倍◆，甚至接近 100 倍○。而这只是人们之前没有投入过多精力优化的一个反应△•▽，因为生物学领域有太多待探索的空间，没有人类能成为所有子领域的专家○=。

　　未来◆○-，AI 将打破人类学科间的壁垒 —— 医疗健康领域已经显现这种趋势：人类知识越多，专业化程度越高•，而 AI 将实现跨领域赋能。

　　无论是企业场景（每个应用都将配备智能代理加速人类工作），还是人类面临的最艰巨挑战，AI 都将发挥关键作用。而人类最艰难的任务☆=，将是如何利用有限资源•◇☆，为所有人创造最大价值。

　　这是一个令人难以置信的愿景▲□•，格雷格。非常荣幸能与你们合作，我们无疑拥有改变人类生活的力量。感谢你的伙伴关系◆▼▲，期待未来的更多突破▲□。谢谢！（现场欢呼）

　　正如格雷格所说，计算能力是核心•…，而 MI 系列产品正在掀起变革。MI400 系列为云▼▽△、企业、超级计算和主权 AI 场景打造了完整的解决方案•▽：Helios 面向尖端性能需求◁…▼，适用于超大规模训练和机架级分布式推理••；针对企业 AI 部署，我们推出 Instinct MI440X GPU△◁=，在紧凑的 8 GPU 服务器中提供领先的训练和推理性能，适配现有数据中心基础设施；针对对精度要求极高的主权 AI 和超级计算场景○，MI430X 平台提供领先的混合计算能力，同时支持高精度科学计算和 AI 数据类型☆▽□。

　　这正是 AMD 的独特之处：凭借核心组（Triplet）技术，我们能为不同应用场景匹配最合适的计算能力。但硬件只是故事的一部分☆，我们坚信开放生态系统是 AI 未来的关键 —— 历史一次次证明，当行业围绕开放基础设施和共享技术标准协同发力时，创新速度将大幅提升。

　　我们的软件战略以 Rockham 为核心 —— 这是行业性能最高的开放 AI 软件栈△=，为最广泛使用的框架、工具和模型中心提供 “零日支持”•，并得到 PyTorch-…、VLLM☆◇、LangChain●◇、Hugging Face 等顶级开源项目的原生支持（这些项目每月下载量超过 1 亿次），在 Instinct 上开箱即用，让开发者能更轻松地在 AMD 平台上构建、部署和扩展 AI 应用◇。

　　有一家令人振奋的 AI 公司正使用 AMD 和 Rockham 为其模型提供动力，它就是 Luma AI。接下来，让我们掌声欢迎 Luma AI 的 CEO 兼联合创始人艾哈迈德扎耶德（Ahmed Zayed）！（现场欢呼）

　　艾哈迈德，欢迎你…☆▼。你们在视频生成和多模态模型领域做了令人惊叹的工作△…，能和我们分享一下 Luma 的使命和正在做的事情吗？

　　非常感谢苏姿丰的邀请，能来到这里我很荣幸…。Luma 的使命是构建多模态通用智能，让 AI 能够理解我们的世界，并助力我们模拟和优化它。

　　如今的 AI 视频和图像模型还处于非常早期的阶段□■◁，主要用于生成像素、制作精美图片，但世界需要的是能整合音频、视频、语言、图像的更智能模型。

　　因此，Luma 正在训练能够模拟物理规律、因果关系，能够自主检索工具、开展研究，并以音频▼、视频、图像、文本等合适形式呈现结果的系统。简而言之，我们正在建模和生成 “世界▼…”。

　　举个例子，我想给大家展示我们最新模型的成果 ——Ray 3 是全球首个具备推理能力的视频模型，它能先 “思考○” 像素和潜在特征▷•，判断即将生成的内容是否合理；同时△■，它也是全球首个支持 4K 和 HDR 生成的模型，请大家欣赏。（现场播放演示视频）

　　我们的合作对象涵盖大型企业和个人创作者，涉及广告、媒体、娱乐等所有需要 “讲故事▼” 的行业◆。2025 年，客户开始部署和试用我们的模型▼○□，到年底已经出现大规模应用 —— 有人甚至用它制作了 90 分钟的长片电影。

　　随着使用的深入，客户最核心的需求是 ★★“控制感和精准度”—— 如何让自己的创意精准呈现在屏幕上？我们通过研究发现○◆，控制感源于智能，而非更优的提示词（Prompt）—— 你不可能通过反复修改提示词实现所有需求。因此•○◆，我们在 Ray 3 的基础上打造了全新模型 Ray 3 Modify，让用户能够 “编辑世界☆△▷”。

　　我给大家展示一下它的效果（现场播放演示视频）—— 这段没有音频●★，我来为大家讲解：屏幕上正在演示的是 Ray 3 的世界编辑能力，它能接收任何真实拍摄或 AI 生成的素材▽•=，按你的创意需求进行任意程度的修改。

　　这是我们为最具雄心◆、要求最高的客户打造的强大系统▪▽△，广泛应用于娱乐、广告等领域●，开启了人机协作生产的新时代 —— 人类通过动作•○、节奏和方向作为 •=“提示”▽•○，模型则将其转化为最终成果。

　　这意味着，电影制作人和创作者如今无需复杂场景，就能打造完整的电影宇宙○，并且可以随时编辑修改，直至达到理想效果 —— 这在以前是完全不可能的▼▼。2026 年，我们将更进一步▪•：AI 将能帮助你完成更多任务…◇▲，甚至是端到端的完整任务。

　　我们的团队正全力打造全球最强大的多模态智能代理模型，使用 Luma 的模型□○，你会感觉身边有一支庞大的精英创作团队在协助你实现创意■○▪。我想给大家展示一个简短演示（现场播放演示视频）：这是一个全新的多模态智能代理○-□，能够接收包含角色和创意的完整脚本●▼，并实时呈现在你面前□。

　　这不是 “脚本到电影” 的简单转换…◆，而是人机互动 —— 我们的下一代模型能够分析多帧画面…◁、长视频，进行精准选择，同时保持角色、场景和故事的连贯性=，只在需要时进行编辑。大家看到的是人类与 AI 协同设计角色◇△、环境、镜头和整个世界。

　　借助这些智能代理•▼，创作者将能独立完成曾经需要大型制作团队才能实现的完整故事 —— 这在以前是完全无法想象的■○，我们内部已经大量应用，对此无比兴奋。未来★◁◆，个人创作者或小型团队将拥有媲美整个好莱坞制片厂的创作能力▷。

　　太不可思议了！很高兴看到 Luma 的智能代理能实现这样的成果▲▪。我知道你在计算平台上有很多选择，记得我们第一次沟通时，是你主动联系我说 “需要计算能力”，我当时就觉得 AMD 能帮上忙●…。能分享一下为什么选择 AMD☆…○，以及合作体验如何吗▼=◆？

　　是的=，我们很早就押注 AMD—— 那次沟通是在 2024 年初◇□，从那以后，我们的合作已经发展成团队间的大规模协同。如今，Luma 快速增长的推理工作负载中，60% 都运行在 AMD 芯片上。

　　最初合作时，我们需要做大量工程适配◆□，但现在，几乎所有我们能想到的工作负载都能在 AMD 平台上开箱即用 —— 这要归功于你们软件团队的不懈努力和 Rockham 生态的完善。

　　我们正在构建的多模态模型•，其工作负载比文本模型复杂得多：比如一段 10 秒的视频，对应的令牌数高达10万个，而 LLM 的一次响应通常只有 200-300 个令牌。处理如此庞大的信息，总拥有成本（TCO）和推理经济性对我们的业务至关重要，否则无法满足日益增长的需求。

　　通过与 AMD 团队的合作，我们实现了史上最佳的 TCO 表现。我们相信，随着我们构建更复杂的模型（支持自回归扩散◁、同时处理文本★、图像、音频和视频），这种合作将让我们在成本和效率上形成显著优势 —— 这对行业来说至关重要。

　　因此，我们对合作充满信心，正将合作规模扩大到之前的 10 倍，而 MI455 显卡正是核心。我对 MI455 X 无比期待●•◇，你们打造的机架级解决方案、内存和基础设施，对我们构建这些复杂的模拟模型至关重要▪◆。

　　听到这些我们非常开心，艾哈迈德。AMD 的目标是提供更强大的硬件☆，而你们的目标是用这些硬件创造不可思议的成果。能给我们简要展望一下，未来几年客户会做哪些现在完全不可能实现的事情吗？

　　就像格雷格之前提到的，LLM 在 2022△◇、2023 年主要用于写作、撰写简短邮件等，但当时没人能想到它们会被应用到实时系统、医疗健康等领域 —— 这得益于精度★=、架构和规模化的提升△☆。

　　如今的视频模型正处于类似的早期阶段，主要用于生成视频和精美图片，但随着模型规模化▪、精度和数据质量的提升，未来它们将能模拟现实世界的物理过程：比如 CAD 架构设计、流体动力学模拟、火箭发动机设计、城市规划等。这些现在需要大型团队手动完成的模拟工作=，未来 AI 将能实现高度自动化。

　　随着模型精度不断提升▽，多模态模型将成为通用技术的核心 —— 你的家用将在脑海中（通过图像和视频）进行数百次模拟▼，思考 “如何完成任务▲”•“如何解决问题”，其能力将远超当前的 LLM 和 VLM 驱动的机器人。这正是人类大脑的工作方式：人类天生就是多模态的☆▷，未来我们的 AI 系统也将如此◆•。

　　这听起来太令人期待了，艾哈迈德☆□•。非常感谢你今天的分享和合作-，期待你们未来的更多突破。谢谢◆•！（现场欢呼）

　　正如格雷格和艾哈迈德所说◆•，他们需要更多计算能力来构建和运行下一代模型 —— 这也是我们所有客户的共同需求，正因如此，计算能力的需求增长速度前所未有。这意味着我们需要持续突破性能极限，超越当下的成就。

　　MI400 系列是一个重要的拐点，在所有工作负载（训练、推理•、科学计算）中都实现了领先的训练性能，但我们不会止步于此：下一代 MI500 系列的研发已经全面推进◇◆…。

　　MI500 基于下一代 CDNA 6 架构■■◁，采用 2 纳米制程工艺，搭载更快的 HBM 内存，将于 2027 年推出。届时，我们将实现过去四年 AI 性能 1000 倍的增长▼，让更强大的 AI 惠及每一个人。（现场欢呼）

　　接下来，让我们把焦点从云转向让 AI 更具个性化的设备 —— 个人电脑（PC）。

　　几十年来▷，PC 一直是帮助我们提升生产力的强大工具，无论是工作还是学习。但有了 AI 之后，PC 不再只是工具，而是成为我们生活中不可或缺的重要伙伴 —— 它能学习你的工作方式◁、适配你的习惯•，甚至在离线状态下，帮你以超乎想象的速度完成任务。

　　AI PC 已经开始在各类日常任务中释放真正价值，从内容创作★■、生产力提升到智能个人助理。让我们看看如今 AI PC 的一些应用案例：首先是内容创作 —— 这些视频都是在锐龙 AI Max PC 上通过简单文本提示生成的■，无需依赖云端，任何人都能在几分钟内生成专业级别的图片和视频，无需任何设计经验。

　　微软是 AI PC 的关键赋能者-◇，将下一代能力直接融入生产力工具…●：比如会议管理▽●▪、快速总结邮件、实时查找所需文件▷、视频会议实时翻译等。而通过 Microsoft Copilot，先进的 AI 能力被深度整合到 Windows 体验中，你只需描述需求■，PC 就能自动完成任务。

　　AMD 很早就预见了 AI PC 的浪潮并提前布局★△△，这也是我们能引领每一个拐点的原因…◇：2023 年，我们率先在芯片中集成专用 AI 引擎；2024 年▲◇▼，我们率先推出支持 Copilot + 的 x86 PC；凭借锐龙 AI Max★◁▽，我们打造了首个能在本地运行 2000 亿参数模型的单芯片 x86 平台…■★。如今◆○，我们再次以新一代锐龙 AI 笔记本和桌面处理器延续领先地位。

　　今天，我很自豪地宣布全新的锐龙 AI 400 系列 —— 行业最全面•、最先进的 AI PC 处理器家族！锐龙 AI 400 整合了最多 12 个高性能 Zen 5 CPU 核心、16 个 RDNA 3.5 GPU 核心…，以及最新的 XDNA 2 NPU☆☆，AI 计算性能高达 60 TOPS▼，同时支持更快的内存速度。这款旗舰级移动处理器在内容创作和多任务处理性能上，显著超越竞品。

　　市场对锐龙 AI 400 系列反响热烈 —— 如果你们这周在 CES 现场参观，会看到很多搭载该处理器的笔记本新品。首批锐龙 AI 400 系列 PC 将于本月晚些时候开始发货，全年将有超过 120 款超薄本◆▽、游戏本和商用 PC 陆续推出，涵盖所有 AI PC 形态●•，来自各大主流 OEM 厂商。

　　驱动下一代 AI PC 体验▽，不仅需要强大的硬件○•▲，还需要更智能的软件 —— 需要更轻量化▽••、更快、能直接在设备上运行的模型，这与云端模型截然不同。

　　为了深入探讨模型创新的下一波浪潮，让我们掌声欢迎 Liquid AI 的联合创始人兼 CEO 拉明哈萨尼（Ramin Hasani）！（现场欢呼）

　　拉明，很高兴你能来•。我对 Liquid AI 的工作非常期待，你们在模型研发上采取了完全不同的思路。能和观众分享一下 Liquid AI 正在做的事情，以及与其他公司的区别吗◇？

　　非常感谢苏姿丰的邀请，能来到这里我很开心。Liquid AI 是两年半前从 MIT 拆分出来的基础模型公司，我们正在构建高效的通用模型，能够在数据中心内外的任何处理器上快速运行。

　　我们采用 “硬件在环◆△” 的方法•☆◆，从零开始设计多模态模型△，能够针对特定硬件优化神经网络架构 —— 我们不构建 Transformer 模型▼□，而是打造 Liquid 基础模型：强大、快速且经过处理器优化的生成式模型。

　　我们的目标是从根本上大幅降低智能计算的成本△△，同时不牺牲质量。这意味着 Liquid 模型能在设备端直接提供前沿模型的性能 —— 无论是手机★▲▷、笔记本、机器人▷◆•、咖啡机还是飞机，只要有计算能力的地方★，都能运行。其核心价值在于三点：隐私保护、速度和连续性，能够无缝适配在线和离线工作负载。

　　拉明◆▽•，我们的团队一直在紧密合作，希望为 AI PC 带来更强大的模型。能分享一下这方面的进展吗？

　　当然可以••◁。今天我有两个新产品要宣布-○•：首先■●，我们非常兴奋地推出 Liquid 基础模型 2（Liquid Foundation Models 2）—— 这是市场上最先进的 …“轻量级模型”，仅包含 12 亿参数，但其指令遵循能力在同级别模型中表现最佳，甚至超越了部分更大规模的模型（比如 DeepSeek 和 Gemini Pro）。

　　Liquid Foundation Models 2 的各个实例，是构建任何设备上可靠 AI 代理的核心模块。我们将发布 5 个模型实例•▼：聊天模型☆△、指令模型、日语增强语言模型、视觉语言模型和轻量级音频语言模型=。

　　这些模型都针对 AMD 锐龙 AI 的 CPU□▼▽、GPU 和 NPU 进行了高度优化☆，今天已在 Hugging Face 和我们自己的平台 Leap 开放下载，大家可以随时体验。

　　其次-▼，我们可以将这些 Liquid Foundation Models 2 的实例组合起来▷=，构建智能代理工作流■★。但如果能将所有模态整合到一个模型中▪…，将会带来更惊人的体验 —— 这正是我的第二个宣布：Liquid 3（Elephant Tree）●★。

　　它是原生多模态模型，能够处理文本、视觉和音频输入，并以音频和文本形式输出，支持 10 种语言★…▪，对音视频数据的处理延迟低于 100 毫秒。Liquid 3 将于今年晚些时候推出。

　　太棒了△☆…！拉明，能帮观众解释一下•，为什么大家应该对 Liquid 3 感到兴奋▽☆◆？在 AI PC 上，这些模型能实现哪些功能=•？

　　当然•。如今大多数 AI 助手和副驾驶（Copilot）都是 “反应式代理”—— 你打开应用●▲■、提出问题，它才会回应。但当 AI 在设备上快速运行且始终在线时，它能主动为你处理任务•=△，在后台默默工作。

　　我给大家展示一个简短演示★◇•，这是一个参考设计★▷，旨在启发大家▲◁：在搭载 Liquid 模型的 PC 上，我们能实现哪些可能。想象一下，你是一位销售主管，正在使用搭载 Liquid 3 的 AMD 锐龙笔记本处理电子表格▷▼，处于深度专注模式。此时通知不断涌入，其中有一个销售会议的日历提醒-，但你想继续专注于数据处理 —— 这时 Liquid 的主动式智能代理会识别到会议提醒▷○，并主动提出 “代表你参加会议”。你同意后☆▽，就能继续专注于数据分析•◇，而代理会在后台代表你参与会议。

　　这个系统不仅仅是转录会议内容，而是真正理解会议进程•▲；它还能与你的邮件平台联动★，实时分析收到的邮件，并通过深度研究功能为每封邮件草拟回复 —— 所有操作都在你的完全控制之下，不会出现意外。

　　一切都在设备端离线运行●□，因此隐私有保障■●•。这个系统能提供比反应式代理更优的总结和任务处理能力。我认为，今年将是 ☆==“主动式智能代理◁□” 的元年。非常兴奋地宣布，我们正在与 Zoom 合作，将这些功能整合到 Zoom 平台中。

　　太令人期待了！（现场欢呼）拉明，你让大家看到了 AI 真正融入 PC 后的潜力，我们对双方的合作充满信心，期待未来的更多成果•▪。谢谢！

　　（现场欢呼）大家已经看到了本地 AI 的潜力▷，但最新的 PC 不仅能运行 AI 模型，还能 “构建□…” AI 模型 —— 这正是我们打造锐龙 AI Max 的初衷•△：为创作者、游戏玩家和 AI 开发者提供终极 PC 处理器◇•。

　　在高端笔记本中，锐龙 AI Max 在 AI 和内容创作应用中的性能显著超越最新款 MacBook Pro；在小型工作站中◁，锐龙 AI Max 的性能与 NVIDIA DGX Spark 相当，但价格低得多 —— 运行最新 GPT 开源模型时，每美元能产生高达 1.7 倍的令牌 / 秒性能。

　　同时□▽•，锐龙 AI Max 原生支持 Windows 和 Linux 系统，开发者能完全访问自己偏好的软件环境、工具和工作流。如今市场上已有超过 30 款锐龙 AI Max 设备•◁◁，CES 现场还将推出新的笔记本-★●、一体机和紧凑型工作站，并在全年持续上市。

　　但 AMD 的使命是 “让 AI 无处不在、惠及每一个人-•”。我们知道=▲=，在座的很多 AI 开发者都希望拥有能 “随时开发” 的平台 —— 因此我们更进一步。今天…，我很兴奋地宣布 AMD 锐龙 AI Halo—— 一款全新的本地 AI 部署参考平台！（现场欢呼）

　　大家觉得它是不是很惊艳？让我来介绍一下：这是全球最小的 AI 开发系统，无需连接任何外部设备，就能在本地运行最多 2000 亿参数的模型☆•=。它搭载了我们最顶级的锐龙 AI Max 处理器•★•，配备 128GB 高速统一内存（由 CPU▲△、GPU 和 NPU 共享）▽，这种架构极大提升了系统性能，让大型 AI 模型能在手掌大小的台式 PC 上高效运行-■□。谢谢大家…■！（现场欢呼）

　　Halo 原生支持多种操作系统□▲，预装最新的 Rockham 软件栈和主流开源开发者工具，数百个模型开箱即用 —— 它为开发者提供了构建◁…•、测试和部署本地智能代理及 AI 应用所需的一切▲◆■。大家可能会好奇它的上市时间=：Halo 将于今年第二季度推出，我们已经迫不及待想让大家亲手体验了。

　　接下来◇，让我们转向游戏和内容创作领域。（现场欢呼）我知道在座有很多游戏玩家，对吧？

　　每天○，游戏玩家和创作者都依赖 AMD 的产品 —— 从锐龙和 Radeon PC、Threadripper 工作站，到索尼和的游戏主机■，AMD 每年输送数十亿帧画面。这些年，画面的视觉质量取得了巨大进步，但 3D 世界的构建方式却几乎没有变化：团队仍需要数月甚至数年时间，才能打造出一个 3D 体验。

　　而 AI 正开始改变这一切•。为了展示 3D 世界创作的未来，我非常荣幸地邀请到 AI 领域最具影响力的人物之一、被誉为 “AI 教母” 的科学家 ——World Labs 联合创始人兼 CEO 李飞飞（Dr▷=◆. Fei-Fei Lee）！她的研究彻底改变了机器 “看” 和理解世界的方式，让我们掌声欢迎她！（现场欢呼）

　　飞飞，非常开心你能来△。你几十年来一直是塑造 AI 发展的领导者，能分享一下你对当前 AI 发展的看法，以及创立 World Labs 的初衷吗▽？

　　非常感谢苏姿丰的邀请，恭喜 AMD 发布的所有新品△，我已经迫不及待想体验了！（笑）过去几年，AI 确实取得了令人瞩目的突破。正如你所说，我在这个领域已经深耕了二十多年•，而现在的 AI 发展趋势••，是我最兴奋的时刻。

　　过去几年…◆○，基于语言的 AI 技术席卷全球☆★△，各类能力和应用层出不穷。但事实上△…■，人类的智能远不止语言 —— 我们不仅仅是被动地观察世界，更是具有卓越空间智能的生物•…•，拥有将感知与行动相连的深层能力■☆▷。

　　想想看，在座的各位今天能来到这里=●-，无论是穿越机场、从酒店前往咖啡店，还是在拉斯维加斯这个 “迷宫” 中找到会场，都离不开空间智能。让我兴奋的是▲，如今生成式 AI 技术迎来了新的浪潮，无论是具身 AI（Embodied AI）还是生成式 AI，我们终于能赋予机器接近人类水平的空间智能 —— 这种能力让机器不仅能感知世界，还能创造 3D 甚至 4D 世界▽▪▽，推理物体和人类的关系◁，想象出全新的、遵循物理规律和动力学原理的环境（无论是虚拟还是现实）。这正是我创立 World Labs 的初衷◆：将空间智能落地，为人类创造价值▼。

　　我还记得第一次和你聊 World Labs 的构想时▽★◇，就能感受到你的热情。能和观众分享一下你们的模型能做什么◇▲◆，让大家直观理解 -◇“空间智能” 的意义吗？

　　我听说现场有很多游戏玩家，这太令人兴奋了-★！传统上▪▷，构建 3D 内容需要激光扫描仪、校准相机▪◆，或者使用复杂的软件手动建模。但在 World Labs，我们正在打造新一代模型◁，利用最新的生成式 AI 技术，直接从海量数据中学习世界的结构 —— 不仅仅是平面像素结构，更是 3D 结构。

　　给模型提供几张图片，甚至一张图片，它就能补全缺失的细节▲，预测物体背后的场景，生成丰富、连贯=…■、持久且可导航的 3D 世界。大家现在屏幕上看到的，是我们的模型 Marble 生成的 “霍比特人世界”—— 我们只给了它几张图片，它就创建出这些连贯的 3D 场景▲，你可以导航、俯瞰，我们的系统将少量视觉输入转化成了可自由探索的广阔 3D 世界。

　　这展示了我们的模型不仅能重建环境…=，还能 “想象” 出连贯的、相互关联的世界 —— 一旦这些世界被创建，就能无缝衔接…▷，从一个环境自然过渡到另一个，并扩展到更大的规模。这与人类通过几眼观察就能勾勒出一个地方的全貌，非常相似。

　　仅用这么少的输入就能实现这样的效果，太令人惊叹了！能给我们展示一下这项技术的工作原理吗？

　　当然可以。让我们从 “霍比特人世界▼••” 回到现实场景，选一个大家熟悉的地方。假期期间-，我们的团队去了 AMD 硅谷办公室 —— 苏姿丰，希望他们获得了你的许可？（笑）

　　不过没关系，现在大家可以看到成果了•▼。我们只是用普通手机相机拍了几张照片○◆，没有任何特殊设备◆◁，然后将这些照片输入 World Labs 的生成式 3D 模型 Marble—— 借助 AMD Instinct MI325X 芯片和 Rockham 软件栈=，模型创建出了该环境的 3D 版本，包括窗户△▲•、门、家具的尺寸▷•，以及深度和比例感。

　　请大家记住，你们看到的不是照片或视频，而是线D 世界。之后，我们的团队觉得不过瘾，决定免费为它 “重塑装修风格△▷”—— 大家可以看看喜欢哪种风格，我个人特别喜欢埃及风•▲，可能是因为我几个月后要去那里旅行吧。（笑）

　　这种转换始终保持着几何连贯性和 3D 输入的核心特征▼◇▲，因此你可以想象，它在很多场景中都是强大的工具：机器人模拟、游戏开发、设计等。传统上需要数月完成的工作，现在几分钟就能搞定。我们甚至还对威尼斯人酒店做了同样的操作 —— 昨天刚拍的照片◁◁，输入模型后，它就把整个地方变成了充满想象力的 3D 空间。

　　我相信大家都可以拍张照片发给 Marble，亲自体验一下▷=•。但大家没看到的是后台的计算量，以及推理速度的重要性 —— 模型运行得越快，世界的响应就越敏捷■：相机移动即时反馈、编辑即时生效，场景在你探索时始终保持连贯，这才是关键◁▷●。

　　我觉得肯定会有很多人去你们的网站试用 Marble◁▷-！（笑）不过说真的，这项技术太惊艳了▲•。能分享一下与 AMD▪、Instinct 芯片和 Rockham 软件栈的合作体验吗？

　　当然●。虽然我和苏姿丰是老朋友，但我们的商业合作还比较新 —— 说实话，我对合作的推进速度感到非常惊讶。我们的部分模型是实时帧生成模型，仅用一周时间就完成了在 AMD Instinct MI325X 上的适配▲；之后，借助 AMD Instinct 和 Rockham，我们的团队在几周内就将性能提升了四倍多，这太令人印象深刻了▷•。

　　这一点至关重要，因为空间智能与之前的大语言模型（LLM）有着本质区别：要理解和导航 3D 结构▼◆、处理运动★、理解物理规律，需要巨大的内存、海量的并行计算能力和极快的推理速度。看到你们发布的新品，我已经迫不及待想看到 MI455 等平台的进一步规模化 —— 它们将让我们能够训练更大的世界模型，更重要的是◆□▼，让这些环境 “活★” 起来••☆，在用户或智能代理移动、探索、互动和创造时，能够即时响应。

　　这太令人振奋了▪◁…。飞飞，随着计算性能的持续提升和模型的不断创新，能给观众展望一下未来几年的发展吗？

　　我知道大家都了解我，我不喜欢夸大其词 —— 我更愿意分享事实•■•。未来的世界将发生巨变，很多曾经困难的工作流程，都将因这项惊人的技术而迎来变革▲△。

　　比如，创作者现在可以在 “活的世界◆▷” 中勾勒创意，体验和创造脑海中的真实场景，探索空间、光线和运动 —— 就像在真实环境中素描一样…；智能代理（无论是机器人、交通工具还是工具）可以在高度逼真…☆、遵循物理规律的数字世界中学习，再部署到现实世界，这将让它们更安全◁●、开发速度更快、能力更强，更能帮助人类；设计师（比如建筑师）可以在建筑动工前，亲身 ★▽□“走进” 自己的设计方案，探索形态、流线和材料，而不仅仅是观看静态的美学效果图。

　　最让我兴奋的是，这标志着 AI 在我们生活中的角色发生了转变：从被动理解文字和图像的系统，转变为不仅能理解◁◇、还能帮助我们与世界互动的系统。苏姿丰▲…◁，我们今天分享的 —— 将几张图片转化为可实时导出的连贯 3D 世界 —— 已经不是遥远未来的一瞥，而是下一个时代的开端。

　　当然，我们也知道◁，AI 技术虽然强大，但我们有责任以体现人类核心价值的方式开发和部署它：增强人类的创造力◁◆•、生产力和互助精神，无论技术多么强大，始终让人类处于核心地位。非常荣幸能与 AMD 和你携手踏上这段旅程。

　　飞飞，我想我可以代表所有人说■△，你是 AI 领域真正的灵感源泉▼。恭喜你取得的所有成就，感谢你今晚的分享！谢谢！（现场欢呼）

　　在 AI 改变世界的所有方式中，医疗健康的影响最为深远，与我们每个人息息相关■。AMD 技术正让曾经的 “不可能▽” 成为现实：超级计算机通过大规模数据分析，实现癌症的早期检测◆●◇；计算建模模拟复杂生物系统▼●○，让患者更快获得治疗；分子模拟加速潜在疗法的研发进程；基因组研究让医疗服务更加个性化◆■；机器人辅助手术提升患者预后效果。我们的合作伙伴正利用 AI 加速科学进步▪□，改善人类健康 —— 这一切，都由 AMD 技术赋能▪-。

　　正如大家在视频中看到的，AMD 技术已经在医疗健康领域广泛应用▲…☆，这也是最具意义的应用场景之一◆。今晚大家已经听到了一些故事，而高性能计算与 AI 的结合，正是我个人最热衷的领域 —— 如何用技术赋能医疗健康▽◁。

　　在我们的生活中，没有什么比自己和亲人的健康更重要。用技术改善医疗健康成果，意味着我们的进步要用 ▷-☆“拯救的生命” 来衡量。

　　今晚□，我非常荣幸地邀请到三位专家，他们正引领 AI 在现实医疗健康挑战中的应用☆▪▼。让我们掌声欢迎 AppSide CEO 肖恩麦克莱恩（Sean McClean）、Illumina CEO 雅各布达森（Jacob Dason），以及阿斯利康（AstraZeneca）分子 AI 负责人乌拉安克希（Ula Anxhi）！（现场欢呼）

　　各位，非常感谢你们的到来，现场对医疗健康的热情显而易见▲。谢谢你们的深厚合作。肖恩△☆…，AppSide 正在利用生成式模型和合成生物学从零开始设计新药，能和我们分享一下这背后的原理吗？

　　非常感谢邀请○•，能来到这里我很开心。生物学是一门复杂、繁琐的学科，传统的药物发现和开发方式非常陈旧，本质上是 “试错法”—— 就像在干草堆里找一根针•□○。但借助生成式 AI 和 AppSide 的技术-，我们能够主动 ▪“创造这根针”：在药物中精准设计我们想要的生物学特性☆，针对那些医疗需求未被满足的疾病，同时确保药物的可制造性和可开发性。

　　现在，借助 AI 与生物学的结合，我们实现了 ●■“精准工程”—— 就像苹果设计 iPhone-•△、AMD 设计 MI455 一样，我们正在 “设计生物学”。这带来的直接影响是，我们能够着手解决一些最棘手、最具挑战性的疾病 —— 那些医疗需求巨大但现有治疗方案不佳的疾病。

　　在 AppSide，这正是我们的核心目标。我们聚焦的两个领域包括：血管生成相关疾病（比如常见的脱发问题）—— 在不久的将来，我们有望通过 AI 治愈脱发，这难道不令人兴奋吗▷◇●？（现场轻笑）此外，我们还关注长期被忽视的领域：女性健康。太久以来，女性健康问题一直被边缘化•□▼，我们正在为子宫内膜异位症（影响十分之一的女性）开发一种药物，有望提供疾病修正疗法。

　　这正是 AI 在药物发现中的价值所在，而这一切都离不开与 AMD 的计算合作。苏姿丰•◇，你和马克佩珀马斯特（Mark Papermaster）大约一年前投资了 AppSide，在这一年内○=•，我们的推理能力实现了规模化提升◆☆，单日能够筛选超过 100 万种药物 —— 这太不可思议了。此外▪▷，借助 MI355 的内存优势▽◇▷，我们能够以之前无法实现的方式将生物学背景语境化，最终打造更优的药物发现模型▼▼。AI 与药物发现的未来一片光明。

　　这太令人振奋了，肖恩。感谢你们的合作，我们对双方的工作充满期待。雅各布，Illumina 在解读人类基因组、改善健康方面处于全球领先地位★■□。AI 如何助力你们的工作？对精准医疗的未来有何影响▽…？

　　非常感谢邀请，能来到这里我很兴奋，我们和 AMD 一样，对改善人类健康充满热情。期待两家公司未来能携手实现更多成就 —— 当然，肖恩，我也非常期待那款脱发药物。（笑）

　　让我简单介绍一下 Illumina□☆：我们是全球 DNA 测序领域的领导者，而DNA正如大家所知，是生命的蓝图，让每个人都独一无二▼▷。

　　因此▪=，准确测量 DNA 对于疾病的预防、诊断和治疗至关重要。简单来说，人类基因组包含 30 亿个 ○☆=“字母…◆”，相当于一本 20 万页的书◁△◇，每个人的细胞中都有这样一本 “书”●▼…。

　　如果这本书中出现一个 “拼写错误”，就可能意味着健康长寿与痛苦短暂人生的天壤之别。因此，精准的 DNA 测序至关重要，但这一过程需要处理，对计算能力要求极高 —— 事实上★，我们的测序仪每天产生的数据量▽，比 YouTube 每天产生的数据量还要多。因此，与 AMD 的合作至关重要：我们的测序仪每天都在使用 AMD 的 FPGA 和 EPYC 处理器，这是我们处理所有数据-●□、转化为洞察的唯一方式◁。

　　过去十年●…，我们的技术已经在药物发现中发挥作用，更在当下的医疗健康领域产生深远影响 —— 用于癌症分型、遗传性疾病诊断等，帮助拯救了数百万人的生命。但我们才刚刚起步▲-…，生物学的复杂性远超人类大脑的理解能力◆▲。而生成式 AI 与基因组学、蛋白质组学的结合，将彻底改变我们对生物学的认知。

　　未来几年，这将不仅影响药物发现，还将改变我们预防和早期治疗疾病的方式 —— 真正改变我们对长寿和健康生活的认知。这一切，都需要我们、在座各位以及整个生态系统的协同合作，对此我感到无比兴奋。

　　太棒了，雅各布。乌拉，阿斯利康正在全球最大的药物发现管线中规模化应用 AI。能分享一下 AI 如何改变你们开发新药的方式吗？

　　谢谢苏姿丰，也感谢 CES 的邀请。阿斯利康将 AI 全面应用于从早期药物发现■★、制造到交付的各个环节。对我们而言，这不仅关乎生产力★，更关乎创新 —— 如何以不同的方式工作，如何用 AI 实现前所未有的事情。

　　我们的做法是◁◇：在数十年积累的所有实验数据上训练生成式 AI 模型▼△，然后利用这些模型在计算机中虚拟评估哪些假设、哪些候选药物可能有效。我们可以在短时间内评估数百万种潜在候选药物▽□◆，然后只将我们认为真正有潜力的候选药物带入实验实验室，验证假设○。

　　简单来说□，我们用生成式 AI 模型生成▽、修改和优化候选药物，大幅减少实验室实验的数量。这种新的工作方式正在阿斯利康的整个小分子药物管线中推广，我们发现●-◁，候选药物的交付速度提升了 50%▽☆□，后续的临床成功率也有所提高。

　　这一切都离不开合作 —— 我们需要与学术界、AI 初创公司以及 AMD 这样的大型企业协同。对我们而言，超大规模计算至关重要▼：我们拥有海量优质数据●○□，希望打造最优模型。与 AMD 的合作，帮助我们实现了药物发现的规模化，能够处理这些庞大的新数据集，借助 AI 优化整个流程 —— 这太令人振奋了▪★。

　　各位的故事都太令人震撼了，非常荣幸能与你们合作★-•，将这些愿景变为现实。最后，让我们总结一下：关于 AI 将如何改善医疗健康，你们每个人最期待的一点是什么？雅各布○…，你先来吧。

　　对我而言，最令人兴奋的是，这是第一次我们拥有了能生成的技术、足够的计算能力☆=，以及能真正改变我们对生物学认知的生成式 AI 模型 —— 这一切都将转化为医疗健康领域的巨大进步。

　　我认为，AI 将彻底改变我们对生物学的理解…▽，让我们从 “治疗疾病” 迈向 “预防慢性疾病△□•”—— 这是整个行业应该秉持的雄心•★☆。

　　当然。延续乌拉的观点◇★，我希望生活在这样一个世界：我们能在人们生病前就主动干预▲，提供药物和治疗方案，让他们保持健康的新陈代谢状态、拥有浓密的头发（现场轻笑），以及我们都渴望的活力○。

　　我们要从 “疾病治疗△○○” 转向 “预防保健”，最终实现 “再生生物学与再生医学★=”—— 让衰老不再是线性过程★。这正是 AI 将帮助我们创造的世界，这是一个令人兴奋的时代。

　　（现场欢呼）肖恩▼=，我想我们所有人都被你的愿景所激励。正如我所理解的：AI 将帮助我们预测疾病、预防疾病、提供个性化治疗，最终延长人类寿命▼。你们正走在这一领域的前沿，非常荣幸能成为你们的合作伙伴。感谢各位今晚的分享，期待未来几年携手推进这一前沿领域。谢谢◆•！（现场欢呼）

　　接下来，让我们进入 □◆“物理 AI-” 的世界 —— 这是 AI 走进现实世界的领域◆▲，由高性能 CPU 和领先的自适应计算提供动力，让机器能够理解周围环境◁△、采取行动■★、实现复杂目标。

　　在 AMD，我们花了二十多年时间构建物理AI的基础。如今，AMD处理器为具备微米级精度的工厂机器人提供动力，为基础设施建设过程中的检测系统提供指引，为创伤更小、恢复更快的手术提供支持 —— 这一切都与广泛的合作伙伴生态协同实现=○。

　　物理AI是技术领域最艰巨的挑战之一：需要构建能够无缝整合多种处理能力的机器 —— 理解环境、实时决策、精准行动▼★，无需人类干预，且零误差容忍。要实现这种智能，需要全栈式方案：用于运动控制和协调的高性能 CPU、用于实时处理视觉和环境数据的专用加速器，以及开放的软件生态系统（让开发者能够跨平台-、跨应用快速迭代）▲☆。

　　“眼见为实□…▪”□，为了展示这些技术如何解锁下一代机器人技术，让我们掌声欢迎 Generative Bionics 的 CEO 兼联合创始人丹妮拉普奇（Daniella Pucci）！（现场欢呼）

　　丹妮拉●，欢迎你。你们团队的工作太令人惊叹了，能分享一下你们的背景和正在做的事情吗▪▼？

　　谢谢苏姿丰△-。Generative Bionics 是意大利理工学院二十多年物理 AI 和生物力学研究的产业化成果。但回顾过往，一切都始于一个简单却深刻的问题：如果一个人工代理（Artificial Agent）想要理解人类世界，难道它不需要一个类人身体来体验这个世界吗◁-？

　　为了回答这个问题■…★，我们打造了一些全球最先进的类人平台••◇：用于认知研究的 iCub□▽、用于安全工业协作的 AirGoCab，以及全球唯一的喷气动力飞行类人机器人 IronCover。在打造这些机器人的过程中▽，苏姿丰▽●■，有一个信念始终未变：真正有用的技术■△★，是能够放大人类潜力▼、围绕人类构建的技术，而不是相反。这个信念如今已成为 Generative Bionics 的使命△◁▼。

　　但要实现这一使命，我们需要快速、确定性强、符合逻辑和人道主义的计算能力 —— 安全回路不能依赖云端。这正是与 AMD 合作至关重要的原因•：AMD 为我们提供了从嵌入式平台（比如运行机器人物理 AI 的锐龙 AI Embedded Versailles）到 CPU 和 GPU（为模拟训练和大规模开发提供动力）的统一技术体系。苏姿丰，这意味着我们从始至终都能拥有来自同一合作伙伴的统一计算架构。

　　我非常认同这一点，太赞了。丹妮拉▪▪•，能分享一下你们的理念、构建这些产品的方式-◁，以及应用场景吗★▽？

　　苏姿丰，我们认为○，如今的类人机器人需要提升到新的高度◁•▪。因此，我们构建物理 AI 的方式是：围绕类人机器人打造平台◇，该平台旨在实现人类级别的智能、安全的物理互动▲…，并转化为实际产品○=。

　　首先从机器人本身说起★▼=：我们深受生物力学的启发。事实上，人类的运动依赖快速反射 —— 我们走路时其实是在 “向前摔倒”，神经系统充分利用了我们的生物力学特性。我们将同样的原理应用于类人机器人。

　　其次◆•，人类的学习也离不开触觉 —— 触觉是智能的主要来源▼。因此，我们相信，用于与人类协作的机器人必须具备触觉感知能力。

　　最后是平台：我们正在围绕类人机器人开发一个开放平台，赋能下一代类人机器人创新。举个例子，我们用于类人机器人的触觉传感器▷●，如今也应用于医疗健康领域的 “感知鞋”，帮助患者更快更好地康复。更重要的是，这只鞋子还能作为机器人的额外，让机器人能够感知到是否需要帮助患者、以及如何帮助患者▽★。

　　苏姿丰，我们不仅仅是在打造一个工具，甚至不仅仅是在打造一个产品 —— 我们正在构建一个平台▼◆，弥合人类与类人机器人之间的鸿沟◇，我们称之为 “以人为本的物理 AI▷”。

　　这太酷了▼◁…，丹妮拉▼。既然是在 CES，大家都喜欢 ▪◁•“看点实际的”◁，你有什么令人兴奋的消息要宣布吗？

　　当然有，苏姿丰。我们聚焦于新的产品定位，以及首款定义我们产品 DNA 的类人机器人设计 ——Gene One（基因一号）▪-=。我非常开心地宣布，Gene One 今天正式发布•=！（现场欢呼）

　　我们的愿景是：人类始终处于中心，技术为人类提供支持▼★=。（现场欢呼）因此，我们专注于打造人们能够信任、愿意接受的类人机器人 —— 核心在于美感▲■●、优雅和安全性。Gene One 是 ■◁=“意大利设计” 的结晶。

　　当然！但真正让 Gene One 脱颖而出的是 ▼◁△“触觉•▲”★◆•：机器人全身分布着致密的触觉 “皮肤”☆，让 Gene One 能够感知压力、接触和意图，使触觉成为智能的核心来源=。

　　举几个例子说明这一点的重要性▷…△：在工厂中，触觉让人机协作成为可能★■…；在医疗健康领域，患者可以握住机器人，机器人能够感知如何以最佳方式帮助患者▲□。这让机器人在现实世界中能够做出更安全的决策，实现更自然的互动◆▷。

　　由 AMD 计算平台提供动力，我们的首款商用类人机器人将于 2026 年下半年开始生产。我们已经与包括领先钢铁制造商在内的工业合作伙伴展开合作，将这些机器人部署到安全关键型环境中。苏姿丰，这不是科幻小说，我们正在让它成为现实◇▲■。谢谢大家-★！

　　非常感谢你，丹妮拉•…☆。这真的太令人兴奋了，我们对 Gene One 的潜力充满期待。谢谢！（现场欢呼）

　　如今○…□，AMD 技术正在为关键太空任务提供动力☆▷：为偏远社区提供卫星互联网连接、支持火星…、木星卫星及更远距离的自主探索。在火星上▷◆，AMD 自适应计算技术让 “毅力号▼” 火星车能够自主运行□•☆；同样的技术还为 NASA 喷气推进实验室（JPL）◆、欧洲空间局和印度空间局的机器人系统提供支持，在一些最恶劣、最极端的环境中交付可靠的计算能力。

　　在太空探索领域，有一家领先企业正使用 AMD 技术打造下一代航天器和月球基础设施 —— 它就是蓝色起源（Blue Origin）。让我们掌声欢迎蓝色起源月球常驻项目高级副总裁约翰库尔里（John Couluris）◆◁○！（现场欢呼）

　　约翰，非常感谢你能来。蓝色起源正在做的事情太令人惊叹了○★，能分享一下你们的使命和正在推进的工作吗？

　　谢谢大家的邀请，能来到这里我很兴奋◁•☆。我们的创始人杰夫贝索斯（Jeff Bezos）常说=☆，地球是太阳系中最美好的星球 —— 它孕育了数百万年的生命。当我们探索太阳系时，地球将始终是生命的起源地◆▲，那个 “淡蓝色圆点=…”。这正是我们公司命名为 ▷•“蓝色起源”（Blue Origin）的原因…△◁。

　　为了保护这颗星球，我们希望最终将重工业转移到地球之外 —— 比如在近地轨道建造太阳能卫星○◆=；在月球、火星定居★◁；探索小行星带。我们将构建相关基础设施◇▷，让数百万人类最终能够在太空中生活和工作•，为地球带来福祉。这一切都始于 “一个人”：从尤里加加林（Yuri Gagarin）▷、艾伦谢泼德（Alan Shepard）的早期探索▷，到阿波罗宇航员◁▪，再到国际空间站（ISS）刚刚庆祝的 25 年持续人类驻留 —— 我们的下一步▷，是 “月球常驻”（Lunar Permanence）。

　　我所在的业务部门就命名为 □▼“月球常驻”-，目的是让所有人都清楚我们的目标=○-：在月球上建立人类的永久驻留地=□。这需要可靠=●、可重复▽、低成本的运营●，以及可靠、低成本的设备和运载工具 —— 而 AMD 是帮助我们实现这一目标的关键合作伙伴。

　　非常感谢你的分享▪•▲，约翰。能谈谈高性能计算在你们工作中的重要性吗？尤其是随着任务越来越复杂。

　　当然可以。太空是终极的 “边缘环境○”，我们打造的飞行计算机是运载工具的核心和灵魂。这套计算架构需要具备可靠性、确定性和韧性，能够在太空环境中存活 —— 这意味着要面临质量限制★、功率限制和辐射考量○▪。

　　AMD 的嵌入式架构让我们能够减轻运载工具的质量、节省功率，并耐受深空恶劣的辐射环境▪，这对我们至关重要。

　　展望未来▪•☆，AI 在你们的任务中将扮演更重要的角色○，能分享一下相关规划吗？

　　AI 在地面系统的影响已众所周知。事实上，苏姿丰▪△▲，我今天还想给你一个小惊喜：AMD 一直是蓝色起源的绝佳合作伙伴。几个月前☆☆，我们才开始与 AMD 探讨将 Versatile 芯片融入我们的飞行计算机架构。

　　短短几个月内，AMD 团队和蓝色起源团队全力以赴◁，迅速向我们交付了产品-◁，我们成功将其整合到开发型飞行计算机中。如今，仅用了几个月时间，这些开发型飞行计算机已在我们的飞行器测试平台上投入使用，最终将为我们的 Mark II 着陆器提供动力 —— 这款着陆器最早将于 2030 年代初将宇航员送上月球△。

　　这一进展令人惊叹，我们的团队假期都在加班加点：我们搭建了完整的飞行计算机架构，并成功模拟了月球着陆过程，这为我们节省了数月的时间…=•。现在谈谈 AI 对我们的重要性：AI 在蓝色起源的地面应用已至关重要，每位员工都能使用 AI 工具进行设计、分析和日常沟通，AI 大幅加快了我们的开发进程，现在我们正探索如何将其应用于太空飞行。

　　对我们而言，下一步的重要目标是让 AI 成为宇航员的得力助手 —— 就像副驾驶一样=：识别着陆点、排查危险■，在实时环境中完成这些计算对我们来说至关重要▷。就我个人而言▲，AI 在太空探索中还有一个令人兴奋的应用○□：射电天文学◆○◁。

　　射电天文学的核心是捕捉宇宙中微弱的射电信号，但地球本身会产生大量射电噪声和干扰，导致信号难以识别▲•▽。而月球背面能天然屏蔽这些噪声，是理想的观测点▪◆△。如果我们能将 Mark I 着陆器部署到月球背面▷，就能探索这片未被开发的射电环境。

　　借助边缘 AI 技术-•，我们可以在月球背面进行深度探索●，精准定位下一步观测目标 —— 如果依赖地球中继通信，延迟会严重影响探索效率。因此△，搭载 AI 的 Mark I 着陆器将能指引后续飞行器在最优位置着陆，最大化探索价值，这正是我最期待的场景。

　　这太酷了，约翰！非常荣幸能与你们合作，你们的使命令人敬佩。感谢你们的伙伴关系，期待你们未来的精彩表现。谢谢=▽▽！（现场欢呼）

　　接下来，让我们进入今晚的最后一个篇章 —— 科学与先进科学研究专用超级计算机。

　　AMD 在高性能计算领域的领先地位让我们倍感自豪▽•，我们始终在性能的前沿不断突破▪○▪。如今◇■◁，传统高性能计算系统与 AI 正逐渐融合，我们正整合两者的优势，创造更强大的解决方案。目前•▼◇，AMD 为全球速度最快的两台超级计算机提供动力，同时在全球 50 台最高能效的超级计算机中，超过半数采用 AMD 技术==-。

　　这些系统正凭借海量计算能力解决曾经的 “不可能” 问题▽◇=：在芬兰▪=-，Looming 超级计算机将气候模型更新时间缩短了 85% 以上，为极端天气预警和应对提供了更充足的准备时间；能源巨头埃尼集团（ENI）借助 AMD 驱动的超级计算机◁，研发续航更长的电池和更清洁的燃料；在橡树岭国家实验室，全球首台百亿亿次超级计算机正在运行 Orbit 2 超分辨率全球模型，能以近 99% 的准确率实现前所未有的精细化预报；在劳伦斯利弗莫尔国家实验室，全球最快的超级计算机 El Capitan 正在模拟病毒变异和进化过程●▷▲，帮助科学家设计更具韧性的抗体疗法★，更快应对未来疫情。

　　展望未来△-▼，AMD 将继续为科学发现赋能。我们正与美国能源部及美国国家实验室紧密合作，参与 ◇“创世纪计划”（Genesis Mission）—— 这是去年年底启动的国家级项目，旨在加速 AI▽•、超级计算与量子计算的融合■▲。

　　我们与橡树岭国家实验室近期宣布了两台全新超级计算机，均为计划的核心组成部分•◇▽：Luxe 计算机将于今年年初投入使用，是美国首个专门面向科学研究的 AI 工厂•★☆；Discovery 计算机计划于 2028 年推出，将成为下一代旗舰超级计算机。

　　计划是数十年来最具雄心的公私合作技术倡议，由迈克尔克拉齐奥斯牵头 —— 他曾担任美国首席技术官、国防部研究与工程副部。