超威半导体有限公司高级电话会议

00:00:00 早上好，这是一个相当不错的早上。来试试“早上好”，并欢迎来到“AI前沿 2026”。非常高兴能回到旧金山，看到这么多朋友、合作伙伴和客户，尤其是今天和我们一起在场的所有开发者。我想向所有通过线上从世界各地加入我们的朋友们表示热烈的欢迎。 00:00:27 这是我一整年中最喜欢的活动。在这里，我们将整个AI生态系统汇聚一堂，展示我们所构建的成果以及未来的发展方向。而且今年，这是我们最大型的展示活动，因为我们有太多内容想要与大家分享。那么，就让我们开始吧。 00:00:47 在AMD，我们的使命是推动人工智能计算的高性能边界，以帮助解决世界上最重要的问题。而且我经常说，人工智能是过去50年里最重要的技术。坦白说，我们看到的行业进步简直令人难以置信。比如每个月，每几个月，我们就能看到一些远超我们想象的新事物，而且你现在已经能看到它对医疗保健等各个行业的影响——人工智能正帮助研究人员更快地识别新药候选物。 00:01:21 在科学领域，我们正在解决几年前认为不可能解决的问题，并且各行各业的AI都在改变我们完成工作的方式。 00:01:31 而且最重要的一点是，我们仍处于可能性的非常、非常早期的阶段。 00:01:39 现在就看看这些图表吧。你知道的，我们每年都会看这些，从中可以了解AI发展的速度和节奏。几年前我们刚开始，人们还在尝试聊天机器人，你知道，那确实很酷。但如果你看看现在，我们每个月消耗的代币已经超过35万亿美元了。 00:02:02 那在短短两年内就增长了近160倍。而且，这条曲线实际上还在变得更加陡峭。今天你会听到很多关于这个的消息。所以，我们来看看这些需求都来自哪里，我的意思是，显然培训仍然至关重要且是基础性的，在过去四五年里，我们看到用于训练高级模型的计算力 持续每年增长，我们暂且称之为大约五倍。 00:02:30 而且这些模型正在变得更好。我们都在经历这一点。我们看到推理能力在提升，看到了新的能力，我们现在看到了越来越多的专用模型。我深信其中一点是，并不存在一个完美的模型。我认为，我们将根据试图解决的任务以及所处的行业，使用一系列不同的模型。 00:02:52 但更大的转变实际上是一种推论，我们对此早有预料，预料这种推论的发展速度将快于训练速度，我们可以说，到2026年，世界首次使用更多的AI算力来运行模型，而非训练模型。 00:03:09 我们已经看到，这种情况已经发展到我们认为今年大约60%的全球AI计算能力将被用于推理，而其原因实际上相当简单。 00:03:22 随着每天数十亿人使用人工智能，工作重心已从模型构建转向模型应用。实际上，今天我们将大量讨论生成式AI，它正加速这一转变。所以，如果纵观所有这些，你知道，我们将智能体视为人工智能的下一个重大步骤。最有趣的是，正如我所言，这在过去五到六个月里才真正开始加速。 00:03:51 所以我们从大型语言模型（LLMs）开始，它们在回答问题方面表现很好，但我们发现，要想真正发挥AI的威力，需要让智能体能够真正回答完整的问题，也就是说，你给它一个目标，它就会持续工作直到问题解决。 00:04:08 这意味着对我们计算行业来说，计算需求正以惊人的速度增长。我们实际上观察到计算需求发生了阶跃式变化，因为当你要求代理做某事时，它实际上需要数十个步骤，它需要推理，需要调用工具，需要访问数据，并且需要反复进行，直到解决问题。因此，你需要大量的GPU来完成所有推理工作，但更重要的是，你还需要大量的CPU来协调围绕它的每一个步骤。 00:04:43 因此，从市场角度来看，要呈现这些市场数据确实非常困难，因为我觉得每隔几个月我们都会根据客户的反馈调整某种视角，但我们看到的是，这种转变 对自主AI来说，AI加速器市场无疑正在显著增长。 00:05:06 实际上，是在去年的这个活动上，我们预测了到2028年AI加速器市场规模将达到约5000亿美元，而且当时确实感觉这是一个非常大的数字。 00:05:19 你难道不觉得这个数字很大吗？但说真的，你今天看看，它就显得保守了，因为AI需求正持续加速，你看到了吧？更好的模型，更广泛的应用。更广泛的应用需要更多的计算力，而更多的计算力实际上又能构建更好的模型。因此，我们现在预计到2030年，AI加速器市场将达到大约1.4万亿美元。那么，你怎么看？这是个大数字吗？我的意思是，这意味着到本世纪末，AI加速器市场的规模将接近当今整个半导体市场的规模。 00:06:03 而且，尽管未来会有多种不同类型的加速器，但我坚信芯片领域不存在“一刀切”的解决方案。我们预计GPU将占据该市场绝大部分份额，因为算法仍处于非常初级的阶段，我们仍在持续看到工作负载的变化，而这使得可编程性成为整个硅基生态系统中的关键优势。 00:06:30 如今，过去六个月中最有趣的部分或许在于，GPU只是故事的一部分。 00:06:38 我们实际上看到的是，自主型AI正在为服务器CPU创造一个全新的增长维度。 00:06:45 现在，在过去六到八个月里，我也更新过这个数字很多次，但看，我们就是按我们看到的来称呼它。我们很早就注意到了，并且我们是从我们最大的超大规模客户那里看到的，今天你们在这里会见到其中一些客户，他们表示：“看，随着AI推理需求的增长，我们需要更多的服务器CPU，因此我们看到了服务器CPU市场的增长。我们去年认为它可能会增长，我们称之为18%-20%，达到600亿美元的整体市场规模。但坦白说，我们正在看到的是，自主AI的采用速率和速度比我们中任何一个人仍然认为的要快得多。” 00:07:25 因此，我们谈论的是代理从百万级增长到十亿级，就像我们能够提升所有生产力一样，而这需要庞大的CPU基础设施。 00:07:38 并且每一次客户对话都在告诉我们，这项建设才刚刚开始。因此，根据我们目前所看到的情况——我们还将更详细地讨论Agent AI如何与CPU共同发展——我们现在预计服务器CPU市场将增长超过50%，达到超过2000亿美元。 到20,030，所以从今天开始，一个250亿美元的市場将增长到超过2000亿美元。因此，大家对CPU也非常兴奋。 00:08:08 现在，可能区分AMD我们如何看待市场的一点是，这不仅仅是一个数据中心的机会。 00:08:19 随着人工智能成为我们日常生活的重要组成部分，我们希望智能能够直接在工作发生的地方运行，这意味着云至关重要，但我们日常使用的设备也将极其重要，这意味着我们将在边缘进行更多工作，利用能够实时感知和行动的自主机器，我们坚信，人工智能需要无处不在。这正是AMD所专注的领域。 00:08:49 因此，将所有这些因素综合起来，我们实际上预计我们的高性能和自适应计算产品市场在未来几年内将以大约40%的复合年均增长率（CAGR）增长，到2030年达到2万亿美元的市场规模。坦率地说，唯一能够服务这样一个市场的途径就是我们要作为一个生态系统共同协作。没有哪家公司能够解决所有问题，但这正是汇聚最佳人才和精英的机会，而我们从未处于如此有利的地位来引领这一进程。我们拥有最广泛的产品组合，我们拥有有史以来最强大的路线图，而我最引以为傲的是，我们与正在构建这个未来的公司建立了最深厚的合作关系。 00:09:37 关于我们的策略，简单说一点，但我认为我们一直很坚持。我们讨论过我们的多年战略，它确实围绕三个优先事项构建。第一个就是计算领导力。我们正在构建业内最广泛的计算引擎系列，以便我们能为不同的工作负载提供合适的计算能力。 00:09:55 其次，这将关乎开放平台。我们希望所有人都能汇聚在一个开放生态系统中。我们相信开放生态系统对于AI的未来至关重要，这也是汇聚众人智慧、实现倍增效应的方式。这体现在硬件层面，即硬件标准的开放；也体现在软件层面，这也是我们大力投资火箭软件的原因，您将看到AI已经取得了巨大的 这一速率和我们在Rockham以及Solve中取得的进展速度的倍数，真正意味着如果我们把所有这些结合起来，我们就能让客户比以往任何时候都快地在AMD硬件上部署。 00:10:39 第三部分，我们将有机会与您探讨为各处赋能AI，所以这是企业中的AI，这是PC上的AI，这是物理世界中的AI，这是为我们的所有产品增添新功能。 00:10:55 那么今天你将看到所有这些的实际应用。我们将从计算方面开始，针对代理错误。我会展示很多硬件，然后我们会讨论一些软件，以及从平台角度来看我们的整体产品。我们很荣幸地邀请了一些非常特别的嘉宾，他们将加入我们，真正帮助我们将技术变为现实。那么让我们从数据中心开始。 00:11:18 如今，AMD EPYC 处理器驱动着全球最重要的工作负载，我们为最大的云服务提供商提供动力，为数十亿人日常使用的数字平台提供动力，也为全球最大企业使用的最关键系统提供动力，其中包括超过 60% 的《财富》100 强企业都在使用 EPYC，而这股势头正不断加强。 00:11:41 上一季度，我们在服务器市场的收入份额达到了创纪录的46%，并且我们持续看到每一位主要客户都将更多的工作负载迁移到Epic。 00:11:55 在GPU方面，我们Instinct的采用也加速了。我们拥有广泛的客户群，覆盖了最大的AI实验室、云服务提供商、领先的AI初创公司，以及一些国家实验室和主权AI机会正在基于AMD Instinct构建，我们非常珍视这个机会。 00:12:17 如今，人工智能计算正变得日益复杂，而我们所见的尖端人工智能正在大幅提高基础设施需要达到的标准。这已不再仅仅依赖于单一芯片。 00:12:31 或者，对于单个服务器，你实际上必须将整个机架设计为一个系统，而这需要顶尖的CPU，需要顶尖的GPU，需要高速网络，将机架内部以及数据中心内的一切连接起来。同样重要的是，这关乎让这些系统极其易于使用，因此它们必须易于部署、易于维护，并且非常可靠。 00:12:59 这正是我们在 HeliOS 上构建的。因此，今天我非常激动地推出 HeliOS——这是行业性能最高的 AI 路由器。Helios 的设计目标是大规模训练和运行全球要求最苛刻的前沿模型。我有很多东西要展示和介绍。所以，对于认识我的人来说，你们知道我喜欢展示芯片。我有时自称芯片界的贝纳·白。但事实证明，有了 HeliOS，组件非常多。所以你们可以看到，这些是 Helios 机架内的芯片。这些是 Instinct。谢谢。所以这就是 Instinct。 00:13:54 Epy，以及每个机架内部用于联网的“pensando”芯片，这些芯片中的每一片都是系统的一部分。 00:14:03 所以，MI 455 是引擎，它是业内性能最高的 GPU。那么，驱动它的则是全球最快的 CPU模块，以及 10 个 GPU 模块，并且 NextX 实际上可以连接它们，凭借其领先的编程能力和扩展带宽。所以，我还有几个亮点要向您展示。让我们大致看看这些组件如何融入整个系统。那么，首先是现在这个安装在所谓的增强型加速器模块（EAM）上的 MI 455 加速器。 00:14:42 这是一个用于Helios的生产模块，它远不止一个GPU包装。该模块实际上集成了GPU内存、电源供应、高速接口、系统管理、液冷散热板，所有这些都整合在一个紧凑、可维护的模块中。现在就挺酷炫的，如果我给你一些规格参数，我们谈论的是3200亿个晶体管。这是采用台积电（TSMC）领先的2纳米和3纳米工艺技术制造的，最重要的是，它汇集了近十年的奇芯创新。因此，它使我们能够将12个计算和I/O芯片集成在一起，拥有432GB的内存，所有这些都通过行业领先的3D芯片堆叠封装技术连接起来。 00:15:39 我可以肯定地说，它是业内性能最高的AI加速器。 00:15:45 好的，这是一个位于Helios计算托盘内部的CPU主板，稍后我会大量谈到CPU，但仅从宏观角度来看，它是一款