AMD CES 2026：苏姿丰描绘AI未来，Helios机架与空间智能引领新浪潮

今年的CES盛会可谓群星闪耀，黄仁勋、苏姿丰、陈力武等行业领袖纷纷登场；不过这次讨论的焦点已超越显卡、算力与制程，而是聚焦AI的未来走向。

在AMD的主题演讲中，苏姿丰抛出了一个大胆预测：

“未来五年内，全球将有50亿人每日使用AI，这一数字将超过世界总人口的一半。”

——这一增长速度将远超互联网早期阶段，自ChatGPT于2022年底发布以来，AI活跃用户已从100万激增至10亿以上。

值得一提的是，“AI教母”李飞飞也亲临现场。

李飞飞并非为新品站台，而是与苏姿丰深入探讨空间智能与世界模型——这个她已深耕二十余年的领域。

此外，OpenAI总裁兼联合创始人Greg Brockman也登台助阵，指出行业痛点：“计算能力仍是AI迈向通用智能的最大瓶颈。世界所需的GPU数量远超当前规模。”

这正是AMD接下来要解决的问题——补齐AI普及所需的算力基础设施。在苏姿丰描绘的未来蓝图中，AI将无处不在，算力将人人可及。她在CES上展示的不仅是更强的GPU，而是一套完整的AI版图。

针对云端，基于下一代MI455 GPU的Helios机架级平台成为全场焦点：单机架集成72块AI GPU，算力高达2.9 ExaFLOPS，可通过成千上万个机架拼接成超大规模训练集群，直指千亿参数大模型的核心战场。

谈及云端算力未来，苏姿丰毫不掩饰AMD的雄心：

“全球AI运行在云端，而云端运行在AMD平台上。”

她还指出，下一代Instinct数据中心AI加速器平台MI500系列将于2027年推出，全面转向2nm工艺，并放出豪言：四年内AI芯片性能提升1000倍（远超摩尔定律）。

与此同时，AMD正推动AI从云端下沉至本地，核心落点之一便是AIPC。

Ryzen AI通过内置NPU（神经网络处理单元）让AI本地运行、离线可用，实现真正的端侧智能。

Helios机架级平台与AIPC

在数据中心这一AI算力核心战场，AMD推出“一整个机架”的算力方案Helios，这几乎重新定义了数据中心硬件形态。

Helios是AMD面向YottaFLOPS级AI的下一代机架级平台，堪称本次发布会的“镇场之作”。

YottaFLOPS级AI即算力达10²⁴次浮点运算/秒的人工智能系统，能在极短时间内模拟、理解和优化极其复杂的世界系统，如全球气候、全人类基因等，能力规模远超当前任何单一AI模型。

Helios从一开始便按大模型需求设计，采用开放OCP机架标准，与Meta合作开发，强调模块化、可扩展性，能快速构建大规模集群。

其核心是一种全新的算力组织方式，可将72颗芯片协同工作。

通过高速互联和软件栈，这些GPU被组织成统一调度的算力池，而非“72个独立设备”。在FP4低精度推理口径下，单台Helios机架式服务器可提供高达2.9 ExaFLOPS算力，并搭载31TB容量的HBM4。

将数千个Helios机架互联，便能搭建面向万亿参数模型训练和推理的超大规模集群。

Helios的算力底座是AMD最新一代Instinct MI455 GPU，也是AMD历史上跨代提升幅度最大的Instinct GPU。

这颗芯片拥有超过3000亿个晶体管，相比MI300系列提升约70%，推理与训练综合性能最高可达10倍提升。

AMD对MI455的定位非常明确：解决大模型训练和推理中最棘手的“内存墙”瓶颈。大模型跑不动，往往不是算力不够，而是数据喂不进去、内存带宽跟不上。

该加速器采用2nm与3nm混合工艺，搭配先进的3D小芯片封装技术，并搭载新一代HBM4高带宽内存。

更重要的是，MI455在计算托盘层面与EPYC服务器CPU、Pensando网络芯片深度集成，使CPU、GPU、网络协同成为平台能力，而非简单拼接。

苏姿丰打了个生动比方：“Helios是个庞然大物般的货架，双倍宽度设计，重量接近7000磅。”她指出，该机架重量超过两辆小型轿车总和。

如今，AI推理能力备受关注，其调用频率高、负载长期持续，进一步加剧算力缺口。

苏姿丰透露，AMD下一代MI500系列正在开发中，计划2027年推出，全面转向2nm工艺。从MI300到MI500的四年周期内，AI计算性能目标提升1000倍。

她称此为“公司历史上幅度最大的性能提升规划”，是支撑下一阶段超大模型训练和推理需求的关键基础。

在数据中心之外，AMD还将另一张牌打向终端侧：把云端AI工作搬到个人电脑上。

Ryzen AI Max 400系列（代号Strix Halo）正是这一策略的核心载体。AMD将其定位为面向AI开发者和高端创作者的“能真正干活”的本地AI芯片。

与Ryzen AI 300一样，Ryzen AI Max 400系列沿用Zen 5和RDNA 3.5，但支持更快内存速度。

简言之，Ryzen AI 400是一颗为AI笔记本打造的高性能处理器，最高配备12核CPU，集成更强核显和最高60 TOPS专用AI引擎，搭配高速内存，使多任务、创作及本地AI应用更流畅。

但更关键的是其系统设计：芯片同时集成XDNA 2 NPU，并采用统一内存架构，CPU与GPU可共享最高128GB内存。

这是运行大模型的前提——模型能否完整装入内存、数据能否顺畅流动，往往决定成败。

AMD用一场演示给出答案：一台搭载Ryzen AI的设备，在完全离线状态下流畅运行700亿参数的医疗大模型。

这意味着开发者可直接在笔记本上调试生成式模型；医疗、金融等行业无需上传数据即可完成模型推理。本地终端不再只是“调用云端AI”，而是真正承载模型本身。

数据显示：在高端笔记本形态下，Ryzen AI Max在AI与内容创作类应用中表现快于最新MacBook Pro；在小型工作站场景中，成本明显低于英伟达DGX Spark，且原生支持Windows+Linux。

AMD还发布了本地AI参考平台Ryzen AI Halo。

官方称其为“世界上最小的AI开发系统”，可在完全离线条件下运行多达2000亿参数模型，面向随时随地进行模型开发和部署的专业用户。

那些过去只能在数据中心完成的工作，正被压缩进一个可随身携带的设备。

与李飞飞同台探讨空间智能

前文提到“AI教母”李飞飞也亮相了。在这种聚焦硬件与平台发布的商业舞台上，李飞飞不常露面，她更多被视为学术界和公共讨论中的“定锚者”。

此次她在AMD专场演讲中强调，AI不仅要生成内容，更要理解并参与真实世界。

苏姿丰对此高度认同。她表示，过去几年大语言模型（LLM）推动了AI爆发，但智能不只来自“看和说”，真正连接“感知→推理→行动”的关键是空间智能（Spatial Intelligence）。

过去GPU快速发展让画质起飞，但3D/4D世界构建仍缓慢，往往需团队数月甚至数年完成；而AI正改变这一节奏。

李飞飞认为，AI正进入新阶段：从语言智能迈向具备空间理解与行动能力的生成式AI：

“AI在过去几年取得巨大突破，我深耕二十余年，从未像现在这样对未来如此兴奋。”

她还介绍了创业公司World Labs的核心动向：

• World Labs正在训练新一代世界模型（World Model）
• 目标不是还原二维像素，而是直接学习3D/4D结构、物体空间关系、深度、尺度、物理一致性

已炼成的关键能力包括：仅凭几张照片甚至单张图片，模型即可补全被遮挡区域、推断物体背后结构，生成一致、持久、可导航的3D世界。

这不是照片或视频，而是真正保持几何一致性的三维空间，具备“空间补全与想象”能力，而非拼贴。

李飞飞指出，过去需数月完成的3D场景建模，现可在几分钟内完成。

她举例潜在影响：创作者可“在世界中创作”；机器人/自动驾驶可在物理一致的虚拟世界中训练再进入现实；设计师/建筑师可直接“走进”设计，而非看平面图。

她还特别强调，世界模型并非“离线生成完就结束”，它需要实时响应、即时编辑，连续保持空间一致性。

这意味着极高的内存需求、大规模并行计算、极快推理速度，否则世界无法“活起来”。

谈及算力，李飞飞透露：World Labs的世界模型已运行在AMD MI325X GPU与ROCm软件栈上，并在短短几周内实现超过4倍的推理性能提升。

她提到，随着MI450等后续平台推出，更大规模世界模型的训练与实时运行将成为可能。

其他亮眼新品

• 游戏和消费级显卡：

在消费级图形领域，AMD本次带来Radeon RX 9070和RX 9070 XT。

两者均搭载全新RDNA 4架构及最新AI图像技术（包括FSR 4），将游戏体验推向“AI加速+实时渲染”双驱动新时代。

其中RX 9070 XT拥有64个计算单元、较高频率，在多款3A游戏中表现强劲，4K最高设置下帧率明显领先前代，在30多款游戏中平均比RX 7900 GRE快42%。

RX 9070规格稍低（同样16GB显存），光追与AI能力略弱，但仍能在高画质下保持流畅，在30多款游戏中平均比RX 7900 GRE快21%。

综合来看，这两款显卡延续了RDNA 4高效能比、AI支持（如FSR 4）、光追性能提升的特性，适用于1440p到4K游戏场景。

• AI专用CPU：

EPYC Venice是AMD为“AI数据中心时代”打造的下一代服务器CPU。

它采用2nm工艺，最多集成256个Zen 6高性能核心，定位不只是“算得更快”，而是专门为AI集群服务。

相比上一代EPYC，Venice内存带宽和GPU带宽均翻倍，核心目标只有一个：在机架级规模下持续稳定地将数据“喂”给MI455X等AI GPU，避免GPU因“等数据”而空转。

为支撑这种规模，EPYC Venice还配套800G以太网，并结合Pensando Volcano/Selena网络芯片，面向万级机架横向扩展。

在AMD设计中，Venice不只是服务器CPU，更是AI机架级系统的“中枢处理器”，决定整个集群能否高效运转。

参考链接：

https://www.youtube.com/watch?v=UbfAhFxDomE&list=TLGGBbam0h3MCckwNjAxMjAyNg&t=3063s

https://www.techtimes.com/articles/313772/20260105/amd-ceo-lisa-su-declares-ai-everyone-ces-2026-guests-openai-luma-ai-liquid-ai-world-labs.htm

https://www.amd.com/content/dam/amd/en/documents/corporate/events/amd-ces-2026-distribution-deck.pdf