AMD AI开发者大会首次在中国举行，共谈AI智能体新趋势
AMDAI开发者大会首次在华举行，聚焦AI智能体新趋势，探讨端侧计算向系统协同演进，提出以强大算力与统一内存为支撑的智能体主机新品类。AMD展示了锐龙AIMax处理器及开源平台ROCm最新进展，降低开发门槛。多家厂商已推出相关设备，支持大模型本地运行，并通过工作坊等环节深入分享实践。
上海的这场AI开发者大会，人气比预想的要旺得多。AMD AI开发者大会（AMD AI DevDay 2026）首次落地中国，现场汇聚了从行业领袖、技术专家到生态伙伴和众多开发者的庞大阵容，气氛相当热烈。
大会以“开放、构建、创新、连接”为核心，AMD董事会主席兼首席执行官苏姿丰博士亲临现场发表开幕演讲，并与零一万物创始人兼CEO、创新工场董事长李开复博士等嘉宾，共同探讨了AI未来的发展图景。
今年正值AMD上海研发中心成立二十周年，这场盛会也成了展示其在中国市场长期技术投入与生态建设成果的一个窗口。
AMD在大会上指出，人工智能正处在一个关键的转折点上。推理与智能体AI的崛起，正在深刻重塑计算需求，甚至重新定义CPU的角色。面对这一趋势，AMD的策略是通过领先的产品路线图提供AI性能，与大型AI公司等伙伴深度协作构建未来算力，并以开放平台确保广泛的适配性，从而推动数据中心、嵌入式、边缘及智能终端等全领域的AI发展。在中国市场，其重点则落在了赋能和培育本土AI开发者，通过一系列举措打造更接地气的AI生态。
大会的核心环节之一，是苏姿丰博士与李开复博士围绕“AI智能体新范式”展开的对话。双方深入探讨了多智能体技术演进、AI开发者生态建设，以及未来企业组织与生产力形态可能发生的变革。
对话中一个鲜明的观点是：随着AI智能体的普及，端侧本地计算正从单点走向系统级协同，这直接催生了一个PC新品类——智能体主机。这类设备不再满足于传统的性能指标，它需要强大的CPU+GPU双引擎算力作为基石，同时依赖高带宽、大容量的统一内存，才能撑起复杂本地大模型的流畅运行。
为此，AMD展示了其锐龙AI Max +系列处理器如何应对这一挑战。基于该系列处理器的智能体主机，目前已形成从一体机、笔记本到Mini AI工作站的完整产品形态，覆盖了不同场景和操作系统生态。
市场反应相当迅速。包括惠普、华硕、联想、宏碁以及多家本土创新品牌在内的厂商，已经推出了超过35款相关设计。这些设备搭载的锐龙AI Max +处理器，至高能提供96GB的GPU专属显存，在保持低延迟、低功耗的同时，可原生支持200B参数规模的模型在本地运行。这意味着，许多AI服务可以脱离云端，在保障用户数据隐私的前提下直接完成。
硬件是基础，软件则是打通开发与部署路径的关键。大会上，AMD着重介绍了其开源软件平台ROCm的最新动态。
ROCm作为支持所有AMD GPU的统一平台，致力于实现从笔记本、工作站到数据中心的互联互通。它通过对HIPCC编译器、ROCm库、PyTorch等AI框架以及OpenClaw等智能体框架的全面支持，让开发者能够实现“一次编写，全路径运行”，极大提升了开发、测试与部署的效率。
此次，AMD宣布ROCm已新增支持新一代锐龙AI 400系列处理器，相关组件可以直接在ComfyUI中下载获取。
从ROCm 7.2版本开始，该平台进一步扩展了对Windows和Linux操作系统的兼容性。新的PyTorch版本也能通过AMD软件便捷获取，这显著降低了开发者在Windows环境下的部署门槛。
配套的硬件产品线也在同步强化。基于RDNA 4架构的Radeon AI PRO R9700显卡，配备32GB显存，专为本地AI推理、开发及其他内存密集型负载提供性能支撑。而锐龙Threadripper PRO 9000系列处理器，则支持最多128条PCIe 5.0通道，非常适合需要多GPU和高速NVMe存储的高级配置，能满足本地AI微调、推理和应用开发的苛刻需求。
同时，AMD还发布了覆盖Windows和Linux平台的AI开发手册，支持Ryzen AI和Radeon GPU，旨在帮助开发者在现有工作流中快速构建AI应用。
下午的并行议程更是干货满满，为不同方向的开发者提供了深度交流的场域。8大主题GPU实操工作坊，覆盖云端GPU、边缘Radeon GPU、端侧Ryzen AI三大典型场景，全部基于AMD ROCm开源平台展开，实战色彩浓厚。
技术专题研讨会则汇聚了来自顶尖开源社区、头部大模型厂商、高校及AMD的技术专家。分享议题直击AI基础设施的核心，涵盖大模型推理优化、Token成本控制、AI Kernel开发、多模态模型优化、分布式训练、MoE训练、GPU内核智能体、多模态强化学习等多个前沿领域。
作为本次大会独具中国特色的环节，“作品说话”开发者分论坛将焦点对准了端侧智能体。论坛通过实战经验分享、创新挑战赛优胜项目路演，以及AMD与DataWhale联合举办的实践工作坊，从经验、作品和动手三个维度，生动展示了端侧AI与本地智能体的巨大潜力。
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