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      AMD女掌門蘇姿豐直言:沒人靠AI訓練賺錢,GPU獨大時代將結束!她給出AI下半場最反共識的判斷

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      來源:市場資訊

      (來源:財經會議圈)


      作者:智能探長

      文章已獲授權

      前幾天,AMD董事長兼CEO蘇姿豐(Lisa Su)走進臺北圓山飯店的演講臺,這位全球唯一的女性半導體巨頭CEO拋出了一連串讓全場倒吸冷氣的判斷:

      「說真的,沒人靠AI訓練賺錢。訓練是必需的,但它不是你看到投資回報的地方。」

      這句話從一家AI芯片公司CEO嘴里說出來,分量極重。要知道——AMD整個MI300/MI450系列的GPU業務,核心客戶都是做AI訓練和推理的大型公司。她在公開說:我家的客戶的核心業務模式,并不真正賺錢。

      但比這句話更讓我后背發涼的,是她緊接著說的這一段:

      AI不僅在進入inference(推理)階段,它正在進入一個可以解決真正復雜問題的階段。
      你可以讓AI解決復雜問題,這些問題會顯著改變你做產品的方式、運營公司的方式、做科學發現的方式。
      通常技術變化不會這么快——通常你要等幾年才看到一次變化。但現在每隔幾個月,技術、能力、模型都不一樣了。「

      這場訪談我反復看了兩遍。它最值錢的不是蘇姿豐宣布的100億美元投資,而是她用12年CEO經驗+30年半導體從業經驗,對當下AI競賽給出的一系列「圈內人才敢說」的判斷。

      包括:為什么「AI泡沫論」是錯的(「我們才打到棒球第3局」)、為什么「GPU獨大」的時代要結束(CPU正在回歸)、為什么Edge AI和物理AI(機器人)才是下半場的真正機會。

      /01/ 100億美元押注中國臺灣:AMD史上最大單筆生態投資

      5月20日,AMD正式宣布超過100億美元投資中國臺灣AI生態系統——折合新臺幣約3200億。

      這是AMD史上最大的單筆生態系統投資。具體覆蓋:

      第一部分:Venice CPU量產

      ●AMD最新一代旗艦CPU "Venice「(第六代EPYC)正式在TSMC的2納米工藝開始量產爬坡●這是全球第一顆在2nm工藝上量產的HPC(高性能計算)CPU●AMD搶在英特爾和英偉達之前拿到了TSMC 2nm的首發權

      第二部分:先進封裝生態共投

      ●與日月光(ASE)、矽品(SPIL)合作,開發下一代晶圓級2.5D橋接互連技術(EFB架構)●與力成科技(PTI)合作,面板級EFB封裝互連技術●與三泰科技(Sanmina)、緯穎(Wiwynn)、緯創(Wistron)、英業達(Inventec)合作,構建Helios機柜級平臺

      蘇姿豐原話:

      「這是產業鏈里我們必須共同投資的時候。我們需要在未來一兩三年有足夠的產能——這需要大量的投資。」
      「全世界唯一一個把所有半導體生態環節都湊齊的地方,就在中國臺灣這里。從基礎材料到先進工藝,從后段封裝到OEM/ODM伙伴,再到現在的機柜級制造。」

      /02/ 沒人靠AI訓練賺錢:蘇姿豐罕見直言AI下半場真相

      這是整場訪談最反共識、也最有沖擊力的一段判斷。當被問到云端VS邊緣計算、訓練VS推理時,蘇姿豐直接給了一個讓所有人閉嘴的答案:

      「兩三年前我們第一次看到AI爆發時,其實只有幾家公司在花所有時間和錢做AI——而且是做訓練。訓練這些大語言模型(ChatGPT、Claude、Gemini、還有所有中國模型)需要大量算力。」
      「但說真的,沒人靠訓練賺錢。訓練是必需的,但它不是你看到投資回報的地方。」

      這句話從AMD CEO嘴里說出來,潛臺詞非常明確——整個AI行業正在為一個「敘事」燒錢,但真正的利潤根本不在這一層。

      那錢在哪里?她接著說:

      「真正的錢在inference(推理)。早上你問『今天天氣怎樣』,這是推理。」
      「但這還不是真正的力量。我們現在看到的是——AI不只是進入推理階段,它在進入一個可以解決真正復雜問題的階段。」
      「你可以讓AI解決復雜問題——這些問題會顯著改變你做產品的方式、運營公司的方式、做科學發現的方式。」
      「通常技術變化不會這么快。通常你要等幾年才看到一次變化。但現在每隔幾個月,技術、能力、模型都不一樣了。」
      「模型還遠遠不夠好,但每隔幾個月你能看到這么大的進展——這就是需求在被驅動的原因。」

      /03/ GPU獨大時代要結束:CPU正在回歸

      接著上一個話題,蘇姿豐給了一個更具體的預測——1 GPU對1 CPU的時代很快到來。

      這是什么意思?過去5年AI訓練時代,行業默認配比是「1個CPU對8個GPU」——因為訓練是GPU密集型任務。蘇姿豐預測:

      「很快,很快。我說『很快』是認真的。」「細節不重要——GPU還是CPU——但更高層次的點是:每個人都對GPU過度興奮了。過去幾年GPU增長太多。」
      「我的基本原則是:當你試圖讓AI無處不在,你需要每一種計算。」

      她還提到一個具體的應用場景——agentic AI(智能體AI)正在改變芯片需求結構:

      「今天你只能用一個agent。但如果你有10個agent,你可以同時做所有事。」
      「我們現在看到的最讓人興奮的事,是用AI造芯片——更快地造芯片。現在做一顆先進芯片要2-3年,如果我能把這個時間砍半,意味著我們可以做更多產品、滿足更多市場需求。」

      /04/ 我們才打到棒球第3局:蘇姿豐反駁AI泡沫論

      被問到「AI是不是泡沫,現在投資這么多到底真不真」時,蘇姿豐給了一個非常清晰的判斷:

      「這絕對是真的。我們還在非常非常早期。」
      「如果你把當下的機會比作棒球比賽——我們現在大概在9局賽事的第3局。這意味著還有大量的創新會發生,還有大量的機會留給生態系統里所有人。」

      她的邏輯鏈很完整:

      第一:AI跟所有過去的技術不一樣

      AI跟移動手機、云計算都不一樣。AI不一樣的地方在于——我們找到了一個所有人都能受益的技術。每個人都能用、每家公司都能用、每個領域都能受益。

      第二:未來5年的具體預測(來自她CES演講)

      「我們會看到算力容量增長100倍、用戶從10億增長到50億——5年內。」

      第三:技術變化速度本身就是機會

      「通常技術變化不會這么快——通常是幾年一次。現在是幾個月一次。每隔幾個月模型都好得多。」

      她對所有還在猶豫「要不要all-in」的公司給了一句話:

      「這是一個非常非常大的浪。」

      如果蘇姿豐說「第3局」是對的,意味著接下來6局比賽——也就是未來10-15年,會有比過去2-3年更大的顛覆和機會。

      /05/ MI450的工程奇跡:3000億晶體管、20+chiplet

      蘇姿豐在訪談中首次公開披露了AMD最新旗艦GPU——MI450——的關鍵工程細節:

      「我們最先進的芯片叫MI450。它是我們最新的芯片,今年下半年開始量產。」「它有超過3000億個晶體管,由20多個chiplet組合而成。」

      這是什么概念?

      ●英偉達B200:約2000億晶體管●蘋果M4 Max:約280億晶體管●MI450的3000億晶體管是B200的1.5倍

      更震撼的是蘇姿豐對chiplet技術的個人反思:

      「當我在讀博士時,我以為這種技術永遠做不到。我以為這太難了。」
      「但當你真正看到工程能力被構建起來的時候——非常驚人。這不是AMD一家——是整個產業生態系統,找到了讓chiplet成功的方法。」

      她對「chiplet到底是什么」給了一個最簡單的解釋(適合發給身邊的非技術朋友):

      「大家都說摩爾定律慢下來了——當你試圖把東西做得越來越小,實際上做不到了,良率也不行,成本也太貴。」
      「所以chiplet的思想就是——不要造一個大芯片,把芯片切成小chiplet,再用先進封裝拼回去。」

      chiplet的下一站是什么? 蘇姿豐說:

      「從芯片到系統。下一步我們不該談芯片,要談系統。系統意味著我們要把所有能力整合在一起——所有處理、網絡、甚至光學技術,都要整合到一個系統里。」

      這就是為什么AMD要砸100億美元在中國臺灣——未來的競爭不再是單芯片vs單芯片,而是機柜級系統vs機柜級系統。

      /06/ 12年CEO經驗:兩個5年前的瘋狂賭注如何救了AMD

      蘇姿豐2014年接手AMD時,公司處境極糟——市值低、營收下滑、被英特爾和英偉達雙面夾擊。她講了當時所有人都問她的同一個問題:

      「很多人問我:為什么你相信你能成功?我們的競爭對手有更多工程師、更多資源。」
      「我相信我們能成功的原因是——在科技行業,你必須看到曲線之前的東西。」

      然后她做了兩個5年前沒人理解的賭注:

      賭注一:押注TSMC

      「我賭了TSMC——事實證明這是一個絕佳的賭注。」

      賭注二:押注chiplet/先進封裝

      「硅芯片技術變得太復雜——你必須把它打散成小塊,依靠先進封裝。即便當時chiplet還是新東西,那是我們的賭注。」
      「最終,整個產業都在用這個先進技術。」

      但她最讓我震撼的是這一段——告訴所有創業者怎么熬過「被質疑的5年」:

      「我有一個非常支持我的董事會。我告訴董事會要花5年時間。我們也有一個真正相信我們做的事的團隊。」
      「這兩件事都非常重要。」

      蘇姿豐接手AMD時的數據 vs 現在:

      ●2014年營收:約40億美元●2025年營收:約350億美元(她自己披露的最新數字)●市值變化:從約30億美元 → 截至5月26日約7600億美元

      給創業者的啟示:5年是深度技術賭注通常需要的耐心周期。如果你正在做顛覆性的事,你需要一個真正理解『5年時間表』的董事會——這是蘇姿豐當年最被低估的優勢之一。

      /07/ AI下半場最大機會:AIPC + 物理AI

      被問到「除了PC之外,最讓你興奮的Edge AI設備」時,蘇姿豐給了一個讓所有創業者都該聽的答案:

      機會一:AIPC(AI個人電腦)

      "AIPC剛開始的時候,你看不到實際應用價值——只有專家能用。「」但今天最有意思的是——我們都需要AI,但我們也極度在乎隱私。你不想把個人信息送到外面去。你也希望本地化,不用一直連云端。坦白說,云也很貴。「」所以AIPC在未來幾年會是一個很好的增長方向。「

      她給的具體預測:

      「毫無疑問,AIPC會有顯著的兩位數增長。」

      機會二:物理AI / 機器人

      「我覺得下一個大浪是物理AI——機器人、Edge的所有能力。無論是工業制造環境,還是其他本地場景——這都是巨大機會。」

      /08/ 關于她媽媽:臺南母親的故事 + 給所有女性的話

      訪談結尾主持人問她——作為半導體行業極少見的女性CEO,媽媽給了你什么影響?

      蘇姿豐這段回答是整場最個人化、也最有感染力的:

      「我父母都出生在臺南——我也是在臺南出生的,小時候才搬去美國。」
      「我媽媽是一個相當了不起的人。她跟我爸移民去美國時,她不太會說英語——不知道自己在干什么。我爸去讀研,她帶孩子。」
      「然后大概在我10-12歲的時候,我媽決定自己開始做生意。她從零開始做創業——一個完全沒有創業背景、英語都不流利的人。」
      「最后她把那個生意做到了千萬美金規模。」

      她還透露了一個細節:

      「我媽一直說:Lisa,你將來要來我的生意里跟我一起做。」
      「但她不會跟我哥說。我哥是男的——只跟我說。」
      「為什么?我也不知道。」

      她給所有想進科技行業的女性的建議:

      「工程是一個非常適合女性的職業。原因是它不在乎你是男是女——它只在乎你的想法好不好。如果你有真正好的想法,你真的能做出改變。」

      總結

      蘇姿豐這場訪談,傳遞的最重要信號是——AI競賽的邏輯正在被重寫:

      ●過去2-3年:訓練算力 = 權力,GPU = 王●未來3-5年:推理無處不在 = 權力,每種計算都需要●過去:靠單芯片決定勝負●未來:靠機柜級系統決定勝負●過去:AI在云端●未來:AI在你手里的設備里、在機器人上、在邊緣的每個芯片里

      而蘇姿豐自己的故事——一個臺南出生、移民美國、母親不會說英語的女孩,靠兩個5年前的瘋狂賭注,把AMD從市值30億帶到7600億——本身就是對所有創業者最好的提醒:

      這不是一場已經分勝負的比賽,我們才打到第3局。

      AI芯片護城河正在被重塑,賽道正在被分裂——而這恰恰是新玩家的機會。

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