苏姿丰：AI 是 50 年来最重要科技，AI 无所不在时代正式来临
随着人工智慧 （AI） 技术突飞猛进，全球运算需求正在经历前所未有的爆炸性成长。超微 （AMD） 董事长暨执行长苏姿丰 （Lisa Su） 在公开演活动中指出，AI的发展已经超越了单纯的技术更迭，正朝着AI无所不在的愿景迈进，这不仅将带来庞大的商业利益，更将深远地造福全人类。
在谈及当前 AI 的爆发性成长时，苏姿丰给予了极高的评价。她认为，人工智慧是过去 50 年来所出现的最重要科技。回顾历史，当行动电话与云端运算问世时，人们曾认为这些技术非常特别，但 AI 的本质却截然不同。苏姿丰指出，AI 之所以与众不同，是因为它是一项所有人都能从中获益的技术；每一个个人、每一家公司，以及每一个领域都能享受AI带来的优势。
AI 发展重心正从训练转向推论
展望未来三到五甚至十年，苏姿丰预期所有人类的活动都能透过 AI 变得更好，AI 将会内建于我们所拥有的每一个装置与每一款应用程式中。这种技术的普及化不仅对商业发展有极大的助益，对整体人类社会的进步更是至关重要。因此，为每个人打造无所不在的AI已经成为引领科技界迈向新趋势的核心指导原则。
针对 AI 运算需求的下一阶段，苏姿丰点出了从训练（Training）到推论（Inference）的关键典範转移。她表示，两三年前，AI 扩张的初期，主要是少数几家大型企业投入巨额资金与心力，利用庞大的运算能力来训练如 ChatGPT、Claude 或 Gemini 等大型语言模型。然而，她坦言没有人真正能从训练中赚钱，训练虽然是不可或缺的基础，但却不是实现投资报酬率 （ROI） 的地方。
至于，真正的价值与投资回报，体现于人们如何 使用 这项技术，也就是推论的阶段。苏姿丰强调，推论不仅仅是让 AI 回答 今天天气如何 这类简单问题，AI 现在正进入一个能执行极度聪明任务的时代。使用者可以要求 AI 解决複杂的问题，这些解决方案将大幅改变产品开发的方式、企业营运的模式，甚至推动科学上的新发现。当前科技进步的速度令人惊叹，以往技术可能需要数年才会发生改变，但现在每隔几个月，AI 的模型与能力就会出现显着的进化，这种快速的进步正是驱动市场庞大需求的主因。
AI 时代不只有 GPU，CPU 与 ASIC 需求同步成长
苏姿丰还指出，随着 AI 应用日趋複杂，单一硬体已无法满足所有需求。针对市场对GPU的狂热，苏姿丰提出了一个更高层次的观点，就是要实现 AI 无所不在，我们需要所有种类的运算。除了近年来大幅成长的 GPU 之外，包含 CPU 以及特殊应用积体电路 （ASIC） 的需求也正在攀升。
就在未来的应用情境，苏姿丰特别看好代理型 AI 的发展。她举例说明，未来的AI不只是单一的对话机器人，而是可以拥有高达 10 个 AI 代理同时平行处理各种繁杂的任务。以半导体产业为例，目前开发一款极其先进的晶片大约需要耗费两到三年的时间；若能运用AI技术将开发时间缩短一半，企业就能够打造出更多产品，进而满足市场上更庞大的需求，这正是业界所渴望的 AI 强大威力。
面对 AI 爆发带来的供应链短缺问题，包含 CPU、记忆体 （如HBM） 等资源的紧张，苏姿丰表示瓶颈几乎无处不在。但整个半导体供应链非常积极且具备高度能力，一旦发现瓶颈便会迅速找出解决方案。即使目前市场上确实存在记忆体短缺的问题，同时，建立资料中心所需的电力供应也是一大挑战。但她认为，这并非单一环节的瓶颈，而是因为业界未能完全预测到需求会攀升得如此之快。为了追上这股庞大的需求，超微正与所有合作伙伴紧密配合，大幅提升产能。苏姿丰对整个生态系表达了感谢，并乐观地表示，因为世界需要更多的 AI 运算，整个生态系统正共同努力取得重大进展以提供相应的产能。
AI PC 与边缘运算将迎接高速成长
除了云端运算，将 AI 导入终端设备的 边缘运算 也是未来的核心焦点。对于 AI PC 的发展，苏姿丰抱持高度乐观的态度。她解释，虽然新技术在初期可能只有专家能看出其应用潜力，但如今所有人都有使用 AI 的需求。
至于，AI PC 的最大优势在于保障使用者的隐私。当人们不希望将个人资讯传送到云端时，能在本地端运行的 AI 就显得至关重要。此外，本地端运算不需要随时保持网路连线，也能为使用者省下高昂的云端运算成本。因此，她预期在未来几年内，AI PC 无论在开发者、个人用户还是企业区域网路的应用上，都将呈现双位数的显着成长。
除了 PC 之外，苏姿丰更预测下一波热潮将会是实体 AI，包含机器人技术以及工业与製造环境中的边缘运算应用，都充满了无限商机。苏姿丰建议，企业管理层必须从高层次制定整体的AI策略，而不是将目光侷限于底层的影响。许多人担忧 AI 是否会剥夺人类的工作机会，或者企业只把 AI 当作节省成本的工具，但她认为这只看到了 AI 的 一小部分。
最后，苏姿丰强调，AI 真正的巨大价值在于 如何用完全不同的方式做事。这代表着企业必须重新培训其员工。以 AMD 内部为例，公司正在教育每一位员工如何使用 AI 工具，并藉此改变内部开发产品、进行销售与行销的流程。苏姿丰呼吁，每家公司都必须思考如何教育员工并导入合适的 AI 工具；同时她也提醒，A I并非总是正确无误，企业必须建立完善的审查机制，因为企业最终必须对其产出的资讯负责。