五月的上海，创新的气息在黄浦江畔涌动。
19日，AMD AI开发者大会 (AMD AI DevDay 2026)在沪启幕。作为AMD首次在中国举行的AI开发者大会，超过两千名开发者，产业伙伴在此集聚，共同开启一场有关于AI技术落地与生态共建的“探索之旅”。
本次会议现场观众的热情，展区里的交流氛围，技术专题研讨会上讨论的深度，展现出行业的超高关注度、专业性和人气，这也让AMD高级副总裁、大中华区总裁潘晓明倍感振奋。
“AI产业的发展不是单靠一家企业就能推动的，而是需要技术平台、产业伙伴和开发者社区共同参与、共同建设。”潘晓明表示。今天的AMD AI开发者大会就是一个很好体现。
在AI重塑产业格局的当下，算力需求的多元化与复杂性正带来计算范式和竞争逻辑的重构。在这场从单一硬件“单点比拼”迈向异构计算“系统致胜”的变革中，生态的厚度，已然决定了AI时代核心竞争力的高度。
笔者看到，作为全球唯一一家同时具备高性能CPU、高性能GPU研发能力的芯片厂商，面向AI时代，AMD以CPU+GPU双引擎为硬件根基，打造异构算力底座，又以ROCm开源开放软件生态为核心，构建起软硬协同的系统级解决方案，展现出独特的行业竞争力和核心价值。
与此同时，入华三十多年来，AMD始终高度重视中国市场的发展，通过不断完善的技术与生态布局，持续助力本土企业的创新和发展。
潘晓明在AMD服务近22年，是集成电路产业数次技术转型的亲历者，AMD业务版图拓展和企业成长的见证人，也是多年来AMD耕耘中国市场、布局本土生态的核心操盘手。借此次AMD AI开发者大会举办之机，潘晓明接受了集微网的采访，围绕AI时代的产业趋势、AMD的竞争优势、ROCm生态建设以及中国市场的发展路径与战略布局等话题，进行了深入的分享与解读。
以下是集微网和潘晓明的对话实录，经编辑发布：
一、AI时代AMD的差异化竞争优势
集微网：在AI驱动产业变革的关键时期，您认为AI发展呈现出哪些特征？围绕AI，芯片企业需要着重在哪些方面进行战略布局？
潘晓明：我觉得现在一个很明显的趋势是，AI正在成为推动各行各业数字化转型的核心动力。同时，这也让算力需求呈现出更加多元、更加复杂的特征。
特别是随着Agent AI的兴起，AI计算正在从过去的单一加速，逐步走向系统级协同。像Lisa也提到过，以往在AI数据中心内，CPU与GPU的配比经常是1:8、1:4，未来CPU的比重会不断提高，甚至转向1:1，未来甚至可能出现CPU数量超过GPU的情况。
在这样的趋势下，客户和合作伙伴的需求其实也在不断升级。不仅是需要更大的算力规模，同时也需要更加均衡、更加灵活的算力结构。所以我们一方面需要在CPU、GPU以及自适应计算等多元能力上同步提升，另一方面也要通过软硬件协同，去构建面向不同AI应用场景的高效算力体系。
以AMD为例，我们一直坚持以科技创新来引领可持续发展。一方面持续推进高性能计算和自适应计算能力的演进，另一方面也在布局更完整的AI算力生态。我们是以CPU、GPU为核心，打造异构算力底座。同时，通过ROCm开源软件生态打通软硬件协同，去支持AI从模型训练、推理部署，到行业规模化落地的整个过程。
集微网：我们都知道，AMD在CPU跟GPU两个方向上都有着长期的投入，这为AMD在AI时代的发展奠定了哪些基础？这种布局为AMD带来了哪些价值？
潘晓明：我觉得这可以从AI本身的计算需求来看。从模型训练到推理部署，再到最终落地，一方面需要高性能GPU来做加速，另一方面也离不开通用CPU在调度、数据处理以及系统优化上的作用。
AMD这些年一直坚持在CPU和GPU两条产品线上的长期投入，这一点在AI时代其实体现得非常明显。这样的布局让我们有能力给客户提供一个更加完整、更加开放、也更加灵活的AI计算平台，可以同时覆盖AI训练、推理以及传统高性能计算的多样化需求。
另外，ROCm也经过若干年的发展，也不断迭代进化。未来一段时间主攻的方向，通过更深入的开源开放，让更多开发者加入到ROCm的社区维护中。
更重要的是，我们认为，AI的发展不会是关于某一类单一硬件或者单一技术的竞争，它本质上是一个系统级创新的过程。在这样的背景下，CPU和GPU“双引擎加持”，意味着我们不是只提供一个单点产品，而是能够把一个真正“跑通AI全链路”的系统级解决方案交到客户手里。
我觉得这也是AMD在AI时代的一个核心价值所在，也是我们的底气所在。
二、ROCm生态建设与创新
集微网：AMD近年来持续推动ROCm生态建设，您认为ROCm的开源策略在AI产业起到了哪些积极作用？
潘晓明：我觉得可以从一个更长期的角度来看。随着AI技术不断演进，硬件形态、计算架构和应用模式其实都在持续变化。在这样的背景下，一个开放、并且能够持续发展的软件生态，其实是为整个产业提供了一块比较稳定的创新土壤。
ROCm在这里起到的作用，更多是提供一个开放、可扩展的软件基础。我们一直坚持开源和开放，这样开发者可以在一个相对统一的平台上做优化和创新；合作伙伴也可以基于ROCm去做更深度的解决方案集成；而对于客户来说，也能获得一个更加灵活、更有选择空间的AI计算环境。同时，它也在帮助开发者和企业更高效地利用算力资源，降低从研发到部署的整体技术门槛。
从更大的产业角度来看，基于这样一个开源、开放的平台，ROCm其实在促进更多的创新和合作。这对于整个AI产业的健康发展是非常重要的，而这也是AMD一直坚持的方向。
集微网：AMD的“硬核”产品——CPU、GPU与ROCm软件平台，这种“软硬一体”的协同方案为AMD构建了怎样的差异化技术优势？
潘晓明：我觉得“软硬一体”其实是AMD比较核心的一点。
一方面，我们在CPU和GPU上的持续创新，为AI提供了一个不断增长的算力基础；另一方面，ROCm的作用，是把这些算力能力更高效地交付给开发者和客户，让他们用起来。
在ROCm上，我们一直坚持开源和开放。因为我们相信，只有开放，才能带来更大的创新空间，也才能形成一个更健康的生态体系。从我们的角度来看，我们希望ROCm不仅是一个软件平台，更是连接底层硬件创新和上层AI应用生态之间的一个关键桥梁。
接下来，我们其实也会持续去推动ROCm和底层硬件之间的协同演进，让整个平台能够更好地适应AI技术的长期发展。对客户来说，这意味着他们在引入新模型、新算法、新应用的时候，可以更加从容、更加平滑。
整体来看，我们也会继续以ROCm为核心，去构建一个更加成熟、更加开放的AI生态体系，帮助整个产业在一个快速变化的AI时代里，实现长期、可持续的发展。
三、深度布局中国市场
集微网：近年来，AMD相继协助设立南京ROCm联合实验室、深圳生态创新中心， 这将为AMD及中国本土市场的发展带来哪些助力？
潘晓明：在我们看来，AI 越往前发展，越不是单靠一家企业或一项技术就能完成的事情，而是越来越需要产业各方一起合作，既要有软硬件协同，也需要整个生态共同建设。
AMD这几年在中国持续完善围绕ROCm的软件技术环境，去年设立的AMD南京ROCm联合实验室，是国内目前唯一的ROCm实验室。我们希望通过这样一个面向AI时代的开放计算平台和开源社区，提供更加开放、兼容、多元的技术底座，支持更多本地伙伴和开发者去创新。
与此同时，我们也在不断推动产品和平台能力在本地场景中的落地。比如AMD Radeon加速卡已经在无锡新威智算中心完成部署，在推理计算等场景中，为用户提供了更加丰富、灵活的选择。
深圳生态创新中心的设立，则让我们能够更贴近本地生态，在平台层面与本地OEM、ODM伙伴展开更深入的协作。
归根结底，这些合作的意义在于，我们希望在中国建立一个更加完善的技术环境和合作机制，让AMD能够和客户、合作伙伴以及开发者形成更紧密的协同，也持续把更丰富的产品和能力带给中国市场。
集微网：回顾AMD在中国多年的发展历程，您如何评价中国团队和本地布局在AMD整体战略中的作用？这些长期投入对AMD意味着什么？
潘晓明：回顾AMD在中国多年的发展历程，中国团队和本地布局始终是AMD整体战略中的重要组成部分。
今年是AMD上海研发中心成立20周年，也是苏州通富超威半导体有限公司成立10周年。这些节点背后，体现的是我们在技术能力、经验积累以及人才体系建设上的长期投入。以上海研发中心为例，它不仅承担了大量核心研发工作，也培养了许多覆盖GPU、CPU等方向的本地技术人才。
对AMD而言，长期深耕中国市场，不只是业务层面的布局，更让我们能够更早、更深入地参与本地AI产业的发展。无论是持续的研发投入，还是与产业链伙伴开展的深度协作，本质上都是为了更好地回应市场和生态的真实需求。多年来，中国研发体系不断成长，我们也在与本地伙伴的长期合作中积累了丰富的实践经验。
可以说，中国团队和本地布局，是AMD在AI这一长期赛道上持续积累技术能力、经验和生态协作模式的关键基础，也为公司未来的发展提供了非常重要的支撑。
集微网：AMD如何通过在中国不断完善的技术与生态布局，与本地合作伙伴及开发者一起，共同推动AI产业在中国的发展与壮大？
潘晓明：AMD始终愿意与中国的合作伙伴和开发者一道，共同构建开放、包容、可持续的创新生态。我们认为，AI产业的发展不是单靠一家企业就能推动的，而是需要技术平台、产业伙伴和开发者社区共同参与、共同建设。
今天举办的AMD AI开发者日就是一个很好的体现。我们把技术趋势、产品方向和开发者生态首次集中呈现在同一平台上，这不仅是一次能力展示，更重要的是希望以更直接的方式，把AMD在AI领域的解决方案和应用实践与开发者共享，同时也为我们与开发者、合作伙伴共同探讨AI未来的发展方向，提供一个更开放、更高效的交流平台。
与此同时，我们也在持续加大对CPU、GPU以及ROCm等平台的投入，希望为合作伙伴和开发者提供一个清晰、可持续演进的技术方向，让大家能够基于这一平台进行长期规划和联合创新。对产业发展来说，这种持续、稳定的技术投入非常重要，因为它能够帮助生态伙伴更有信心地开展产品开发、方案适配和应用落地。
在生态建设层面，AMD不仅重视技术创新，也高度重视开放标准的推动。以UALink为例，我们正与全球产业伙伴共同推进开放互联标准。目前，UALink联盟已经吸引了全球70多家成员参与，其中也包括阿里云在内的多家中国企业。去年，阿里云当选UALink联盟董事会成员，共同推进GPU互连技术的研发和标准制定。在这个过程中，我们也看到，中国企业正在以更加积极、更加深入的方式参与到全球技术体系的建设中，同时也在加速本土AI产业的发展。
对AMD而言，中国团队和本地布局，是我们在AI这一长期赛道上持续积累技术能力、行业经验和生态协作模式的重要基础。未来，我们也希望继续通过不断完善技术与生态布局，与本地合作伙伴和开发者一起，推动AI技术在中国更广泛的产业场景中落地，助力整个产业持续发展。
