从芯片到设备再到生态 AMD为什么能引领智能体PC？

【天极网笔记本频道】几年前，部署大模型的AI PC主要以“对话”形式给用户提供答案。今天，智能体PC则具备了分析理解用户需求，代替用户执行操作的能力。打个比方，你想要吃晚饭，询问大模型得到的回复将是：近期你关注了这些店铺，你可以出去吃，或者购买以下食材，按照这个教程就可以在2个小时内做出来。而求助智能体得到的回复则是：近期你关注了这些店铺，推荐你选择这些食物，如果没问题就帮你下单了，大概30分钟送到。

  前者是一个聪明的大脑，懂你但并不能帮你把饭送到餐桌上。后者则不仅懂你，还“有手有脚”可以帮你把饭摆到面前。

  智能体作为一种新形态生产力，让用户能够“看见并使用”，切实感受到AI在端侧落地带来的效率提升。类似文件整理、数据分析、会议总结、文稿撰写甚至影像创作，由PC上的智能体完成，能将我们从一些重复、枯燥的工作中解脱出来。正因如此，越来越多的PC内建了AI能力，让智能体开箱即用。

  从2023年在锐龙7000系列处理器中率先将NPU带到PC平台，到2024年推出拥有40TOPS算力的锐龙AI 300系列处理器，再到去年的锐龙AI Max系列处理器，支持本地部署最高2000亿参数模型，闯入智能体PC赛道，对于AI PC而言，AMD既是见证者也是驱动者。 

  在前不久举行的一次线上媒体沟通会上，AMD客户端产品市场营销全球副总裁Michael Nordquist系统性地介绍了AMD在AI PC领域从芯片到设备再到生态的完整布局，解读了AMD如何建立在智能体PC领域的行业领导地位。

  首先，AMD面向PC提供了丰富的产品组合，并积极整合AI能力。这些具备强大AI的锐龙处理器、Radeon显卡夯实了算力基础，让下游合作伙伴可以灵活选用。最新推出的锐龙AI Max 400系列，已经能够运行3000亿参数模型，进一步缩小本地与云端的差距。

  其次，与OEM等合作伙伴携手，基于AMD平台打造了丰富的产品形态，包括笔记本、台式机、Mini PC、工作站等等，能够满足差异化的使用需求。Michael Nordquist表示，过去几年中，AMD已经出货数千万台AI PC，由超过250种不同的设计。而在智能体PC方面，也有超过50种设计，出货量超过50万台。 

  第三，在PC领域多年深耕，以及x86架构的兼容性优势，让AMD拥有更广泛的生态支持，无论是硬件还是模型、软件，对于用户和开发者都相当友好。同时AMD积累的一系列技术创新、软硬件协同能力，也可以在第一时间带给智能体PC这个新物种。比如AMD PRO技术，拥有企业级安全架构以及领先的可靠性，可以满足企业部署、设备管理、长期运维等商业场景需求，减少安全隐患。

AMD锐龙AI Max 400系列赋能智能体PC

  作为AMD面向智能体PC打造的平台，锐龙AI Max在亮相之初就受到了很多开发者、AI发烧友，当然也有创作者和玩家的关注。强大的性能，以及超大的内存给PC市场带来了一种新的“解题思路”，尤其是面向端侧AI部署，有很多先天优势。

  Michael Nordquist分享了AMD最新发布的锐龙AI Max 400系列处理器的五大关键技术特性：基于Zen 5打造，最高16核32线程;CPU以及基于AMD RDNA 3.5架构的GPU、AMD XDNA 2架构的NPU、AMD可变显存技术均面向智能体设计;内存支持从128GB扩大到192GB LPDDR5x统一内存，能够划拨最高160GB作为显存;原生x86架构;强大的GPU以FSR加持的游戏能力。 

  更强大的核心、面向智能体的架构设计，超大的内存与缓存，让锐龙AI Max 400系列处理器面对AI工作负载可以“从从容容 游刃有余”。

  智能体不同于大模型，在收到任务时会涉及不同的核心，调用不同的工具，特别是考虑到感知环境、多模态信息处理，CPU、GPU、NPU灵活调用才能够保证性能和效率，也能够提升能效。拥有高主频、大缓存的CPU可以处理突发高负载需求，面对并行任务执行时也不容易卡顿、等待，而性能“看齐”独显的GPU，让锐龙AI Max 400处理多模态信息更加准确、高效，配合最高160GB的超大显存，为大模型推理、复杂智能体工作流、实时渲染、仿真、内容创作和数据密集型任务提供更大的本地内存空间。

  从这些优势延伸，还可以看到锐龙AI Max 400系列能够支撑更灵活的产品设计，如笔记本、Mini PC、桌面工作站都可以采用。在9月上旬的AMD媒体沙龙中，就介绍了来自联想、超聚变、铭凡、极摩客、Emdoor、七彩虹、阿迈奇、六联等AMD合作伙伴的9款锐龙AI Max+ PRO 495平台全新产品。

  在硬件升级的基础上，AMD也在与大模型厂商紧密合作，让更大规模的模型可以在锐龙AI Max 400系列上部署，并提供出色的性能表现。例如，本地运行3200亿参数GLM 5.3 Flash模型，能够实现每秒20Tokens的生成速度;运行Qwen 3.8 Flash Next(MoE多模态大模型，总参数量125B，搭配51B的N-gram Embedding模块，每一个Token激活6B参数)时每秒生成42个Tokens。对于本地部署而言，这种体验已经足够流畅了。而且，能够支持更高的负载，让用户凭借锐龙AI Max 400系列在处理未来的AI负载及开发需求时也有应对余力。 

  AMD还公布了锐龙AI Max+ PRO 495与英特尔酷睿Ultra X9 388H在AI性能方面的对比成绩，大家可以感受一下。 

  除了这些性能优势外，锐龙AI Max 400系列支持的本地部署大模型具备更出色的安全和隐私防护，同时相比云端模型成本更低，无需考虑对于Token的消耗，这对于开发者以及一些企业、工作室而言也相当重要。

  此外还有一点也很关键，那就是软件以及生态支持。Michael Nordquist表示在Windows系统中，不仅是主要的模型、开发工具，在一些垂直细分领域，如流体动力学、电气系统设计、工业设计等，软件也已经对AI、大模型有了充分支持，面向垂直行业应用场景，AMD的平台级AI能力也可以融入其中，带来效率的升级。 

  Lightsail VR公司的联合创始人兼创意总监Matteo Celia再分享中提到，本地部署AI可以在兼顾高安全、低成本的基础上，来高效处理大量的数据以及参与到后期制作中。凭借锐龙AI Max平台，不仅帮助公司提升了工作效率，可以同时运行多个模型以及运行复杂并发智能体AI工作流等优势，能够帮助创作者在有限的时间内进行更多的尝试，将更多的想法落地。并且，持续的迭代升级能力，让本地的智能体“越来越好用”，甚至成为创作团队的核心成员，在影视制作项目中优化了工作流程。

  锐龙AI Max对Windows平台的支持，降低了使用门槛，具有更多软硬件兼容性优势，同时AMD也为合作伙伴打造了更丰富的软件栈工具，帮助开发者充分利用本地AI能力，与最新最强的前沿模型进行融合，实现更多的创新功能。

  顺便一提，AMD在国内也有很多生态层面的布局，携手软硬件厂商、行业伙伴，来推动智能体PC的规模化发展和应用。例如，依托“春雷”“春雨”“春笋”三大AI创始项目和AMD锐龙AI智能体创新应用大赛，AMD与产业界、高校、开发者和AI社区紧密连接，逐步完成从平台验证、解决方案打磨到应用示范和市场传播的布局，为更多行业及应用场景带来可用、好用的解决方案。这对于还处于上升期的智能体PC市场而言，能够更好地激发市场潜力，让行业及用户充分见证智能体AI的价值。 

  AMD大中华区市场营销副总裁纪朝晖此前提到，“春雷计划”面向行业场景，与合作伙伴共创解决方案，覆盖投标、保险、投资、影视、医疗、教育、科研、安防、数据分析、供应链、审计和财税等领域，已推出20余种解决方案。“春雨计划”已走进百余所高校，通过AI微讲座、实训教室、ROCm培训、创新示范中心和专项竞赛等，将端侧算力融入教学与科研。“春笋计划”连接AI社区和开发者活动，推动模型、工具与应用经验开放流动，持续扩大AI影响力。AMD锐龙AI智能体创新应用大赛则为超级应用和“超级个体”提供从创意实现到产品推广的展示平台。

写在最后

  停留在“能用”阶段还远远不够，只有做到“好用”，才能让智能体作为一项关键配置，在价格暴涨的PC上有更明确的存在必要。

  不只是AMD，上游厂商几乎都在紧跟智能体PC、终端侧AI机遇紧锣密鼓地布局。未来，AMD如何以锐龙AI Max系列处理器为发力点，打通软硬件、生态的链路，将智能体PC的AI算力、软件能力转化为适配行业和用户的解决方案、创新生产力，甚至是AI赋能的工作娱乐体验，将是能否长期走在行业前列的关键。