Yottaflop 时代：AMD 的 CES 2026 主题演讲如何重新定义人类视野

1. 引言：“好戏还在后头”时代

拉斯维加斯，2026 年。霓虹闪烁的拉斯维加斯大道通常是感官过载的极限，但在 AMD 主题演讲厅内，气氛却截然不同，令人兴奋。苏姿丰博士登台演讲，犹如一盆冷水浇醒了自鸣得意的行业：尽管过去三年发展迅猛，我们仍然站在起跑线上。人工智能已经从“百万用户的新奇玩意”转变为“十亿用户必需品”，而且发展势头只会越来越强劲。
当晚的主题是“好戏还在后头”。随着人工智能的普及率逼近预计的 50 亿活跃用户，人们的关注点正从实验性的聊天机器人转向高性能计算成为全球 GDP 主要引擎的时代。苏姿丰的愿景不仅仅在于更快的芯片；这关乎现代生存方式的根本性重构。

2. 尧塔级计算的崛起：计算能力已达想象的边缘

坦白说，这些数字令人难以置信。2022年，全球计算基准约为1 Zettaflops。到2025年，这一数字达到了100 Zettaflops。但为了驱动未来十年的推理模型，苏姿丰的目标是“尧塔级”（10^24）——一个由1后面跟24个0组成的计算能力规模。为了实现这一目标，全球需要在五年内将计算能力提升10000倍。
这并非摩尔定律，而是一次彻底的产业转型。如今，人工智能计算的需求每年都在增长三倍，这需要大规模的“人工智能工厂”。为了满足这一需求，苏姿丰发布了Helios机架，这是一个庞大的平台，旨在作为一个统一的72GPU计算单元运行。
“Helios 机架是个庞然大物……它重达近 7,000 磅……实际上比两辆小型汽车还要重。”——苏姿丰博士
其内部配置令人叹为观止。Instinct MI455X 是一款拥有 3200 亿个晶体管的巨型 GPU，采用 2nm 和 3nm 工艺制造，并配备 432GB 超高速 HBM4 内存。驱动这些 GPU 的是“Venice”CPU，这是一款 Zen 6 架构的杰作，拥有多达 256 个核心。Venice 经过联合设计，即使在机架规模下也能全速为 MI455X 提供数据支持，有效消除了传统上限制高级推理的数据瓶颈。

3. 待办事项清单的终结：从被动式应用到主动式代理

我们正在见证“被动式”聊天机器人的消亡。 OpenAI总裁Greg Brockman和Liquid AI的Ramine Hassani与苏姿丰一同详细阐述了向“主动式智能体”的过渡。当前的AI需要等待指令；而下一代AI将代表用户采取行动。Brockman描述了“计算模式”的转变：人类需要低延迟的交互，而后台任务很快将由“海量的智能体计算”来处理。
最终目标是构建一个由“智能体舰队”管理用户生活的世界，让用户能够专注于更高层次的目标。这些智能体可以代替用户参加会议、进行深度研究，并在用户醒来之前完成待办事项。Ryzen AI Max处理器为这一转变提供了动力，使这些主动式智能体能够在本地离线运行。通过直接在设备上处理2000亿参数的模型，业界正朝着以隐私为先的“边缘AI”迈进，这种AI无需连接到云服务器即可发挥作用。

4. 空间智能：赋予人工智能类似人类的世界感知能力

“人工智能教母”、World Labs联合创始人李飞飞博士介绍了当晚最令人叹为观止的环节：空间智能。语言模型已经掌握了词汇的理解，而World Labs正在教会人工智能理解物理世界的3D和4D结构——包括物理特性、动力学和深度。
李飞飞博士利用他们的“Marble”模型，演示了如何将一张照片转化为一个持久且可导航的世界。我们看到了“霍比特人世界”，以及AMD硅谷办公室的3D重建模型，人工智能在几分钟内将其改造成了一个埃及主题的空间。这有效地用几秒钟的生成式推理取代了数月的手动3D建模。
“我们正在从被动理解文字和图像的系统，转向不仅能够理解世界，还能帮助我们与世界互动的系统。” ——李飞飞博士

5. 医疗保健革命：人工智能成为真正的救命稻草

Yottaflop 时代最深远的影响并非来自数字领域，而是来自生物学领域。由 Jacob Dason（Illumina）、Ula Enswis（阿斯利康）和 Sean McLean（Absci）组成的小组，描绘了从“疾病治疗”到预防和再生医学的转变。
Dason 指出，Illumina 的测序仪现在每天产生的数据量比 YouTube 还多；Enswis 则透露，阿斯利康利用人工智能虚拟评估数百万个假设，使候选药物的研发速度提高了 50%。Absci 的 McLean 分享了一天内筛选一百万种药物的里程碑式成果，他们以制造 iPhone 的精准工程技术来研究生物学。
布罗克曼的轶事凸显了其中的人文意义：人工智能识别出急诊室医生误诊为“肌肉拉伤”的危及生命的血栓；以及一种智能体通过交叉比对一份晦涩的病史，阻止了一位时间紧迫的医生遗漏的致命抗生素反应。

6. 天才的民主化：为什么下一位伟大的发明家是一位17岁的少年

在或许是最鼓舞人心的时刻，苏姿丰重点介绍了来自黑客俱乐部的“Armender团队”。艾米·麦克唐纳、罗莎娜·加博安和阿菲亚·阿瓦——三位此前没有任何人工智能训练的高中生——利用AMD开发者云和MI300X GPU打造了一款自主机器人咖啡师。
复杂机器人技术的准入门槛已经大大降低。艾米·麦克唐纳分享了她对团队下一个项目的愿景：自主消防机器人，旨在人类消防员进入燃烧的建筑物之前进行导航。当学生能够在一个周末内训练出复杂的机器人动作时，创新的速度不再取决于精英出身，而是取决于计算资源的获取。

7. 结论：重塑未来星球

2026 年国际消费电子展 (CES) 的主题演讲描绘了一幅不受限制的星球乃至整个太阳系的图景。从蓝色起源公司 (Blue Origin) 的约翰·库雷斯 (John Kures) 讨论 Mark 2 月球着陆器的 AI“副驾驶”，到美国政府的“创世纪” (Genesis) 任务，传递的信息十分明确：计算不再是瓶颈。
苏姿丰 (Su) 和美国技术顾问迈克尔·卡齐奥斯 (Michael Katzios) 宣布了两座新的超级计算巨头：Lux，美国首个专为科学应用的 AI 工厂；以及 Discovery，2028 年的旗舰项目。这些系统将成为下一波科学溢出效应的引擎，涵盖从核能到生物技术等各个领域。
随着我们迈向“AI 无处不在”的未来，我们正在从一个工具的世界转向一个智能伙伴的世界。问题不再是技术是否存在，而是我们如何选择运用其强大的力量。
在一个计算不再是瓶颈的世界里，你今天会委托一群智能体为你解决什么问题？