黄仁勋刚走，苏妈就来了！
上周，亿万富翁、英伟达CEO黄仁勋到北京，在南锣鼓巷吃炸酱面、喝蜜雪冰城、豆汁，引发全球关注。
这不，黄仁勋前脚刚从北京回硅谷，就在5月19日（今天），AMD掌舵人“苏妈”苏姿丰（Lisa Su）也在北京参加重要会见后，空降上海。
这是AMD 第一次把 AI 开发者大会搬到中国，“没穿皮衣”的苏姿丰开场第一句话是冲着全场喊：
“你们兴奋吗？”
值得一提的是，由于之前AMD官宣了苏姿丰来沪参加这场活动的消息，原本不到1000人的座位，最后现场参会超过2000人。台下站满了人，连过道都挤不动。
甚至在主论坛之前，由于现场的人太多了，很多参会者无法上楼，只能在楼下排队，而工作人员对参会者进行限流和维持秩序。
由于现场观众热情高涨，苏姿丰所到之处迅速被围得水泄不通，不少参会者和媒体纷纷举起手机拍摄，并排队上前合影留念。她专门来到展区，听取无问芯穹、零一万物和阶跃星辰等公司相关负责人的产品介绍与演示。
苏姿丰在演讲中表示，中国拥有世界上最具活力的 AI 生态系统，AMD进入中国市场已有30多年历史。回顾这一切，中国是推动AMD技术路线图的核心力量。“我们的ROCm人工智能软件和平台工程团队，实际上就设在上海研发中心——这也是我们在全球最大的研发中心之一。”
她说，此次来华深感荣幸，中国市场极其重要。算力已经成为AMD开展业务的关键，十分有幸能与中国各大合作伙伴在这一领域保持稳固良好的合作关系。
除了登台演讲，苏妈还“翻牌”零一万物、阶跃星辰、无问芯穹三家中国头部 AI 企业负责人和发起人，展示AMD生态力量：
一家来自给企业造智能体的明星公司：零一万物CEO李开复；
一家是刚完成20亿融资的国内头部的大模型公司：阶跃星辰CTO朱亦博；
还有一家，是近期刚完成高额融资的AI基础设施公司，专门生产AI离不开的“数字石油”：无问芯穹发起人汪玉教授。
都在把 AI 从炫技，变成企业的生产力、个人的生产力，乃至AI产业自身的生产力。
当 Token 正式划开信息时代与 AI 时代的界限，AI行业已然迎来全新拐点。
而黄仁勋与苏姿丰接连来华，已然印证：
中国AI产业生态在全球格局中不可或缺、地位举足轻重。在算力、模型、数据迅猛迭代下，Token（词元）经济学时代已经到来。
今年初，以“龙虾”为代表的AI智能体引发了新一轮AI热潮。
苏姿丰表示，当下，AI正以前所未有的速度飞速发展，正因如此，行业顶尖人才更需要频繁交流，探讨前沿创新成果。如今，全球AI活跃用户数量早已突破十亿。但更令人兴奋的是未来的预测：“我们预计，在未来几年内，全球AI活跃用户将超过50亿”。
“我深耕科技行业已有30余年，从来没有哪个时期，能像现在这般充满机遇与活力。”苏姿丰表示。
近四、五个月内，AI行业更是迎来新一轮爆发式增长，不再局限于大语言模型领域，推理AI已然成为行业主流趋势，大模型从仅能实现问答交互的基础功能，如今，依托开源技术与智能体相关全新创新成果，AI智能体已经彻底改写了AI的使用逻辑。
苏姿丰在演讲中指出，AI 的落地场景遍布全产业生态，涵盖大型云端算力中心、个人终端设备、边缘硬件，乃至实体智能系统与智能机器人领域。行业创新百花齐放，开放共享成为产业发展核心准则。
她指出，未来，每个人都可搭载5个、10个，甚至上百个AI智能体，工作效率将实现质的飞跃。
“行业各界都在持续加码算力布局，未来各类算力硬件将全面普及，不再局限于云端场景，而是渗透至全产业生态。除此之外，完整的CPU+GPU算力配套同样不可或缺，以此才能保障智能体实现全流程稳定运行，这也是 AMD 全力布局全场景全域算力产品矩阵的核心初衷。”苏姿丰称。
随后，“御三家”之一的零一万物创始人、CEO李开复上场，与苏姿丰进行了对谈。
第一个是，AI Coding（代码生成）能力已经远远超过了一年前的门槛，去年AI只能写一个函数，但今天，人工智能已经能够编写功能模块，甚至端到端地构建产品。在座的每个人都知道，智能体在数字世界中能做的一切，底层都是代码。当代码能力跨越这条线时，自主智能体就成为了可能。
第二，我们意识到单个智能体是不够的。用户可以同时启动多个独立的智能体来完成不同的任务，这种情况很常见，但智能体的协同能力上，无论单个模型有多大，它的全能性都是有限的。
所以，李开复预测：多智能体架构能够并且将会打破这个天花板。一个多智能体架构可以包括擅长规划、批判、执行、风险控制的不同智能体，它们协同工作、相互辩论、彼此成就。
作为大模型“六小虎”之一，零一万物目前正在做企业AI智能体平台，与开发者合作，提供单个智能体无法实现的超级智能解决方案。
“如果说2024年是‘我能完成一个任务吗？’，2025年是‘我能完成一个工作流程’，那么2026年就是‘我能运营一个企业职能部门吗’，而终有一天，它将能够运营整个企业。这种架构可能就是大家听说过的"一人公司"趋势。通过利用模块化的多智能体框架，在座的任何一位开发者，都有可能成为宏观架构师，启动一家功能完备的公司。这真是太令人惊叹和兴奋了。”李开复称，他一直在与世界各地的CEO和高管们探讨如何进行这种转型，让AI辅助CEO工作。
对于开源模式，李开复表示，开源生态正在重塑全球AI行业格局。如果将硅谷封闭式自研商业模式类比为苹果公司闭环生态，依托自研系统赚取高额利润、严控行业生态；那么全球开源人工智能生态，就如同安卓生态一般，凭借开放包容的特性迅速占领全球市场、实现大规模普及落地，即便盈利模式相对平缓，却具备不可替代的行业价值。
“而开源模式能够在中国市场快速崛起，还有更深层次的产业原因。受硬件算力资源条件限制，国内开发者、初创企业以及大模型研发团队，无法像海外封闭式自研团队一样，依托海量算力盲目堆砌实现技术突破。也正因如此，国内行业从业者充分发挥工程研发优势，秉持抱团协作的行业理念深耕技术研发。”李开复称。
李开复坦言，如果说硅谷AI企业如同潜心钻研、冲击顶尖科研成果的科研学者，那么中国本土AI产业生态，更像是互通互助、携手共进的学习社群，在开源技术领域共享研发成果、互通技术经验，彼此依托现有成果完成技术迭代升级。
“只要你熟练掌握系统统筹思维、手握前沿创新思路，身处当下行业浪潮之中，手握笔记本电脑便能布局行业前沿赛道，你的战略布局优势，甚至远超世界五百强企业专职战略部门。切莫辜负当下时代红利，大胆落地创新构想，投身AI创业浪潮。”李开复称。
阶跃星辰CTO朱亦博：
未来是云端和本地协同的AI智能体世界
随后，阶跃星辰CTO朱亦博登台。
今年1月，阶跃星辰宣布完成B+轮融资，规模超50亿元，短短几个月里，它的累计融资就突破200亿元。近期，阶跃星辰又完成约25亿美元融资，刷新中国大模型圈单轮融资纪录。华勤、龙旗、豪威、中兴等手机产业链公司集体入场，HKIC（港版淡马锡）也出现在股东名单中。
一年前，阶跃星辰基础大模型Step 3，主打多模态推理，在多个榜单上拿下了最佳。今年随着“龙虾”的爆火，阶跃星辰专为智能体而生的开源基座模型Step 3.5 Flash，在“龙虾”全球调用量榜上一度登顶全球第一。
朱亦博表示，今年 3 月，Step 3.5 已经成为OpenClaw和OpenRouter 上最受欢迎的模型之一，而且很快，阶跃星辰将发布一款新模型，它拥有更强的智能体能力，同时依然能够在 AMD 平台上流畅运行。
“我们对接下来的进展非常兴奋，2000亿参数量级的模型都将是AMD锐龙 AI Max 的最佳搭档。”
朱亦博在对话中指出，除了云端，本地AI智能体技术，在未来将变得极其重要，尤其是高交互、高安全场景。端侧AI不需要持续的互联网连接，响应速度更快，而且不需要将数据发送到云端，能够更好地保护客户隐私；而且，云端大模型的Token成本正在飙升，但如果能在本地运行模型，Token成本几乎为零。
因此，朱亦博认为，未来世界一定是云端与本地设备协同的Agentic AI（AI智能体）模式。
无问芯穹发起人汪玉教授：
具身智能未来需要打通端云一体开源生态
最后主论坛压轴的合作嘉宾，是清华大学电子工程系教授、无问芯穹发起人、IEEE Fellow汪玉教授。
事实上，AI正在从云端智能体、各类框架，跳出虚拟场景，走向更大市场的端侧AI、物理AI方向，让AI机器人走进工厂搬运货物、环境感知、路径规划、智能决策等。
这也就意味着，物理AI终端的智能算力核心必须在端云一体的生态当中。
这是无问芯穹定义AI生产力的核心逻辑：AI生产力 = 智能规模 × Token 生产效率 × Token 价值转化。
首先是智能规模。当前智能产业发展的核心瓶颈就是算力资源受限。无问芯穹搭建了跨区域分布式训练架构，能够整合各地数据中心，汇聚成超大规模智算集群，打破单一地域的规模束缚；
其次是Tokens生产效率，也就是每秒Tokens量，目标是用更低能耗，产出更多有效Tokens，这就离不开软硬件协同优化。无问芯穹的技术平台深度适配硬件调度逻辑，尤其针对 AMD 芯片做了深度优化，充分释放每一颗晶体管的性能潜能。
最后是Token 价值转化。Tokens本身没有实际意义，只有用Token 创造更大生产力、解决真实产业问题，才能产生价值。无问芯穹已接入多款主流大模型，赋能制造业、智能终端等行业，让人工智能不再只是生成文字内容，而是真正落地创造实际产业价值。”汪玉表示，将这三大要素结合起来，就能实现单位时间内AI生产力的跨越式提升。无问芯穹正携手 AMD，让人工智能成为驱动全球下一代经济发展的核心动力。
汪玉早年以技术入股创立深鉴科技，这家专注 AI 深度学习芯片研发的企业在 2018 年被赛灵思收购，而赛灵思后续正式并入 AMD，由此，让汪玉的科研产业成果与 AMD 形成深度产业联结。
如今，他发起成立的无问芯穹，其多源异构和软硬协同技术，可全面深度适配 AMD 系列芯片，持续落地应用。
汪玉在现场称，目前无问芯穹打造了大规模强化学习开源框架RLinf，这款框架适配大规模灵活部署场景，上线短短数月，GitHub平台热度已突破3300星，一跃成为当下最热门开发框架，已有20余家行业头部企业接入使用。“开发者依托 AMD 硬件设备，短短几分钟内就能完成物理AI智能项目的规模化部署。去年公司已与AMD达成深度合作，赋能千万级 AI 终端设备；未来也计划持续拓展适配范围，全面覆盖各类机器人智能设备。”
谈到世界模型，汪玉强调，世界模型是极具发展潜力的核心方向，可以把它理解为AI的内置虚拟仿真推演引擎，等同于AI的“想象力”。
“搭载它之后，机器人在执行现实动作前，就能在内部提前推演、模拟物理世界的运行结果。这不仅能让智能体的学习效率提升数千倍，还能大幅降低试错风险。但目前世界模型仍处于发展初期，随着数据短缺等行业难题逐步攻克，未来世界模型的规模、实用性与产业影响力，都会远超现有主流大模型。”
总结：AI正转向Tokens“价值转化”
随着国内日均Token调用量已超过140万亿，相比2024年初的1000亿增长了1000多倍，
这意味着，AI的竞争已经转向了Token带来的AI商业落地。用户更在意 Token 能不能带来真正的生产力，能否提升整体业务的 ROI。
Token需求是指数级往上冲，但算力供给就那么多，因此，像无问芯穹这种AI基础设施公司，本质就是在做一件事：在有限供给里，通过差异化的先进技术实力，把Token榨干、用好、变成真金白银的生产力。
Token不是概念，不是炒作，不是PPT，就是正在发生的现实。
未来几年，Token会像水电一样，变成所有行业的刚需、基础、命脉。
一句话总结：AI算力只是燃料，Token才是数字世界的“石油”；能把燃料变成石油、再变成生产力的，才是真正的基础设施之王。而无问芯穹这类企业，手里握着的不只是Token产能，更是把Token实打实变成商业价值的转化能力。
未来十年，AI产业的核心叙事会彻底改写，不再是“模型多大”、不再是“性能多强”，而是：Token怎么产、怎么降本、怎么分配、怎么赚钱。
我们这些创造者，要回答的问题很简单： 怎么用高效率、大规模、智能化的方式，把AI真正变成生产力、变成钱、变成整个社会的新动能。
这不是梦想，这就是接下来十年，我们要亲手干出来的事情。
