苏姿丰对谈李开复：中国AI氛围更像一个活力的去中心化学习小组

作者：苏打

出品：明亮公司

「明亮公司」获悉，5月19日，AMD AI开发者大会 (AMD AI DevDay 2026)首次登陆中国，并于上海举行。

“AMD的技术每天都在真实地触达数十亿人，有一点让我们非常自豪。AI正在重新定义计算的每一个层级，它应该无处不在。这意味着我们需要在技术栈的每一层都进行真正的创新。”

AMD董事会主席及首席执行官苏姿丰在现场演讲中表示，AMD的使命是推动高性能计算和AI的边界拓展，而这些均指向有趣和向善。

目前，全球已有超过10亿AI活跃用户。“但更令人兴奋的是，我们预计在未来几年内，这一数字将超过50亿。”

苏姿丰认为，支撑这几十亿用户的，是拥有合适的应用，其中需要各种各样的模型和工作流。AI正在以惊人的速度发展，推理型AI变得越来越普遍。同时，如今生态系统的各个角落均有AI在运行，从大型云厂商到 PC，再到边缘设备，甚至物理系统和机器人。因此，“开放性比任何时候都更加重要”。

“展望未来，Agentic AI（智能体 AI）正在彻底改变大家使用 AI 的方式。你问模型一个问题，实际上是在探索如何利用AI调动多个智能体。

苏姿丰坦言，未来，GPU将无处不在，但其中还需要大量处理能力，才能真正让智能体运作起来。“你需要完整的端到端计算频谱。这正是AMD的重点——提供完整的端到端计算能力。我们的目标是为 AI 时代构建跨越云、端和边缘的计算基础。”

谈及中国，她表示，中国拥有全球最具活力的AI生态系统。AMD在中国已经有30多年历史，并将中国视为推动AMD路线图的核心，包括芯片、AI软件以及平台工程。目前，AMD上海研发中心已成为其全球规模最大的研发中心之一。

“之所以这样做，是因为我们相信必须扎根于此，才能与全球最聪明的AI从业者交流，特别是在中国的各个领域。这也是为什么我们与中国最大、最具影响力的云厂商和企业级公司建立了合作伙伴关系。中国的AI生态系统真正引领着开放创新的领域。这是一种非常特殊的能力，也是AMD认为能最快推动AI生态发展的基石。”

随后，苏姿丰与零一万物创始人兼CEO李开复进行现场对谈。以下为「明亮公司」精编后的对话内容：

多智能体架构将是下一个方向

苏姿丰：你一直在谈论AI从“生成式（Generative）”向“智能体（Agentic）”的转变，感觉2026年就是这个转折点。对此你有哪些不同的观察？

李开复：我想说我们清楚地看到了两个根本性的变化。

首先，编程的门槛已经被彻底跨越了。智能体在数字世界里能做的一切，底层都是代码。一旦代码突破了这条线，自主智能体（Autonomous Agents）就成为了可能。

其次，单一的智能体是不够的。无论单个模型有多大，它的全能性是有限的。即使在人类世界，我们也能看到投资决策委员会、董事会发挥的作用，这是单个人无法比拟的。

下一步重大进展是什么？是多智能体架构（Multi-agent architectures）。一个多智能体系统可以包含一个擅长规划的智能体、一个擅长执行的智能体、一个擅长风控的智能体，它们协同工作、相互辩论、彼此构建。

零一万物正专注于构建这样的平台，与开发者合作，提供单一智能体无法实现的超级智能解决方案，顺应并推动“一人公司”的发展。

在这个由智能体AI驱动的新范式下，我们不再只给智能体下达提示词，而是给它一个组织目标。然后，智能体会自动协调、执行、优化并闭环。这种范式将成为AI领域最大的商业机会——即产业和公司的AI转型。这正是零一万物的焦点。

苏姿丰：能否谈谈未来的计算堆栈是什么样的，以及你需要什么吗？

李开复：智能体经济根本上是一个推理（Inference）经济，而不是训练经济。此外，智能体是突发性的、高度并行的，不是稳态的，这就需要本地优先（Local First）的处理能力，以及为了多智能体编排感觉真实所需的低于100毫秒的延迟。

这正是目前硬件问题的关键所在，我认为AMD的团队比任何人都更了解这一格局。向多智能体架构的转变要求我们透过极致Token效率和本地化处理的视角来看待计算。零一万物也正在构建能够在高效、专用硬件上完美运行的平台，包括本地化的一体机（One Box）和企业级机器解决方案。

此外，由于我们的智能体角色是专业化的，我们不需要也不想要一个巨大的模型，而是会构建一个完美适配AMD的小模型。

中国AI生态更像「充满活力的去中心化学习小组

苏姿丰：现在，开源 AI 社区的创新遍布全球，但在中国尤为突出。你能谈谈开源社区的发展以及目前最让你兴奋的是什么吗？

李开复：我热爱开源，我认为它正在全球范围内改变世界。我们可以把硅谷的闭源模型公司比作Apple，他们构建了iOS，拥有高毛利，但也非常封闭和受控。而全球的开源社区已经变成了AI界的Android，真正占据了巨大的全球足迹和采用率。

虽然我们必须承认开源赚的钱更少，但对于中国来说，开源走到前台还有更深层次的结构性原因。

那就是，硬件资源有限。中国的开发者、初创公司和大模型构建者，负担不起美国闭源模型那种靠蛮力堆算力的巨额成本。

所以，中国社区找到了一种方式，利用中国工程师的高效性和协作意愿。如果说硅谷的AI巨头像是渴望获得诺贝尔奖的天才，那么中国的生态系统更像是一个充满活力的去中心化学习小组。虽然在商业上他们会竞争，但在开源项目上他们共享。

而且开源还有一个显而易见的好处，那就是支持本地私有化部署，不需要把数据发送到云端，这在中国是个大问题，在美国倒没那么严重。我认为这就是为什么AMD今天发布的产品非常适合中国企业的需求——能够在企业防火墙内安全、受保护地进行本地部署。我们很高兴能在此基础上进行构建。

苏姿丰：看到开源的愿景和我们的产品如此契合，我们超级兴奋。你在创始人和开发者群体中看了哪些趋势？

李开复：我们认为开发者是这场革命的核心，但他们需要稍微拓展一下边界。我想重提一个概念，DRI（Directly Responsible Individual，直接负责人）。

在软件工程中，交付产品的主要瓶颈曾经是代码本身，但现在不再是了。PM、CEO、工程副总裁，我们需要谁的许可才能突破这一切？我们只需要一个人全权负责，这就是DRI，明确地拥有跨职能结果的端到端责任。

在这个模型中，一个DRI坐在中心，可以指挥一群智能体——研究、执行、合规监控。优秀的工程师之所以适合成为优秀的 DRI，是因为你懂架构和工程模块，非工程师很难理解这些组件。但你也要学会另一部分，那就是业务流程和客户。

如果你立志成为DRI，就不仅要对系统进行仪表化监控（Instrument），还要对结果进行监控——将同样的技术严谨性应用到商业结果上。

例如，如果你的目标结果是公司的增长，那么你不能只监控代码，还必须要监控API延迟、激活率、转化漏斗、收入影响，因为你拥有端到端的控制权。

AI转型工作必须由CEO亲自推动

苏姿丰：当你跟CEO们谈转型时，对开发者社区意味着什么？

李开复：几乎所有我听说过的或接触过的CEO，都在纠结该建哪种智能体。是 HR 问答机器人？内部搜索引擎？还是客服系统？所有这些都属于“小规模修补”，都是自下而上的，坦率地说，都是“面子工程”。

这项工作这只能由CEO来推动，因为AI不仅仅是软件的补充，AI转型的规模要求CEO亲自关注，并要求根本性的领导力、业务和组织变革。相较之下， CIO的工作是保护公司、安全地部署 AI，而不是转型组织。

所以，我们会把大量精力放在寻找那种有愿景、愿意承担风险的CEO身上，推动他们迈出下一步，将AI应用到真正能改变局面地方：营收、利润、合规、动态定价、供应链、上市时间、核心创新等等。

坦率说，这样的 CEO 是极少数。我们的建议是，如果你的AI部署没有改变你财报电话会议上的一个数字，那你只是在运营一个 AI 实验室，而不是在推动转型。

而我对在场开发者的建议是，任何参与商业组织研发的人都应该这样思考。停止构建那些“面子工程”式的包装器（Wrappers），开始构建真正能触动底线的结构性引擎。

苏姿丰：目前开发者正在构建的东西中，最让你兴奋的是什么？

李开复：我认为是由多层、跨部门的多智能体网络驱动的真正自主型企业（Truly Autonomous Enterprise）的诞生。未来的行业和转型将是不可妥协的企业要务，关系到数据主权以及可见的投资回报率（ROI）。以前这需要一个完整的团队。

在零一万物，我们为我自己打造了一个AI。它整合了所有的公司数据、会议记录、存储在我们本地网络上的所有内容以及人们的讨论和辩论。

这成为我洞察公司的透镜。它改善了执行力，帮我了解发生了什么。我可以问它：“公司里有哪些我需要知道但我不知道的事情？”或者“有哪些产品我们认为能按时交付但可能会延期？”以及“哪些营收目标团队认为能达标但实际不能？”

这是一个伟大的方向，我们现在已经开始为多家公司的CEO或董事长进行测试。

苏姿丰：你能给我一个“Lisa AI”吗？

李开复：绝对可以。实际上，全球最大的制造公司之一正在为他们的CEO打造一个AI。

产品本身并不重要，重要的是AI转型的路径。一旦CEO或董事长使用了它，他们就会上瘾。团队看到了重要性，那么AI转型就可以自上而下开始了。

总之，我想说，如果你坐在这个房间里，带着一台笔记本电脑，理解系统编排，并且有一个大胆的想法，那么你的战略位置比世界上任何一家财富500强公司的战略部门都要好。去构建它吧。