IT之家 5 月 19 日消息，今天，AMD AI 开发者大会（AMD AI DevDay 2026）在上海正式举办，这是该面向全球 AI 开发者的技术大会首次登陆中国，IT之家也受邀前往现场，首先一大感受就是人气火爆，参会的人数远比想象中要多。

具体来看，这次大会以“开放 - 构建 - 创新 - 连接”为理念，汇集了行业领袖、技术领导者、生态系统合作伙伴、AMD 工程师及众多 AI 开发者。AMD 董事会主席及首席执行官苏姿丰博士（Dr. Lisa Su）也出席本次大会并发表开幕主旨演讲，并与零一万物创始人 & CEO、创新工场董事长李开复博士等行业嘉宾共同展望 AI 发展愿景。

今年恰逢 AMD 上海研发中心成立二十周年，本次大会也成为 AMD 展示其在中国市场技术投入与生态建设成果的平台。

AMD 表示，当前人工智能正处于转折点，推理与智能体 AI 的兴起推动计算需求发生深刻转变，也催生了 CPU 角色的重新定位。AMD 正通过领先的产品路线图提供 AI 性能，与大型 AI 公司等合作伙伴深度协作构建未来算力，并以开放平台实现广泛适配性，推动数据中心、嵌入式、边缘及智能终端等领域的 AI 发展。在中国市场，AMD 将重点赋能和培养创新 AI 开发者，通过多项举措打造本土化的 AI 生态。

在大会的核心环节，苏姿丰博士与李开复博士展开了主题为“AI 智能体新范式”的对话，双方围绕多智能体技术发展、AI 开发者生态建设、未来企业组织架构变革与生产力形态升级等核心议题交换了看法。

对话中提到，随着 AI 智能体的兴起，本地端侧 AI 计算正逐步走向系统级协同，催生了 PC 领域的全新品类 —— 智能体主机。这类设备需要强大的 CPU+GPU 双引擎算力，以及高带宽、大容量的统一内存，以支撑复杂本地大模型的运行。

AMD 在大会上展示了锐龙 AI Max + 系列处理器在这一领域的技术优势，基于该系列处理器的智能体主机已形成完整产品形态，涵盖一体机、笔记本、Mini AI 工作站等多种类型，全面覆盖不同使用场景与操作系统应用生态。

目前，包括惠普、华硕、联想、宏碁及多家本地创新品牌在内的厂商，已推出超过 35 款相关产品设计。这些搭载锐龙 AI Max + 系列处理器的设备，至高支持 96GB GPU 专属显存，具备低延迟与低功耗特性，可原生支持 200B 参数的模型本地运行，能够在脱离云端依赖的前提下提供 AI 服务，同时保障用户数据隐私。

为了打通 AI 开发与部署的全路径，AMD 在大会上重点介绍了其开源软件平台 ROCm 的最新进展。

ROCm 是支持所有 AMD GPU 的统一软件平台，能够实现从笔记本、工作站到数据中心的互联互通，通过对 HIPCC 编译器、ROCm 库、PyTorch 等 AI 框架以及 OpenClaw 等智能体框架的支持，让开发者实现“一次编写，全路径运行”，从而提升开发、测试与部署效率。

本次大会上，AMD 宣布 ROCm 已新增支持新一代锐龙 AI 400 系列处理器，相关组件可在 ComfyUI 中直接下载。

从 ROCm 7.2 版本开始，该平台进一步扩展了对 Windows 和 Linux 操作系统的兼容性，新的 PyTorch 版本也可通过 AMD 软件轻松获取，降低了开发者在 Windows 环境下的部署门槛。

此外，AMD 还展示了配套的硬件产品，其中 Radeon AI PRO R9700 显卡基于 RDNA 4 架构，配备 32GB 显存，能够为本地 AI 推理、开发及其他内存密集型工作负载提供性能支持；锐龙 Threadripper PRO 9000 系列处理器则支持最多 128 条 PCIe 5.0 通道，适合多 GPU 和 NVMe 存储的高级配置，可满足本地 AI 微调、推理和应用开发的需求。

同时，AMD 发布了跨 Windows 和 Linux 平台的 AI 开发手册，支持 Ryzen AI 和 Radeon GPU，帮助开发者在现有工作环境中快速构建 AI 应用。

此外，本次大会在下午设置了多场并行内容，为不同方向的开发者提供了深入交流的机会。其中，8 大主题 GPU 实操工作坊覆盖云端 GPU、边缘 Radeon GPU、端侧 Ryzen AI 三大场景，全部基于 AMD ROCm 开源平台展开，展现 AMD GPU 在不同 AI 开发场景中的实践路径。

技术专题研讨会则汇聚了来自领先开源社区、头部大模型厂商、高校及 AMD 的技术讲师，围绕 AI 基础设施中的关键问题进行分享，内容涵盖大模型推理优化、Token 成本控制、AI Kernel 开发、多模态模型优化、分布式训练、MoE 训练、GPU 内核智能体、多模态强化学习等多个前沿领域。

作为本次大会中国独有的内容，“作品说话”开发者分论坛聚焦端侧智能体话题，面向智能体主机生态展开，通过实战者经验分享、创新挑战赛优胜团队路演以及 AMD 与 DataWhale 联合实践工作坊等环节，从经验、作品和动手实践三个维度，展示了端侧 AI 与本地智能体的发展潜力。

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