AMD 的佑級野心：蘇姿丰如何用一場演講宣示挑戰 NVIDIA

本文整理自 AMD 於 CES 2026（2026 年 1 月 6 日）發表的主題演講。 🎬 收看連結：YouTube

一座重達 3,175 公斤的龐然大物被推上了 CES 2026 的舞台。這不是什麼概念車或機器人，而是一座 AI 運算機櫃。AMD 執行長蘇姿丰站在這座名為「Helios」的機櫃旁，用一句話定義了它的身份：「世界上最好的 AI 機櫃。」這句話是對 NVIDIA 的直接挑釁。過去幾年，NVIDIA 的 DGX 系統幾乎壟斷了 AI 資料中心的高階運算市場。但蘇姿丰顯然不打算繼續當追趕者。她用長達兩小時的主題演講，鋪陳了 AMD 的完整戰略藍圖——從雲端到邊緣、從資料中心到個人電腦、從醫療到太空，AMD 要讓 AI 無所不在。

這場演講的核心訊息可以用三個字總結：Yotta scale（佑級規模）。這個單位對多數人來說很陌生，但它代表的數字令人震撼。一個 Yottaflop 是 10 的 24 次方——也就是 1 後面跟著 24 個零。相較於我們熟悉的「Peta」（拍，10 的 15 次方），Yotta 大了十億倍；相較於目前全球超級電腦的頂尖水準「Exa」（艾，10 的 18 次方），Yotta 大了一百萬倍。如果用一支 iPhone 16 的運算能力來比較，一個 Yottaflop 大約相當於一千億支 iPhone 同時全力運算。蘇姿丰預測，未來五年內，全球 AI 運算需求將達到 10 Yottaflops 以上，這是 2022 年水準的一萬倍。這個數字聽起來瘋狂，但她的論據很清楚：AI 使用者已經從一百萬人成長到十億人，而這只是開始。

雲端 AI 的軍備競賽：MI-455X 與 Helios 架構

要支撐佑級規模的運算需求，需要的不只是更快的晶片，而是整個系統架構的重新設計。這正是 Helios 的核心價值所在。AMD 將 Helios 定位為「佑級時代的機櫃級平台」，它不是把一堆 GPU 塞進機櫃那麼簡單，而是從晶片、散熱、網路、軟體全面整合的系統解決方案。

Helios 的核心是 MI-455X，AMD 有史以來最強大的 AI 加速器。這顆晶片的規格令人瞠目：3,200 億個電晶體、12 顆採用台積電 2 奈米與 3 奈米製程的運算與 I/O 小晶片、432GB 的 HBM4 記憶體，以及次世代 3D 晶片堆疊技術。蘇姿丰特別強調，MI-455X 相較於上一代 MI-355X 的效能提升幅度高達 10 倍。這個數字如果屬實，將是 AMD 資料中心 GPU 歷史上最大的世代跨越。

但 MI-455X 只是 Helios 的一部分。每個 Helios 運算托盤包含四顆 MI-455X GPU，搭配代號「Venice」的次世代 EPYC CPU，以及 Pensando 網路晶片，全部採用液體冷卻以最大化效能。Venice 採用台積電 2 奈米製程，最高可達 256 顆 Zen 6 核心，記憶體與 GPU 頻寬較上一代翻倍，專為餵飽 MI-455X 的胃口而設計。整座 Helios 機櫃包含 72 顆 MI-455X GPU、超過 18,000 個 GPU 運算單元、4,600 顆 Zen 6 CPU 核心、31TB 的 HBM4 記憶體，總運算能力達到 2.9 ExaFLOPS（FP4 精度）。

這個規格直接對標的是 NVIDIA 在同一場 CES 上發布的 Vera Rubin NVL72 系統。兩者都採用 72 顆 GPU 的配置，但在細節上各有勝負。記憶體容量方面，AMD 的 MI-455X 每顆配備 432GB HBM4，NVIDIA 的 Rubin 每顆是 288GB HBM4——AMD 領先約 50%。這意味著 AMD 系統可以處理更大的 AI 模型，不需要將模型切割到多個節點。但在記憶體頻寬方面，NVIDIA 據報導調整了規格，讓 Rubin 的頻寬不再落後。整體算力方面，兩者大致持平：Helios 宣稱 2.9 ExaFLOPS（FP4），Vera Rubin NVL72 宣稱 2.5-3.6 ExaFLOPS（FP4）。

真正的差異在於生態系統策略。Helios 基於 Meta 提交給開放運算計畫（OCP）的 Open Rack Wide 標準設計，強調互通性與可擴展性，避免供應商鎖定。NVIDIA 的系統則依賴其專有的 NVLink 互連技術與 CUDA 軟體生態。AMD 押注開放標準，包括 UALink（用於節點內 GPU 互連）與 Ultra Ethernet（用於跨節點擴展），試圖打破 NVIDIA 的護城河。

OpenAI 站台：6GW 合作案的戰略意義

產品規格只是故事的一半。真正讓這場演講具有分量的，是蘇姿丰請上台的來賓陣容。第一位就是 OpenAI 總裁暨共同創辦人 Greg Brockman。

Greg Brockman 的出現不只是象徵性的背書。2025 年 10 月，AMD 與 OpenAI 宣布了一項震撼業界的合作：OpenAI 將部署高達 6GW 運算能力的 AMD GPU，用於其 Stargate 計畫的資料中心。6GW 是什麼概念？大約是胡佛水壩發電量的三倍。這項合作預計為 AMD 帶來數百億美元的營收，並讓 OpenAI 獲得數十萬顆 AMD 晶片。首批 1GW 的 MI-450 系列 GPU 將於 2026 年下半年開始部署。

在舞台上，Brockman 分享了幾個關於 AI 如何改變生活的故事。他的同事的丈夫因為腿痛去急診，被診斷為肌肉拉傷。但 ChatGPT 根據症狀判斷可能是血栓，建議回診。結果證實是深層靜脈血栓加上肺部血栓，如果延遲就醫可能致命。另一位同事在醫院準備注射抗生素時，ChatGPT（存有她完整病史）警告這種藥物可能引發她兩年前的感染復發。這些故事聽起來像是行銷話術，但 Brockman 要傳達的訊息很清楚：AI 的價值已經從回答問題，進化到救人性命。

更重要的是 Brockman 對運算需求的描述。他說，OpenAI 內部每次要發布新功能、訓練新模型，都會為了運算資源激烈爭論，因為想做的事太多、資源永遠不夠。他甚至說：「我希望世界上每個人背後都有一顆 GPU 在運轉，因為我相信它能為每個人創造價值。」這是數十億顆 GPU 的需求——沒有任何一家公司有計畫建造這種規模的產能。

Brockman 還展示了一張由 ChatGPT 製作的投影片，說明 AI 正在從「問答模式」轉向「自主式 AI」（Agentic AI）。在自主模式下，AI 不只是回答問題，而是主動執行任務——可能花幾分鐘、幾小時、甚至幾天完成一項複雜工作。使用者早上醒來，可能會發現 AI 已經幫你處理好待辦事項、分析完資料、甚至完成了部分程式碼開發。這種模式需要截然不同的硬體架構：人類互動時需要低延遲，自主式 AI 持續運算時需要高吞吐量。AMD 的 Helios 正是為這種混合需求而設計。

從雲端到邊緣：AI PC 與本地運算的布局

雲端 AI 是 AMD 的主戰場，但蘇姿丰的野心不止於此。她用大量篇幅介紹了 AI PC——讓 AI 在你的個人電腦上本地運行，而不需要連接雲端。

新發布的 Ryzen AI 400 系列處理器是 AMD 在這個領域的主力產品。它整合了最高 12 顆 Zen 5 CPU 核心、16 顆 RDNA 3.5 GPU 核心，以及最新的 XDNA 2 NPU（神經處理器），提供高達 60 TOPS（每秒 60 兆次運算）的 AI 運算能力。AMD 宣稱這是「業界最廣泛、最先進的 AI PC 處理器家族」，首批產品將於一月底出貨，全年將有超過 120 款筆電、桌機、商用電腦搭載這個平台。

更令人矚目的是 Ryzen AI Max。這顆處理器整合了 16 顆 Zen 5 CPU 核心、40 個 RDNA 3.5 GPU 運算單元、XDNA 2 NPU，以及最高 128GB 的統一記憶體架構——CPU、GPU、NPU 共享同一個記憶體池。這讓 Ryzen AI Max 可以在本地運行高達 2,000 億參數的 AI 模型，不需要連接雲端。AMD 表示，在 AI 與內容創作應用中，Ryzen AI Max 的效能顯著超越最新的 MacBook Pro；在小型工作站形態下，其每美元的 Token 產生速度是 NVIDIA DGX Spark 的 1.7 倍。

蘇姿丰還發布了一款令人驚艷的產品：Ryzen AI Halo。這是一個巴掌大小的參考設計平台，號稱「世界上最小的 AI 開發系統」，卻能在本地運行 2,000 億參數的模型。它搭載最高階的 Ryzen AI Max 處理器與 128GB 統一記憶體，預載 ROCm 軟體棧與開源開發工具，支援 Windows 與 Linux，將於 2026 年第二季上市。對於想要開發、測試本地 AI 應用的開發者來說，這是一個極具吸引力的選項。

Liquid AI 執行長 Ramin Hassani 上台展示了本地 AI 的應用場景。Liquid AI 專注於開發可以在任何處理器上高效運行的 AI 模型，他們發布了 LFM 2.5——一個只有 12 億參數的小型模型，卻在指令遵循能力上超越了許多更大的模型。他們還展示了「主動式 AI 助理」的概念：AI 不是等你發問才回答，而是在背景持續運作，幫你分析郵件、準備會議摘要、甚至代替你參加會議。重要的是，這一切都在本地執行，資料不需要上傳雲端。Liquid AI 宣布將與 Zoom 合作，把這些功能整合到 Zoom 平台上。

垂直產業的 AI 革命：醫療、3D 世界、機器人

蘇姿丰的演講野心不止於硬體。她花了相當多的時間展示 AMD 技術在垂直產業的應用，尤其是醫療、3D 世界生成、機器人與太空探索。

在醫療領域，三位業界領袖輪番上台。Absci 執行長 Sean McClain 介紹了他們如何用生成式 AI 從頭設計新藥。傳統藥物研發是「大海撈針」的試錯過程，但生成式 AI 可以直接「設計」出符合需求的分子。McClain 透露，Absci 透過與 AMD 的合作，現在一天可以篩選超過一百萬種候選藥物。他們正在開發治療雄性禿與子宮內膜異位症的藥物——前者困擾著數億男性，後者影響十分之一的女性。「AI 會讓禿頭成為歷史嗎？」這個問題聽起來像玩笑，但 McClain 認真地說，這是可能的。

Illumina 執行長 Jacob Thaysen 談到基因定序與 AI 的結合。人類基因組有 30 億個字母，如果印成書大約是 20 萬頁。只要一個「錯字」，就可能決定一個人是健康長壽還是疾病纏身。Illumina 的定序儀每天產生的資料量超過 YouTube 整個平台的上傳量，需要 AMD 的 FPGA 與 EPYC 處理器才能即時處理。Thaysen 預測，AI 將徹底改變我們對生物學的理解，從「治療疾病」進化到「預防疾病」，最終改變人類對壽命與健康的認知。

AstraZeneca 分子 AI 負責人 Ola Engkvist 則分享了大藥廠如何將 AI 應用到整個研發流程。他們用生成式 AI 評估數百萬種候選藥物分子，只把最有希望的幾個送進實驗室驗證，大幅減少實驗次數。結果是候選藥物的產出速度提升了 50%，臨床成功率也有所改善。

3D 世界生成是另一個令人興奮的領域。史丹佛大學教授、World Labs 共同創辦人暨執行長李飛飛親自上台，介紹她所謂的「空間智慧」（Spatial Intelligence）。這是讓 AI 不只理解文字和圖片，還能理解、創造、並與 3D 世界互動的能力。World Labs 開發的 Marble 模型可以從幾張照片生成完整的、可導航的 3D 環境——不是平面渲染，而是真正的 3D 空間，你可以在裡面移動、探索。李飛飛的團隊甚至用手機拍了幾張 AMD 矽谷辦公室的照片，幾分鐘後就生成了一個 3D 版本，還可以一鍵換成埃及風格或威尼斯風格的設計。這種技術對遊戲開發、建築設計、機器人模擬都有巨大潛力。傳統上需要數月的 3D 建模工作，現在可能只需要幾分鐘。

機器人領域，義大利理工學院衍生的 Generative Bionics 帶來了他們的人形機器人 GeneOne。這家公司的哲學是「以人為中心的物理 AI」——機器人應該放大人類的能力，而不是取代人類。GeneOne 的特點是全身佈滿觸覺感測器，讓它能感知壓力、接觸、甚至人類的意圖。這對於工廠的人機協作、醫療照護中的病患扶持都至關重要。GeneOne 將於 2026 年下半年開始量產，已經有鋼鐵製造商簽約在高危險環境中部署。

太空領域則由 Blue Origin 月球永久基地計畫資深副總裁 John Koulouris 代表。Blue Origin 的願景是建立人類在月球的永久存在，而這需要可靠、耐輻射、低功耗的運算系統。AMD 的嵌入式架構正在為 Blue Origin 的飛行電腦提供動力，他們最近還開始採用 Versal 2 晶片，並在幾個月內就完成了整合與模擬測試，成功模擬了月球著陸。Koulouris 對 AI 在太空的應用特別興奮：AI 可以成為太空人的副駕駛，辨識著陸點、偵測危險、在即時環境中做出決策。他甚至提到，在月球背面部署邊緣 AI，可以利用那裡無線電靜默的環境進行射電天文觀測，而 AI 可以即時分析資料，告訴下一台探測器該降落在哪裡。

超級電腦與國家戰略：Genesis 任務

演講的最後一個重頭戲是美國政府的 Genesis 任務。這是一項由能源部主導的國家級計畫，目標是加速 AI、超級運算、量子運算的融合，在十年內讓美國科學研究的生產力翻倍。蘇姿丰邀請了總統科技政策顧問 Michael Kratsios 上台說明。

Genesis 任務的規模堪比阿波羅計畫或曼哈頓計畫。它將整合美國國家實驗室的頂尖超級電腦與數據集，建立一個統一的、閉環的 AI 平台，用於自動化實驗設計、加速模擬、生成預測模型。優先領域包括生物科技、關鍵礦物、核能、太空探索、量子運算、半導體。AMD 是首批產業夥伴之一，將為橡樹嶺國家實驗室提供兩台新超級電腦：Luxe（美國首座專用於科學的 AI 工廠，2026 年初上線）與 Discovery（下一代旗艦超級電腦，2028 年規劃中）。

Kratsios 還透露了川普政府的 AI 戰略三大支柱：移除創新障礙、建設 AI 基礎設施與能源、以及 AI 外交。美國政府正在簡化資料中心建設的許可流程，支持包括先進核能在內的各種能源形式，並計畫透過「美國 AI 出口計畫」向盟國輸出美國的 AI 技術棧——從基礎設施、晶片到模型與應用。

演講尾聲，蘇姿丰請上了 Hack Club 的三位高中生團隊成員。這個團隊在 AMD 贊助的全國黑客松中獲得金牌，他們用 AMD MI300X GPU 訓練了一個視覺語言模型，並部署在 Ryzen AI 筆電上，打造了一個可以自主倒飲料的機器人手臂。這三位 17、18 歲的學生——Emmy MacDonald、Ruzanna Gaboyan、Afia Eva——在台上介紹了她們的專案，並各自獲得 AMD 頒發的 2 萬美元教育獎學金。這個環節或許是整場演講中最具象徵意義的部分：AMD 不只是在賣晶片，而是在投資下一代的 AI 人才。

市場反應與投資人該關注的指標

演講結束後，市場反應如何？CES 2026 開幕前，AMD 股價已經先行上漲。1 月 2 日（新年第一個交易日），AMD 收漲 4.3%，報 223.47 美元；1 月 3 日早盤進一步上漲 6%，一度觸及 227 美元。演講當天盤前，股價再漲 2.6%，來到 229 美元附近。過去 12 個月，AMD 股價上漲了 76%，漲幅甚至超過 NVIDIA 的 30%。

但這個漲幅必須放在更大的背景下理解。目前 AMD 的市值約 3,590 億美元，而 NVIDIA 的市值高達 4.5 兆美元——差距超過 12 倍。在資料中心 GPU 市場，NVIDIA 佔據約 94% 的市佔率，AMD 只有約 6%。這個差距短期內不會逆轉。

不過，有幾個跡象顯示 AMD 的競爭力正在提升。首先是客戶基礎的擴大。除了 OpenAI 的 6GW 大單，Oracle 也宣布將在 2026 年第三季部署 50,000 顆 MI-450 系列 GPU 的超級叢集。AMD 表示，其資料中心 AI 營收預計在未來 3-5 年內以超過 80% 的年複合成長率增長。其次是技術差距的縮小。MI-455X 的記憶體容量領先 NVIDIA Rubin 約 50%，這對於運行超大型模型是關鍵優勢。ROCm 軟體生態也在改善——Luma AI 執行長在台上表示，他們 60% 的推論工作負載已經跑在 AMD GPU 上，而且「大多數工作負載開箱即用」。

但風險同樣明顯。NVIDIA 的 CUDA 軟體生態經過十多年的經營，擁有數百萬開發者、數十萬個優化過的程式庫與模型。AMD 的 ROCm 雖然進步迅速，但在相容性、易用性、文件完整度上仍有差距。更重要的是，NVIDIA 並沒有坐以待斃。黃仁勳在同一場 CES 上發布了 Vera Rubin 平台，宣稱推論效能比 Blackwell 提升 5 倍、每 Token 成本降低 10 倍。所有主要雲端供應商——Microsoft、AWS、Google Cloud、CoreWeave——都將是 Vera Rubin 的首批客戶。AI 實驗室如 OpenAI、Anthropic、Meta、xAI 也都會採用。AMD 要在這個市場站穩腳跟，必須在軟體生態與客戶支援上持續投資。

對投資人來說，最值得追蹤的指標是 MI-450/MI-455 系列的出貨量與營收。這是 AMD 資料中心 AI 業務的核心，2026 年下半年開始大規模出貨後的季度財報將是關鍵驗證點。OpenAI 合作案的實際進展同樣重要——6GW 是一個巨大的數字，但分階段部署意味著短期內不會全部反映在營收上，投資人需要關注每一階段的交付進度與客戶回饋。

Helios 的 OEM 採用率則是觀察 AMD 能否建立產業標準的風向球。HPE 已經宣布採用 Helios 架構，但戴爾、聯想、超微等其他伺服器大廠的跟進程度，將決定這個開放平台能否真正挑戰 NVIDIA 的封閉生態。最後是 ROCm 的開發者生態——下載量、GitHub 星數、第三方框架支援這些軟指標，長期來看將決定 AMD 能否打破 CUDA 的鎖定效應。硬體規格可以追趕，但軟體生態的建立需要時間與信任的積累。

台灣供應鏈的受惠與隱憂

從台灣投資人與業界的角度，這場演講還有另一層意義：AMD 的擴張將如何影響台灣供應鏈？

最直接的受惠者是台積電。MI-455X 採用台積電 2 奈米與 3 奈米製程的小晶片設計，Venice CPU 採用 2 奈米製程。隨著 AMD 在資料中心市場的擴張，對台積電先進製程的需求只會增加。台積電已於 2025 年底在高雄廠啟動 2 奈米量產，初期良率據報導已超過 65%，這對 AMD 是好消息。AMD 也已確認是 N2 製程的領先客戶，將用於 Zen 6「Venice」CPU 與 Instinct MI-450 加速器。

但台積電的受惠不只來自 AMD。NVIDIA 的 Rubin 系列同樣需要台積電的先進製程與 CoWoS 封裝。兩大 AI 晶片巨頭的軍備競賽，實際上是台積電的雙贏局面。根據 TrendForce 預測，台積電的 CoWoS 產能將從 2025 年的月產 75,000 片晶圓，擴張到 2026 年底的 120,000-130,000 片。台積電也正在亞利桑那州建設封裝廠，但目前在美國製造的晶圓仍需空運回台灣封裝，成本顯著增加。

CoWoS 先進封裝之外，HBM 記憶體是另一個關鍵瓶頸。MI-455X 採用 HBM4，這種記憶體必須在 CoWoS 製程中與邏輯晶片物理結合。HBM 的主要供應商是 SK 海力士、三星與美光，但封裝整合高度依賴台積電。分析師指出，HBM 正在取代 CoWoS 成為新的供應鏈限制因素。SK 海力士已宣布在美國建設首座 HBM 封裝廠，試圖填補這個缺口。

台灣的其他供應鏈環節也可能受惠。散熱模組方面，Helios 採用液體冷卻，對散熱解決方案的需求將增加。PCB 與載板方面，AI 加速器對高階載板的需求持續成長。伺服器組裝方面，雖然 Helios 是開放架構，但 OEM/ODM 廠商仍需要整合能力來生產完整系統。

然而，台灣供應鏈的集中度也是風險。無論是 AMD 還是 NVIDIA，最先進的 AI 晶片都高度依賴台積電的產能。地緣政治緊張、自然災害、產能競爭都可能成為瓶頸。這也是為什麼美國政府積極推動晶片製造回流，而台積電正在亞利桑那、日本、德國建設新廠。對台灣來說，維持技術領先並分散風險，將是未來幾年的關鍵課題。

結語：佑級願景的成敗關鍵

回顧這場長達兩小時的演講，蘇姿丰傳達的核心訊息其實很簡單：AI 是人類創造過最強大的技術，而 AMD 要讓每個人都能使用它。「AI Everywhere, for Everyone」不只是行銷口號，而是她為 AMD 設定的戰略方向。

從雲端的 Helios 機櫃到邊緣的 Ryzen AI Halo，從醫療藥物研發到月球永久基地，AMD 展示了一個完整的產品與應用生態。但這個願景能否實現，取決於幾個關鍵因素。

首先是執行力。MI-455X 和 Helios 的規格很漂亮，但能否準時量產、良率是否達標、客戶導入是否順利，都需要時間驗證。蘇姿丰說 Helios「完全按計畫進行，將於今年稍晚推出」，這個承諾能否兌現，將是 AMD 信譽的試金石。

其次是軟體生態。硬體效能再強，沒有軟體支援也枉然。AMD 的 ROCm 正在改善，但要追上 NVIDIA CUDA 十多年的積累，需要持續投入與耐心。開放標準是 AMD 的策略優勢，但開放生態的建立需要整個產業的配合，不是 AMD 單方面能決定的。

第三是競爭反應。NVIDIA 不會坐視市佔流失。Vera Rubin 的發布顯示黃仁勳依然在快速推進。兩家公司的技術差距正在縮小，但 NVIDIA 的生態護城河依然深厚。AMD 的機會在於提供「第二選擇」——對於擔心單一供應商依賴的客戶，AMD 是重要的替代方案。OpenAI 選擇 AMD，部分原因可能正是如此。

對於投資人、業界人士、科技愛好者，這場演講的意義各有不同。投資人看到的是 AMD 在 AI 浪潮中的成長潛力與估值空間；業界人士看到的是供應商多元化的機會與挑戰；科技愛好者看到的是運算能力指數級成長帶來的無限可能。

但無論從哪個角度看，有一點是確定的：AI 運算的需求正在以前所未有的速度增長，而能夠滿足這個需求的公司——無論是 AMD、NVIDIA、還是他們的供應鏈夥伴——都將在這個時代扮演關鍵角色。蘇姿丰的佑級願景或許野心勃勃，但在一個 AI 使用者正從十億邁向五十億的世界裡，野心或許正是所需要的。

本文資料來源：AMD CES 2026 主題演講、Tom’s Hardware、Yahoo Finance、TrendForce、TipRanks、SemiAnalysis