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終結(jié)“加法邏輯”:AMD銳龍AI Max+與AI時(shí)代 PC的單芯片融合重構(gòu)

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在過去三十年的 PC 演進(jìn)史上,性能的提升往往遵循著一種近乎肌肉記憶的“加法邏輯”:處理器不夠快就提升主頻,主頻加不上去就增加核心,多核還不夠用就增加有更多功能的核心,像AMD收購(gòu)ATI之后推出融合CPU和GPU核心的APU,現(xiàn)在已成業(yè)界標(biāo)配。而近年來的 AI 浪潮,則又進(jìn)一步催生了植入 NPU 模塊的AIPC處理器。

NPU(神經(jīng)處理單元)作為專門為人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景而設(shè)計(jì)的加速器,在硬件結(jié)構(gòu)上進(jìn)行了針對(duì)性的優(yōu)化,可以高效、低功耗地執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理等AI相關(guān)的計(jì)算任務(wù),實(shí)現(xiàn)了更高的能效比,分擔(dān)了CPU和GPU不擅長(zhǎng)的負(fù)載,提升了處理器整體的能效和運(yùn)算效率。

但這種基于分離器件的堆疊模式雖然維持了生態(tài)的慣性,卻在端側(cè)大模型(LLM)爆發(fā)的元年,撞上了物理效率與空間限制的冰墻。首先是傳輸?shù)钠款i,當(dāng)數(shù)據(jù)在 CPU、GPU、NPU與內(nèi)存之間頻繁遷移所產(chǎn)生的功耗與延遲,成為限制 AI 智能體(Agent)進(jìn)化的頭號(hào)殺手時(shí),行業(yè)亟需一種全新的路徑探索。其次是顯存墻,顯存容量成為制約傳統(tǒng)消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品運(yùn)行大模型的物理極限,也亟待來自端側(cè)AI的創(chuàng)新破局。



在CES 2026上,我們?cè)谂c AMD 公司副總裁兼客戶 OEM 總經(jīng)理 Jason Banta 的深入交流中,看到了“超級(jí) SoC”的破局路徑——銳龍AI Max+系列處理器。這顆芯片采用“CPU+iGPU+NPU”的異構(gòu)架構(gòu),集成 16 核 Zen 5 CPU、RDNA 3.5 圖形單元及高達(dá) 50 TOPS 算力的 NPU,最高支持 128GB 內(nèi)存,通過 UMA 可變顯存可將其中的 96GB 用于顯存,解決了本地大模型運(yùn)行中的“顯存焦慮”。其最大的亮點(diǎn),更是集成了 256-bit 內(nèi)存帶寬,極大的提升了數(shù)據(jù)共享的效率,本質(zhì)上是在嘗試打破 x86 陣營(yíng)長(zhǎng)期存在的組件壁壘,將 PC 從“組裝機(jī)”邏輯推向“算力終端”邏輯。

效率的終點(diǎn)是整合

長(zhǎng)期以來,x86 陣營(yíng)在移動(dòng)端的表現(xiàn)一直受到“內(nèi)存墻”的制約。傳統(tǒng)的雙通道內(nèi)存架構(gòu)雖然能滿足辦公與輕度娛樂,但在面對(duì)動(dòng)輒數(shù)十億參數(shù)的本地大模型時(shí),帶寬的貧血和有限的內(nèi)存容量會(huì)導(dǎo)致推理響應(yīng)出現(xiàn)明顯的滯后,如若是遇上更大的成百上千億參數(shù)規(guī)模,更是連完整加載都成了問題。AMD 去年就早早推出的 銳龍AI Max 系列,今年又增加了新的型號(hào),其核心設(shè)計(jì)邏輯并非簡(jiǎn)單的參數(shù)競(jìng)賽,而是對(duì)端側(cè) AI 運(yùn)行效率的根本性重構(gòu)。



Jason Banta 在對(duì)話中坦言,銳龍AI Max 系列的誕生很大程度上源于社區(qū)和端側(cè)開發(fā)者的真實(shí)反饋:他們需要一種能夠在一個(gè)緊湊的形態(tài)內(nèi),提供處理大規(guī)模語(yǔ)言模型能力的硬件。這意味著,不計(jì)成本而做的“內(nèi)置顯卡增強(qiáng)”,是為了實(shí)現(xiàn)極致效率的必然選擇。當(dāng) CPU、GPU 與 NPU在同一片硅片上通過 256-bit 的“高速公路”實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享時(shí),曾經(jīng)在總線上損耗的能量被轉(zhuǎn)化為瞬時(shí)的智能響應(yīng)。這種高度集成的思路,讓 14 英寸甚至更小的輕薄設(shè)備,擁有了以往只有厚重移動(dòng)工作站才具備的生產(chǎn)力潛力。

對(duì)位 Apple 與 NVIDIA 的雙重博弈

在高度集成的路徑上,Apple Silicon 曾憑借統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)(UMA)確立了功耗比的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì),讓 x86 陣營(yíng)在輕薄性能本領(lǐng)域一度陷入防御姿態(tài)。AMD 在 銳龍AI Max+ 系列上引入 256-bit 位寬,實(shí)際上是在 x86 的開放土壤上,復(fù)刻甚至超越了 Apple 級(jí)的帶寬紅利。但這并非單純的模仿,AMD 的野心在于利用這種帶寬優(yōu)勢(shì),直接蠶食由 NVIDIA 長(zhǎng)期壟斷的專業(yè)級(jí)市場(chǎng),像DGX Spark,面對(duì)銳龍AI Max+ 就難言優(yōu)勢(shì)。



對(duì)于傳統(tǒng)筆記本設(shè)計(jì)而言,取消獨(dú)立顯卡及其配套的顯存顆粒,不僅意味著主板面積的精簡(jiǎn),更意味著散熱壓力和布線復(fù)雜度呈指數(shù)級(jí)下降。當(dāng)一顆 SoC 能夠提供足以匹敵中高端獨(dú)立顯卡的圖形算力與 AI 推理速度時(shí),PC 廠商獲得了前所未有的工業(yè)設(shè)計(jì)自由度。Jason 提到的“超越傳統(tǒng)形態(tài)”,其深層含義便是利用單芯片的爆發(fā)力,讓 PC 徹底擺脫“性能必臃腫”的形態(tài)桎梏,這不僅是對(duì) Intel 傳統(tǒng)移動(dòng)架構(gòu)的降維打擊,更是對(duì) NVIDIA 獨(dú)立顯卡的一次正面爆破。

從“賣硬件”到“定義軟件?!?/strong>

如果說 256-bit 位寬和大顯存是硬件層面的“硬解”,那么軟件生態(tài)的重塑則是 AMD 試圖掌握標(biāo)準(zhǔn)話語(yǔ)權(quán)的“軟攻”。Jason Banta 給出了一個(gè)令人意外的定性:“我們也是一家軟件公司”。



這一轉(zhuǎn)變的具象化體現(xiàn)是 ROCm 7 軟件棧新版本的發(fā)布。AMD 正在嘗試通過 ROCm 7 打通從掌機(jī)、輕薄本、臺(tái)式機(jī)到數(shù)據(jù)中心的統(tǒng)一開發(fā)平臺(tái)。這種“全棧一致性”對(duì)于開發(fā)者而言極具誘惑力:ROCm 7 通過支持銳龍AI Max+甚至剛剛在CES上發(fā)布的銳龍AI 400系列移動(dòng)處理器,在筆記本上開發(fā)的 AI 模型,可以無(wú)縫遷移到高性能桌面端甚至云端運(yùn)行。同時(shí),這種軟硬無(wú)縫銜接也體現(xiàn)在視覺技術(shù)上。全新的 FSR Redstone技術(shù)不再僅僅是傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)縮放,而是演變?yōu)橐环N完全基于機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的畫質(zhì)重構(gòu)。它利用了 SoC 內(nèi)部強(qiáng)大的 AI 算力來提升游戲幀率與畫面精細(xì)度,這種從底層算法到硬件架構(gòu)的深度對(duì)齊,標(biāo)志著 AMD 正在構(gòu)建一套屬于自己的“新三角(CPU+GPU+NPU)”游戲規(guī)則。

開放生態(tài)下的“AI 普惠化”

相比 Apple 極致封閉的垂直整合與NVIDIA的完全閉環(huán),AMD 的策略中保留了 x86 陣營(yíng)寶貴的資產(chǎn):開放與靈活性,這是一個(gè)具有分水嶺意義的決策。

在過去,頂級(jí)的 AI 算力往往被部署在專業(yè)的工作站或昂貴的服務(wù)器中。通過將具備強(qiáng)大 NPU 與高帶寬大顯存能力的處理器引入消費(fèi)級(jí) PC 市場(chǎng),AMD 實(shí)際上是在推動(dòng)“AI 算力的普惠化”。這意味著無(wú)論是科研人員、學(xué)生還是極客玩家,都能獲得端側(cè)智能體的處理能力。當(dāng) AI 算力成為一種標(biāo)準(zhǔn)的“基礎(chǔ)硬件”而非“奢侈品”時(shí),誰(shuí)能提供更靈活的部署方式,誰(shuí)就能贏得開發(fā)者的優(yōu)先權(quán)。

此外,在競(jìng)爭(zhēng)白熱化的手持設(shè)備領(lǐng)域,AMD 的態(tài)度也極具洞察力。面對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的進(jìn)入,Jason 強(qiáng)調(diào)的不是主頻的高低,而是與微軟在 Windows 底層、固件以及 UI 層面的深度優(yōu)化協(xié)作。這種對(duì)“體驗(yàn)閉環(huán)”的重視,使得銳龍 Z1/Z2 系列不僅是硬件的成功,更是 x86 架構(gòu)在移動(dòng)感知領(lǐng)域長(zhǎng)期積淀的爆發(fā)。

總結(jié):告別組件堆砌,擁抱終端感知

回顧這次與 Jason Banta 的交流,他對(duì)銳龍AI Max+系列處理器的解讀折射出 PC 行業(yè)一個(gè)不可逆轉(zhuǎn)的趨勢(shì):PC 的核心價(jià)值正在從“組件的集合”轉(zhuǎn)向“智能的交付”。

當(dāng)單芯片的集成度足以吞噬分立硬件的性能優(yōu)勢(shì),當(dāng) 256-bit 帶寬和96GB顯存成為端側(cè)大模型的入場(chǎng)券,PC 的算力中心已經(jīng)從分散的主板各個(gè)角落,收縮到了那顆擁有數(shù)百億晶體管的超級(jí) SoC 之中。AMD 正在嘗試用這種高度整合的方式,在保持 x86 開放基因的同時(shí),實(shí)現(xiàn)極致的性能和效率。



如果這一路線得到市場(chǎng)的廣泛驗(yàn)證,那么未來的 PC 將不再是不同廠商零部件的生硬拼湊。它將成為一個(gè)整體感極強(qiáng)、具備深度感知能力的端側(cè)算力中心。這場(chǎng)從架構(gòu)底座發(fā)起的革命,終將讓 AI PC真正邁向那個(gè)由智能體驅(qū)動(dòng)的未來。

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