AMD 总裁探讨：生成式AI如何重塑科技未来？
在英特尔前 CEO，Bob Swan 所主持的一场深刻对话中，AMD 总裁兼 CEO Lisa Su 探讨了生成式 AI 的重要角色及围绕它的生态系统的发展。自 Lisa Su 加入 AMD 以来，她通过高性能计算的创新途径引导公司跻身于英特尔等强大竞争对手之列。她对 AMD 核心优势的战略专注，特别是在芯片设计和开放生态系统的培育方面，成为让生成式 AI 惠及多种应用的基石。
AMD 总裁兼 CEO Lisa Su 的核心观点包括：
高性能计算的核心地位：Lisa Su 强调，高性能计算是人工智能实现的核心。这一点在 Lisa Su 的职业生涯和她在 AMD 的领导中得到体现。AI 的普及与易用性：Lisa Su 指出，生成式 AI 的出现标志着人工智能变得简单易用，这是其普及加速的原因，也是 AMD 推动 AI 工具在各类应用中构建的关键。互操作性与开放生态系统的重要性：Lisa Su 认为，开放生态系统和行业标准的建立对于硬件和软件的互操作性至关重要，这有助于推动整个行业的创新。供应链的挑战与弹性：Lisa Su 分享了 AMD 在疫情期间供应链中断的经历，强调了提高对长期需求的预测能力和在供应链中建立弹性的重要性。创新与前瞻性的平衡：Lisa Su 提到，尽管硬件领域的开发周期长，但 AMD 通过与客户建立深入关系，确保技术发展能够解决实际问题，从而实现短周期创新。并购与合作伙伴关系的战略意义：Lisa Su 强调了并购和合作伙伴关系在丰富产品组合和推动创新中的作用，特别是通过收购 Xilinx 和 ZT Systems 来拓展 AMD 在高性能计算领域的能力。以下是本期播客内容的完整翻译，我们作了不改变原意的删减。
高性能计算是人工智能实现的核心
莎拉·王（Sarah Wang）
大家好，我是 Sarah Wang，A16Z 增长团队的合伙人。欢迎回到我们的 AI 革命播客系列。在这里，我们与行业领袖探讨他们如何利用生成式 AI 的力量，推动公司迈向下一个平台转型。本期节目中，我们请到了特别嘉宾——AMD 的主席兼 CEO Lisa Su。Lisa 和她的团队正在通过 AMD 领先的芯片设计和开放生态系统，将生成式 AI 的优势普及化，使开发者能够在各类应用中构建 AI 工具。
取得这样的成功并不意外，因为 Lisa 一直是高性能计算领域的创新者。她的职业生涯始于德州仪器，随后在 IBM、Freescale 工作，并最终加入了 AMD。更为特别的是，本期节目还邀请了 Bob Swan，A16Z 的运营合伙人，曾任 Intel 的 CEO，而 Intel 是 AMD 最强有力的竞争者之一。倾听 Bob 和 Lisa 的对话，并回顾他们在行业中的经验，实在是一种享受。在这次深入讨论中，Lisa 和 Bob 将探讨 AI 计算的最新进展、芯片供应链、生态系统合作伙伴的角色，以及 Lisa 对 AI 发展的未来展望。让我们开始吧。
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
很高兴再次见到您，感谢您抽出时间与我们相聚。
苏姿丰（Lisa Su）
谢谢你，Bob。很高兴能够与你在这里交流。
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
我们开始采访吧。你在 AMD 已经工作了 12 年，其中 10 年担任 CEO。能否谈谈你的职业生涯，并介绍一下你是如何加入 AMD 的？
苏姿丰（Lisa Su）
我年轻时就是个工程师，至今仍然如此。我专攻半导体设备，职业生涯早期大都在 IBM 从事设备研发工作。每当思考世界上有趣的事物时，我总是想到在芯片领域的工作能对许多方面产生真正的影响，尤其是在技术如此重要的领域。因此，我特别热衷于投身于高性能计算和前沿计算领域，这份热情始终如一。这种激情曾让我在 Freescale Semiconductor 工作了五年，并担任首席技术官。
十二年前，我加入了 AMD。人们常常问我在做什么，我总是回答说我制造半导体芯片。接着，他们会好奇地问，半导体是什么？我为什么要关心这个？这重要吗？如今，每个人都知道半导体是什么，以及它们的重要性，因为它们推动着我们生活中的一切。这正是我们行业的魅力所在——你能够做一些对世界真正有意义的事情。
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
回想起最初的时候，计算机在整个社会中的作用与今天相比是相对狭窄的。
苏姿丰（Lisa Su）
没错，Bob。我认为，如果回顾个人计算机的发展历程，最初是使用个人电脑，然后每个人都需要智能手机，接着是大型云数据中心，而现在每个人都需要人工智能。这展示了半导体和芯片技术如何深刻地影响着商业世界和我们的个人生活。这一切都是有益的，不是吗？因为有了这些技术，我们的生活得到了改善。
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
如今，计算技术已经通过各种设备广泛存在。而现在，AI 的出现使它也无处不在。你能谈一谈你对 AI 的看法吗？它相对的重要性如何？从长远来看，它将引领我们走向何方？在你和 AMD 的领导下，我们的未来发展方向是什么？
苏姿丰（Lisa Su）
回顾过去 30 年的重大技术变革，这些变化不可否认其重要性。尽管它们往往从微小之处入手，却极大地改变了我们体验技术的方式。在我看来，人工智能可能是其中最为重要的。AI 不仅在过去 30 年、40 年或 50 年中发挥了影响，因为它已超越了一种单纯的技术。它实际上能让我们变得更聪明、更高效，并真正利用海量现有数据推动进步。
就 AI 的发展来看，我们正处于早期阶段，这为技术水平的提升提供了契机。 对于 AMD 而言，我相信 AI 将无处不在，影响我们开发的每一个产品。重要的是，AI 构成了这些伟大应用的基础。目前，我们正在致力于构建 AI 的计算能力，并尽可能快速推进，以便让所有优秀的开发者都能充分利用这项技术。
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
正如你所说，这的确令人着迷，因为某种程度上，AI 已经存在了相当长的一段时间。尽管新技术和创新在初期通常发展较慢，但这次的发展却尤为迅速。
苏姿丰（Lisa Su）
没错，AI 这个概念已经存在很长时间，并且一直被认为具有巨大的潜力。然而，坦率地说，在生成式 AI 出现之前，AI 的应用相对困难，需要专家才能够真正解锁这项技术。大家或许都记得，ChatGPT 的问世标志着 AI 变得简单的转折点。我们现在可以与电脑对话，向它提问。虽然 AI 并不完美，我们还有很多工作要做，而且仍然处于早期阶段。但是，我们现在能够让技术变得如此易用，我认为这正是生成式 AI 应用场景非常有趣之处，也是其普及加速的原因。
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
作为一家高性能计算公司，AMD 一直以来在思考公司发展、行业影响以及 AI 叠加效应时，是否发现了与互联网、移动性等方面的共同点？这些共同点是否帮助你们在这一机遇中占据了有利的位置？
苏姿丰（Lisa Su）
如果我回顾一下，当我十年前开始担任 AMD 首席执行官时，正是我们思考未来发展方向的关键时刻。回想 2014 年，Bob，当时的潮流集中在移动电话和平板电脑上，大多数公司都在追逐这些技术。董事会甚至问我：“Lisa，AMD 是否应该涉足平板电脑业务？”而我回答说，我并不确定这是否是我们的强项。我们的优势在于高性能计算，我们致力于构建大型应用。
正如人们常说，每个人都应该了解自己的长处，而我们在高性能计算上的能力正是我们的优势。我们擅长开发大型复杂的处理器和 GPU，并通过收购 Xilinx 进入自适应和嵌入式计算领域。展望未来，高性能计算将在众多行业领域中发挥重要作用。这也是人工智能得以实现的核心。 因为如果你思考一下，AI 之所以成为可能，是由于我们能够训练拥有数百亿、甚至万亿参数的模型，使其变得极其智能。随后，我们可以向它提出各种问题，它在大多数情况下能给出正确答案。高性能计算是支持这一切的基础。了解自己正在构建的技术可以为行业的未来发展做出最大贡献，这是一种美妙的体验。
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
随着时间的推移，最高性能的芯片是否会成为差异化的关键？还是在应对不同的工作负载和 AI 世界中的多模态性时，这一标准会不断演化？
苏姿丰（Lisa Su）
确实，这是一个很好的观点和问题。我认为，对于每种不同形态的应用，都需要合适的计算资源。如今，很多精力都投入到了大语言模型的构建，以及用于训练和推理的大型 GPU 上。然而，无论是在边缘计算、嵌入式应用、工业应用、汽车应用，还是在医疗应用中，甚至是你的 PC 或手机等消费类设备中，不同类型的 AI 都是必需的。因此，这需要不同的计算引擎来支持。这正是推动整个行业创新的原因。
互操作性极为重要
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
我发现半导体行业的一个极具吸引力的地方在于其生态系统及各类参与者的重要性。在产品开发过程中，您如何平衡自身需求与对生态系统的依赖关系？成功交付产品需要众多不同的参与者密切配合。在这种情况下，您如何看待这一点以确保产品成功推向市场？
苏姿丰（Lisa Su）
这与我们的行业息息相关。我认为，没有一家公司能独自完成所有事情。最终，我们各有专长和拿手的领域，但紧密合作和建立伙伴关系的机会至关重要。我们非常支持开放生态系统和行业标准的理念。在构建这些出色的处理器时，它们应该能够与其他公司的网络相连接，并实现互操作。软件生态系统同样重要。开发者不应仅为某家公司的硬件进行开发；相反，他们应该能够在所需的平台上进行开发，并在此基础上选择最优硬件。我认为，这正是开放生态系统发展的一个组成部分，以便促成最佳创新。
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
在这个不断发展的过程中，我们多次见证了关于封闭生态系统与互操作性的讨论。在 AI 世界中，开放且互操作的技术和接口是否有可能占据主导地位？
苏姿丰（Lisa Su）
我坚定支持开放生态系统，因为互操作性极为重要。 闭环系统往往会带来问题。回顾技术发展的历史，我们会发现，在这个技术飞速发展的世界里，无论是面对新模型、新硬件技术，还是新功能，人们始终期待互操作性的实现。
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
您和行业中的其他参与者最近宣布了新的 Ultra Accelerator Link 和 Ethernet link 标准。这是否反映了您在思维上的开放性以及您与生态系统的互动方式？
苏姿丰（Lisa Su）
是的，我的意思是，我认为这是一个很好的例子。当我们展望未来所需的大型 AI 集群时，网络是其中一个非常重要的部分。然而，选择如何连接硬件也是一项重要的决策。使用什么样的处理器？网络结构如何？整体系统架构是什么？Ultra Accelerator Link 和 Ultra Ethernet Consortium 是很好的例子，竞争者和同行们可以齐聚一堂。他们承诺接受开放标准，并在此基础上各自进行创新。这两个都是优秀的案例，它们不仅展示了许多公司之间的竞争，也体现了合作的可能性。试想一下，这正是开放生态系统应有的样子。
供应链挑战中的经验
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
您提到与竞争对手和行业参与者合作。过去几年中，计算需求的增长和传播速度可能达到了前所未有的水平。为了满足这些巨大的需求，必须迅速增加供应量，而这又涉及产能扩张的时间周期、新冠疫情，以及供应链中断等因素。这些供应方面的干扰或挑战是否影响了您在某些领域加速发展的能力？您从中学到了哪些经验，可以帮助行业在下一个供应限制时更为顺利？
苏姿丰（Lisa Su）
在过去的四到五年里，半导体供应链面临的最大挑战可能源于新冠疫情的影响。当时，全球对半导体的需求同时激增，这是之前未曾预料到的。通常，在半导体市场中，总会出现一个市场上升而另一个市场下降的现象。例如，移动设备市场可能非常火热，而基础设施市场可能下滑，或反之亦然。
然而，在疫情期间，各个市场的需求都集中爆发。半导体供应链其实非常擅长应对这样的需求激增。我们往往会出现供过于求的情况，这种情况在过去已经出现过，并且通常需要大约 18 到 24 个月的时间才能完全满足供应需求。因此，我认为整个行业在供应增加方面表现良好。最近，AI 领域的一个难题是获取 GPU，因为没有人预料到生成式 AI 的需求增长如此之快。 因此，我们需要一些时间来提升先进封装和高带宽内存的生产能力。半导体供应链对这种需求快速响应是其优势之一。我们还需要提高对长期需求的预测能力。
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
我确实记得，在令人激动不已的 2019 年结束、2020 年即将到来之际，当时行业周期性规律明显显现。我们都以为 2020 年将是一个衰退之年。然而，新冠疫情的突然爆发，使情况更加严峻。正如你所说，市场对各种供应的需求急剧上升。在多方面，尽管问题不断，半导体行业生态系统及其复杂的供应链应对挑战的能力依然令人印象深刻。
苏姿丰（Lisa Su）
我认为，这让我们变得更加睿智和出色。过去，我们努力挖掘供应链中的每一分钱，这种思维方式已经逐渐转变，现在我们更加关注在供应链中建立弹性。当政府质问“你们有足够的半导体吗？”时，这促使我们更深入地思考弹性的问题。
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
我们将讨论弹性和政府的举措。我记得大约两年前，政府通过了一项名为 CHIPS 法案的法律。为了让观众更了解，该法案授权 2800 亿美元用于支持美国的半导体设计和制造，其中 530 亿美元专门用于投资。我知道这项工作尚未完成，但考虑到 CHIPS 法案及近年来的各种挑战，你认为这项法案未来如何能提高供应链的弹性？
苏姿丰（Lisa Su）
我必须说，我是 CHIPS 法案的坚定支持者。五年前，我从未预料到半导体会在美国政府的产业政策中占据如此重要的位置。有人可能认为这还不够，或没有产生影响，但我相信其影响是深远的。因为这个法案实际上将美国的半导体制造、研发和供应链的稳定性作为优先事项。
的确，还有许多工作要做。正如你所说，这是一项持续进行的工作，但这对行业来说是件好事，集中注意力是积极的。特别是对研发领域的一些工作，我感到非常兴奋，因为我认为这里有一个极佳机会去培养下一代领导者，他们将在半导体研发中发挥引领作用。因此，我认为这是很有意义的事。确实，目前还处于早期阶段，我们需要确保每一分钱都用于有益的地方，并且能够获得投资回报。这清晰地表明了半导体对美国乃至全球经济的重要性。
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
是的，我完全同意。我们之前讨论过生态系统的合作及其重要性，政府的参与显然会带来一些挑战。然而，在某些领域中，工业界与政府合作解决实际问题是非常必要的。我对《芯片法案》本身感到非常兴奋，但法案的实施和实际效果仍需观察。因此，这将是一个充满期待的时期。我希望与韧性相关的问题能够得到解决。是的，这正是我们应该强调的。在这个创新频繁的时代，开发周期相对仍较长。
苏姿丰（Lisa Su）
确实，这个周期非常漫长。
前瞻性、灵活性与持续创新
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
贵公司通常如何应对长周期开发与短周期创新的结合？这对所在的行业带来了哪些内在挑战或机遇？
苏姿丰（Lisa Su）
我认为在我们的世界中，尤其是在硬件领域，前瞻性是至关重要的。 尽管你无法完全预测未来，但你需要能够指出：“这些是即将到来的颠覆性变化，这是我们需要关注的重点。” 我能想到的最佳例子可能是摩尔定律的未来。这个话题在我们内部曾引发了很多讨论，也引起了广泛关注。
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
我记得那些辩论。
苏姿丰（Lisa Su）
我相信摩尔定律仍然会继续发挥作用，因为人类的智慧能够找到方法来维持这个原则。每隔几年，通过制造更多的晶体管就意味着性能的提升。比如，先进封装技术在什么时候会转向二维半导体封装和三维封装？我们采用了一种称为芯粒的技术。当时我们并不确定这个决定是否正确，但我们知道必须尝试。通常需要三到五年才能真正看到效果。那么，你问我是怎么知道的？其实我并不知道，但要尽力确保向正确的方向发展，并保持足够的灵活性以便及时调整。 整个高性能计算领域的意义正是在于此。
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
您提到了做出正确选择的重要性，并且在这方面取得了令人瞩目的成就。请问您们是如何在从客户那里学习正确的选择与在开发周期中引导客户之间取得平衡的？在 AMD，公司是如何实现这一点的？
苏姿丰（Lisa Su）
是的，我常常告诉公司我们的两大重点。首先，作为一家科技公司，我们的日常工作是开发卓越的产品。但这需要通过与客户建立深入的关系来实现，因为我坚信这两者密切相关。我们的客户中有一些是全球最大企业，包括云服务提供商、OEM 和其他公司，他们了解自己需要解决的问题。因此，与客户交流非常宝贵：请问，您遇到了哪些问题？您希望解决哪些问题？经过两三年或更多的时间，我们的技术人员能够真正提出解决方案。因此，我们并不是对每个客户的意见都一一照做，但我们确实从中受益匪浅，因为这帮助我们确认自己是否在做正确的事情。无论我们做什么，都希望确保所开发的技术能够真正解决某些实际问题。
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
近年来，超大规模云服务市场取得了显著进展。祝贺你们，并感谢你们为此作出的贡献。在超大规模云领域积累的经验，加上 AI 的快速发展，您是否从中学到了某些方法或技巧？例如，如何在一个领域取得成功，以及如何将这些经验转化为在 AI 领域的成功？
苏姿丰（Lisa Su）
在我们初次进入超大规模市场时，推出了第一代产品——Zen 系列，当时我们在服务器市场的份额仅为 1%。与客户建立深厚的合作关系非常重要，因为我们需要展示长期的产品规划。虽然当前的产品表现出色，但关键在于是否能在未来的多代产品中持续创新。
我认为我们在超大规模方向上取得了显著进展。我们非常重视与领先品牌，如 Microsoft、Amazon、Google、Oracle 以及 Meta 的合作。我们始终专注于如何共同创新。在人工智能的发展轨迹上，趋势与此非常相似。这些超大规模企业正大力投资他们的技术合作伙伴，而我们希望助力他们达成目标。因此，除了推出出色的技术，我们还要在执行上保持高度一致，并提供长期的产品规划。
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
在 Zen 处理器推出之前，我们的市场份额竟然不到 1%，这真是难以置信。我记得那些市场份额不到 1%的日子，那并不是愉快的时光，只是想提醒一下。
苏姿丰（Lisa Su）
市场确实很艰难，大家都知道。但我们每天都必须努力争取。我对此心里非常明白。
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
是的……这正是确保自己保持领先并不断进步的原因。在你们到来之前的许多年中，公司并不是一家无晶圆厂企业。然而在分拆 Global Foundries 之后……你们依赖于制造生态系统。你能谈谈不仅要与客户和超大规模数据中心紧密合作，还需要与晶圆厂供应商紧密合作所带来的挑战吗？
苏姿丰（Lisa Su）
确实，从当时的情况来看，AMD 这个决策是正确的。这一决定是在我加入之前做出的，我们决定将制造业务独立出去，仅保留设计业务。这是因为我们缺乏足够的产能、资本支出，以及支持一体化运营的商业模式。如今，我们可以专注于设计，这是我们的强项，也是当前的重点工作。
不过，我们必须与制造合作伙伴保持密切的合作关系。 台积电是我们在先进制程技术上的主要制造合作伙伴。我们在规划未来几年，尤其是五年以上的长期发展，确定我们需要采取的措施。这是一个学习的过程，你会学会如何进行良好的合作，并从其他领域获取建议，比如技术发展方向以及如何优化设计。目前，这已经成为生态系统的一部分。形势变得更加复杂，因为这不仅仅涉及到硅片，还包括封装。我们需要考虑如何将这些芯片整合在一起，形成多个工艺节点、多芯片类型的复杂产品。
并购的重要性
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
最近你提到，整合不仅仅涉及芯片，而在许多方面，兼并与收购已经成为你战略议程中的一个重要部分。你在关键时刻成功收购了一些公司，比如 ZT Systems。或许你可以谈谈并购对你的重要性，以及 ZT Systems 在解决客户问题过程中可能发挥的作用。
苏姿丰（Lisa Su）
我们通过并购（M&A）真正丰富了我们的产品组合。在过去五到六年中，我们大约收购了六家公司，其中一些是小型企业，而另一些则规模较大。Xilinx 是历史上最大的半导体收购案之一，我认为它仍然是迄今为止规模最大的。这次收购将 FPGA 和自适应计算产品线引入 AMD，大大丰富了我们的产品组合。
此外，我们还宣布了对 ZT Systems 的收购。我们观察到 AI 的迅速发展已经超越了半导体本身。虽然半导体仍然重要，我们努力从中获得最大限度的计算能力，但软件同样重要，因为我们需要大量的 AI 软件专家来协助客户和合作伙伴使用我们的技术。
我们发现，硬件、软件和系统的整合至关重要，因为现代高性能计算集群的构建规模庞大，不仅涉及 CPU 和 GPU，也包括从网络连接、热管理到可靠性的全面集成。 这就是 ZT Systems 的角色，它被视作我们产品策略中的第三大支柱：不仅仅是硬件和软件，还包括完整的解决方案。因此，我对此感到非常兴奋。这实际上是我们在现有问题解决方案上的拓展，致力于为客户提供最优的高性能计算，现在这一努力已经深入到系统层面。
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
作为一名关注行业动态的学生，我注意到，无论是公司的有机发展、并购还是合作伙伴关系等举措，似乎都不仅仅着眼于眼前利益，更致力于未来的发展。因此，很多观众来自于初创阶段的创业公司。您能否谈谈您如何看待半导体领域，特别是人工智能领域的创业公司所扮演的角色？作为一家大公司的首席执行官，您认为创业公司在行业中扮演着怎样的作用？
苏姿丰（Lisa Su）
创业公司的魅力在于，你可以提出一个好点子，然后获得优秀的风险投资家及其他投资者的支持，从而能够快速在这些想法上不断创新。这真的非常有价值。我非常享受与创业公司的合作，因此我们决定更加积极地参与这些合作。一方面，我们希望能帮助这些公司，所以如果有人需要 GPU，我们非常乐意与你合作。
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
大家听到了吗？有没有人需要 GPU？
苏姿丰（Lisa Su）
如今，初创企业比以往任何时候都显得更为重要。它们在前沿创新和实验中扮演着关键角色。事实上，即便那些传统上对初创企业持保守态度的大型企业，如今也变得更加开放。这主要是因为颠覆性变化的驱动。所有企业都不愿在人智能领域落后，因此他们希望并需要擅长创新的人来帮助他们在这个复杂的世界中实现变革。而如果这些创意来自初创企业，那就更理想不过了。实际上，我们从初创企业中获益良多，他们在推动发展及变革方面展现出的效率和速度令人惊叹。
鲍勃·斯旺（Bob Swan）
由于生态系统的演变，进入半导体行业的门槛一直相对较高，这主要是因为需要具备制造产品的能力。如果必须通过自建服务器农场或晶圆厂来进行筹资，初创公司在生态系统中的创新将受到限制。然而，借助现有的世界一流代工能力和超大规模数据中心的支持，创业过程变得更加容易。我们非常乐意参与其中，并与您合作。我们对于您的工作心怀深深的感激之情。与您交流非常愉快，并恭喜您在 AMD 所取得的成就。我对您的领导能力以及在行业中扮演的角色深表钦佩。非常感谢您与我们分享的时光。
苏姿丰（Lisa Su）
非常感谢你，Bob。我们的合作非常愉快，我对此深表感激。
