AI筆記 AMD CEO：下一個重大突破將讓 AI 擁有「實體智慧」
當我們提起人工智慧（AI），許多人第一時間想到的，是自然語言模型、圖像生成、或無所不在的推薦系統。但就在 2026 年初的 CES（國際消費性電子展） 舉行期間，除了 NVIDIA執行長黃仁勳發布演講，AMD 執行長 蘇姿丰（Lisa Su）也同樣拋出了一個更大的命題：AI 的未來不只是數據推理與預測，而是 將 AI 推向實體世界、能夠自主控制真實環境的突破。
國際媒體指出，業界領袖包括 Nvidia 與 AMD 均認為 下一個 AI 浪潮是實體人工智慧（Physical AI），涵蓋機器人、無人車、智慧製造等領域的實時感知與決策。這一方向標誌著 AI 正從過去的「虛擬智能」向更深層次的「具象智能」轉變。
這不僅是一句科技口號，而代表著 AI 技術腳步、產業動能與人類生活的重大變革。筆者透過 AIMochi 筆記工具，整理多方公開資訊和最新報導內容，來看看AMD 執行長 蘇姿丰（Lisa Su）怎麼說!
何謂「實體人工智慧」？——從螢幕背後走向現場控制
在科技界興起的「實體人工智慧」概念，其核心是 AI 不再停留於運算結果的推論，而是 直接控制與推動實體行為。它融合了以下幾個元素：
-
感知與感測能力：AI 系統必須理解環境，而不只是處理文字或數據。這意味著大量感測器、攝像機、雷達與觸覺回饋成為不可或缺的一環。
-
實時推理與決策能力：與傳統大型模型需要在雲端集群運算不同，實體 AI System 需要靠近感測器端執行推論，以便快速反應。
-
動作執行與控制：例如機器人行走、抓取物體或駕駛車輛，都需要結合計算和電機機構的控制能力。
-
可靠性與安全性：當 AI 控制真實世界的設備或人類生活時，其可靠性和安全性成為消防級別的重要議題。
這些要求背後，是 對算力、感測器融合、系統架構、以及實體控制模型的全面挑戰。
這一概念早已在業界悄然形成，但直到近幾年隨著計算力爆發性增長與硬體成本下降，它才真正成為可能。
AMD 的戰略佈局：計算力、平台與合作生態
作為全球主要的半導體設計公司之一，AMD 一直肩負著「驅動 AI 計算時代」的重要角色。蘇姿丰在 CES 2026 的主題演講中提到，公司不僅推出多款領先的 AI 晶片，還正將硬體與開放合作夥伴生態結合，為下一階段 AI 發展奠定基礎。
AMD 的核心戰略包括：
1. 領先的運算平台
AMD 推出的 MI400 系列 GPU 加速器 與 Helios 機架級平台 等，提供了 yotta-scale 級(AI 系統的算力達到 10 的 24 次方的超級級別)的運算能力，這是 AI 大規模訓練與推理的重要基石。蘇姿丰指出全球 AI 計算需求正在從 zettaflops 級別快速躍升到 yottaflops 級別，這意味著 AI 應用將進入新的能量級別。
這些平台不僅針對數據中心，也開始向邊緣 AI、物聯網與接近終端的實時推理延伸，是實現實體 AI 的計算前提。
2. 與業界合作共創生態
在 CES 舞台上，AMD 邀請了 OpenAI、Luma AI、Liquid AI、World Labs、Blue Origin、Generative Bionics 等合作夥伴共同展示技術應用。這些應用從 AI 設計到實際實體應用場景，涵蓋了智慧醫療、製造業、機器人等多個場域。
其中 Generative Bionics 的 Gene.01 人形機器人 就展示了 AI 與感測器、機電一體化的結合，這正是實體人工智慧具象化的典範之一。
3. 技術研發與長期投資策略
AMD 在近年積極拓展 AI 生態系，不僅在晶片技術上持續推進，還投資教育與社區 AI 推廣，試圖建立更廣泛的 AI 研究與應用人才基礎。
產業競爭與生態：AI 無處不在，但路徑差異巨大
AMD 面對的競爭來自各個方向。舉例而言，Nvidia 也明確提出實體 AI 與機器人方向的重要性，甚至將其形容為「實體 AI 的 ChatGPT 時刻」即將到來。
這種競爭不是「單一技術」之爭，而是 平台、性能、開發者生態與市場策略的全面競賽。在這場競賽中：
-
AMD 強調 開放平台與多合作夥伴結盟，擴大技術與市場應用。
-
Nvidia 利用其深厚的軟硬整合能力，涵蓋 GPU、軟體生態與加速庫。
-
其他晶片商如 Intel、Arm 等也在尋求各自定位。
這樣的競爭，最終受益者將是整個科技產業與最終使用者。正如過去 PC、智慧型手機或雲端運算競爭帶來的技術爆發一樣，AI 的平台競爭也將催生更多創新。
實體 AI 的社會影響：機會與挑戰並存
實體 AI 的應用，從 自動駕駛車輛、智能機器人、智慧建築、醫療助理 到 工業自動化，都具備跨時代的潛力。這些領域的突破不是遠在天邊，而已逐步接近落地。例如：
-
醫療機器人能協助復健，甚至在高風險環境代替人類進行操作。
-
自主駕駛不再僅是交通工具，而是將成為城市智慧化運輸系統的核心。
-
製造產線將能透過 AI 即時調整，極大提升效率與安全性。
但機會與挑戰同行：
-
勞動市場重塑：隨著 AI 取代部分繁重體力與重複性工作，新技能人才需求與教育體制需跟進。
-
安全與倫理挑戰：當 AI 控制實體裝置時，安全標準必須嚴苛制訂，避免意外與濫用。
-
能源與基礎設施壓力：從數據中心到實體 AI 系統，龐大的能源需求仍是一道待解的重要課題。
-
政策與法律框架：國際間需共同協作建立規範，確保 AI 的透明度與社會責任。
未來展望與結語：AI 革命的新坐標
從 AI 計算力的指標從 zettaflops 向 yottaflops 跨越，到實際控制實世界機器人的能力，實體人工智慧確實是下一輪科技大潮的核心引擎。
在這場浪潮中，AMD 正以策略性的硬體平台、跨界合作與產業生態建設佈局未來。AI 不再是「坐在螢幕前的智慧」，而是「走進真實世界的智慧系統」。然而道路依然漫長，不僅需要技術攻關，更需跨界合作與社會參與。
換句話說，今天我們正站在另一個計算平台革命的十字路口——這次革命的落腳點，是機器能否真正理解、學習並駕馭我們的實體世界。
以上僅供參考與資訊分享之用，想快速了解更多資訊，透過 AIMochi 筆記工具，幫我們從海量資料中，梳理出關鍵資訊，讓我們精準掌握重要訊息!