10月17日，AMD董事长兼CEO苏姿丰在a16z的播客中，与曾任英特尔首席执行官的Bob Swan进行了一场对话，他们一起探讨了人工智能的发展和AMD在供应链伙伴关系上的管理问题。
苏姿丰认为人工智能是实现一些伟大应用程序的基础，是近30年科技成果中最重要的技术之一，是能让人变得更聪明，生产力大幅提升的技术，她表示没人舍得错过人工智能这个发展机遇。AMD在高性能计算领域处于领先水平，但苏姿丰坦言，如今在半导体行业，没有任何一家公司可以单独完成产品开发到上市交付的所有事情，半导体行业不止与硅有关，还与封装、软件、解决方案等各种技术和细节有关系，所以密切合作的伙伴关系非常重要。苏姿丰对合作伙伴非常信任，也支持行业开放与合作，在互惠共赢中更好地创新。苏姿丰也谈到了为什么最近几年频繁地收购公司，最主要的目的是丰富AMD的产品体系，不仅要重视硬件创新，还要重视软件的作用，只有不断完善产品体系，才能更好地为客户解决问题。最后她也肯定了初创公司在当今时代的重要作用，在尖端创新和实践上他们比大公司快多了。精彩观点如下：
1.过去30年里所诞生的技术，最重要的一项可能就是人工智能，因为它不仅仅是一项技术，还可以让所有人变得更聪明、生产力更高。
3.在半导体行业，没有任何一家公司可以单独完成产品开发到上市交付的所有事情，所以密切合作的伙伴关系非常重要。4.这个世界的技术发展之所以这么快，就是因为大家都知道哪里出现了新模型、新硬件技术或新功能，如果这一切都是封闭的，那也就没办法发展得如此迅速。5.半导体行业变得更加复杂，它不止与硅有关，还需要封装、软件、解决方案等各种技术，细节很多很复杂，单靠一个公司是做不到的，需要有合作伙伴一起制造这些复杂的芯片。6.初创企业这个时代发挥了更大的作用，在尖端创新和实践上比大企业更快。
主持人：你担任AMD的首席执行官已经10年了，是什么契机让你选择加入AMD？苏姿丰：我本来是一名工程师，在学校学的半导体专业，我职业生涯的前半段几乎是在IBM度过的，一直在做设备研发方面的技术工作，但是后来我一直在思考什么是对世界真正有用的。我们都知道，技术对世界发展来说肯定是非常重要的，刚好我也比较擅长做技术，想去研究和开发最前沿的科技，所以我进入了半导体领域。在进入AMD之前，我在一家公司做了5年的首席技术官。现在提起半导体芯片，大家都知道它很重要，能提供强大的计算能力，但我刚入行的时候，大家还不了解这个，这也是我做这份工作的意义所在，应该去做一些对世界真正重要的事情。主持人：我们回想一下计算在你刚入行的时候用途还不是很广泛，大家还都不太了解它能用在哪里，是吧。苏姿丰：是的，相对于今天而言，计算在当时的用处还很小。如今，我们习以为常的个人电脑、智能手机、大型云计算数据中心、人工智能等都需要半导体芯片的计算能力，它们已经渗透到了多个领域，不仅带来了商业层面的繁荣，还切实改变了每个人的生活方式，让人们的生活更便利了。主持人：现在我们可以看到任何地方都有计算设备，办公桌上的电脑、每个人手里的手机还有汽车里的智能驾驶设备等等，现在又出现了人工智能，它也慢慢变得和计算一样无处不在，你如何看待人工智能的重要性？从长远来看，人工智能会把我们带到哪里？你和AMD在其中又会发挥什么作用？苏姿丰：过去30年其实我们可以看到技术的发展存在不连续性，但每一项技术都非常重要，或多或少都在影响着我们对技术的体验。而过去30年里所诞生的技术，最重要的一项可能就是人工智能，因为它不仅仅是一项技术，还可以让所有人变得更聪明、生产力更高。目前，我们站在人工智能发展的起点，是将技术提升到新水平的机会，对于AMD来说，我们的信念就是让人工智能在我们的产品中无处不在。人工智能是实现一些伟大应用程序的基础，我们正在加快构建人工智能计算的脚步，尽快让那些开发人员用上这项技术。主持人：其实在某些方面，人工智能已经存在了很长时间，虽然新技术创新起步缓慢，但发展很快。苏姿丰：是的，它的潜力很大。坦白说，在生成式人工智能出现之前，人工智能其实不太好用，需要专家才能真正解锁这项技术。你知道“ChatGPT时刻”是什么吗？我们都明白ChatGPT的出现标志着人工智能变简单了，我们只需要对人工智能提出问题即可获得答案，当然，它还没那么完美，还有很多工作要做。虽然我们还处于早期阶段，但已经具备普及技术的条件，这也是为什么生成式人工智能引发热潮，它也确实破圈了。主持人：AMD是一家高性能计算公司，在人工智能热潮到来时，你们是如何抓住机会的？它的发展是否与互联网、移动互联网的轨迹相似？苏姿丰：我刚接任AMD首席执行官的时候，现在我们知道那是一个重要时刻，但当时我们对未来做什么还不太清楚。2014年，行业的焦点都在手机和平板电脑上，每个人的目标都聚焦于此，我的董事会也在问我“Lisa，AMD不可能不涉足平板电脑，对吧”。但其实我认为AMD并不擅长做这件事，我们的优势是在高性能计算上，我们擅长构建大型复杂微处理器、设计GPU，通过我们收购的公司接入自适应和嵌入式计算。我坚信未来高性能计算会非常重要，可以应用的领域非常广泛，现在我们也能看到，高性能计算是让人工智能成为现实的关键，是训练这些拥有数千亿个参数的模型的能力，让它们成为智能，在人们向它们提问时，才能实时回答大部分问题，这其中高性能计算不可或缺。这是一种很棒的感觉，我们知道自己正在构建的技术能帮助世界科技突破极限。主持人：随着时间的推移，你们高性能计算的芯片是否会针对人工智能世界中的不同工作而有不同的计算能力？苏姿丰：这是一个好问题。高性能计算芯片应该要让人工智能在不同的场景中有不同的计算能力，这才是正确的计算方式。现在这个行业内主流的做法是用大型GPU来推理和训练大型语言模型，但我们看市场需求，会发现那些嵌入式应用、工业应用、汽车应用、医疗应用或者是在你的电脑或手机的客户端层面，都需要不同类型的人工智能，所以我们会发现围绕这个行业的各种创新正在不断涌现。AMD需要合作伙伴
主持人：半导体行业还有一件不可忽略的事情就是这个行业的生态系统需要不同的参与者。当你考虑产品开发并想将产品推向市场时，你怎么平衡公司与生态系统里合作伙伴的关系？苏姿丰：这是我们这个行业的特点，在半导体行业，没有任何一家公司可以单独完成产品开发到上市交付的所有事情，所以密切合作的伙伴关系非常重要。我们和伙伴之间有各自的优势，我们擅长设计，有的公司擅长制造，有的擅长整合，我们支持开放的生态系统和行业标准，AMD建造这些强大的处理器应该连接到其他人的网络中，我们应该能够相互操作。软件生态系统也非常重要，它能让一家公司的硬件开发人员知道市场最需要什么硬件。所以支持开放的生态系统，并相信合作伙伴的能力，才能获得最好的创新。主持人：其实我们已经在人工智能领域听到了类似的争论，也就是开源还是闭源的选择。苏姿丰：我是开放生态系统的支持者，互相合作非常重要，封闭自我最终会遇到很多问题。我们可以回顾一下近些年的技术发展路径，这个世界的技术发展之所以这么快，就是因为大家都知道哪里出现了新模型、新硬件技术或新功能，如果这一切都是封闭的，那也就没办法发展得如此迅速。主持人：AMD最近和业内其他参与者一起宣布了新的超级加速器链接和以太网链接标准，你怎么看这个开放合作的案例？苏姿丰：这是一个很好的例子，我们都在关注未来需要的这些大型人工智能集群，其中，网络是非常重要的一部分，大家都想知道应该选择什么硬件？选择什么样的处理器和网络结构？整体系统架构是什么？所以超级加速器链接和以太网联盟是一个很好的例子，竞争对手可以聚在一起讨论将采用什么开放标准，每个人都将在此基础上进行创新。其中，很多公司确实存在竞争关系，但也可以达成合作，这就是开放的生态系统应该具备的特点。主持人：我们可以看到，过去几年各大企业对计算的需求都在膨胀，而你们公司这些年在产能方面的投入也是有目共睹，产能供应方面的中断或挑战是否压制了你在某些领域采取行动的能力，你从中学到了什么？或许你的经验能成为应对下一个产能瓶颈的解决方法。苏姿丰：过去四五年，半导体供应链最大的中断是在2020年，出乎意料的是，那时的半导体需求有一些逆周期，大家都需要更多半导体芯片。一般来说半导体市场的需求是此消彼长的，如果移动设备需求较高，那么基础设施领域需求就会收缩，但那段时间不管哪个领域对半导体芯片的需求都很高。半导体供应链实际上是非常擅长满足需求，我们通常会超计划调取芯片，这种事情时有发生，但这需要时间，需要18～24个月的时间才能真正投入生产。所以我认为整个行业在提高产能方面应该要做得更好一些，最近因为人工智能的需求，GPU的供应非常吃力，但目前还没法预测生成式人工智能在芯片方面的需求量，还要再观察一段时间。我们需要做的就是结合我们对行业和技术的了解，去更精准地预测市场需求的数量，然后放心地把生产交给半导体供应链上的企业，我们长期与客户接触，知道长期需求是什么，要做的就是把预测做得更准确一些。主持人：我确实记得，从2019进入2020年，正常的周期性需求就有点跟不上，按理说2023年应该到需求下滑的周期了，没想到产能挑战更大了，大家对半导体芯片的需求不降反增，半导体行业生态系统的整合方式以及供应链的复杂性方面都存在一些问题，你怎么看？苏姿丰：是的，也正是这些问题时刻提醒我们应该注意什么，经历了这些挑战，我们也学聪明了，尽力找出供应链中的每一分钱。连政府也在问我们是否有足够的半导体，我们也在认真思考如何保证供应链的弹性，避免再遇到产能与需求不适配的问题。主持人：在一个创新不断发生的时代，你们公司的产品开发仍然属于长周期型，那如何用短周期创新来平衡长周期开发，你们在行业中的挑战或机遇是什么？苏姿丰：我们永远无法预测未来，尤其还是在硬件领域，但是我们能判断那些即将发生的干扰问题，这些是我们需要关注的事情。我能想到的例子是摩尔定律，现在行业内部存在很多争议，激烈地讨论摩尔定律是否还存在，当然我认为它仍然有用。人们非常聪明，能够想出不同的方法来扩展芯片，每隔几年晶体管的性能就会提高，这种扩展还相对可预见，但类似先进封装之类的技术就是在下赌注了，你什么时候转向2D和3D封装，就是在押注。我们曾经探索过小芯片的技术，当时并不知道这是否是正确的选择，但我们知道必须下这个赌注，你真的要等到三五年后才能看清楚自己选择的方向是否正确。我们只能相信自己选择的高性能计算这个大方向是正确的，然后这中间的技术开发必须足够灵活，实时调整，最大程度保证自己押注的技术方向是正确的。主持人：你如何从客户那里了解正确的选择，以及如何取得客户需求和产品开发时间之间的平衡？苏姿丰：我一直告诉公司员工，AMD的首要任务就是打造伟大的产品。我们通过深入了解客户关系来做到这一点，无论是云制造商还是原始设备制造商，在与他们合作的过程中我们看到了他们正在努力解决的问题，这些问题就是我们的机会。通过与客户交流，讨论解决问题的方法，我们找到了可以发挥作用的地方，只要三四年的时间，我们的技术专家就能找到解决这些问题的方法，它不是一对一倾听人们所说的一切，而是综合公司问题来看，当然个人意见我们也会听一些。总之这种交流可以帮助我们找到正确的方向，因为无论做什么，我们都希望正在构建的技术是可以解决问题的。半导体行业不止与硅有关
主持人：近年来，你们在超大规模市场方面取得了巨大进步，也没有缺席本轮人工智能发展热潮，你从中学到了什么？接下来如何继续在人工智能中获胜？苏姿丰：我们用第一代服务器产品赢得了超大规模市场的青睐，大概占到服务器市场1%的份额，实际上当时我们没想赚多少钱，更多是想与客户建立深厚的合作伙伴关系，实现这一切都有清晰的规划，我们的产品很棒，能保持持续的创新水平，在超大规模市场方面取得了很大进展。我喜欢这种合作关系，我们的客户，不管是微软、亚马逊还是谷歌、甲骨文、Meta，我们都有共同创新。在人工智能领域是相似的，这些超大规模企业对他们的技术合作伙伴都下了不小的赌注，我们想帮助他们实现这一目标，目标和路线与之前并无差别。主持人：这是你在不到1%的市场份额上取得的进展，太不可思议了。苏姿丰：这是一个艰难的市场，但我们必须努力攻克下来。主持人：这是让你保持领先并不断进步的原因，这家公司在你到来之前，并不出色，你加入公司后，不仅要面临与客户和超大规模厂商紧密集成的挑战，还要面对与半导体晶圆厂合作带来的挑战，可以谈谈你怎么处理与这些合作伙伴的关系吗？苏姿丰：这对当时的AMD来说是正确的选择，在我加入这家公司之前，他们苦于没有足够的资金，选择了将制造业务与设计业务分开，我觉得这是正确的选择，这样我们可以专注于自己擅长的设计领域，把制造业务交给值得信任的伙伴。我们与制造伙伴紧密合作，他们先进的技术对我们帮助很大，我们一般都会与他们讨论未来几年的生产计划。我们自身也会规划至少5年研究框架，需要做什么，与什么公司合作等。我们学会如何与其他公司合作，能获得他们的建议，比如技术的发展方向以及如何优化我们的设计等，这是生态系统的一部分，半导体行业变得更加复杂，它不止与硅有关，还需要封装、软件、解决方案等各种技术，细节很多很复杂，单靠一个公司是做不到的，需要有合作伙伴一起制造这些复杂的芯片。主持人：你提到了整合，不再仅仅与芯片有关，就像你这几年操刀的并购案一样，这些年你完成了不少收购，比如收购ZT Systems（美国服务器制造商），可以谈谈你为什么要收购这些公司吗？他们在解决客户问题中发挥了什么作用？苏姿丰：我们主要是通过并购来完善产品组合，过去五六年，我们可能收购了六家公司，有些是小公司，有些是大公司，比如赛灵思（Xilinx，全球领先的可编程逻辑完整解决方案的供应商），是AMD最大的半导体收购案，这是引进整个FPGA（现场可编程逻辑门阵列，一种多用途的集成电路）和自适应计算产品，它们的加入确实拓宽了我们的产品线。还有收购ZT Systems，你知道我们看到了什么吗？我们都在谈论人工智能，以及人工智能的发展速度有多快，但未来人工智能的发展不仅与硬件有关，软件也非常重要，我们需要足够多的人工智能软件技术人员，可以帮助我们的客户和合作伙伴利用我们的技术。我们也发现硬件软件和系统的集成至关重要，因为现在正在构建这些非常大的集群，大家都知道高性能计算、CPU、GPU，但如何连接它们？这就是ZT Systems在做的事情，它是我们产品凳子的第三条腿。我们一直在解决周围的问题，知道如何为我们的客户提供最好的高性能计算技术。主持人：我们的很多观众都还处于早期创业阶段，你如何看待初创企业在半导体行业中的作用？苏姿丰：很多初创公司有非常好的创意，风险投资也很愿意支持他们。初创公司相比大公司能真正创新并实践这些想法，这真的很有价值，我很喜欢与初创公司合作，也乐意帮助他们，如果他们需要GPU的话，我很乐意与他们合作。初创企业这个时代发挥了更大的作用，在尖端创新和实践上比大企业更快。如今我们发现那些更为保守的合作伙伴也变得更开放了，都想赶上这场足以称为颠覆的技术革命，没人想在人工智能领域落后，所以那些大公司有时候也需要初创企业的灵感，需要他们去实践这些好创意，他们非常棒。新闻热线&投稿邮箱：[email protected]
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值班编辑：王怡洁 审校：吴莹 制作：姜辰雨
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