以下著述开始于 AI 深度探究员 开云(中国)Kaiyun·官方网站 - 登录入口，作家 AI 责任坊

作家 |  AI 责任坊

开始   | AI 深度探究员   管默默慧 AI+

商榷合营 | 13699120588

著述仅代表作家本东说念主不雅点

AI 两月一更，你的明白三年不动。

模子卷参数，她讲的是结构、生态、系统护城河。

当环球都在追最新的 AI 器用、抢跑大模子风口时，AMD CEO 苏姿丰，昨天 4 月 15 日却在台大的演讲现场，说出了一个更慢、更难、更不性感的话题：

系统想维。

她没谈 GPT、没秀 Sora，也莫得演示任何生成式奇不雅。她讲的是一家公司怎么构建经久道路图，讲的是怎么让芯片配划算法、算力干事生态、技巧镶嵌组织——她讲的，是一个时间的底层智商重构。

在"东说念主东说念主都在追 AI 智商"的 2025 年，她提醒咱们问一个更蹙迫的问题：你有莫得智商，构建起一个不错承载 AI 的系统？

这场演讲不单是讲给工程师听，也讲给每一个在 AI 波浪中感到心焦的打工东说念主听。

你不是不够发愤，而是你正被时间拖着跑。

你不是不会用器用，而是你莫得我方的标的盘。

系统落伍的东说念主，终将跟丢器用。

这是一场技巧更新与明白演化的竞走，而苏姿丰，用她在台大的一小时，给咱们展示了一条不同的出息。

别被快变量带节律

从 GPT 到 Sora，从 DeepSeek 到开源爆炸，  每两个月一次技巧高潮，信息量密到令东说念主窒息。你刚学会教唆词写法，它依然换了结构；你还在探究 Fine-tune，它依然跑去搞 Agent。

但苏姿丰在台大说得很明晰：

"确切决定改日的，是你有莫得系统性地连合技巧与需求之间的相干。"

她莫得追热门模子，而是在追一个更牢固的方针：系统的合适性与整协力。

行为 AMD 的 CEO，她面临的不是"怎么跟上模子"，而是"怎么预判趋势、组织资源，并提前 5 年作念好准备"。芯片筹算周期长、险峻游复杂、生态高度依赖合营，莫得系统想维，就莫得改日居品。

对打工东说念主来说亦然相通。

你不错跟上一次教唆词妙技，但下次器用换了，你还得重学；

你不错临时平时不烧香上手新模子，但莫得"系统性的输入 - 休养 - 输出"机制，这些智商终究洒落一地。

苏姿丰说的不是器用，而是你是否具备"组织信息、判断需求、整结伴源"的底层逻辑。

AI 是风，系统是帆。

风向变了，有帆的东说念主接续飞动，没帆的东说念主只可原地绕圈。

这亦然为什么她绝顶强调软硬整合、生态联动和经久道路图——在一个快速变化的时间，独一能造反快变量的，是你我方构建的慢系统。

打工东说念主落伍于我方的系统

2025 年最扎心的一句话是——不是你学得慢，而是你系统没换。

好多东说念主以为，我方的心焦来自"不会用 AI 器用""落伍教唆词妙技""还没进修出个东说念主 Agent "。但其实确切的心焦，不是你不会用器用，而是你不会用 AI 去界说问题、更不会重构搞定旅途。

苏姿丰说过一句话：" Run towards the hardest problems. "

听起来像句标语，实则是她三十年硬核造就千里淀出的系统枢纽论。

她莫得让 AMD 在上层上拼"多核更强""频率更高"，而是率领团队一王人系统重构：

从 CPU 到 GPU，不是浅薄横向彭胀，而是架构重写；

从单芯片到 Chiplet（小芯片封装），是对摩尔定律放缓的计谋性应对；

从硬件居品到全栈整合，是生态级协同的组织升级。

  她不是在"加功能"，而是在"换系统"。

问题不是你懒，是你还没运行设立我方的"芯片架构"：

你有莫得一个属于我方的"输入→处理→抒发"过程？

你是否知说念我方确切要搞定的问题，而不是"把问题交给 AI "？

你是否能把每一次学习，纳入可复用的结构，而不是一次性花费？

确切优秀的个体，不是用器用搞定问题的东说念主，而是能筹算"用什么器用搞定什么问题"的东说念主。

AI 能帮你提速，但只好系统，能决定你去哪。

"慢变量的力量"

在这场被模子更新节律带偏的时间，咱们太容易折服"快才是效率"，"卷才是谜底"。

但苏姿丰在台大提醒咱们："你不错用最快的技巧去作念事，但你要用最慢的逻辑去建系统。"

这句话相配舛误——它揭示了两个维度的互异：

快变量：器用、模子、热门、教唆词；

慢变量：结构、判断力、系统性智商、复利的想维旅途。

GPT 不错每季度更新，Agent 不错每天迭代，可灵不错每小时刷屏。但决定你是否能参与下一个波浪的，不是你看了些许发布会，而是你有莫得构建起"不错经久承载变化"的系统结构。

在苏姿丰的语境里，这种"慢变量"不是停滞，而是牢固的成长底盘。

她在 AMD 带队翻盘，用的不是一年打一个爆款，而是十年迭代一个架构系统。从 Zen1 到 Zen5，从 CPU 到 Chiplet，从高效力运算道路图到全栈布局，她打的每一张牌，都是系统演化的为止，而非居品心焦的反应。

快速反馈 ≠ 经久智商；

器用切换 ≠ 常识迁徙；

会用新模子 ≠ 有智商瞻望问题的结构性变化。

你是否也在这么的误区里："我学会了即梦，我跟上了 DeepSeek，我刷收场可灵 的案例"， 但依然认为我方的成长卡在原地？

因为你可能只是按捺切换器用，却从未升级系统。而确切有壁垒的成长，是系统化地搞定穷困问题，并按捺复用为止。

苏姿丰说的"系统想维"，说到底，是一种慢变量的筹算智商。

AI 时间是系统东说念主的时间

咱们常说：AI 会改革责任。但更深的问题是——它会改革什么样的东说念主不错胜出。

苏姿丰在台大并莫得用那种"技巧演讲"的姿态来讲模子、芯片、算力；她讲的是：

怎么面临复杂问题？

怎么率领团队穿越周期？

怎么构建一个不错合适改日变化的系统结构？

她说："舛误不是哪种模子更强，而是你有莫得一套系统，不错让技巧确切发挥作用。"

听上去像是 CEO 在讲管制，但实质上是她在讲改日个体必须具备的底层智商模子。

在系统越来越复杂、变化越来越快的今天：

不是谁先用上 AI 胜出，而是谁能抓续连合复杂问题、调配资源去搞定；

不是你用没用器用，而是你是否明晰器用该干事于哪种看法系统；

不是你有些许插件，而是你有莫得一套"我方界说问题 + 考证决议 + 轮回反馈"的明白结构。

苏姿丰是芯片产业的衔尾者，但她这场演讲讲得不单是芯片，也不单是 AMD。她讲的是一种经久灵验的智商结构：

系统想维，不是管制者的专属，而是统统个体面临复杂天下的底层"防抖安设"。

确切的 AI 时间，不是 prompt 工程师的时间，也不是写 code 更快者的时间——是系统东说念主的时间：

那群能把不同器用组织起来、把数据酿成细察、把问题拆解成可解子系统的东说念主。

是以这不是一场技巧改进，这是一次明白结构的重构战。

看似是在卷模子，其实是在卷谁能更稳地掌控复杂。

这不是一场器用买卖

你不错追最新模子、最快器用、最火教唆词，

也不错进入每一场发布会、试用每一个爆款利用，

但苏姿丰提醒咱们：

别把技巧当很是，它只是系统的一部分。

这场演讲名义上是对于芯片，实验是对于系统——组织的系统、技巧的系统、个体的系统。

GPT 可能变得更灵巧，DeepSeek 可能更低廉，Agent 可能更懂你。但确切决定你能不可经久糊口的，不是有莫得用 AI，而是你有莫得构建属于你我方的"系统智商"。

她用一小时告诉台大：改日不是看谁能跑得更快，而是看谁能在快速变化中牢固成长。

她没谈参数、没谈竞争，她讲了咱们最容易忽略的东西：底层逻辑 + 经久演化 + 结构升级。

而你也该问问我方：

在 AI 时间，你有莫得升级我方的系统，而不是只更新你的插件？

  你是否曾经堕入"学了好多 AI 器用，却恒久无法休养为经久智商"的气象？

参考辛苦：

https://www.youtube.com/watch?v=iv0OihD9V0Y&t=3305s&ab_channel=台視新聞TTVNEWS