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隨著AI大模型在各行業的應用走向深水區 , Agent與MCP的普及趨勢 , 個人/家庭/團組/企業對于AI的使用方式正在經歷變革 , 如何高效、安全、低成本、便捷地完成AI落地的“最后一公里” , 成為所有人亟待解決的核心難題 。 為了應對這一挑戰 , 36氪攜手AMD , 將于7月10日在深圳共同舉辦“AMD Mini AI工作站 行業解決方案峰會” 。 本次峰會將聚焦于“AI新形態 , 行業新范式”的前沿思考 , 深入探討AI如何真正賦能行業創新 。
過去數年 , 以ChatGPT、DeepSeek等大模型為代表的云端AI席卷全球 , 近期Agent和MCP興起 , AI software3.0帶來的算力下沉需求與交互變革 , 將是成就超級個體、企業創新和增長的新引擎 。
然而 , 當企業和個人試圖將這些強大的AI能力與具體業務場景深度融合時 , 一系列“最后一公里”的挑戰也隨之浮現:
首先是數據合規與安全風險 , 可謂是懸在所有企業頭頂的“達摩克利斯之劍” 。 無論是企業的核心經營數據、研發代碼 , 還是涉及個人的隱私信息、私人對話 , 一旦需要上傳云端進行處理 , 便始終面臨著泄露、濫用甚至被用于訓練競爭對手模型的風險 , 這在金融、醫療、法律等高度敏感的行業中尤其突出 。 其次 , 高昂的云端推理成本與無法避免的網絡延遲 , 也成為AI規模化應用的巨大阻礙 。 當業務量激增時 , 成本將變得更難控制 。 而在體驗層面 , 對于需要高頻、實時交互的AI Agent應用而言 , 每一秒的網絡延遲都可能影響用戶體驗與業務成效 。
更深層次的挑戰在于 , 通用的云端大模型 , 往往難以滿足特定垂直行業的深度定制化部署需求 。 企業若想讓AI融入核心業務 , 就可能需要用自家的專有數據進行模型微調 , 甚至還需要與自身核心業務模型算法融合 , 而在云端進行這一過程 , 不僅技術門檻和成本極高 , 還會再次碰到數據安全問題 。
與此同時 , 一個清晰的趨勢是 , 以多Agent協作為代表的“人機融合”模式 , 正成為引爆下一輪生產力革命的關鍵 , 個人的工作能力及邊界將會被前所未有的放大 。 未來的工作流 , 不再是人類向單一的云端大腦發出指令、被動等待結果;而是一個由人類主導 , 多個各司其職的AI Agent協同作戰的全新模式 , 它能夠自動化處理真正復雜的、跨領域的多步驟任務 。
為了解決面臨的挑戰 , 以及順應超級個體的趨勢 , 更多的AI算力需求將下沉到團組/工作室/家庭和個人 , 各行各業都將迎來新的范式革命 , 這也將對AI提出了全新的要求 。 我們需要的不再是遙遠的“智庫”和聊天機器人 , 而是一個具備多模態能力與專業知識數據融合、保護個人與企業隱私、便捷部署并且能在毫秒間與我們互動的伙伴 。
而應對這一新范式的關鍵路徑在于建立一個包含硬件、軟件、行業企業等各生態位角色的端側AI生態與商業模式 , 攜手創新 。 實現基于“AI新形態“的端側AI推理與應用 , 除了徹底解決數據隱私外泄和延遲響應的問題 , 還將為我們帶來實現深度定制化與個性化的個人/家庭/團組/部門級的新AI解決方案 , 私有化部署“最懂你需求的AI“!
因此 , 本次峰會的主角——搭載了革命性的AMD銳龍AI MAX+ 395處理器的AMD Mini AI 工作站應運而生 , 它是一個專為解決端側AI部署難題 , 應對未來趨勢的AI硬件新形態 。
AMD銳龍AI MAX+ 395處理器擁有強大的計算能力 。 它配備了全新的256bit四通道統一內存架構 , 提供高達128GB的海量內存選項 , 動態調節至多96G顯存 , 能夠輕松應對超大模型加載以及多模態模型混合部署等需求 。
然而 , AMD的遠見不止于打造一顆強大的芯片 , 攜手AI生態伙伴 , 用垂直解決方案響應行業新范式 。 同時 , 也將攜手產業共同推動AMD Mini AI 工作站開發者生態 。
為了幫助各界伙伴更好地理解并抓住端側AI帶來的機遇 , 本次“AMD Mini AI工作站 行業解決方案峰會”將探討以下核心議題:AMD端側AI策略與市場需求洞察;Mini AI工作站賦能垂直行業的解決方案與成功案例;AMD端側AI生態戰略與合作伙伴賦能計劃等 。
眾多重磅嘉賓將匯聚深圳 , 包括AMD大中華區市場營銷副總裁紀朝暉、中國人工智能領軍科學家、上海交大清源研究院研究員劉志毅 , 以及來自無問芯穹、清昂智能、元空AI、模優優科技、中科加禾、首界科技等AI應用和行業專家代表 , 他們將從技術、產業、應用等多個維度 , 分享來自業務一線的真知灼見 。
時代浪潮已至 , 我們誠邀所有關注端側AI解決方案的開發者、企業決策者和行業先鋒 , 于7月10日共聚深圳 , 共同發掘AI應用的商業新機遇 。
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