當(dāng)千億參數(shù)不再仰望云端：AMD高校“春雨”計(jì)劃背后的端側(cè)AI野望_人工智能

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"multi_version":false2025年， AMD重磅推出銳龍AI Max系列處理器并開拓出全新的迷你AI工作站品類。特別是銳龍AI Max家族中的銳龍AI Max+ 395處理器，它被寄予厚望， AMD正在將其打造成邊緣/端側(cè)AI領(lǐng)域的優(yōu)選推理平臺(tái) 。

在迷你AI工作站品類中，銳龍AI Max+ 395處理器優(yōu)勢(shì)突出，它采用“CPU+IGPU+NPU”異構(gòu)架構(gòu) ，集成16核心Zen 5 CPU、RDNA 3.5圖形單元及高達(dá)50 TOPS算力的NPU ，更通過UMA統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)支持最高128GB內(nèi)存，其中96GB可專用于顯存，這徹底解決了本地大模型運(yùn)行中的“顯存焦慮” ，可在本地流暢運(yùn)行諸如GPT-OSS-120B、Llama4 Scout 109B以及Qwen3-235B等千億參數(shù)模型，推理速度達(dá)14~40 tokens/s ，是運(yùn)行MoE架構(gòu)大模型的理想平臺(tái) 。

AMD一直希望圍繞銳龍AI Max+ 395迷你AI工作站構(gòu)建出強(qiáng)大的生態(tài)系統(tǒng) ，以確保其潛力在廣泛的用戶和應(yīng)用中得以充分釋放。早在今年9月的一場(chǎng)創(chuàng)新沙龍中， AMD就帶來了不少進(jìn)展：基于銳龍AI Max+ 395的迷你AI工作站的應(yīng)用開發(fā)已經(jīng)覆蓋普通個(gè)人、團(tuán)隊(duì)/小企業(yè) ，以及小區(qū)物業(yè)、家庭等不同用戶和不同領(lǐng)域。僅僅過去不到兩個(gè)月， AMD又為我們帶來了新進(jìn)展。

2025年11月15日， AMD在北大科技園創(chuàng)新中心舉辦主題為“春雨賦智共筑未來”的高校春雨計(jì)劃啟動(dòng)會(huì) 。在活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng) ， AMD正式啟動(dòng)全新的AMD高校春雨計(jì)劃“2025-2026冬春季”項(xiàng)目。是的， AMD計(jì)劃用AI賦能教育新生態(tài) 。

▲AMD大中華區(qū)市場(chǎng)營(yíng)銷副總裁紀(jì)朝暉
據(jù)AMD大中華區(qū)市場(chǎng)營(yíng)銷副總裁紀(jì)朝暉介紹， AMD高校“春雨”計(jì)劃將以AMD銳龍AI Max+ 395平臺(tái)為核心，依托AMD的全棧AI解決方案，從助力AI通識(shí)教育、培養(yǎng)ROCm開源軟件人才、建設(shè)AI開發(fā)者開源社區(qū)和推動(dòng)AI+ 行業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新等四個(gè)維度，與高校和生態(tài)鏈合作伙伴一道攜手共建新型AI實(shí)訓(xùn)中心，共育AI新時(shí)代人才，共創(chuàng)AI+ 創(chuàng)新應(yīng)用示范站，從而激勵(lì)創(chuàng)新，助力創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，推動(dòng)AI賦能千行百業(yè) 。
在AI大模型從早期的“技術(shù)嘗鮮”步入“深水區(qū)”的當(dāng)下，算力供給的底層邏輯正在發(fā)生劇烈變化。 AMD大中華區(qū)市場(chǎng)營(yíng)銷副總裁紀(jì)朝暉在開場(chǎng)宣布的不僅是一份教育支持計(jì)劃，更是一種面向教育的AI算力普惠宣言：AMD正通過銳龍AI Max+ 395處理器迷你AI工作站，將千億參數(shù)級(jí)別的AI推理能力從昂貴的云端數(shù)據(jù)中心，搬到高校的實(shí)驗(yàn)室、教室甚至學(xué)生宿舍的桌面上。
AI已經(jīng)重構(gòu)教育為什么我們需要將AI算力本地化？要回答這個(gè)問題，首先要理解AI在當(dāng)前教育場(chǎng)景中角色的轉(zhuǎn)變。在此次活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng) ， DTinsight數(shù)智化發(fā)展研究中心執(zhí)行主席王雪娜拋出了一個(gè)引人深思的觀點(diǎn)：AI對(duì)教育的賦能已經(jīng)告別了單點(diǎn)工具輔助的初級(jí)階段。她指出，在AI的驅(qū)動(dòng)下，教育正在從工具應(yīng)用走向領(lǐng)域重構(gòu) 。傳統(tǒng)的“教師－學(xué)生”二元模式正在演變?yōu)椤敖處?AI-學(xué)生”的三元協(xié)同模式。

▲DTinsight數(shù)智化發(fā)展研究中心執(zhí)行主席王雪娜
這種變化并非空談，王雪娜提供的數(shù)據(jù)顯示，超過50%的高校已開始或計(jì)劃將AI應(yīng)用于教學(xué)、科研和管理，這標(biāo)志著AI已成為教育變革的主力軍。通過AI ，教育正經(jīng)歷從教學(xué)流程到評(píng)估治理的全面重構(gòu) ，包括促進(jìn)個(gè)性化學(xué)習(xí)、增強(qiáng)批判性思維、改變師生互動(dòng)、促進(jìn)跨學(xué)科合作和實(shí)現(xiàn)過程性評(píng)估等方面。

她強(qiáng)調(diào) ，構(gòu)建AI原生的教育新生態(tài)至關(guān)重要，這需要算力支持、開放互聯(lián)的學(xué)習(xí)技術(shù)、AI賦能的師生共同體、人機(jī)協(xié)同的課程體系及敏捷包容的治理框架。也就是說，高校需要AMD高校“春雨”計(jì)劃這樣的支持。然而，對(duì)于大多數(shù)高校而言，依賴云端API不僅成本高昂，而且面臨數(shù)據(jù)隱私、網(wǎng)絡(luò)延遲等諸多不可控因素。高校迫切需要一種能夠“看得見、摸得著”、成本可控而且性能強(qiáng)大的本地化算力解決方案。
在這種背景下， AMD推出高校“春雨”計(jì)劃正當(dāng)其時(shí) 。而支撐這一宏大計(jì)劃的基石正是AMD銳龍AI Max+ 395處理器。
AMD銳龍AI Max+ 395終結(jié)大模型“顯存焦慮”在分析AMD高校“春雨”計(jì)劃的落地前景之前，我們需要先剖析一下其核心硬件——銳龍AI Max+ 395處理器。這款處理器之所以重要，是因?yàn)樗珳?zhǔn)地?fù)羲榱吮镜卮竽Ｐ瓦\(yùn)行的最大痛點(diǎn)——顯存瓶頸。
對(duì)于大模型而言，參數(shù)量與顯存需求成正比。在過去，想要在本地流暢運(yùn)行千億參數(shù)（100B+）的模型，往往需要配備多張昂貴的專業(yè)級(jí)獨(dú)立顯卡，這對(duì)于高校實(shí)驗(yàn)室特別是通識(shí)教育課堂來說，預(yù)算壓力太大。

▲AMD大中華區(qū)AI市場(chǎng)經(jīng)理昝仲陽
AMD銳龍AI Max+ 395采用創(chuàng)新的“CPU+IGPU+NPU”異構(gòu)架構(gòu) ，集成16核心的Zen 5 CPU和RDNA 3.5圖形單元以及算力高達(dá)50 TOPS的NPU 。最引人注目的技術(shù)參數(shù)在于其UMA（統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)）支持最高128GB內(nèi)存，其中96GB可專用于顯存。
這解決了本地大模型運(yùn)行中的“顯存焦慮” 。根據(jù)AMD官方數(shù)據(jù) ，該平臺(tái)可以在本地流暢運(yùn)行諸如GPT-OSS-120B、Llama4 Scout 109B以及Qwen3-235B等千億參數(shù)模型，推理速度達(dá)到14~40 tokens/s 。

這意味著，原本需要幾十萬元服務(wù)器才能承載的教學(xué)任務(wù) ，現(xiàn)在只需要一臺(tái)迷你AI工作站即可完成。這種硬件形態(tài)的革新降低了AI實(shí)訓(xùn)中心的建設(shè)門檻，使得AMD在發(fā)布會(huì)上提出的“共建新型AI實(shí)訓(xùn)中心”和“AI實(shí)訓(xùn)教室整體方案”具備了極高的可落地性。
場(chǎng)景落地從醫(yī)療隱私到機(jī)器人編程技術(shù)參數(shù)只是紙面實(shí)力，真正的價(jià)值在于應(yīng)用場(chǎng)景。在活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng) ，來自清華大學(xué)、北京大學(xué)、華南理工大學(xué)和武漢紡織大學(xué)的四位專家用各自的實(shí)踐案例，生動(dòng)展示了端側(cè)AI算力如何在不同學(xué)科中發(fā)揮關(guān)鍵作用。
醫(yī)療科研：隱私圍墻內(nèi)的“私域算力”
清華大學(xué)自動(dòng)化系、生命基礎(chǔ)模型實(shí)驗(yàn)室閭海榮博士在現(xiàn)場(chǎng)演講中主要強(qiáng)調(diào)其團(tuán)隊(duì)在科研領(lǐng)域?qū)ο冗M(jìn)技術(shù)和高算力需求的重視，特別是在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用探索。在此之前，閭海榮博士帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)在尋找醫(yī)療領(lǐng)域合作解決方案的過程中遇到了不少關(guān)于數(shù)據(jù)隱私、算力、穩(wěn)定性和成本效益的挑戰(zhàn) ，同時(shí)也發(fā)現(xiàn)了機(jī)遇。

比如在數(shù)據(jù)隱私方面，醫(yī)療機(jī)構(gòu)不允許數(shù)據(jù)出院，患者隱私、醫(yī)學(xué)影像、內(nèi)鏡視頻和病歷照片等都不適合脫域，因此院內(nèi)需要私域AI算力。在穩(wěn)定性層面，醫(yī)護(hù)人員用AI不是做實(shí)驗(yàn) ，要靠它指導(dǎo)患者，而OCR解析、報(bào)告總結(jié)和RAG問答等都不能卡頓，夜間隨訪、急癥咨詢等更不能依賴外網(wǎng) ，因此還需要可控、可靠以及低延遲的本地推理能力。
另外，在成本方面，很多醫(yī)院無法部署大集群算力，教育場(chǎng)景也不能要求高預(yù)算和高運(yùn)維，無論是教學(xué)、科研還是臨床，都需要“開機(jī)即用”的環(huán)境，因此需要“小型化、高性價(jià)比和易部署”的AI工作站。

閭海榮博士特別指出，在真實(shí)醫(yī)療場(chǎng)景中，小型化、高性價(jià)比的AI算力解決方案是至關(guān)重要的。而AMD銳龍AI Max+ 395平臺(tái)擁有高帶寬大顯存、CPU+GPU異構(gòu)設(shè)計(jì)、小型化規(guī)格、本地部署簡(jiǎn)單安全且成本低等特性，很好地滿足了這些需求。通過使用AMD產(chǎn)品和技術(shù) ，閭海榮博士帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在醫(yī)療場(chǎng)景，如患者管理中實(shí)現(xiàn)了AI負(fù)載的高效處理和部署，展現(xiàn)了AMD AI技術(shù)的應(yīng)用價(jià)值。
模型優(yōu)化：在邊緣側(cè)實(shí)現(xiàn)“極致壓縮”
北京大學(xué)楊仝教授帶來的視角則更為硬核，他的團(tuán)隊(duì)專注于大模型的“極致瘦身” ，旨在解決模型在端側(cè)應(yīng)用時(shí)算力消耗大、功耗高的問題。他在現(xiàn)場(chǎng)詳細(xì)分享了模型壓縮和量化技術(shù) ，特別是蒸餾技術(shù)在模型壓縮中的應(yīng)用，以及這些技術(shù)如何在預(yù)訓(xùn)練、蒸餾和強(qiáng)化學(xué)習(xí)階段通過特定策略減少模型參數(shù)量和每個(gè)參數(shù)的占用空間，同時(shí)保持模型的準(zhǔn)確性和性能。

此外，楊仝教授還分享了其團(tuán)隊(duì)在壓縮和優(yōu)化大模型方面的進(jìn)展，包括復(fù)數(shù)模型的使用和量化技術(shù)的應(yīng)用，強(qiáng)調(diào)這些方法如何使大模型能夠在資源受限的端側(cè)設(shè)備上高效運(yùn)行。比如早在今年8月，楊仝教授團(tuán)隊(duì)就發(fā)布了國(guó)內(nèi)首個(gè)復(fù)數(shù)量化模型iFairy ，該方案創(chuàng)新性地利用復(fù)數(shù)｛±1 ±i｝對(duì)模型權(quán)重進(jìn)行2-bit量化，在實(shí)現(xiàn)1/8極致壓縮與“無乘法”推理加速的同時(shí) ，語言建模能力和下游任務(wù)表現(xiàn)反超了同尺寸的全精度LLaMA基座模型。
同時(shí) ，楊仝教授還展示了基于AMD銳龍AI Max+ 395端側(cè)算力支持的“開物”異構(gòu)多智能體協(xié)同導(dǎo)航框架。這套框架證明在資源受限的設(shè)備上，通過軟硬件協(xié)同優(yōu)化，同樣可以運(yùn)行高性能的前沿模型。
機(jī)器人控制：從“寫代碼”到“與AI對(duì)話”
如果說醫(yī)療關(guān)注的是隱私，那么華南理工大學(xué)賴曉錚副教授則看重端側(cè)AI帶來的交互革命。賴曉錚副教授在演講中深入探討了機(jī)器人路徑控制和人工智能在機(jī)器人控制領(lǐng)域的關(guān)鍵作用，他指出當(dāng)前技術(shù)路徑的轉(zhuǎn)變并展望了大模型在這一領(lǐng)域的巨大應(yīng)用潛力。

賴曉錚副教授以銳龍AI Max+ 395迷你AI工作站為例，介紹了端側(cè)大模型如何通過生成代碼實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主學(xué)習(xí)與操作，突出了端側(cè)大模型在解決機(jī)器人控制中不確定性、延時(shí)和數(shù)據(jù)丟包問題上的優(yōu)勢(shì) 。
比如，端側(cè)大模型可以通過生成代碼來實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主學(xué)習(xí)與操作，而且端側(cè)大模型在解決機(jī)器人控制方面有先天優(yōu)勢(shì) ，因?yàn)閭鹘y(tǒng)編程需要精確坐標(biāo) ，難以適應(yīng)環(huán)境變化，而端側(cè)大模型結(jié)合具身智能模型，可以在底層執(zhí)行時(shí)處理模糊信息，自適應(yīng)地完成如“抓取桌上任意位置杯子”的任務(wù) 。

賴曉錚副教授還強(qiáng)調(diào)了在機(jī)器人領(lǐng)域，利用自然語言和大模型進(jìn)行高效任務(wù)規(guī)劃和決策的可能性。傳統(tǒng)編程和端側(cè)大模型技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ) ，在端側(cè)大模型的幫助下，現(xiàn)在的編程模式從“寫代碼”轉(zhuǎn)變?yōu)椤芭cAI對(duì)話” ，這將極大地降低機(jī)器人開發(fā)的門檻，即使是小學(xué)生或非計(jì)算機(jī)專業(yè)人員也能通過自然語言配置機(jī)器人任務(wù) 。
跨界賦能紡織行業(yè)的AI填空AI不僅屬于象牙塔里的計(jì)算機(jī)系，也屬于紡織機(jī)旁的工程師。武漢紡織大學(xué)計(jì)算機(jī)與人工智能學(xué)院、網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院胡新榮院長(zhǎng)分享的案例，就是典型的“技術(shù)下沉” 。

“我們聯(lián)合AMD成立了‘AI+紡織聯(lián)合創(chuàng)新中心’ ，解決了從虛擬時(shí)尚到工業(yè)生產(chǎn)中的技術(shù)難題。 ”胡新榮表示。該中心致力于通用AI技術(shù)應(yīng)用于紡織這一擁有長(zhǎng)產(chǎn)業(yè)鏈、復(fù)雜工藝的傳統(tǒng)行業(yè) ，填補(bǔ)通用大模型在紡織專業(yè)領(lǐng)域的空白。

對(duì)于紡織專業(yè)的學(xué)生來說，配置復(fù)雜的云端環(huán)境或購(gòu)買昂貴的服務(wù)器是不現(xiàn)實(shí)的。而AMD銳龍AI Max+ 395迷你AI工作站解決了高校教學(xué)中算力不足和成本過高的問題，不僅改善了教學(xué)環(huán)境，還為學(xué)生參加學(xué)科競(jìng)賽提供了硬件支撐——有學(xué)生參加教育部A類賽事，利用該工作站獲得了湖北省特等獎(jiǎng) 。這是一個(gè)典型的“普惠算力”案例，展示了AI工具如何下沉到垂直行業(yè) ，賦能非CS（Computer Science）專業(yè)的師生。
生態(tài)合圍從芯片到應(yīng)用的閉環(huán)硬件的成功離不開生態(tài)的滋養(yǎng) 。在本次活動(dòng)上， AMD明顯加快了在軟件生態(tài)和合作伙伴層面的布局，試圖構(gòu)建一個(gè)從芯片到最終用戶的完整閉環(huán) 。
在軟件開發(fā)端， AMD大中華區(qū)市場(chǎng)營(yíng)銷副總裁紀(jì)朝暉特別強(qiáng)調(diào)了對(duì)ROCm開源軟件人才的培養(yǎng) 。通過高校“春雨”計(jì)劃， AMD將聯(lián)合高校、ROCm實(shí)驗(yàn)室，推廣ROCm開源生態(tài)并計(jì)劃在2026年啟動(dòng)ROCm軟件專家認(rèn)證。這一舉措意在從源頭培養(yǎng)習(xí)慣使用AMD軟件棧的開發(fā)者，打破目前的生態(tài)壁壘。

在生態(tài)平臺(tái)端， Ripple AI CTO賴錦鋒展示了如何打通“最后一公里” 。 Ripple是一個(gè)集成DeepSeek等大模型與MCP工具的一站式智能平臺(tái) 。搭載在銳龍AI Max+ 395上，它可以為高校提供“體驗(yàn)－學(xué)習(xí)－創(chuàng)新－落地”的全流程環(huán)境。這意味著學(xué)生不需要從安裝驅(qū)動(dòng)開始折騰，而是可以直接在一個(gè)整合好的平臺(tái)上進(jìn)行AI實(shí)驗(yàn) ，極大地提升了教學(xué)效率。

在硬件OEM端，上海首界科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人郭萌明代表了下游OEM廠商對(duì)AMD的支持。他分享的NovaStudio一站式AI學(xué)習(xí)實(shí)踐平臺(tái)正是基于銳龍AI Max+ 395開發(fā) 。郭萌明指出，得益于該處理器的大顯存和高性價(jià)比，他們的設(shè)備不僅能搭建本地知識(shí)庫(kù) ，還能支持深度學(xué)術(shù)研究，真正實(shí)現(xiàn)“一機(jī)多用” 。

在官方資源端， AMD軟件開發(fā)總監(jiān)陸佳華介紹了基于AMD大學(xué)計(jì)劃（AUP）的迷你工作站教學(xué)資源與案例。 AMD將聯(lián)合高校開展研究項(xiàng)目資助、計(jì)算資源和設(shè)備捐贈(zèng)、教學(xué)資源開發(fā)、師資培訓(xùn)、學(xué)術(shù)界開源解決方案以及技術(shù)支持等六個(gè)方面的賦能，以AUP開發(fā)的用于教學(xué)的銳龍AI迷你PC集群、AUP教學(xué)方案、LLM實(shí)驗(yàn)室課程、基于銳龍AI Max的機(jī)器人項(xiàng)目等助力“教AI、學(xué)AI、用AI”的教育和創(chuàng)新新生態(tài) 。這種全方位的投入，彰顯著AMD賦能教育的決心。
結(jié)語打通AI+教育的“最后一公里”綜合來看， AMD在2025年末啟動(dòng)的這場(chǎng)“春雨”計(jì)劃的戰(zhàn)略意圖非常清晰：利用自身在軟硬件（銳龍AI Max系列處理器）上的差異化優(yōu)勢(shì) ，搶占邊緣側(cè)和端側(cè)AI+教育的高地，實(shí)現(xiàn)校企乃至生態(tài)鏈的共贏。過去，高校AI建設(shè)往往陷入“重科研、輕教學(xué)”或“重云端、輕端側(cè)”的誤區(qū) 。云端算力雖然強(qiáng)大，但高昂的持續(xù)投入和網(wǎng)絡(luò)依賴限制了其在普惠教育中的普及。 AMD銳龍AI Max+ 395以及隨之而來的AMD高校“春雨”計(jì)劃實(shí)際上提供了一條新的路徑：通過高性能的端側(cè)算力，將AI算力變成一種可負(fù)擔(dān)、可控、可私有化部署的教學(xué)資產(chǎn) 。
【當(dāng)千億參數(shù)不再仰望云端：AMD高校“春雨”計(jì)劃背后的端側(cè)AI野望】從紀(jì)朝暉發(fā)布的“六項(xiàng)行動(dòng)” ，包括實(shí)訓(xùn)教室建設(shè)、ROCm培訓(xùn)、應(yīng)用示范站招募等可以看出， AMD正在試圖用其軟硬件優(yōu)勢(shì)撬動(dòng)整個(gè)AI教育市場(chǎng) 。可以想象，當(dāng)一個(gè)紡織專業(yè)的學(xué)生可以輕松在本地微調(diào)時(shí)尚設(shè)計(jì)大模型，當(dāng)一個(gè)醫(yī)學(xué)生可以在斷網(wǎng)環(huán)境下安全地訓(xùn)練診斷助手的時(shí)候，我們或許才真正迎來了AI+教育的“春雨”潤(rùn)物細(xì)無聲的時(shí)刻。而此時(shí)此刻， AMD正在用行動(dòng)播下的這場(chǎng)“春雨” ，或許過不了多久，我們就能看到在高校教育的土壤里生長(zhǎng)出一片繁茂的森林。

當(dāng)千億參數(shù)不再仰望云端：AMD高校“春雨”計(jì)劃背后的端側(cè)AI野望

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