Lisa Su最新专访：谈GPU、DeepSeek和AI展望

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来源：内容 编译自连线 。

如果你要和苏姿丰见面，有个建议：穿运动鞋。

苏姿丰（Lisa Su）是AMD的领导者，她最近行动迅速，不过我怀疑她一直都是这样。她公司的芯片支撑着人工智能，而人工智能正以惊人的速度改变着世界。听苏姿丰以及几乎所有半导体行业人士谈论这件事，美国正在与中国进行一场人工智能竞赛——而且规则还在不断变化。特朗普政府再次改变了对哪些芯片可以、哪些不能运往中国的立场，最新规定是美国将对AMD和英伟达销往中国的芯片征收15%的关税。与此同时，在美国国内，苏姿丰声称AMD最新的人工智能芯片性能可以超越英伟达——这是她不断削弱英伟达市场主导地位的策略之一。

在苏姿丰的领导下，这家实力雄厚的美国半导体公司再次确立了其在人工智能时代的中坚力量地位。“再次确立”一词不足以形容它：苏姿丰接手了陷入困境的AMD，并在十年内实现了扭亏为盈，正如一位经济学家所言，这堪称非凡。自2014年苏姿丰接任首席执行官以来，AMD的市值已从约20亿美元飙升至近3000亿美元。

除了她众所周知的资历之外，苏姿丰本人——驱动她前进的动力、激励她前进的动力、让她恼火的因素以及她的政治立场——鲜为人知。这正是我（指代本文作者Lauren Goode，下同）在6月下旬参观AMD位于德克萨斯州奥斯汀山丘上的办公室和实验室时所希望了解的。那天，风似乎只是在四处散发热量。

我对苏姿丰的另一点了解是：她着眼长远。与她在事业上的成就相比，政治简直是小菜一碟。

苏姿丰1969年出生于台湾，在纽约皇后区长大。她的父亲是纽约市的统计员；母亲曾是会计师，四十五六岁时创业。苏姿丰在麻省理工学院获得电子工程博士学位，之后在德州仪器、IBM和飞思卡尔半导体公司任职，并担任高管。2012年加入AMD后，她迅速升任首席运营官。据苏姿丰回忆，六个月后，董事长打电话给她说：“是时候了，LIsa。” 苏姿丰的回答是：“真的吗？这感觉有点快。”

作为首席执行官，苏姿丰明智地带领AMD进军高性能计算市场。她率先采用了小芯片（chiplet）技术，这是一种模块化的芯片制造方法，并获得了巨大的回报。她推出了全球首款 7 纳米数据中心 GPU，令业界刮目相看。最近，她又在两年内将 AMD 的数据中心收入翻了一番。此外，她还与 OpenAI、Meta、谷歌以及埃隆·马斯克旗下的几家公司等巨头达成了合作。今年 6 月，在 AMD 年度大会的主题演讲中，OpenAI 首席执行官萨姆·奥特曼 (Sam Altman) 走上舞台，与苏姿丰拥抱致意。

这些都是令人印象深刻的数据点。然而，AMD 的规模仍然远不及其最臭名昭著的竞争对手——市值 4.4 万亿美元的英伟达。这两家公司之间的比较在所难免——尤其是考虑到苏姿丰和英伟达首席执行官黄仁勋是远房表亲。（有人警告过我，苏姿丰讨厌被问到这个问题。但我还是问了。）

在我访问奥斯汀期间，苏姿丰带我参观了 AMD 的测试实验室，那里一排排服务器机架被组装起来，准备接受各种极端测试。苏姿丰在自己的工位上停下来时，工程师们都挺直了身子。其中一位工程师送给她一个惊喜，是一个 AMD EPYC Venice 处理器形状的庆祝蛋糕。苏姿丰看起来真的很高兴。她摆好姿势拍了张照片，然后走到实验室的下一排，穿着白色 Prada 运动鞋，大步流星地走过去。一路上，我不断向她提问，提高嗓门，好盖过喧闹声。像 DeepSeek 这样的模型对她的公司意味着什么？AMD 会开设自己的大模型（LLM）课程吗？是什么推动了 Lisa Su？

后来，苏姿丰邀请我和她一起坐她的专车。（可惜，那不是她的保时捷，她的车牌上写着她最喜欢的AMD芯片的名字。）。在前往下一个实验室的近30分钟车程中，苏姿丰一直追问我对人工智能的看法，指出我的疑虑，并分享了为什么推动人工智能革命——尤其是在医疗保健领域——对她来说意义非凡。

以下为采访原文

问：关于你们正在研发的人工智能加速器，你希望特朗普政府以及公众理解什么？

Lisa Su：作为科技公司，我们受益于更多用户。限制我们生态系统中的用户数量实际上是件坏事，不仅对AMD，对美国也是如此。因为肯定还会有其他选择。如果我们不向世界其他地方供应芯片，人工智能的进步就会停止——这种想法是不会停止的。人工智能的进步将持续发展，我们宁愿它们在我们身上发展，而不是在别人身上。

问：最近有一些激励措施，鼓励更多芯片制造回归美国。回归美国最复杂的部分是什么？

Lisa Su：我们绝对应该回归美国。绝对应该，百分之百。

问：为什么？

Lisa Su：因为它对国家安全和经济利益至关重要。几年前，德克萨斯州中部地区遭遇了一场冰暴。几天来，一切都无法运转。附近的几家晶圆厂被迫关闭。为了良好的商业实践，我们需要多元化。

回归美国需要时间，但并非不可能。我们的想法从“哦，你无法在美国进行尖端制造”到今天，台积电位于亚利桑那州的晶圆厂正在运行一些最新的服务器处理器，而且情况看起来非常好。所以回归美国是可以做到的。虽然成本更高，但也没关系。我认为这需要改变心态，不要总是追求成本最低的东西。

问：2014年您出任AMD总裁兼首席执行官时，您是否想过像您这样的人会被期望对地缘政治和社会问题发表如此多的言论？您是否感到参与与现任政府对话的压力更大了？

Lisa Su：嗯，情况确实变了。我不会说我们搞政治，或者我搞政治。你不会看到我参与一般的社会问题，因为我并不认为我的价值体现在这些问题上。但当涉及到技术政策以及半导体在全球的定位时，是的，我们必须参与。我不会说这是越来越大的压力，而会说这是越来越大的责任，因为我们希望规则得到正确的制定。

问：您是科技和半导体领域最杰出的女性领袖之一。为什么您不认为自己创造了价值呢？

Lisa Su：也许“创造价值”（value-add）这个词不太贴切。更像是，我的个人观点可能很有趣，但坦率地说，更重要的是，我们要根据我认为的事实制定正确的政策。

问：你现在最不喜欢的问题可能是“When？” 意思是，AMD 什么时候才能在 AI GPU 市场上超越英伟达？我猜 10 年前人们可能会嘲笑这个想法，而现在他们可能更愿意接受它。

Lisa Su：我刚开始担任 CEO 的时候，人们会问我：“你为什么要接手这份工作？” 我会非常困惑。我会想：“你在开玩笑吧？” 对我来说，这是最好的选择。我们公司所在的行业非常重要，但表现不佳已有一段时间了，我有机会带领这个团队去做一些我认为重要的事情。如果你问我：“我长大后想做什么？” 我的回答不是“我想当 CEO”，而是“我想从事一些重要的事情”。

当时，每个人都把我们和英特尔比较，我们必须捍卫这一点。我对团队说：“看，我们知道我们能做什么，就让我们向世界展示我们能做什么吧。” 所以我的意思是，我不喜欢这种“When”的观念。我知道媒体喜欢这样。这总是A对B，对吧？这就是你们——

问：我不会说这是A对B。我的意思是，我认为AMD在某些方面更加微妙，因为你们仍然有很多客户依赖x86和CPU。你们还有快速增长的数据中心业务，从2022年的60亿美元增长到去年的126亿美元。但英伟达现在是个大问题。

Lisa Su：你看，我的观点是，我并不一定想和英特尔或英伟达比较。我的愿景，我们的愿景，一直是“没有一刀切的方案”。数据中心需要最好的，CPU需要最好的，AI加速器需要最好的，个人计算也需要最好的。我们拥有非常广泛的产品组合，市场规模巨大。未来三到四年，市场规模将超过5000亿美元。我们拥有大量的机会。

问：Sam Altman 参加了你们六月份的 AMD AI 活动，当时你们谈到了与 OpenAI 的合作。你们正在与 Meta 合作，也正在与 Elon Musk 的公司 Tesla 和 xAI 合作。但 AMD 的实际情况是，像这些公司一样，他们也喜欢他们的 Nvidia GPU，而你们也是。你们是否想走到这样的地步：“不，我们是主要合作伙伴？”

Lisa Su：当然。这就是我们目前在 CPU 领域的现状。所以，如果你问很多这样的公司，我想他们会说 AMD 是他们的战略 CPU 合作伙伴。当然，我们也希望在 AI 领域有所作为。但我对此并不急躁。

问：你不想给它打上时间戳？

Lisa Su：这样想：2012年我刚加入AMD时，微软只是我们在游戏领域的早期合作伙伴。在过去的十多年里，我们建立了深厚的信任，现在我们正与他们共同创造，所以微软刚刚宣布，他们不仅在下一代Xbox游戏机上使用AMD，还将在其整个云服务中使用AMD。

我们与Meta的合作也完全一样。我记得第一次与Meta交谈时，我说：“给我一个机会吧。我不用告诉你，我会成为世界上最好的。我知道我会向你证明这一点。我将成为你最好的合作伙伴。不仅是你最好的技术合作伙伴，也是你整合技术基础设施的最佳合作伙伴。” 这就是我们的目标。

问：在六月份的 AMD AI 大会上，您多次谈到 DeepSeek，这是一个来自中国的大型语言模型，据说训练成本和计算能力都低得多。这样的 AI 模型如何改变您对计算能力的看法？

Lisa Su：这又一次证明了人工智能的工作负载发生了巨大的变化。以前人们都专注于大规模训练，而现在，随着推理模型（reasoning models）和微调（fine-tuning）的出现，整个行业已经转型到推理型计算增长更快的阶段。这就是为什么需要非常灵活的硬件。

所以这并没有改变我们的思维方式，因为我们一直认为推理会更重要。我想这意味着我们当时的押注是正确的。我们已经针对内存容量和其他对推理计算至关重要的关键因素进行了优化。

问：我再次提到英伟达：英伟达一直在训练一些自己的模型，并提供了一个框架 NeMo，供开发者构建自己的生成式 AI 模型。你认真考虑过 AMD 训练自己的模型吗？

Lisa Su：我们正在训练自己的 AI 模型。我们有一个 AI 模型团队。但我们训练模型并不是为了与大型模型构建商竞争。我们训练它们是为了向它们学习。我们对自己的产品进行“dog-food”测试越多，我们学到的东西就越多，这样我们就能加速构建。

问：分析师，甚至你们的一些客户都告诉我，AMD 非常以客户为中心。另一方面，一些技术精湛的人表示，ROCm（一套用于编程 AMD 硬件的软件工具）仍然不如 Nvidia 的 CUDA。你们计划采取哪些具体措施来吸引更多开发者？

Lisa Su：是的，我的意思是，我同意软件是最关键的层面，因为它是开发者看到的。当你思考 ROCm 和 CUDA 时，并不是说哪个比另一个更好。而是 CUDA 已经存在很长时间了。人们已经习惯了某个生态系统，所以我们实际上是在教他们一个不同的生态系统。这就是看待 ROCm 的方式。

问：不过，我听到的是，这不仅仅是固步自封。开发人员会说：“编译器不太好用”或“性能库不太好”或“我们想要更高的可移植性”。

Lisa Su：没错。但原因是，Nvidia 的 CUDA 已经以某种方式实现了，他们希望 ROCm 也能以类似的方式实现。我还没遇到过哪个 AI 客户无法让其正常工作、提高性能等等。我们还没准备好所有的库。有很多，我们称之为特殊内核的，已经编写好了。所以，对于你问的“我们在做什么？”，我的意思是，我们的运行速度更快了。最好的答案是：我们在运行速度更快了。

我很早就明白，你不必认同批评，但你必须理解这是一种观点。然后你再决定在此基础上做什么。还有很多工作要做。我们正在疯狂招聘。我们正在收购，也在倾听开发者的意见。我认为，我们已经看到，你实际上可以很快取得进展。

问 :您如何看待Meta超级智能实验室以及据报道马克·扎克伯格为Meta工作的AI人才提供高达九位数的薪酬？这种薪酬对硅谷的招聘有什么影响？

Lisa Su：坦白说，我并没有亲身经历过。我认为人才竞争非常激烈。虽然我相信金钱很重要，但坦白说，金钱在吸引人才方面并非最重要的因素。我认为，位于邮政编码区域很重要，但拥有真正相信你所追求的使命的人也至关重要。

我认为人们在这里的表现相对较好，因为股票表现不错。但从招聘的角度来看，我们总是会问：“你想成为我们使命的一部分吗？”因为我们真正想要吸引人们的是这种旅程。就像这样：“听着，如果你想做重要的技术，做出影响，你不仅仅是一个齿轮，而是真正推动我们未来路线图发展的人，那么你想加入AMD。”

问：你会考虑给任何人开出九位数的薪酬来打造你的软件生态系统吗？

Lisa Su：我不这么认为。（I don’t think so.）

问：因为你必须向股东负责，或者向董事会陈述理由？

Lisa Su：因为在我们的世界里，这真的不只是关于一个人的事情。我的意思是，这真的关乎伟大的人才，别误会我的意思——我们有一些非常优秀的人才。我们收购了Nod.ai，该公司的首席执行官Anush Elangovan现在已经成为我们软件生态系统工作的负责人。他的热情绝对令人惊叹。他会去帮助每一个对ROCm有意见的人。我会问：“Anush，你是怎么做到的？” 所以我就是这个意思。我们正在寻找对我们工作充满热情的人，而我们身边有很多这样的人。

问：对你来说，“超级智能”（superintelligence）是什么？

Lisa Su：我认为人工智能可以让我们所有人都变得超级智能是一个美好的愿景，而我们目前仍处于如何实现这一目标的早期阶段。

我个人最热衷的领域之一是医疗保健，因为我有过医疗保健系统的经验，我认为它应该比现在好得多。我们应该能够治愈这些疾病。我们不应该像有时那样反复试验。这是人工智能的一个完美用例。能够将所有部分整合在一起，从药物研发到治疗再到住院护理，所有这些都已经成熟——我们称之为转型。我不知道你是否称之为“超级智能”。

问：有一种观点认为，人工智能将会变得非常聪明，最终能够消灭人类。你如何看待这些预测？你相信通用人工智能吗？

Lisa Su：我确实相信通用人工智能 (AGI)，但我不相信人工智能会比人类更聪明。我也不是末日论者或信徒。我的意思是，技术固然很棒，但技术的伟大程度取决于那些构建、创造并引导它走向正确方向的人。所以我觉得这些对话有点深奥。我们的重点是：“这项技术很好，但还不够好。我们如何才能让它变得更好？”

问：你如何衡量“伟大”？

Lisa Su：我认为让人工智能解决真正棘手的问题才是它真正伟大的体现。我们谈论的智能体是下一个重大事件之一。我认为现在的智能体正在做的，姑且这么说吧，是世界上相对来说更普通的任务。

问：把东西放进购物车。

LIsa Su：对。我认为人工智能有两个发展方向。一个是纯粹的生产力，你知道，我如何减少人类所做的一些琐碎工作，以便他们能够从事更有趣的事情？这是人工智能的一个方面，我们正在利用这一点。

但另一个方面是人工智能能够解决非常非常棘手的问题。我们原本需要10年才能搞清楚的问题，现在只需6个月就能搞定。我设想一个我们通常需要3年才能设计出芯片的世界，如果我能在6个月内完成，那会是什么样子？

问：但是，人类会不会在某个时候跟不上时代？

Lisa Su：我不知道。我敢打赌，人类会没事的。

问：现在的科技可能有点让人不知所措。

Lisa Su：嗯，但是劳伦，我认为这才是关键。当科技足够好的时候，你就不需要再考虑它了。如今，当你问自己“你最喜欢什么？”时，你仍然需要思考这个问题：你用的是 ChatGPT 还是 Grok？

问：是的，我用的是 ChatGPT。不是每天都用，但是——

Lisa Su：经常用？

问：够频繁了。我的意思是，我有义务测试这些东西。

Lisa Su：是的，但你还是得确保“嘿，它给了我正确的答案吗？”

问：哦，当然。我的意思是，尤其是作为一名记者。我不会把它用于任何写作。我们在用它来学习如何烹饪牛排和用它来进行新闻报道之间划了一条非常明确的界限。

Lisa Su：但你会用它来做研究。

问：有时，但幻觉令人担忧。

Lisa Su：但这就是它还不够好的原因。总有一天，它会足够好。你会希望能够接受你的人工智能。

问：你提到了医疗保健。当我们年老体弱的时候，为我们治疗的那一代人会是 ChatGPT 医生吗？

Lisa Su：我希望有一代人能像 ChatGPT 那样，拥有海量数据来治疗我们，这样他们就能更好地做出诊断。

问：从哲学角度思考人工智能，它是不是就像互联网的翻版？它是不是更像 Linux，就像某种操作系统，运行在我们拥有的一切之上？是电吗？是火吗？我认为 Sundar Pichai 曾将人工智能比作火，来描述它的变革性。

Lisa Su：互联网是一个不错的比喻，但我认为人工智能远不止互联网。因为，如果你仔细想想，互联网很大程度上是关于流量的流动。人工智能更多的是生产力的基础性的东西。有时人们会把它比作工业革命，其实这种比喻也不错。

问：在其他革命中，我们并没有那么多地思考什么是真实的、什么是虚幻的。

Lisa Su：你可以选择两种方式来思考这个问题。一种是试图抑制人工智能的发展，因为它可能很危险；另一种是尽可能快地发展，但要用正确的视角看待信息。我非常相信第二种。因此，我不相信不需要大量人力的情况。因为最终，人类才是判断真相的最终标准。我们仍在不断招聘越来越多的工程师，因为他们是我们工程的最终裁决者。

问：我希望人类最终能够找到答案。

Lisa Su：而且它会变得更好。它会像我们今天的互联网一样，被我们视为理所当然。我们不应该基于现在的现状来评估这项技术。我们应该根据我们未来的能力来评估它。我们会把这些事情做好。但我们前进的道路上可能会遇到一些坎坷。

问：你似乎对人工智能有点担心。你只是在扮演魔鬼代言人吗？

Lisa Su：我倾向于认为，最有可能从这些技术中获益的人，是那些对它抱有更乐观态度、大肆宣传的人。有句名言说得好：未来并非均等。即使医学不断进步，我们也会看到偏见的出现，导致人们被拒绝医疗保健或保险覆盖。我们已经看到了这种情况。

对我来说，医疗保健非常私人化，因为我妈妈病得很重，而且持续了一段时间。所以我亲眼目睹了她经历的这一切。我意识到，无论你是谁，都无法保证获得最好的医疗保健，因为现在医疗保健实际上是一门艺术，而不是一门科学。而我相信它应该是一门科学。

问：你为什么认为它是一门艺术？

Lisa Su：人体是一个非常复杂的系统。所以有专科医生，比如心脏病专家或肾病专家。但能把所有问题都整合在一起的全科医生却不多。对我来说，这简直是一场悲剧。我想，拜托，这个问题是可以解决的。

这就是我们在科技领域所做的，对吧？我们把复杂的系统整合在一起，让它们运转起来。但我们通常只关注健康的一个方面，我坚信，如果我们能够利用技术将所有这些专业知识整合在一起，我们就能更好地治疗患者。我亲眼目睹了这一切。所以，总之，下辈子等我有时间做点别的事的时候——

问：你会当医生吗？

Lisa Su：我不会当医生，但我希望成为一个能够帮助弥合鸿沟、充分发挥科技潜力的人。

问：你这辈子也能做到。

Lisa Su：我现在有几件事要做。

问：你妈妈康复了吗？

Lisa Su：很遗憾，没有。

问：很抱歉。

Lisa Su：但你明白我的意思吗？我刚意识到——哇。

问：你意识到了，这种事可能发生在我们任何人身上。

Lisa Su：是的，但这关乎护理质量，即使是最好的医生。

问：大约一年前，我母亲出现了一些非常严重的健康问题，最后住进了ICU，靠着呼吸机。医生们不停地进来查看扫描结果，却无法弄清楚到底发生了什么。我当时坐在医院里，心想，我这么沉迷于报道人工智能，人们都在吹捧着令人难以置信的医疗进步，但我们却无法从这些扫描结果中判断到底发生了什么？

Lisa Su：所以你知道。你完全明白我的意思。想到我妈妈在ICU里待了60天，人们说“没人能从那里走出来”，我就气炸了。他们说，“她撑不住了。”我说：“是的，她能。我知道她能。”我不是那个有资格做这些决定的人，对吧？但她做到了。之后她又活了两年。

问：你经常谈到韧性。你个人——不是公司，而是你自己——是如何保持韧性的？这是星巴克吗？我注意到你在人工智能活动上喝了一杯。

Lisa Su：是的，这是一杯百香果茶柠檬水，它对我很有效果。我不太喜欢喝咖啡，所以喝这个和一点运动对我来说很有帮助。我（去星巴克）喝咖啡是断断续续的。有时候喝很多，有时候又会断断续续地喝。

问：我也一样。你喜欢什么运动？

Lisa Su：我喜欢拳击。我有个教练会来我家，他让我打他。嗯，不是打他，而是打拳击手套。

问：你练拳击多久了？

Lisa Su：我不知道。七八年，大概吧。

问：所以在你成为CEO两三年后，你就觉得，“我需要解决一些问题。”

Lisa Su：是的。

问：你每晚睡多久？

Lisa Su：五六个小时。六个小时很合适。周末我可能睡七个小时。

问：作为一名领导者，什么给你留下了最深刻的印象？当你第一次和某人见面时，什么让你印象深刻？

Lisa Su：对他们所做的事情的热情。因为我认为这种热情会伴随你，无论顺境逆境。事情总会出错，但如果你真的对你做的事情充满热情，那么我认为你会脱颖而出。

问：什么让你恼火？

Lisa Su：什么让我恼火？

问：是的。

Lisa Su：嗯，我不能说那些问我Jensen是不是我表哥的人？（Well, I can’t say people who ask me about Jensen being my cousin?）

问：你完全可以这么说。

Lisa Su：说实话，这并没有让我生气，但我更像是在问：“真的吗？这是我们要谈的最重要的事情吗？”

问：你觉得人们不太了解你，而你又想让他们了解你什么？

Lisa Su：我觉得人们了解我。不是吗？嗯……我每天起床都是因为我相信我们的产品可以改变世界，可以让世界变得更美好。所以总是会有各种噪音——这个，那个，出口管制，等等。这些都是噪音。

问：所以你是一个超级乐观主义者吗？

Lisa Su：我不这么认为，但我可能是一个超级科技乐观主义者。我其实很务实。所以我是一个务实的超级科技乐观主义者。听起来怎么样？

问：听起来像是 ChatGPT 生成的。

Lisa Su：这不是程序化的回应。

我该如何形容自己？我确实相信科技有机会以非常非常积极的方式改变我们体验生活的方方面面。所以，从这个意义上来说，我是一个极度的科技乐观主义者。但我对如何实现目标持务实态度。而实现目标的方法就是每天一步一步。我们学习，我们倾听，我们调整。我们学以致用。这就是我们的所作所为。

https://www.wired.com/story/lisa-su-runs-amd-and-is-out-for-nvidias-blood/

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