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　　布罗克曼：首先，很高兴来到这里。谢谢你的邀请。ChatGPT确实很像是一个“一夜成名”的成功故事，但这背后是七年的酝酿。早在2015年我们创立OpenAI时，我们就有一个愿景：深度学习可以通向通用人工智能（AGI），通向能够造福全人类的强大系统。我们希望帮助实现这项技术，将其普及并带给世界。我们花了很长时间稳扎稳打，年复一年，基准测试的数据看起来越来越好。但第一次让我们拥有如此有用、以至于全世界很多人都想使用的东西，那就是ChatGPT。我们被人们在日常生活中利用我们模型所展现出的创造力深深震撼了。

　　我们真正从一个简单的文本框——你问一个问题，得到一个答案——转变为人们真正将其用于生活中非常个人、非常重要的事情。这不仅体现在个性化医疗保健等方面，也体现在企业中。我们真正开始引入像Codex这样的模型来变革软件工程。我认为今年我们将真正看到企业智能体的腾飞。我们看到科学发现开始真正加速。无论是开发新颖的数学证明——我们几个月前第一次看到这种情况，并且进展还在继续。这实际上贯穿了人类知识工作的每一个领域，只要有人类智慧可以利用的地方，你就可以放大它。我们现在有了一个助手，一个工具，一个顾问，它能够放大人们想要做的事情。

　　这并非个例。Fidji Simo，我们的应用程序CEO，我每天都与她密切合作。ChatGPT确实也救了她的命。她因为肾结石住院并发生了感染。医生正准备注射一种抗生素，她说“等一下”，问了ChatGPT那种药对她是否安全。ChatGPT清楚她所有的病史，它说：“不，不行，因为你两年前有过另一种感染，这可能会重新引发，那实际上也可能危及生命。”于是她给医生看，医生说：“等等，什么？你有这种病史？我不知道，我只有五分钟时间查看你的病史。”

　　为了让大家有个直观的比较，这个模型直接在设备上提供的指令遵循能力优于 DeepSeek 的模型和 Gemini 2.5 Pro 这类模型。我们将发布五个模型实例：一个聊天模型、一个指令模型、一个日语增强语言模型、一个视觉语言模型，还有一个轻量级音频语言模型。而且这些都针对 AMD Ryzen AI CPU、GPU 和 NPU 进行了高度优化。今天大家可以在 Hugging Face 和我们自己的平台 Leap 上下载享用。

　　苏姿丰：现在你们已经看到了本地 AI 的一些可能性，但最新的 PC 不仅仅是在运行 AI 应用，它们实际上是在构建 AI 应用。这就是为什么我们创造了Ryzen AI Max，这是面向创作者、游戏玩家和 AI 开发者的终极 PC 处理器。它是世界上最强大的 AIPC 平台，拥有16个高性能 Zen 5 CPU 核心、40个 RDNA 3.5 GPU 计算单元和一个 XDNA 2 NPU，提供高达50 TOPS 的 AI 性能。所有这些都通过统一内存架构连接，支持高达128 GB 的 CPU 和 GPU 共享内存。

　　在高端笔记本电脑中，Ryzen AI Max 在 AI 和内容创作应用中的速度都显著快于最新的 MacBook Pro。在小型工作站中，Ryzen AI Max 提供了与 NVIDIA DGX Spark 相当的性能，但价格要低得多。在运行最新的 GPT OSS 模型时，每美元每秒生成的 Token 数高出1.7倍。由于 Ryzen AI 原生支持 Windows 和 Linux，开发者可以保留对其首选软件环境、工具和工作流的完全访问权限。

　　李飞飞：好的。我听说这儿有游戏玩家。这非常令人兴奋。传统上，构建3D 场景需要激光扫描仪、校准过的相机或使用相当复杂软件的手工建模。但在 World Labs，我们正在创造新一代模型，利用最新的 Gen AI 技术，直接从大量数据中学习结构——不仅仅是平面的像素结构，我说的是世界的3D、4D 结构。给模型几张图像，甚至一张图像，模型本身就能填补缺失的细节，预测物体背后的内容，并生成丰富、连贯、永久、可导航的3D 世界。

　　你们现在屏幕上看到的是一个用我们 World Labs 模型Marble创建的霍比特人世界。我们只给了它少量图像，它就创建了这些持久的、你可以导航的3D 场景。你甚至可以看到俯视图。我们的系统将少量视觉输入转化为完全可导航、广阔的3D 世界。它展示了这些模型不仅仅是在重建环境。它们真的在想象连贯的世界、奇妙的世界。一旦这些世界存在，它们就会融合在一起，允许从一个环境轻松过渡到下一个环境，并扩展成更大的东西。这更接近人类通过几眼就能拼凑出一个地方的方式。

　　正如你们在视频中看到的，AMD 技术已经在医疗保健领域发挥作用。这是最有意义的应用之一。你们今晚已经听到了一些关于高性能计算和 AI 的故事。但我个人最热衷的领域之一就是如何将算力带入医疗保健。我们的生活和亲人的健康比什么都重要。利用技术改善医疗保健成果意味着我们以挽救的生命数量来衡量进步。我很高兴能邀请到三位专家，他们在应用 AI 解决现实世界医疗保健挑战方面处于领先地位。欢迎 Absci 首席执行官肖恩·麦克莱恩(Sean McClain)、Illumina首席执行官雅各布·泰森(Jacob Thaysen)，以及阿斯利康(AstraZeneca) 分子 AI 负责人奥拉·恩格奎斯特 (Ola Engkvist)。

　　简单来说，你可以把人类基因组想象成30亿个字母。这就好比一本我们在每个细胞中都有的20万页的书。如果书中只有一个拼写错误，那实际上可能意味着长寿健康与短暂痛苦生活的区别。所以准确的 DNA 测序极其重要，但也极其依赖数据和计算。事实上，我们的测序仪产生的数据比 YouTube 每天产生的数据还要多。因此与 AMD 的关系至关重要。我们在测序仪中每天都使用你们的 FPGA 和 EPYC 处理器，那是我们能够计算所有数据并将其转化为洞察力的唯一途径。

　　在过去十年中，我们的技术已经被用于药物发现，但也影响着医疗保健。今天，它被用于分析癌症和遗传病等可怕疾病。非常重要的是，我们正在影响很多人的健康，并且已经拯救了数百万人的生命。但这只是刚刚开始。生物学非常复杂。现在，我们的大脑真的无法理解所有这一切。但是，结合使用生成式 AI、基因组学、蛋白质组学，这注定会在下一阶段完全改变我们对生物学的理解。这将影响药物发现，也将影响我们如何预防和治疗早期疾病。所以真的，这将改变我们对长寿和健康生活的看法。我们只能通过与台上所有人以及整个生态系统的合作来实现这一点。所以我对此感到非常兴奋。

　　我个人非常热衷的一个领域是，我们如何借助生成式 AI 更快地交付候选药物。我们的工作方式是，我们在我们几十年来产生的所有实验数据上训练我们的生成式 AI 模型。然后我们使用这些模型在计算机中虚拟评估哪些候选药物的假设可能有效或无效。我们可以评估数百万种不同的潜在候选药物，然后只把最好的——那些我们认为真正好的——带到实验实验室，在那里验证假设。所以我们使用生成式 AI 模型来生成候选药物，对其进行修改、优化，真正减少我们需要在实验室进行的实验数量。我们将这种新的工作方式应用于整个阿斯利康的小分子管线，我们看到通过这种新方式，我们可以将交付候选药物的速度提高50%，同时也提高了后期的临床成功率。

　　但我们不能独自做到这一点。我们需要在合作中完成。所以我们与学术界、AI 初创公司以及像 AMD 这样的公司合作。对我们来说，一个非常重要的领域是超大规模扩展（Hyperscaling），因为我们有大量优质数据，我们真的想创建最优化、最好的模型。在这方面，我们与 AMD 合作扩展我们的药物发现引擎 SemaFlow，使其能够处理这种庞大的新数据集。所以可以说我们是在 AMD 的帮助下优化整个工作负载。

　　Sean McClain：绝对没问题。稍微延伸一下 Ola 所说的，我想生活在一个我们可以在人们生病之前就进行干预的世界。在这个世界里，我们可以提供药物和治疗，让他们继续过健康的生活，让他们代谢健康。他们拥有浓密的头发，拥有我们都在寻找的那种活力。能够从“病态护理”转向预防性护理，最终转向再生生物学和医学，甚至战胜衰老不再是线性的。这就是我想生活其中的世界，AI 将帮助我们创造这个世界。这是一个激动人心的时刻。

　　然而，在制造这些机器人的过程中，Lisa，有一个信念从未改变：真正有效的技术是能够放大人潜能的技术，是围绕人构建的技术，而不是相反。现在，这个信念已经成为 Generative Bionics 的使命。但为了实现它，我们需要快速、确定性和本地化的计算。例如，触觉、平衡、安全循环不能等待云端。这就是为什么我们与 AMD 的合作如此基础。事实上，AMD 给了我们一个统一的连续体：从运行在机器人物理 AI 上的嵌入式边缘平台（如 Ryzen Embedded 和 Versal Edge），到驱动模拟、训练和大规模开发的 AMD CPU 和 GPU。所以 Lisa，这是一种来自单一合作伙伴的端到端计算机架构。

　　最后，让我们谈谈平台。我们正在围绕人形机器人开发一个开放平台，赋能新一代人形机器人。举个例子，我们在人形机器人上使用的同种触觉传感器，基本上也被用于医疗保健中的传感鞋，以帮助患者更好、更快地康复。但更重要的是，这双鞋充当了另一个机器人传感器，使机器人能够感觉到是否以及如何以最佳方式帮助患者。所以 Lisa，我们不仅仅是在制造一个机器人，不仅仅是在制造一个产品。我们基本上是在构建一个平台，以闭合人类和人形机器人之间的循环，实现我们所说的“以人为本的物理 AI”。

　　举个例子说明为什么这如此重要。在工厂里，触觉使人机协作成为可能。而在医疗保健领域，这将是关键。基本上，患者可以扶着机器人，机器人可以感觉到如何以最佳方式帮助患者。这就实现了在现实世界中更安全的决策和更自然的交互，所有这些都由 AMD 计算平台驱动。我们的第一个商用人形机器人将在2026年下半年制造。我们已经在与工业伙伴合作，其中包括一家领先的钢铁制造商，在安全关键环境中部署这些机器人。Lisa，这不是科幻小说，多亏了你们，我们正在让它成为现实。

　　仅仅几个月前，我们才开始与 AMD 讨论在我们的飞行计算机栈中使用 Versal 2。在短短几个月内，AMD 团队和蓝色起源团队不知疲倦地工作，给我们发货。我们将这些单元整合到开发飞行计算机中。我们在几个月内就构建了正在运载工具测试平台上跑着的开发飞行计算机，这些最终将为我们的 Mark 2着陆器提供动力。Mark 2着陆器最早将于2028年将宇航员送上月球。事实上，这太令人印象深刻了，我们有组蓝色起源工程师在假期加班加点，我们利用整个飞行计算机栈，成功模拟了登月。这节省了数月的时间表。

　　现在谈到 AI 的用途及其对我们的重要性。目前在蓝色起源，AI 在地球上的使用至关重要。蓝色起源的每位员工都可以使用 AI 工具，无论是用于设计、分析，还是仅仅是基本的来回沟通。AI 极大地加速我们的开发过程，以至于我们现在正在研究如何将其带入太空飞行。对于我们的太空飞行来说，那是下一个伟大的步骤，AI 将成为宇航员的补充，如果你愿意的话，就是一个副驾驶——识别着陆点，寻找危险。能够在实时环境中进行这种级别的计算对我们来说至关重要。

　　但对我个人而言，当你想到边缘 AI 时，真正有趣的是，当我们去探索太阳系时，射电天文学一直也是我的一大热情。射电天文学是寻找宇宙中发出的微弱无线电频率信号。我们面临的问题是，地球是一个巨大的无线电频率噪声和干扰发射源。所以很难识别那些信号。月球背面提供了一个天然的屏障来阻挡这种噪音。如果我们能将 Mark 1飞船降落在月球背面，我们就可以开始探索这个未被开发的射频环境。如果我们有边缘 AI，我们现在就可以利用它进行深度探索，实际识别我们下一步应该看哪里。因为将信息中继回通信系统的延迟真的会影响我们的探索能力。所以通过在月球背面部署带有边缘 AI 的 Mark 1飞船，它会告诉我们把下一艘飞船降落在哪里。

　　在芬兰，Lumi 超级计算机将气候模型更新时间缩短了85% 以上，使得对极端天气事件的早期预警和准备成为可能。能源巨头 ENI 正在使用 AMD 驱动的超级计算机开发更持久的电池和更清洁的燃料。在橡树岭国家实验室（Oak Ridge National Labs），世界上第一台百亿亿级（Exascale）超级计算机正在运行 Orbit 2——一个超高分辨率全球模型，使我们能够以近乎99% 的准确率预测前所未有的细节信息。

　　最后但同样重要的是，AI 与教育。我早些时候谈到了赢得 AI 竞赛。关注 AI 和教育关乎今天就赢得我们的 AI 未来。这始于帮助家长、老师和学生在课堂上驾驭 AI 的机遇和挑战。我很高兴地看到，在短短几个月内，我们看到了巨大的参与度，来自全美50个州的超过5000名学生和1000名教育工作者报名参加了总统 AI 挑战赛。现在的提交截止日期是1月20日。所以，请访问 ai.gov 参与，并关注这些区域竞赛，最终将在今年夏天在白宫举行冠军赛。

　　简单介绍一下背景。我们最近与 Hack Club 合作开展了一项全国性的 AI 和机器人活动。超过15,000名高中生报名参加，顶尖团队上个月齐聚硅谷参加线下黑客马拉松，将他们的设计变为现实。看到这些学生在一个周末内能造出什么，简直不可思议。你们可以想象那个黑客马拉松的竞争有点激烈。作为表彰的一部分，我们邀请了前三名的团队来到 CES 现场，就坐在前排，这样他们就能亲身体验年度最大的科技盛会，我们也可以当面祝贺他们。

　　Emmy：当然。我和我的Hack Club 队友 Rosanna 和 Afia 一起制造了一个 AI 机器人咖啡师（Robot Barista）。这是一个机械臂，它通过旋转机动轮选择软饮料，自动提供饮料服务。我们在使用 MI300X GPU 的 AMD 开发者云上训练了一个统一的视觉语言模型来执行多任务。机械臂完全在一台使用三个摄像头的 AMD Ryzen AI 笔记本电脑上运行。而且我们来参加黑客马拉松之前没有任何 AI训练经验。