從2024年對「AI PC」概念的初步界定，到2025年NPU算力規模與軟體生態加速形成閉環。站在2026年，AMD正通過架構層面的重構，重新定義 AI PC 的進化路徑。
站在2026年，AI的用戶規模與應用滲透正在把端側算力推向「基礎設施級」的需求拐點。AMD CEO蘇姿豐在CES 2026的主題演講中表示，自ChatGPT推出以來，使用AI的活躍用戶已經從100萬人增加至10億人，這是網際網路花了幾十年才達到的里程碑，預計2030年使用AI的活躍用戶將達到50億人。為了讓AI無處不在，在未來幾年內，需要將全世界的計算能力增加100倍。也正是在這種需求指數級增長下，AMD正重新定義AI PC的進化路徑。
AMD展示的技術產品版圖，不同於常規的頻率提升或核心堆疊，這一次，AMD致力於解決後摩爾時代棘手的兩個矛盾——端側大模型對顯存帶寬的渴求與物理空間限制，以及光追遊戲畫質與性能的「零和博弈」。
從「Strix Halo」完全體AMD 銳龍AI Max+系列的落地，到銳龍AI 400系列的能效重塑，再到 FSR Redstone對圖形算法的AI化改造，AMD的角色正逐漸轉變為異構計算生態的「布局者」，從矽片邏輯、技術參數、場景落地與產業博弈，加速推進2026年PC產業的劇變。
01 AMD 銳龍AI Max+「核顯怪獸」撕裂「顯存牆」
在很長一段時間裡，移動端高性能計算設備運行AI應用時，常常存在難以逾越的鴻溝：「Windows陣營」擁有強大的獨立顯卡，但受限於顯存容量（VRAM）和 PCIe 總線帶寬，無法高效運行大規模AI模型；而蘋果陣營擁有統一記憶體架構（UMA），但封閉的生態讓遊戲與工業軟體的兼容性始終是痛點。
然而，AMD 銳龍AI Max+系列的推出，本質上則是x86 陣營對UMA 架構的暴力改革，也是對「移動工作站」形態的重新定義。
AMD 銳龍AI Max+系列或許可以定義為「反傳統」的產品。從規格上看，其集成了16 核Zen 5 CPU、40 個計算單元（CU）的RDNA 3.5 GPU，以及最高128GB的統一記憶體。這種組合建立在AMD對Chiplet（芯粒）封裝技術的深度運用之上。
要理解這顆APU的定位，首先需要對「40 個 CU」建立直觀認知。對比來看，桌面級的 AMD Radeon RX 7600 XT僅有32個CU，而索尼PS5的GPU規模為36個CU。也就是說，AMD 銳龍AI Max+系列實際上是在移動端APU中，塞入了規模超越主流「甜點級」獨立顯卡的GPU核心。
與此同時，其AMD 銳龍AI Max+系列的RDNA 3.5架構針對低功耗場景下的電壓/頻率曲線（V/F Curve）進行了重新調校。其60TFLOPS（FP16）算力，正是這一性能密度設計的集中體現。這一指標直接指向了AI推理等高並行計算場景。
其實，AMD 銳龍AI Max+系列設計的關鍵優勢，在於能否解決GPU 的「帶寬饑渴」問題。對於40個CU的GPU而言，傳統移動平台常見的128-bit雙通道DDR5 / LPDDR5X，約100GB/s的帶寬顯然無法支撐其持續滿載運行。但從AMD 銳龍AI Max+系列「工作站級」的定位，以及支持128GB的統一記憶體容量推斷，AMD 銳龍AI Max+系列的記憶體帶寬量級，完全可以避免GPU因等待數據而空轉。
從工程角度看，這意味著將原本更多用於伺服器或高端平台的記憶體控制器複雜度，下放到移動端。
而真正將這一架構「串聯」起來的，是AMD的零拷貝（Zero-Copy）機制。在傳統獨顯移動PC中，CPU計算完成後需要通過PCIe總線將數據傳輸至GPU顯存，這一過程存在顯著的延遲與功耗損耗。相比之下，在AMD 銳龍AI Max+系列的統一記憶體架構下，CPU、GPU 與 NPU直接訪問同一物理地址空間。這對於大模型推理而言，意味著數據搬運環節被徹底省去，模型加載與執行效率不再受制於總線瓶頸。
技術突破的價值，最終也要體現在具體的應用場景之上。基於AMD 銳龍AI Max+系列的統一記憶體架構與算力配置，可以明確諸多具有代表性的移動辦公應用範式。
其中的典型，一方面是AI Coding「本地閉環」式的開發環境。在以往的移動辦公PC上，大模型調試受制於顯存容量。以70B級的開源模型為例，即便經過量化處理，依然需要40GB以上的可用顯存，這使得本地開發只能依賴遠程雲伺服器完成推理與微調任務，隨之而來的則是高昂成本、網路依賴，以及數據外流風險。
AMD 銳龍AI Max+系列支持最高128GB統一記憶體，從根本上改變了這一約束條件。在該架構下，大模型不再被「顯存牆」所限制，而是直接由系統記憶體承載。結合AMD RDNA 3.5 GPU提供的FP16算力，百億乃至更大規模參數模型的本地推理成為可行選項。
同時，統一記憶體與零拷貝機制消除了CPU、GPU之間的數據搬運開銷，使得模型加載、推理與輕量級微調可以在本地形成完整閉環。在這一模式下，AI Coding便脫離了對雲端資源的剛性依賴。
另一方面，是影視後期製作中「實時工作流」的下沉。在傳統移動工作站形態下，高解析度影片處理高度依賴獨立顯卡顯存與持續供電能力。8K RAW 素材的解碼、降噪與調色，往往需要犧牲機動性，以換取性能穩定性；同時，CPU與GPU之間頻繁的幀緩衝交換，也迫使設計師要採用代理剪輯等折中方案。
反觀AMD 銳龍AI Max+系列的40 CU集成的GPU與128GB大容量統一記憶體，共同構成了高帶寬共享緩存池。影片解碼、特效計算與渲染結果可在同一物理記憶體空間內完成流轉，避免了跨設備拷貝帶來的延遲。這使得高解析度素材的實時預覽與調整，從「固定工作流」延伸至移動設備，複雜度顯著降低。
從典型的場景中可以看出，AMD 銳龍AI Max+系列的意義在於通過其獨特的UMA架構與算力密度的組合，重塑了移動端設備的能力邊界——原本只能在雲端或桌面級工作站完成的任務，開始具備在本地、在移動環境中完成的現實條件。
02 「集團軍」壓境 AMD 銳龍AI 400 橫掃主流戰場
如果說，AMD 銳龍AI Max+系列是AMD的「核武器」，那麼AMD 銳龍AI 400系列則是其在主流市場的「集團軍」。事實上，AMD在這一代產品中展現出了極強的戰術素養，其核心在於異構核心的精細調度與NPU的算力冗餘。
以AMD 銳龍AI 400系列的AMD 銳龍AI 9 HX 475為例，其12核心配置了4個Zen 5 超大核+8個Zen 5c「大核」。
當然，這裡需要糾正一個誤區：Zen 5c並不是E-core（能效核）。其擁有相同的基礎架構、完整的指令集（包括 AVX-512）和相同的IPC（每時鐘周期指令數），僅僅是通過縮減緩存和降低頻率上限來換取更小的核心面積。
這一設計的技術邏輯非常清晰。在移動端，大多數瞬時高負載（如打開網頁、啟動 App）需要2～4個高頻核心瞬間響應。而後台的AI代理、影片會議、數據同步等多任務並行，更適合由8個低功耗的Zen 5c 核心來吞吐。這種配置在15W~54W 的黃金TDP區間內，能效比收益則達到更高。
而在NPU方面，AMD 銳龍AI 400系列的算力出現了明顯的分級（AI 9 HX 475為60 TOPS，AI 9 HX 470為55TOPS，AI 9 465/AI 7 450等為50 TOPS）。這揭示了AMD的 Binning（晶片分級）策略。其XDNA 2架構引入了對BFP（Block Floating Point 16）數據格式的支持。BFP結合浮點數的動態範圍和定點數的計算效率，可在保持精度的前提下大幅提升吞吐量。60 TOPS的算力則意味著NPU有足夠的餘量在運行微軟Windows 11 AI+PC（40 TOPS）的同時，還能分出算力給第三方的本地Agent。
算力的餘量在於為軟體形態的演進預留空間。AMD此次展示的AI Agent Framework，正是圍繞 AMD 銳龍AI 400系列，對商用辦公場景的系統級重構。
傳統移動PC的架構在使用影片會議時，背景虛化、實時轉錄、翻譯等功能，通常由CPU GPU以「搶占式」的方式完成。這種模式抬高了瞬時負載，也直接推高了整機功耗，導致風扇頻繁介入、電池續航縮短，體驗上始終存在結構性瓶頸。
而利用AMD 銳龍AI 400系列，上述問題的解決路徑，變成了計算任務的重新分配。依託AI Agent Framework，視覺處理、語音識別與實時文本轉錄等持續性AI任務，由NPU獨立承載。這背後，在於NPU以極低功耗完成長時間穩定運行。
與此同時，後台的業務分析類Agent（如本地表格處理、數據清洗等任務），則優先運行在Zen 5c核心之上，僅在必要時才喚醒高性能超大核參與計算。這種分層調度機制，使得整機在多Agent 並行運行的情況下，依然能夠維持較低的平均功耗水平。
結果上，則體現出更持續、更穩定的狀態。影片會議、實時轉錄、翻譯與後台分析可以同時進行，不會引發系統整體負載飆升。在長時間使用場景下，電量消耗與機身熱量均得到有效控制。
這也意味著，AI不再以高功耗形式介入系統，而是以基礎能力的方式，融入到日常辦公之中。
從這一角度看，AMD 銳龍AI 400系列與AI Agent Framework的組合，則標誌著商用辦公從「功能疊加」，邁入了「異構協同、長期運行」的新階段。
03 代號「Redstone」FSR 終結光追焦慮
在遊戲圖形領域，CES 2026上，AMD展示了其代號「Redstone」的全新FSR技術套件（下稱「FSR Redstone」）。
FSR Redstone的優勢，在於其底層算法全面轉向機器學習驅動。這是明確的戰略轉折，意味著AMD 正式將AI視為實時圖形渲染體系中的核心組成部分，而非輔助工具。
其中最關鍵的技術突破，是光線重建（Ray Regeneration）。在實時光線追蹤中，由於算力預算有限，每像素可投射的光線數量（SPP）極低，直接導致原始渲染結果噪點密集。傳統方案依賴人工設計的降噪器（Denoiser）對結果進行平滑處理，但這種方式往往以犧牲高頻細節為代價，產生明顯的「塗抹感」與畫面不穩定問題。
FSR Redstone通過引入訓練完成的深度神經網路（DNN），用學習式重建替代了規則驅動的降噪流程。該網路基於低SPP的噪點圖像、運動矢量，以及幾何緩衝數據，對光照與反射資訊進行預測與重建，從而恢復更完整的光影細節。在提升畫質的同時，這一方案還取代了計算負擔較重的傳統降噪流程，反而在整體上降低了GPU的實時計算壓力。
此外，FSR Redstone 還結合了輻射緩存（Radiance Caching）技術，通過對光照結果進行預測與緩存，減少重複的BVH（包圍體層次結構）遍歷和光線求交計算，進一步提升了光追場景下的效率。
在3A遊戲場景中，FSR Redstone 的改進集中體現在「穩定性」與「細節完整度」維度。以高複雜度光追場景為例，傳統方案下常見的反射噪點、細小幾何體閃爍（Shimmering），以及幀率波動，在光線重建介入後得到顯著緩解。積水路面的倒影更加清晰，間接光照的過渡更為自然，高頻閃爍現象明顯減少。
在此基礎上，配合基於機器學習的幀生成技術，4K解析度下的高幀率光追體驗不再局限於旗艦級顯卡。從結果來看，FSR Redstone解決了長期存在的核心矛盾。光追不再意味著「性能不可接受」，而關閉光追也不再是畫質妥協。這使得光線追蹤轉變為真正具備普遍可用性的渲染選項。
04 「狂飆」5.6GHz AMD 銳龍7 9850X3D讓「1% Low」幀數穩如磐石
在AI的喧囂之外，AMD也沒有忘記它的基本盤。AMD 銳龍7 9850X3D，既是對「更強遊戲 CPU」名號的衛冕，也是對物理極限的一次挑戰。
回顧從前，AMD 銳龍7 7800 X3D的最大加速頻率在5.0 GHz，原因是堆疊在計算核心上方的3D V-Cache對電壓和溫度極度敏感。
而AMD 銳龍7 9850 X3D能跑到 5.6 GHz，這說明AMD在利用TSMC SoIC（System on Integrated Chips）封裝技術上的新突破。
在高幀率電競與高質量直播並行的場景下，前台遊戲對低延遲與穩定幀時間高度敏感，而後台推流、虛擬形象與音頻處理則持續消耗CPU 計算資源。為避免相互干擾，職業級主播普遍採用雙機推流方案，以物理隔離換取穩定性。
而搭載AMD 銳龍7 9850X3D的平台，可以提供單機層面的解決路徑。
在遊戲側，大容量的「L2+L3 」緩存（104MB）顯著降低了記憶體訪問延遲，使得《CS2》《無畏契約》等對幀時間極其敏感的電競遊戲，能夠維持1% Low的表現，從而有效抑制微卡頓現象，為超高刷新率顯示器提供穩定輸入。
在後台任務側，AMD 銳龍7 9850X3D可依託5.6 GHz 的運行頻率與Zen 5架構的IPC 優勢，同時承載高碼率OBS推流、虛擬形象捕捉，以及AI語音降噪等持續性負載，且不對前台遊戲線程形成明顯擠占。
05 軟硬合璧 ROCm 7.2 為億萬 Windows用戶鋪平AI道路
再強的硬體，如果無法進入主流開發環境，其價值終究難以釋放。
本次CES 2026上，AMD推出ROCm 7.2，這是其軟體生態建設中的關鍵一步，目標直指廣泛的開發者使用場景。
ROCm 7.2的核心進展，在於 HIP（Heterogeneous-Compute Interface for Portability）在Windows及Linux平台上的完整落地。這使得基於HIP的PyTorch等代碼，可以在Windows等環境中直接運行在AMD Radeon RX 9000系列及銳龍AI系列上，僅需極少量適配，甚至無需配置。
這一變化顯著降低了平台切換與環境維護成本。同一套代碼在不同作業系統間復用，開發流程更加連續。與此同時，AMD對底層矩陣乘法庫進行了針對性優化，使ROCm 7.2在 Windows環境下的推理性能相較舊版本實現了大幅提升，為實際應用提供了更穩定的性能基礎。
在AI創作與學習場景中，工具鏈複雜度往往構成隱性門檻。過去，許多框架與工作流依賴特定系統環境，部署與調試成本較高，限制了更廣泛人群的參與。
ROCm 7.2對Windows 的支持，使這一狀況發生轉變。AI工具可以在Windows系統中完成一站式部署，底層環境由系統自動配置，減少了對系統知識與手動排錯的依賴。在此基礎上，主流模型與插件的運行路徑趨於標準化，社區支持與經驗復用的效率同步提升。
當AI開發與創作不再被環境複雜度所阻擋，更多學習者與創作者才能進入這一生態，軟體能力才具備持續演進的土壤。
06 寫在最後
綜觀AMD在CES 2026展示的技術產品矩陣，不難看出清晰的戰略主線——以體驗為中心的算力重構。
AMD並沒有在單純的CPU頻率或GPU規模單一維度進行「消耗戰」，更多是利用Chiplet 和異構架構的靈活性，進行了精準的戰略布局。
AMD 銳龍AI Max+系列用「統一大記憶體」切入AI開發者的剛需，開闢移動AI高性能工作站的新藍海，加快占據更高的生態位。AMD 銳龍AI 400系列用「NPU 分級設計與能效核心」解決了移動辦公用戶對續航和隱私的焦慮，重新定義了主流移動PC的標準。FSR Redstone 用「AI 重構圖形」補齊了光追畫質的短板，讓顯卡算力花在刀刃上。AMD 銳龍7 9850X3D用「封裝技術的突破」鞏固了遊戲王座，滿足極客用戶挑剔的需求。
對於消費者、移動辦公用戶而言，2026年或許也是換機的絕佳時刻。畢竟，當強大的本地算力真正打破從靈感到落地的最後一道屏障，計算設備便成為了延伸人類智慧的「第二大腦」。
這，或許也是AI PC深度進化的下一個形態。
