AMD董事長暨首席執行官Lisa Su表示具有完的產品組合以滿足雲計算、高性能計算（HPC）、企業、嵌入式、個人電腦等領域的運算需求。Lisa Su也提到沒有單一廠商能夠自行創建生態系統，因此需要與ISV、IHV緊密合作。Ryzen 8040系列移動版處理器具有CPU、GPU、NPU等運算單元，能夠提供總計39TOPS的AI運算性能。王啟尚在AMD AI發展趨勢報告中針對AMD家用產品的規划進行說明。大型語言模型往大型、閉源模型以及小型、開源等2個方向發展。不同AI使用場景的需求皆不同，對於個人終端使用來說省電是最重要的。AMD推出Zen、CDNA、RDNA、XDNA等5種運算架構應對不同需求。XDNA通過Adaptive Dataflow技術，將深度網路映射到Custom Dataflow，優化內存效率並提高性能。Spatial Partitioning技術則可強化AI運算的多任務性能，以便同時執行多個工作負載。Ryzen AI軟體堆棧則可通過前端工具優化PyTorch、TensorFlow、ONNX模型，後端工具則可讓各種模型執行於CPU、GPU、NPU等運算單元。Lisa Su發布將於2024年內推出代號為Strix Point的下代處理器。
AMD於北京舉辦的AI PC創新高峰會說明了自家平台集成CPU、GPU、NPU等多種運算單元的優勢，並透露將於2024年內推出搭載XDNA 2架構NPU的Strix Point處理器。
AMD於2023年發布Ryzen 7040與Ryzen 8040系列處理器為業界首款集成NPU（神經處理器，采XDNA架構）的產品，並具有Zen 4架構中央處理器（CPU）與RDNA 3架構繪圖處理器（GPU），3者都可在AI運算派上用場。
AMD董事長暨首席執行官Lisa Su在會中表示，AMD針對雲計算、高性能計算（HPC）、企業、嵌入式、個人電腦等各種不同領域與量體的運算，皆有對應的設備與平台，以滿足整個生態系統差異化的需求。
當下AMD的3個戰略重點，最重要的就是提供廣泛以及高電力效率的CPU、GPU、NPU產品組合，以滿足在AI訓練與推論的使用需求，第2點則是創建開放（Open）、可靠（Proven）、易於開發（Develop Friendly）的軟體平台，讓AMD的硬體能夠完整執行所有主流AI運算框架、函數庫、AI模型，第3點則是與ISV（Independent Software Vendor，獨立軟體供應商）、IHV（Independent Hardware Vendor，獨立硬體供應商）深度合作，共同創建生態系統，提供用戶完整AI解決方案。
AMD顯卡技術與工程資深副總裁王啟尚也在會中針對AMD AI發展趨勢進行報告。他以大型語言模型（LLM）為例，業界發展趨勢朝需要更多計算資源進行訓練但更精準的大型、閉源，以及定製化彈性更高、運算需求較低的小型、開源等2個方向發展，而在應用端，也可以細分為需要更大量運算性能、內存的企業、雲計算應用，需要連接大量傳感器且需低延遲的邊緣應用，以及對功耗更加敏感、需要高電力效率的終端應用（例如AI筆記本與智慧型手機）。
AMD推出的Zen、CDNA、RDNA、XDNA等運算架構，分別適合通用運算、AI訓練與密集AI推論、遊戲與內容開發、低功耗與時常AI負載。在這次的高峰會上，王啟尚發布AMD將推出改善性能與電力效率的RDNA 3 ，以及大幅提升性能達3倍的XDNA 2。
在活動最後，Lisa Su重新回到台上並預告將於2024年內推出搭載Zen 5、RDNA 3 、XDNA 2架構Strix Point處理器，其中XDNA 2架構將可提升NPU性能達3倍之譜，有助於大幅提升AI運算性能。
