过去一年多，大家最熟悉的是“生成式 AI”——你提问，大模型帮你写文章或画图。但现在的行业焦点，正在向两个更深度的方向演进：一个是“AI智能体（Agentic AI）”，也就是让 AI 变成像独立员工一样的代理人，它能自己拆解任务、调用企业软件、甚至自己写代码并执行，“养虾”就是它最开始的样子；另一个是“物理实体 AI（Physical AI）”，简单来说，就是让 AI 拥有“身体”，进入机器狗、工厂机械臂甚至农业设备中，去真实世界里干活。
正如 AMD 董事会主席及首席执行官苏姿丰博士（Dr. Lisa Su）在 Advancing AI 2026（AAI 2026）大会主题演讲中指出，智能体（Agent）将成为 AI 发展的重要方向之一。她表示，智能体在执行复杂任务时，需要经历多个步骤，包括推理、调用工具、访问数据，并持续执行相关操作直至完成任务。随着 AI 能力不断演进，智能体带来的计算需求增长，也成为 AMD 此次全系新品发布的重要技术背景。
为什么大模型时代还需要强大的 CPU？苏姿丰在演讲中指出，随着智能体 AI 的发展，服务器 CPU 将迎来新的增长机遇。AMD 预计，到 2030 年，服务器 CPU 市场规模将达到 2000 亿美元。因为当成千上万个 智能体 AI 在后台独立运行、频繁调用企业私有数据和 API 接口时，不仅需要大量 GPU 来执行冻结操作，更需要海量 CPU 来协调围绕它的每一个逻辑步骤。
要让 AI 在物理世界里跑起来，面临的最大门槛就是硬件的碎片化。为此，AMD 这次重磅推出了 Kria AI 解决方案（涵盖系统模块 SOM 与机器人开发者平台）。
如果你想造一台下一代自主机器人，Kria AI 就像是一个“开箱即用”的超级大脑。它内部搭载了最新的 Ryzen AI Embedded X100 系列处理器，将感知、推理和自主决策能力直接集成在了一个单一平台上。结合 AMD 的 Versal 自适应 SoC/FPGA，AMD 实际上构建了一套完整的硬件控制链：FPGA 犹如关节，负责低延迟反射；Kria AI 模块和 CPU 则是中枢和大脑，负责全级协同与决策。
