CES 2026 | 撕碎“显存墙”，重塑“光追梦”，打通“生态路” AMD开启全新“统治力” 原创

从2024年对“AI PC”概念的初步界定，到2025年NPU算力规模与软件生态加速形成闭环。站在2026年，AMD正通过架构层面的重构，重新定义 AI PC 的进化路径。

站在2026年，AI的用户规模与应用渗透正在把端侧算力推向“基础设施级”的需求拐点。AMD CEO苏姿丰在CES 2026的主题演讲中表示，自ChatGPT推出以来，使用AI的活跃用户已经从100万人增加至10亿人，这是互联网花了几十年才达到的里程碑，预计2030年使用AI的活跃用户将达到50亿人。为了让AI无处不在，在未来几年内，需要将全世界的计算能力增加100倍。也正是在这种需求指数级增长下，AMD正重新定义AI PC的进化路径。

AMD展示的技术产品版图，不同于常规的频率提升或核心堆叠，这一次，AMD致力于解决后摩尔时代棘手的两个矛盾——端侧大模型对显存带宽的渴求与物理空间限制，以及光追游戏画质与性能的“零和博弈”。

从“Strix Halo”完全体AMD 锐龙AI Max+系列的落地，到锐龙AI 400系列的能效重塑，再到 FSR Redstone对图形算法的AI化改造，AMD的角色正逐渐转变为异构计算生态的“布局者”，从硅片逻辑、技术参数、场景落地与产业博弈，加速推进2026年PC产业的剧变。

01   AMD 锐龙AI Max+“核显怪兽”撕裂“显存墙”

在很长一段时间里，移动端高性能计算设备运行AI应用时，常常存在难以逾越的鸿沟：“Windows阵营”拥有强大的独立显卡，但受限于显存容量（VRAM）和 PCIe 总线带宽，无法高效运行大规模AI模型；而苹果阵营拥有统一内存架构（UMA），但封闭的生态让游戏与工业软件的兼容性始终是痛点。

然而，AMD 锐龙AI Max+系列的推出，本质上则是x86 阵营对UMA 架构的暴力改革，也是对“移动工作站”形态的重新定义。

AMD 锐龙AI Max+系列或许可以定义为“反传统”的产品。从规格上看，其集成了16 核Zen 5 CPU、40 个计算单元（CU）的RDNA 3.5 GPU，以及最高128GB的统一内存。这种组合建立在AMD对Chiplet（芯粒）封装技术的深度运用之上。

要理解这颗APU的定位，首先需要对“40 个 CU”建立直观认知。对比来看，桌面级的 AMD Radeon RX 7600 XT仅有32个CU，而索尼PS5的GPU规模为36个CU。也就是说，AMD 锐龙AI Max+系列实际上是在移动端APU中，塞入了规模超越主流“甜点级”独立显卡的GPU核心。

与此同时，其AMD 锐龙AI Max+系列的RDNA 3.5架构针对低功耗场景下的电压/频率曲线（V/F Curve）进行了重新调校。其60TFLOPS（FP16）算力，正是这一性能密度设计的集中体现。这一指标直接指向了AI推理等高并行计算场景。

其实，AMD 锐龙AI Max+系列设计的关键优势，在于能否解决GPU 的“带宽饥渴”问题。对于40个CU的GPU而言，传统移动平台常见的128-bit双通道DDR5 / LPDDR5X，约100GB/s的带宽显然无法支撑其持续满载运行。但从AMD 锐龙AI Max+系列“工作站级”的定位，以及支持128GB的统一内存容量推断，AMD 锐龙AI Max+系列的内存带宽量级，完全可以避免GPU因等待数据而空转。

从工程角度看，这意味着将原本更多用于服务器或高端平台的内存控制器复杂度，下放到移动端。

而真正将这一架构“串联”起来的，是AMD的零拷贝（Zero-Copy）机制。在传统独显移动PC中，CPU计算完成后需要通过PCIe总线将数据传输至GPU显存，这一过程存在显著的延迟与功耗损耗。相比之下，在AMD 锐龙AI Max+系列的统一内存架构下，CPU、GPU 与 NPU直接访问同一物理地址空间。这对于大模型推理而言，意味着数据搬运环节被彻底省去，模型加载与执行效率不再受制于总线瓶颈。

技术突破的价值，最终也要体现在具体的应用场景之上。基于AMD 锐龙AI Max+系列的统一内存架构与算力配置，可以明确诸多具有代表性的移动办公应用范式。

其中的典型，一方面是AI Coding“本地闭环”式的开发环境。在以往的移动办公PC上，大模型调试受制于显存容量。以70B级的开源模型为例，即便经过量化处理，依然需要40GB以上的可用显存，这使得本地开发只能依赖远程云服务器完成推理与微调任务，随之而来的则是高昂成本、网络依赖，以及数据外流风险。

AMD 锐龙AI Max+系列支持最高128GB统一内存，从根本上改变了这一约束条件。在该架构下，大模型不再被“显存墙”所限制，而是直接由系统内存承载。结合AMD RDNA 3.5 GPU提供的FP16算力，百亿乃至更大规模参数模型的本地推理成为可行选项。

同时，统一内存与零拷贝机制消除了CPU、GPU之间的数据搬运开销，使得模型加载、推理与轻量级微调可以在本地形成完整闭环。在这一模式下，AI Coding便脱离了对云端资源的刚性依赖。

另一方面，是影视后期制作中“实时工作流”的下沉。在传统移动工作站形态下，高分辨率视频处理高度依赖独立显卡显存与持续供电能力。8K RAW 素材的解码、降噪与调色，往往需要牺牲机动性，以换取性能稳定性；同时，CPU与GPU之间频繁的帧缓冲交换，也迫使设计师要采用代理剪辑等折中方案。

反观AMD 锐龙AI Max+系列的40 CU集成的GPU与128GB大容量统一内存，共同构成了高带宽共享缓存池。视频解码、特效计算与渲染结果可在同一物理内存空间内完成流转，避免了跨设备拷贝带来的延迟。这使得高分辨率素材的实时预览与调整，从“固定工作流”延伸至移动设备，复杂度显著降低。

从典型的场景中可以看出，AMD 锐龙AI Max+系列的意义在于通过其独特的UMA架构与算力密度的组合，重塑了移动端设备的能力边界——原本只能在云端或桌面级工作站完成的任务，开始具备在本地、在移动环境中完成的现实条件。

02   “集团军”压境  AMD 锐龙AI 400 横扫主流战场

如果说，AMD 锐龙AI Max+系列是AMD的“核武器”，那么AMD 锐龙AI 400系列则是其在主流市场的“集团军”。事实上，AMD在这一代产品中展现出了极强的战术素养，其核心在于异构核心的精细调度与NPU的算力冗余。

以AMD 锐龙AI 400系列的AMD 锐龙AI 9 HX 475为例，其12核心配置了4个Zen 5 超大核+8个Zen 5c“大核”。

当然，这里需要纠正一个误区：Zen 5c并不是E-core（能效核）。其拥有相同的基础架构、完整的指令集（包括 AVX-512）和相同的IPC（每时钟周期指令数），仅仅是通过缩减缓存和降低频率上限来换取更小的核心面积。

这一设计的技术逻辑非常清晰。在移动端，大多数瞬时高负载（如打开网页、启动 App）需要2～4个高频核心瞬间响应。而后台的AI代理、视频会议、数据同步等多任务并行，更适合由8个低功耗的Zen 5c 核心来吞吐。这种配置在15W~54W 的黄金TDP区间内，能效比收益则达到更高。

而在NPU方面，AMD 锐龙AI 400系列的算力出现了明显的分级（AI 9 HX 475为60 TOPS，AI 9 HX 470为55TOPS，AI 9 465/AI 7 450等为50 TOPS）。这揭示了AMD的 Binning（芯片分级）策略。其XDNA 2架构引入了对BFP（Block Floating Point 16）数据格式的支持。BFP结合浮点数的动态范围和定点数的计算效率，可在保持精度的前提下大幅提升吞吐量。60 TOPS的算力则意味着NPU有足够的余量在运行微软Windows 11 AI+PC（40 TOPS）的同时，还能分出算力给第三方的本地Agent。 

算力的余量在于为软件形态的演进预留空间。AMD此次展示的AI Agent Framework，正是围绕 AMD 锐龙AI 400系列，对商用办公场景的系统级重构。

传统移动PC的架构在使用视频会议时，背景虚化、实时转录、翻译等功能，通常由CPU  GPU以“抢占式”的方式完成。这种模式抬高了瞬时负载，也直接推高了整机功耗，导致风扇频繁介入、电池续航缩短，体验上始终存在结构性瓶颈。

而利用AMD 锐龙AI 400系列，上述问题的解决路径，变成了计算任务的重新分配。依托AI Agent Framework，视觉处理、语音识别与实时文本转录等持续性AI任务，由NPU独立承载。这背后，在于NPU以极低功耗完成长时间稳定运行。

与此同时，后台的业务分析类Agent（如本地表格处理、数据清洗等任务），则优先运行在Zen 5c核心之上，仅在必要时才唤醒高性能超大核参与计算。这种分层调度机制，使得整机在多Agent 并行运行的情况下，依然能够维持较低的平均功耗水平。

结果上，则体现出更持续、更稳定的状态。视频会议、实时转录、翻译与后台分析可以同时进行，不会引发系统整体负载飙升。在长时间使用场景下，电量消耗与机身热量均得到有效控制。

这也意味着，AI不再以高功耗形式介入系统，而是以基础能力的方式，融入到日常办公之中。

从这一角度看，AMD 锐龙AI 400系列与AI Agent Framework的组合，则标志着商用办公从“功能叠加”，迈入了“异构协同、长期运行”的新阶段。

03   代号“Redstone”FSR 终结光追焦虑

在游戏图形领域，CES 2026上，AMD展示了其代号“Redstone”的全新FSR技术套件（下称“FSR Redstone”）。

FSR Redstone的优势，在于其底层算法全面转向机器学习驱动。这是明确的战略转折，意味着AMD 正式将AI视为实时图形渲染体系中的核心组成部分，而非辅助工具。

其中最关键的技术突破，是光线重建（Ray Regeneration）。在实时光线追踪中，由于算力预算有限，每像素可投射的光线数量（SPP）极低，直接导致原始渲染结果噪点密集。传统方案依赖人工设计的降噪器（Denoiser）对结果进行平滑处理，但这种方式往往以牺牲高频细节为代价，产生明显的“涂抹感”与画面不稳定问题。

FSR Redstone通过引入训练完成的深度神经网络（DNN），用学习式重建替代了规则驱动的降噪流程。该网络基于低SPP的噪点图像、运动矢量，以及几何缓冲数据，对光照与反射信息进行预测与重建，从而恢复更完整的光影细节。在提升画质的同时，这一方案还取代了计算负担较重的传统降噪流程，反而在整体上降低了GPU的实时计算压力。

此外，FSR Redstone 还结合了辐射缓存（Radiance Caching）技术，通过对光照结果进行预测与缓存，减少重复的BVH（包围体层次结构）遍历和光线求交计算，进一步提升了光追场景下的效率。

在3A游戏场景中，FSR Redstone 的改进集中体现在“稳定性”与“细节完整度”维度。以高复杂度光追场景为例，传统方案下常见的反射噪点、细小几何体闪烁（Shimmering），以及帧率波动，在光线重建介入后得到显著缓解。积水路面的倒影更加清晰，间接光照的过渡更为自然，高频闪烁现象明显减少。

在此基础上，配合基于机器学习的帧生成技术，4K分辨率下的高帧率光追体验不再局限于旗舰级显卡。从结果来看，FSR Redstone解决了长期存在的核心矛盾。光追不再意味着“性能不可接受”，而关闭光追也不再是画质妥协。这使得光线追踪转变为真正具备普遍可用性的渲染选项。 

04  “狂飙”5.6GHz  AMD 锐龙7 9850X3D让“1% Low”帧数稳如磐石

在AI的喧嚣之外，AMD也没有忘记它的基本盘。AMD 锐龙7 9850X3D，既是对“更强游戏 CPU”名号的卫冕，也是对物理极限的一次挑战。

回顾从前，AMD 锐龙7 7800 X3D的最大加速频率在5.0 GHz，原因是堆叠在计算核心上方的3D V-Cache对电压和温度极度敏感。

而AMD 锐龙7 9850 X3D能跑到 5.6 GHz，这说明AMD在利用TSMC SoIC（System on Integrated Chips）封装技术上的新突破。

在高帧率电竞与高质量直播并行的场景下，前台游戏对低延迟与稳定帧时间高度敏感，而后台推流、虚拟形象与音频处理则持续消耗CPU 计算资源。为避免相互干扰，职业级主播普遍采用双机推流方案，以物理隔离换取稳定性。

而搭载AMD 锐龙7 9850X3D的平台，可以提供单机层面的解决路径。

在游戏侧，大容量的“L2+L3 ”缓存（104MB）显著降低了内存访问延迟，使得《CS2》《无畏契约》等对帧时间极其敏感的电竞游戏，能够维持1% Low的表现，从而有效抑制微卡顿现象，为超高刷新率显示器提供稳定输入。

在后台任务侧，AMD 锐龙7 9850X3D可依托5.6 GHz 的运行频率与Zen 5架构的IPC 优势，同时承载高码率OBS推流、虚拟形象捕捉，以及AI语音降噪等持续性负载，且不对前台游戏线程形成明显挤占。

05  软硬合璧  ROCm 7.2 为亿万 Windows用户铺平AI道路

再强的硬件，如果无法进入主流开发环境，其价值终究难以释放。

本次CES 2026上，AMD推出ROCm 7.2，这是其软件生态建设中的关键一步，目标直指广泛的开发者使用场景。

ROCm 7.2的核心进展，在于 HIP（Heterogeneous-Compute Interface for Portability）在Windows及Linux平台上的完整落地。这使得基于HIP的PyTorch等代码，可以在Windows等环境中直接运行在AMD Radeon RX 9000系列及锐龙AI系列上，仅需极少量适配，甚至无需配置。

 这一变化显著降低了平台切换与环境维护成本。同一套代码在不同操作系统间复用，开发流程更加连续。与此同时，AMD对底层矩阵乘法库进行了针对性优化，使ROCm 7.2在 Windows环境下的推理性能相较旧版本实现了大幅提升，为实际应用提供了更稳定的性能基础。

在AI创作与学习场景中，工具链复杂度往往构成隐性门槛。过去，许多框架与工作流依赖特定系统环境，部署与调试成本较高，限制了更广泛人群的参与。

ROCm 7.2对Windows 的支持，使这一状况发生转变。AI工具可以在Windows系统中完成一站式部署，底层环境由系统自动配置，减少了对系统知识与手动排错的依赖。在此基础上，主流模型与插件的运行路径趋于标准化，社区支持与经验复用的效率同步提升。

当AI开发与创作不再被环境复杂度所阻挡，更多学习者与创作者才能进入这一生态，软件能力才具备持续演进的土壤。

06 写在最后

综观AMD在CES 2026展示的技术产品矩阵，不难看出清晰的战略主线——以体验为中心的算力重构。

AMD并没有在单纯的CPU频率或GPU规模单一维度进行“消耗战”，更多是利用Chiplet 和异构架构的灵活性，进行了精准的战略布局。

AMD 锐龙AI Max+系列用“统一大内存”切入AI开发者的刚需，开辟移动AI高性能工作站的新蓝海，加快占据更高的生态位。AMD 锐龙AI 400系列用“NPU 分级设计与能效核心”解决了移动办公用户对续航和隐私的焦虑，重新定义了主流移动PC的标准。FSR Redstone 用“AI 重构图形”补齐了光追画质的短板，让显卡算力花在刀刃上。AMD 锐龙7 9850X3D用“封装技术的突破”巩固了游戏王座，满足极客用户挑剔的需求。

对于消费者、移动办公用户而言，2026年或许也是换机的绝佳时刻。毕竟，当强大的本地算力真正打破从灵感到落地的最后一道屏障，计算设备便成为了延伸人类智慧的“第二大脑”。

这，或许也是AI PC深度进化的下一个形态。