2025年在线开户股票，AMD重磅推出锐龙AI Max系列处理器并开拓出全新的迷你AI工作站品类。特别是锐龙AI Max家族中的锐龙AI Max+ 395处理器，它被寄予厚望，AMD正在将其打造成边缘/端侧AI领域的优选推理平台。
在迷你AI工作站品类中，锐龙AI Max+ 395处理器优势突出，它采用“CPU+IGPU+NPU”异构架构，集成16核心Zen 5 CPU、RDNA 3.5图形单元及高达50 TOPS算力的NPU，更通过UMA统一内存架构支持最高128GB内存，其中96GB可专用于显存，这彻底解决了本地大模型运行中的“显存焦虑”，可在本地流畅运行诸如GPT-OSS-120B、Llama4 Scout 109B以及Qwen3-235B等千亿参数模型，推理速度达14~40 tokens/s，是运行MoE架构大模型的理想平台。
展开剩余96%AMD一直希望围绕锐龙AI Max+ 395迷你AI工作站构建出强大的生态系统，以确保其潜力在广泛的用户和应用中得以充分释放。早在今年9月的一场创新沙龙中，AMD就带来了不少进展：基于锐龙AI Max+ 395的迷你AI工作站的应用开发已经覆盖普通个人、团队/小企业，以及小区物业、家庭等不同用户和不同领域。仅仅过去不到两个月，AMD又为我们带来了新进展。
2025年11月15日，AMD在北大科技园创新中心举办主题为“春雨赋智 共筑未来”的高校春雨计划启动会。在活动现场，AMD正式启动全新的AMD高校春雨计划“2025-2026冬春季”项目。是的，AMD计划用AI赋能教育新生态。
▲AMD大中华区市场营销副总裁纪朝晖
据AMD大中华区市场营销副总裁纪朝晖介绍，AMD高校“春雨”计划将以AMD锐龙AI Max+ 395平台为核心，依托AMD的全栈AI解决方案，从助力AI通识教育、培养ROCm开源软件人才、建设AI开发者开源社区和推动AI+ 行业应用创新等四个维度，与高校和生态链合作伙伴一道携手共建新型AI实训中心，共育AI新时代人才，共创AI+ 创新应用示范站，从而激励创新，助力创新成果转化，推动AI赋能千行百业。
在AI大模型从早期的“技术尝鲜”步入“深水区”的当下，算力供给的底层逻辑正在发生剧烈变化。AMD大中华区市场营销副总裁纪朝晖在开场宣布的不仅是一份教育支持计划，更是一种面向教育的AI算力普惠宣言：AMD正通过锐龙AI Max+ 395处理器迷你AI工作站，将千亿参数级别的AI推理能力从昂贵的云端数据中心，搬到高校的实验室、教室甚至学生宿舍的桌面上。
AI已经重构教育为什么我们需要将AI算力本地化？要回答这个问题，首先要理解AI在当前教育场景中角色的转变。在此次活动现场，DTinsight数智化发展研究中心执行主席王雪娜抛出了一个引人深思的观点：AI对教育的赋能已经告别了单点工具辅助的初级阶段。她指出，在AI的驱动下，教育正在从工具应用走向领域重构。传统的“教师－学生”二元模式正在演变为“教师-AI-学生”的三元协同模式。
▲DTinsight数智化发展研究中心执行主席王雪娜
这种变化并非空谈，王雪娜提供的数据显示，超过50%的高校已开始或计划将AI应用于教学、科研和管理，这标志着AI已成为教育变革的主力军。通过AI，教育正经历从教学流程到评估治理的全面重构，包括促进个性化学习、增强批判性思维、改变师生互动、促进跨学科合作和实现过程性评估等方面。
她强调，构建AI原生的教育新生态至关重要，这需要算力支持、开放互联的学习技术、AI赋能的师生共同体、人机协同的课程体系及敏捷包容的治理框架。也就是说，高校需要AMD高校“春雨”计划这样的支持。然而，对于大多数高校而言，依赖云端API不仅成本高昂，而且面临数据隐私、网络延迟等诸多不可控因素。高校迫切需要一种能够“看得见、摸得着”、成本可控而且性能强大的本地化算力解决方案。
在这种背景下，AMD推出高校“春雨”计划正当其时。而支撑这一宏大计划的基石正是AMD锐龙AI Max+ 395处理器。
AMD锐龙AI Max+ 395终结大模型“显存焦虑”在分析AMD高校“春雨”计划的落地前景之前，我们需要先剖析一下其核心硬件——锐龙AI Max+ 395处理器。这款处理器之所以重要，是因为它精准地击碎了本地大模型运行的最大痛点——显存瓶颈。
对于大模型而言，参数量与显存需求成正比。在过去，想要在本地流畅运行千亿参数（100B+）的模型，往往需要配备多张昂贵的专业级独立显卡，这对于高校实验室特别是通识教育课堂来说，预算压力太大。
▲AMD大中华区AI市场经理昝仲阳
AMD锐龙AI Max+ 395采用创新的“CPU+IGPU+NPU”异构架构，集成16核心的Zen 5 CPU和RDNA 3.5图形单元以及算力高达50 TOPS的NPU。最引人注目的技术参数在于其UMA（统一内存架构）支持最高128GB内存，其中96GB可专用于显存。
这解决了本地大模型运行中的“显存焦虑”。根据AMD官方数据，该平台可以在本地流畅运行诸如GPT-OSS-120B、Llama4 Scout 109B以及Qwen3-235B等千亿参数模型，推理速度达到14~40 tokens/s。
这意味着，原本需要几十万元服务器才能承载的教学任务，现在只需要一台迷你AI工作站即可完成。这种硬件形态的革新降低了AI实训中心的建设门槛，使得AMD在发布会上提出的“共建新型AI实训中心”和“AI实训教室整体方案”具备了极高的可落地性。
场景落地从医疗隐私到机器人编程技术参数只是纸面实力，真正的价值在于应用场景。在活动现场，来自清华大学、北京大学、华南理工大学和武汉纺织大学的四位专家用各自的实践案例，生动展示了端侧AI算力如何在不同学科中发挥关键作用。
医疗科研：隐私围墙内的“私域算力”
清华大学自动化系、生命基础模型实验室闾海荣博士在现场演讲中主要强调其团队在科研领域对先进技术和高算力需求的重视，特别是在医疗领域的应用探索。在此之前，闾海荣博士带领的团队在寻找医疗领域合作解决方案的过程中遇到了不少关于数据隐私、算力、稳定性和成本效益的挑战，同时也发现了机遇。
比如在数据隐私方面，医疗机构不允许数据出院，患者隐私、医学影像、内镜视频和病历照片等都不适合脱域，因此院内需要私域AI算力。在稳定性层面，医护人员用AI不是做实验，要靠它指导患者，而OCR解析、报告总结和RAG问答等都不能卡顿，夜间随访、急症咨询等更不能依赖外网，因此还需要可控、可靠以及低延迟的本地推理能力。
另外，在成本方面，很多医院无法部署大集群算力，教育场景也不能要求高预算和高运维，无论是教学、科研还是临床，都需要“开机即用”的环境，因此需要“小型化、高性价比和易部署”的AI工作站。
闾海荣博士特别指出，在真实医疗场景中，小型化、高性价比的AI算力解决方案是至关重要的。而AMD锐龙AI Max+ 395平台拥有高带宽大显存、CPU+GPU异构设计、小型化规格、本地部署简单安全且成本低等特性，很好地满足了这些需求。通过使用AMD产品和技术，闾海荣博士带领的团队已经在医疗场景，如患者管理中实现了AI负载的高效处理和部署，展现了AMD AI技术的应用价值。
模型优化：在边缘侧实现“极致压缩”
北京大学杨仝教授带来的视角则更为硬核，他的团队专注于大模型的“极致瘦身”，旨在解决模型在端侧应用时算力消耗大、功耗高的问题。他在现场详细分享了模型压缩和量化技术，特别是蒸馏技术在模型压缩中的应用，以及这些技术如何在预训练、蒸馏和强化学习阶段通过特定策略减少模型参数量和每个参数的占用空间，同时保持模型的准确性和性能。
此外，杨仝教授还分享了其团队在压缩和优化大模型方面的进展，包括复数模型的使用和量化技术的应用，强调这些方法如何使大模型能够在资源受限的端侧设备上高效运行。比如早在今年8月，杨仝教授团队就发布了国内首个复数量化模型iFairy，该方案创新性地利用复数｛±1, ±i｝对模型权重进行2-bit量化，在实现1/8极致压缩与“无乘法”推理加速的同时，语言建模能力和下游任务表现反超了同尺寸的全精度LLaMA基座模型。
同时，杨仝教授还展示了基于AMD锐龙AI Max+ 395端侧算力支持的“开物”异构多智能体协同导航框架。这套框架证明在资源受限的设备上，通过软硬件协同优化，同样可以运行高性能的前沿模型。
机器人控制：从“写代码”到“与AI对话”
如果说医疗关注的是隐私，那么华南理工大学赖晓铮副教授则看重端侧AI带来的交互革命。赖晓铮副教授在演讲中深入探讨了机器人路径控制和人工智能在机器人控制领域的关键作用，他指出当前技术路径的转变并展望了大模型在这一领域的巨大应用潜力。
赖晓铮副教授以锐龙AI Max+ 395迷你AI工作站为例，介绍了端侧大模型如何通过生成代码实现机器人自主学习与操作，突出了端侧大模型在解决机器人控制中不确定性、延时和数据丢包问题上的优势。
比如，端侧大模型可以通过生成代码来实现机器人自主学习与操作，而且端侧大模型在解决机器人控制方面有先天优势，因为传统编程需要精确坐标，难以适应环境变化，而端侧大模型结合具身智能模型，可以在底层执行时处理模糊信息，自适应地完成如“抓取桌上任意位置杯子”的任务。
赖晓铮副教授还强调了在机器人领域，利用自然语言和大模型进行高效任务规划和决策的可能性。传统编程和端侧大模型技术可以实现优势互补，在端侧大模型的帮助下，现在的编程模式从“写代码”转变为“与AI对话”，这将极大地降低机器人开发的门槛，即使是小学生或非计算机专业人员也能通过自然语言配置机器人任务。
跨界赋能：纺织行业的AI填空
AI不仅属于象牙塔里的计算机系，也属于纺织机旁的工程师。武汉纺织大学计算机与人工智能学院、网络空间安全学院胡新荣院长分享的案例，就是典型的“技术下沉”。
“我们联合AMD成立了‘AI+纺织联合创新中心’，解决了从虚拟时尚到工业生产中的技术难题。”胡新荣表示。该中心致力于通用AI技术应用于纺织这一拥有长产业链、复杂工艺的传统行业，填补通用大模型在纺织专业领域的空白。
对于纺织专业的学生来说，配置复杂的云端环境或购买昂贵的服务器是不现实的。而AMD锐龙AI Max+ 395迷你AI工作站解决了高校教学中算力不足和成本过高的问题，不仅改善了教学环境，还为学生参加学科竞赛提供了硬件支撑——有学生参加教育部A类赛事，利用该工作站获得了湖北省特等奖。这是一个典型的“普惠算力”案例，展示了AI工具如何下沉到垂直行业，赋能非CS（Computer Science）专业的师生。
生态合围从芯片到应用的闭环硬件的成功离不开生态的滋养。在本次活动上，AMD明显加快了在软件生态和合作伙伴层面的布局，试图构建一个从芯片到最终用户的完整闭环。
在软件开发端，AMD大中华区市场营销副总裁纪朝晖特别强调了对ROCm开源软件人才的培养。通过高校“春雨”计划，AMD将联合高校、ROCm实验室，推广ROCm开源生态并计划在2026年启动ROCm软件专家认证。这一举措意在从源头培养习惯使用AMD软件栈的开发者，打破目前的生态壁垒。
在生态平台端，Ripple AI CTO赖锦锋展示了如何打通“最后一公里”。Ripple是一个集成DeepSeek等大模型与MCP工具的一站式智能平台。搭载在锐龙AI Max+ 395上，它可以为高校提供“体验－学习－创新－落地”的全流程环境。这意味着学生不需要从安装驱动开始折腾，而是可以直接在一个整合好的平台上进行AI实验，极大地提升了教学效率。
在硬件OEM端，上海首界科技有限公司联合创始人郭萌明代表了下游OEM厂商对AMD的支持。他分享的NovaStudio一站式AI学@。tlz2.cn/oi。@。tlz2.cn/cb。@。tlz2.cn/kw。@。tlz2.cn/dl。@。tlz2.cn/qx。习实践平台正是基于锐龙AI Max+ 395开发。郭萌明指出，得益于该处理器的大显存和高性价比，他们的设备不仅能搭建本地知识库，还能支持深度学术研究，真正实现“一机多用”。
在官方资源端，AMD软件开发总监陆佳华介绍了基于AMD大学计划（AUP）的迷你工作站教学资源与案例。AMD将联合高校开展研究项目资助、计算资源和设备捐赠、教学资源开发、师资培训、学术界开源解决方案以及技术支持等六个方面的赋@。tlz2.cn/3c。@。tlz2.cn/aj。@。tlz2.cn/np。@。tlz2.cn/6h。@。tlz2.cn/ce。能，以AUP开发的用于教学的锐龙AI迷你PC集群、AUP教学方案、LLM实验室课程、基于锐龙AI Max的机器人项目等助力“教AI、学AI、用AI”的教育和创新新生态。这种全方位的投入，彰显着AMD赋能教育的决心。
结语打通AI+教育的“最后一公里”综合来看，AMD在2025年末启动的这场“春雨”计划的战略意图非常清晰：利用自身在软硬件（锐龙AI Max系列处理器）上的差异化优势，抢占边缘侧和端侧AI+教育的高地，实现校企乃至生态链的共赢。过去，高校AI建设往往陷入“重科研、轻教学”或“重云端、轻端侧”的误区。云端算力虽然强大，但高昂的持续投入和网络依赖限制了其在普惠教育中的普及。AMD锐龙AI Max+ 395以及随之而来的AMD高校“春雨”计划实际上提供了一条新的路径：通过高性能的端侧算力，将AI算力变成一种可负担、可控、可私有化部署的教学资产。
从纪朝晖发布的“六项行动”在线开户股票，包括实训教室建设、ROCm培训、应用示范站招募等可以看出，AMD正在试图用其软硬件优势撬动整个AI教育市场。可以想象，当一个纺织专业的学生可以轻松在本地微调时尚设计大模型，当一个医学生可以在断网环境下安全地训练诊断助手的时候，我们或许才真正迎来了AI+教育的“春雨”润物细无声的时刻。而此时此刻，AMD正在用行动播下的这场“春雨”，或许过不了多久，我们就能看到在高校教育的土壤里生长出一片繁茂的森林。
2025年，AMD重磅推出锐龙AI Max系列处理器并开拓出全新的迷你AI工作站品类。特别是锐龙AI Max家族中的锐龙AI Max+ 395处理器，它被寄予厚望，AMD正在将其打造成边缘/端侧AI领域的优选推理平台。
在迷你AI工作站品类中，锐龙AI Max+ 395处理器优势突出，它采用“CPU+IGPU+NPU”异构架构，集成16核心Zen 5 CPU、RDNA 3.5图形单元及高达50 TOPS算力的NPU，更通过UMA统一内存架构支持最高128GB内存，其中96GB可专用于显存，这彻底解决了本地大模型运行中的“显存焦虑”，可在本地流畅运行诸如GPT-OSS-120B、Llama4 Scout 109B以及Qwen3-235B等千亿参数模型，推理速度达14~40 tokens/s，是运行MoE架构大模型的理想平台。
AMD一直希望围绕锐龙AI Max+ 395迷你AI工作站构建出强大的生态系统，以确保其潜力在广泛的用户和应用中得以充分释放。早在今年9月的一场创新沙龙中，AMD就带来了不少进展：基于锐龙AI Max+ 395的迷你AI工作站的应用开发已经覆盖普通个人、团队/小企业，以及小区物业、家庭等不同用户和不同领域。仅仅过去不到两个月，AMD又为我们带来了新进展。
2025年11月15日，AMD在北大科技园创新中心举办主题为“春雨赋智 共筑未来”的高校春雨计划启动会。在活动现场，AMD正式启动全新的AMD高校春雨计划“2025-2026冬春季”项目。是的，AMD计划用AI赋能教育新生态。
▲AMD大中华区市场营销副总裁纪朝晖
据AMD大中华区市场营销副总裁纪朝晖介绍，AMD高校“春雨”计划将以AMD锐龙AI Max+ 395平台为核心，依托AMD的全栈AI解决方案，从助力AI通识教育、培养ROCm开源软件人才、建设AI开发者开源社区和推动AI+ 行业应用创新等四个维度，与高校和生态链合作伙伴一道携手共建新型AI实训中心，共育AI新时代人才，共创AI+ 创新应用示范站，从而激励创新，助力创新成果转化，推动AI赋能千行百业。
在AI大模型从早期的“技术尝鲜”步入“深水区”的当下，算力供给的底层逻辑正在发生剧烈变化。AMD大中华区市场营销副总裁纪朝晖在开场宣布的不仅是一份教育支持计划，更是一种面向教育的AI算力普惠宣言：AMD正通过锐龙AI Max+ 395处理器迷你AI工作站，将千亿参数级别的AI推理能力从昂贵的云端数据中心，搬到高校的实验室、教室甚至学生宿舍的桌面上。
AI已经重构教育为什么我们需要将AI算力本地化？要回答这个问题，首先要理解AI在当前教育场景中角色的转变。在此次活动现场，DTinsight数智化发展研究中心执行主席王雪娜抛出了一个引人深思的观点：AI对教育的赋能已经告别了单点工具辅助的初级阶段。她指出，在AI的驱动下，教育正在从工具应用走向领域重构。传统的“教师－学生”二元模式正在演变为“教师-AI-学生”的三元协同模式。
▲DTinsight数智化发展研究中心执行主席王雪娜
这种变化并非空谈，王雪娜提供的数据显示，超过50%的高校已开始或计划将AI应用于教学、科研和管理，这标志着AI已成为教育变革的主力军。通过AI，教育正经历从教学流程到评估治理的全面重构，包括促进个性化学习、增强批判性思维、改变师生互动、促进跨学科合作和实现过程性评估等方面。
她强调，构建AI原生的教育新生态至关重要，这需要算力支持、开放互联的学习技术、AI赋能的师生共同体、人机协同的课程体系及敏捷包容的治理框架。也就是说，高校需要AMD高校“春雨”计划这样的支持。然而，对于大多数高校而言，依赖云端API不仅成本高昂，而且面临数据隐私、网络延迟等诸多不可控因素。高校迫切需要一种能够“看得见、摸得着”、成本可控而且性能强大的本地化算力解决方案。
在这种背景下，AMD推出高校“春雨”计划正当其时。而支撑这一宏大计划的基石正是AMD锐龙AI Max+ 395处理器。
AMD锐龙AI Max+ 395终结大模型“显存焦虑”在分析AMD高校“春雨”计划的落地前景之前，我们需要先剖析一下其核心硬件——锐龙AI Max+ 395处理器。这款处理器之所以重要，是因为它精准地击碎了本地大模型运行的最大痛点——显存瓶颈。
对于大模型而言，参数量与显存需求成正比。在过去，想要在本地流畅运行千亿参数（100B+）的模型，往往需要配备多张昂贵的专业级独立显卡，这对于高校实验室特别是通识教育课堂来说，预算压力太大。
▲AMD大中华区AI市场经理昝仲阳
AMD锐龙AI Max+ 395采用创新的“CPU+IGPU+NPU”异构架构，集成16核心的Zen 5 CPU和RDNA 3.5图形单元以及算力高达50 TOPS的NPU。最引人注目的技术参数在于其UMA（统一内存架构）支持最高128GB内存，其中96GB可专用于显存。
这解决了本地大模型运行中的“显存焦虑”。根据AMD官方数据，该平台可以在本地流畅运行诸如GPT-OSS-120B、Llama4 Scout 109B以及Qwen3-235B等千亿参数模型，推理速度达到14~40 tokens/s。
这意味着，原本需要几十万元服务器才能承载的教学任务，现在只需要一台迷你AI工作站即可完成。这种硬件形态的革新降低了AI实训中心的建设门槛，使得AMD在发布会上提出的“共建新型AI实训中心”和“AI实训教室整体方案”具备了极高的可落地性。
场景落地从医疗隐私到机器人编程技术参数只是纸面实力，真正的价值在于应用场景。在活动现场，来自清华大学、北京大学、华南理工大学和武汉纺织大学的四位专家用各自的实践案例，生动展示了端侧AI算力如何在不同学科中发挥关键作用。
医疗科研：隐私围墙内的“私域算力”
清华大学自动化系、生命基础模型实验室闾海荣博士在现场演讲中主要强调其团队在科研领域对先进技术和高算力需求的重视，特别是在医疗领域的应用探索。在此之前，闾海荣博士带领的团队在寻找医疗领域合作解决方案的过程中遇到了不少关于数据隐私、算力、稳定性和成本效益的挑战，同时也发现了机遇。
比如在数据隐私方面，医疗机构不允许数据出院，患者隐私、医学影像、内镜视频和病历照片等都不适合脱域，因此院内需要私域AI算力。在稳定性层面，医护人员用AI不是做实验，要靠它指导患者，而OCR解析、报告总结和RAG问答等都不能卡顿，夜间随访、急症咨询等更不能依赖外网，因此还需要可控、可靠以及低延迟的本地推理能力。
另外，在成本方面，很多医院无法部署大集群算力，教育场景也不能要求高预算和高运维，无论是教学、科研还是临床，都需要“开机即用”的环境，因此需要“小型化、高性价比和易部署”的AI工作站。
闾海荣博士特别指出，在真实医疗场景中，小型化、高性价比的AI算力解决方案是至关重要的。而AMD锐龙AI Max+ 395平台拥有高带宽大显存、CPU+GPU异构设计、小型化规格、本地部署简单安全且成本低等特性，很好地满足了这些需求。通过使用AMD产品和技术，闾海荣博士带领的团队已经在医疗场景，如患者管理中实现了AI负载的高效处理和部署，展现了AMD AI技术的应用价值。
模型优化：在边缘侧实现“极致压缩”
北京大学杨仝教授带来的视角则更为硬核，他的团队专注于大模型的“极致瘦身”，旨在解决模型在端侧应用时算力消耗大、功耗高的问题。他在现场详细分享了模型压缩和量化技术，特别是蒸馏技术在模型压缩中的应用，以及这些技术如何在预训练、蒸馏和强化学习阶段通过特定策略减少模型参数量和每个参数的占用空间，同时保持模型的准确性和性能。
此外，杨仝教授还分享了其团队在压缩和优化大模型方面的进展，包括复数模型的使用和量化技术的应用，强调这些方法如何使大模型能够在资源受限的端侧设备上高效运行。比如早在今年8月，杨仝教授团队就发布了国内首个复数量化模型iFairy，该方案创新性地利用复数｛±1, ±i｝对模型权重进行2-bit量化，在实现1/8极致压缩与“无乘法”推理加速的同时，语言建模能力和下游任务表现反超了同尺寸的全精度LLaMA基座模型。
同时，杨仝教授还展示了基于AMD锐龙AI Max+ 395端侧算力支持的“开物”异构多智能体协同导航框架。这套框架证明在资源受限的设备上，通过软硬件协同优化，同样可以运行高性能的前沿模型。
机器人控制：从“写代码”到“与AI对话”
如果说医疗关注的是隐私，那么华南理工大学赖晓铮副教授则看重端侧AI带来的交互革命。赖晓铮副教授在演讲中深入探讨了机器人路径控制和人工智能在机器人控制领域的关键作用，他指出当前技术路径的转变并展望了大模型在这一领域的巨大应用潜力。
赖晓铮副教授以锐龙AI Max+ 395迷你AI工作站为例，介绍了端侧大模型如何通过生成代码实现机器人自主学习与操作，突出了端侧大模型在解决机器人控制中不确定性、延时和数据丢包问题上的优势。
比如，端侧大模型可以通过生成代码来实现机器人自主学习与操作，而且端侧大模型在解决机器人控制方面有先天优势，因为传统编程需要精确坐标，难以适应环境变化，而端侧大模型结合具身智能模型，可以在底层执行时处理模糊信息，自适应地完成如“抓取桌上任意位置杯子”的任务。
赖晓铮副教授还强调了在机器人领域，利用自然语言和大模型进行高效任务规划和决策的可能性。传统编程和端侧大模型技术可以实现优势互补，在端侧大模型的帮助下，现在的编程模式从“写代码”转变为“与AI对话”，这将极大地降低机器人开发的门槛，即使是小学生或非计算机专业人员也能通过自然语言配置机器人任务。
跨界赋能：纺织行业的AI填空
AI不仅属于象牙塔里的计算机系，也属于纺织机旁的工程师。武汉纺织大学计算机与人工智能学院、网络空间安全学院胡新荣院长分享的案例，就是典型的“技术下沉”。
“我们联合AMD成立了‘AI+纺织联合创新中心’，解决了从虚拟时尚到工业生产中的技术难题。”胡新荣表示。该中心致力于通用AI技术应用于纺织这一拥有长产业链、复杂工艺的传统行业，填补通用大模型在纺织专业领域的空白。
对于纺织专业的学生来说，配置复杂的云端环境或购买昂贵的服务器是不现实的。而AMD锐龙AI Max+ 395迷你AI工作站解决了高校教学中算力不足和成本过高的问题，不仅改善了教学环境，还为学生参加学科竞赛提供了硬件支撑——有学生参加教育部A类赛事，利用该工作站获得了湖北省特等奖。这是一个典型的“普惠算力”案例，展示了AI工具如何下沉到垂直行业，赋能非CS（Computer Science）专业的师生。
生态合围从芯片到应用的闭环硬件的成功离不开生态的滋养。在本次活动上，AMD明显加快了在软件生态和合作伙伴层面的布局，试图构建一个从芯片到最终用户的完整闭环。
在软件开发端，AMD大中华区市场营销副总裁纪朝晖特别强调了对ROCm开源软件人才的培养。通过高校“春雨”计划，AMD将联合高校、ROCm实验室，推广ROCm开源生态并计划在2026年启动ROCm软件专家认证。这一举措意在从源头培养习惯使用AMD软件栈的开发者，打破目前的生态壁垒。
在生态平台端，Ripple AI CTO赖锦锋展示了如何打通“最后一公里”。Ripple是一个集成DeepSeek等大模型与MCP工具的一站式智能平台。搭载在锐龙AI Max+ 395上，它可以为高校提供“体验－学习－创新－落地”的全流程环境。这意味着学生不需要从安装驱动开始折腾，而是可以直接在一个整合好的平台上进行AI实验，极大地提升了教学效率。
在硬件OEM端，上海首界科技有限公司联合创始人郭萌明代表了下游OEM厂商对AMD的支持。他分享的NovaStudio一站式AI学习实践平台正是基于锐龙AI Max+ 395开发。郭萌明指出，得益于该处理器的大显存和高性价比，他们的设备不仅能搭建本地知识库，还能支持深度学术研究，真正实现“一机多用”。
在官方资源端，AMD软件开发总监陆佳华介绍了基于AMD大学计划（AUP）的迷你工作站教学资源与案例。AMD将联合高校开展研究项目资助、计算资源和设备捐赠、教学资源开发、师资培训、学术界开源解决方案以及技术支持等六个方面的赋能，以AUP开发的用于教学的锐龙AI迷你PC集群、AUP教学方案、LLM实验室课程、基于锐龙AI Max的机器人项目等助力“教AI、学AI、用AI”的教育和创新新生态。这种全方位的投入，彰显着AMD赋能教育的决心。
结语打通AI+教育的“最后一公里”综合来看，AMD在2025年末启动的这场“春雨”计划的战略意图非常清晰：利用自身在软硬件（锐龙AI Max系列处理器）上的差异化优势，抢占边缘侧和端侧AI+教育的高地，实现校企乃至生态链的共赢。过去，高校AI建设往往陷入“重科研、轻教学”或“重云端、轻端侧”的误区。云端算力虽然强大，但高昂的持续投入和网络依赖限制了其在普惠教育中的普及。AMD锐龙AI Max+ 395以及随之而来的AMD高校“春雨”计划实际上提供了一条新的路径：通过高性能的端侧算力，将AI算力变成一种可负担、可控、可私有化部署的教学资产。
从纪朝晖发布的“六项行动”，包括实训教室建设、ROCm培训、应用示范站招募等可以看出，AMD正在试图用其软硬件优势撬动整个AI教育市场。可以想象，当一个纺织专业的学生可以轻松在本地微调时尚设计大模型，当一个医学生可以在断网环境下安全地训练诊断助手的时候，我们或许才真正迎来了AI+教育的“春雨”润物细无声的时刻。而此时此刻，AMD正在用行动播下的这场“春雨”，或许过不了多久，我们就能看到在高校教育的土壤里生长出一片繁茂的森林。
发布于：福建省明道配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
相关文章
热点资讯
