我们的方针
无论是作为全球企业，还是作为备受重视的合作伙伴和值得信赖的雇主，企业责任都是我们不可或缺的一部分。从发展高性能、高能效计算技术，到培养富有创新活力和包容精神的员工队伍，我们致力于以负责任的方式推动计算行业向前发展。
聚焦领域
我们着眼于整个价值链，聚焦与我们的业务乃至社会密切相关的重要领域，有的放矢地履行企业责任。我们聚焦四个战略领域来推进这项工作。
我们的目标和进展
我们面向社会公众郑重设定目标，承诺尽己所能承担企业责任并做出积极贡献。
数字影响力
1.048 亿
2020-2025 年受益于 AMD 和 AMD 基金会慈善事业与合作伙伴计划（旨在助力 STEM 教育、科学研究和未来人才培养）的人数¹
目标：1 亿
多元化、归属感和包容性
67%
加入 AMD 员工资源小组和/或其他包容性计划的员工比例 (2020-2025)²
目标：70%
环境可持续发展
30%
范围 1 和范围 2 温室气体减排幅度 (2020-2030)³
目标：50%
38 倍
AI 训练和高性能计算的能效提升幅度 (2020-2025)⁴,⁵
目标：30 倍
4 倍
2026 年 AI 训练与推理在机架级能效方面的预计提升幅度 (2024-2030)⁶,⁷
目标：20 倍
100%
公开了温室气体减排目标的制造供应商⁸ (2020-2025)⁹
目标：100%
82%
采购可再生能源的制造供应商 (2020-2025)¹⁰
目标：80%
8%
供应链碳排放强度降低幅度 (2024-2030)¹¹,¹²
目标：25%
供应链责任
99%
完成 RBA 审核或同等标准审核的制造供应商 (2020-2025)⁹
目标：100%
88%
按支出占比计算的制造供应商参与能力建设活动的比例 (2020-2025)¹³
目标：80%
进展报告
我们本着真实透明的原则，在年度企业责任报告中如实呈报实际表现和目标达成情况。
在全球范围内建设更美好的 AMD 社区
AMD 热忱回馈我们生活和工作的社区。45 年多来，AMD 坚持向全球各地的各类组织提供支持，致力于在当下创造切实的积极影响，同时为建设更美好的未来做出贡献。
心怀使命，砥砺前行
通过一系列视频，走近 AMD 企业责任计划背后的团队，聆听他们的心声与故事，了解各项工作的开展历程。
以节能为目标开展产品设计
在本视频中，AMD 资深科研理事、软件开发工程师 Bobbie Manne 将探讨精心设计的方案如何产生切实价值，以及为何在进行技术研发时必须明确目标。
大规模推进环境可持续发展
在本视频中，AMD 首席可持续发展官 Justin Murrill 将阐述，为何设定宏伟目标、增加可再生能源使用和推动行业协作，对于构建更具可持续性的未来至关重要。
培养包容性和归属感
在本视频中，AMD 人才、文化与社区副总裁 Mark Pearson 将分享包容性与归属感如何促进创新、强化决策能力，并帮助员工在工作中展现真实自我。
我们的最新举措
附注
- “数字影响力”目标对应时间段所涵盖的捐赠，是指 2020 年 1 月 1 日之后交付和 2025 年 12 月 31 日之前发起的捐赠。“发起捐赠”是指 AMD 与捐赠接收组织就捐赠达成协议，规定捐赠必须在 2026 年 7 月 30 日前交付。报告的数据涵盖：直接受益人，即直接获得 AMD 捐赠技术、资金或志愿服务的学生、教职工或研究人员；以及间接受益人，即根据合理推断非常有可能收到 AMD 捐赠技术所取得的研究数据并从中获得有用见解或知识的个人，或因为研究数据的应用而获益的个人。AMD 每年都会对受赠组织开展调查，以估算直接受益人数量，就 AI 与高性能计算基金而言，还需要估算间接受益人数量。根据 2021-2023 三年间的调查回复，AMD 采用基于经济学的影响递减假设，将某年度捐赠的总市值除以同年度受赠组织问卷中报告的间接受益人总数，得到比率，用于估算间接受益人（不适用于直接受益人）。根据模型中使用的这三年的数据，间接受益人数量与捐赠市值的比率平均为 1.08。因此，AMD 假设每提供市值 100 万美元的捐赠，约有 108 万人将间接受益。AMD 还假设，预计第 1 年的间接受益人会在第 2 年和第 3 年继续发展新的受益人，但发展新受益人的速率会逐渐降低。按照影响递减速率假设，第 2 年的受益人数量为第 1 年预估受益人数量的 50%，第 3 年的受益人数量则为第 1 年预估受益人数量的 25%。关于 AMD 目标达成情况的计算经过第三方验证（提供有限水平保证），且基于受赠组织提供的数据，AMD 未对这些数据进行独立验证。另外，AMD 采用基于经济学的影响递减模型，此类模型也是以受赠组织提供的数据为基础。上述模型的应用范围已扩展至 2023-2024 年度“AMD 大学计划”（现包含 AI 与高性能计算基金）的相关数据。
- 这些志愿计划鼓励员工积极参与其中，共同努力打造具有归属感、安全感和荣誉感的 AMD 企业文化。目标计算的依据是目标实现期间每一年内部分析数据，分析范围涵盖员工资源小组成员、员工志愿者和慈善捐赠者。
- 报告的数据包含范围 1 和范围 2 温室气体排放量（以 2020 年为基准年），基于经过第三方验证（提供有限水平保证）的 AMD 计算结果。
- 在四加速器 CPU 主机配置中采用适合 AI 训练和高性能计算的高性能 AMD CPU 和 GPU 加速器。目标计算基于标准性能指标得出的性能分数（高性能计算：具有 4k 矩阵大小的 Linpack DGEMM kernel FLOPS；人工智能训练：在 4k 矩阵上运行的基于低精度训练的浮点数学 GEMM kernel，例如 FP16 或 BF16 FLOPS）除以一个典型的加速计算节点（包括 CPU 主机 + 内存以及 4 个 GPU 加速器）的额定功耗。
- EPYC-030c：计算方法：1) Koomey Analytics 根据现有研究和数据预测的 2025 年基准情景用电量（千瓦时），这些数据包括 2025 年特定领域预计部署量，以及 GPU 高性能计算 (HPC) 和机器学习 (ML) 等特定领域数据中心能源使用效率 (PUE)；2) AMD CPU 和 GPU 节点功耗，包含特定领域使用（活动与空闲）百分比，并乘以 PUE 来确定实际总能耗，从而计算出性能功耗比。“38 倍”提升幅度通过如下公式计算得出：（2025 年基准情景高性能计算节点预计用电量 [千瓦时] * AMD 2025 年通过 DGEMM 和典型能源消耗 (TEC) 计算得出的性能功耗比提升 + 2025 年基准情景机器学习节点预计用电量 [千瓦时] * AMD 2025 年通过机器学习数学和 TEC 计算得出的性能功耗比提升）/（2025 年基准情景预计用电量 [千瓦时]）。如需了解更多信息，请访问 www.amd.com/zh-cn/corporate/corporate-responsibility/data-center-sustainability.html。
- AMD 的 20x30 能效目标基于具有代表性的 AMD 机架配置设定，综合考虑了计算、内存和网络性能以及功耗表现等方面的预期提升。如需详细了解方法论、假设及技术细节，请访问 AMD 数据中心可持续发展网页。
- 在评估 AMD 20x30 目标的进展时，我们采用性能功耗比方法，将 AMD 每年的机架配置与 2024 年的基准数据进行对比。2026 年结果由实测产品数据与模型估算值共同构成；部分产品尚未获取最终性能数据，因此使用模型估算。如需详细了解假设条件、计算方式以及目标达成的具体细节，请访问 AMD 数据中心可持续发展网页。
- “制造供应商”是指 AMD 直接向其采购以及直接向 AMD 提供材料和/或制造服务的供应商。
- AMD 计算结果获得了外部有限水平鉴证，并基于制造供应商提供的数据。AMD 不对供应商提供的数据进行独立验证。
- AMD 将可再生能源定义为使用过程中不会耗尽的能源，如风能或太阳能。AMD 并未针对制造供应商设定最低的可再生能源采购量限制，换言之，凡是采购可再生能源的供应商都在此目标的涵盖范围内。数据由 AMD 供应商提供，AMD 未对数据进行独立验证。
- AMD 供应链碳排放强度指标是用制造供应商的排放量（公吨二氧化碳当量，mtCO2e）除以 AMD 净营收（百万美元）计算得出。对于该目标，最终绩效将通过以下方式计算：用基准年（2024 年）的碳排放强度减去目标年（2030 年）的碳排放强度，再除以基准年（2024 年）的碳排放强度。在基准年和目标年，AMD 将采用制造供应商在相应报告年度的排放量数据。对于过渡目标年（2025 年至 2029 年），AMD 将对各供应商在报告年度的排放量进行估算。具体方法是：取各供应商上一年的排放量（涵盖范围 1、范围 2 及范围 3 类别 1，单位：公吨二氧化碳当量），除以上一年 AMD 对该供应商的采购支出（百万美元），然后再乘以 AMD 当前年度对该供应商的采购支出（百万美元）。AMD 采取这种估算方法是为了在“准确性”与“透明度”之间取得平衡。一方面，制造供应商需要时间在 AMD 渠道内完成审查、审计和报告；另一方面，AMD 需要在报告年度提供其认为合理的供应商排放量估算值，以保证数据透明度。
- 从 2024 年到 2025 年，AMD 碳排放强度目标的预估绩效为下降约 8%。2024 年的碳排放强度为 98.3（即 2,533,494 mtCO2e 除以 AMD 净营收 257.85 亿美元）。2025 年的预估碳排放强度为 90（即 3,115,021 mtCO2e 除以 AMD 净营收 346.39 亿美元）。在收到 AMD 制造供应商经过核实的 2025 年数据后，上述数据及相关的目标预估绩效可能会发生变动。
- 此外，AMD 开展的能力建设活动旨在推动制造供应商持续改进，方法是通过提供相关资源，帮助供应商更好地理解不合规问题背后的根本原因，或追求超越合规要求的更高目标。 关于目标达成情况的计算也获得了外部有限水平鉴证。
- AMD 在此处使用的任何 MSCI Solutions LLC 及相关实体（统称为“MSCI”）数据，以及使用的 MSCI 标识、商标、服务标志或产品名称，并不构成 MSCI 对 AMD 的赞助、认可、推荐或推广。评级仅代表 MSCI Solutions 的观点，不构成对任何证券或交易策略的要约、推广或建议，不得用于决定买卖何种证券或买卖时机，也不构成对未来业绩的预示或保证。MSCI 的服务和数据归 MSCI 或其信息提供者所有，按“现状”提供且不含任何明示或暗示保证；MSCI 免除所有责任，包括各类损害赔偿责任。对任何评级的使用均须遵守免责声明 (https://www.msci.com/legal/notice-and-disclaimer) 及披露文档 (https://www.msci.com/legal/sustainability-and-climate-resources-and-disclosures)；MSCI 可随时修订这两份文件。
附注
- “数字影响力”目标对应时间段所涵盖的捐赠，是指 2020 年 1 月 1 日之后交付和 2025 年 12 月 31 日之前发起的捐赠。“发起捐赠”是指 AMD 与捐赠接收组织就捐赠达成协议，规定捐赠必须在 2026 年 7 月 30 日前交付。报告的数据涵盖：直接受益人，即直接获得 AMD 捐赠技术、资金或志愿服务的学生、教职工或研究人员；以及间接受益人，即根据合理推断非常有可能收到 AMD 捐赠技术所取得的研究数据并从中获得有用见解或知识的个人，或因为研究数据的应用而获益的个人。AMD 每年都会对受赠组织开展调查，以估算直接受益人数量，就 AI 与高性能计算基金而言，还需要估算间接受益人数量。根据 2021-2023 三年间的调查回复，AMD 采用基于经济学的影响递减假设，将某年度捐赠的总市值除以同年度受赠组织问卷中报告的间接受益人总数，得到比率，用于估算间接受益人（不适用于直接受益人）。根据模型中使用的这三年的数据，间接受益人数量与捐赠市值的比率平均为 1.08。因此，AMD 假设每提供市值 100 万美元的捐赠，约有 108 万人将间接受益。AMD 还假设，预计第 1 年的间接受益人会在第 2 年和第 3 年继续发展新的受益人，但发展新受益人的速率会逐渐降低。按照影响递减速率假设，第 2 年的受益人数量为第 1 年预估受益人数量的 50%，第 3 年的受益人数量则为第 1 年预估受益人数量的 25%。关于 AMD 目标达成情况的计算经过第三方验证（提供有限水平保证），且基于受赠组织提供的数据，AMD 未对这些数据进行独立验证。另外，AMD 采用基于经济学的影响递减模型，此类模型也是以受赠组织提供的数据为基础。上述模型的应用范围已扩展至 2023-2024 年度“AMD 大学计划”（现包含 AI 与高性能计算基金）的相关数据。
- 这些志愿计划鼓励员工积极参与其中，共同努力打造具有归属感、安全感和荣誉感的 AMD 企业文化。目标计算的依据是目标实现期间每一年内部分析数据，分析范围涵盖员工资源小组成员、员工志愿者和慈善捐赠者。
- 报告的数据包含范围 1 和范围 2 温室气体排放量（以 2020 年为基准年），基于经过第三方验证（提供有限水平保证）的 AMD 计算结果。
- 在四加速器 CPU 主机配置中采用适合 AI 训练和高性能计算的高性能 AMD CPU 和 GPU 加速器。目标计算基于标准性能指标得出的性能分数（高性能计算：具有 4k 矩阵大小的 Linpack DGEMM kernel FLOPS；人工智能训练：在 4k 矩阵上运行的基于低精度训练的浮点数学 GEMM kernel，例如 FP16 或 BF16 FLOPS）除以一个典型的加速计算节点（包括 CPU 主机 + 内存以及 4 个 GPU 加速器）的额定功耗。
- EPYC-030c：计算方法：1) Koomey Analytics 根据现有研究和数据预测的 2025 年基准情景用电量（千瓦时），这些数据包括 2025 年特定领域预计部署量，以及 GPU 高性能计算 (HPC) 和机器学习 (ML) 等特定领域数据中心能源使用效率 (PUE)；2) AMD CPU 和 GPU 节点功耗，包含特定领域使用（活动与空闲）百分比，并乘以 PUE 来确定实际总能耗，从而计算出性能功耗比。“38 倍”提升幅度通过如下公式计算得出：（2025 年基准情景高性能计算节点预计用电量 [千瓦时] * AMD 2025 年通过 DGEMM 和典型能源消耗 (TEC) 计算得出的性能功耗比提升 + 2025 年基准情景机器学习节点预计用电量 [千瓦时] * AMD 2025 年通过机器学习数学和 TEC 计算得出的性能功耗比提升）/（2025 年基准情景预计用电量 [千瓦时]）。如需了解更多信息，请访问 www.amd.com/zh-cn/corporate/corporate-responsibility/data-center-sustainability.html。
- AMD 的 20x30 能效目标基于具有代表性的 AMD 机架配置设定，综合考虑了计算、内存和网络性能以及功耗表现等方面的预期提升。如需详细了解方法论、假设及技术细节，请访问 AMD 数据中心可持续发展网页。
- 在评估 AMD 20x30 目标的进展时，我们采用性能功耗比方法，将 AMD 每年的机架配置与 2024 年的基准数据进行对比。2026 年结果由实测产品数据与模型估算值共同构成；部分产品尚未获取最终性能数据，因此使用模型估算。如需详细了解假设条件、计算方式以及目标达成的具体细节，请访问 AMD 数据中心可持续发展网页。
- “制造供应商”是指 AMD 直接向其采购以及直接向 AMD 提供材料和/或制造服务的供应商。
- AMD 计算结果获得了外部有限水平鉴证，并基于制造供应商提供的数据。AMD 不对供应商提供的数据进行独立验证。
- AMD 将可再生能源定义为使用过程中不会耗尽的能源，如风能或太阳能。AMD 并未针对制造供应商设定最低的可再生能源采购量限制，换言之，凡是采购可再生能源的供应商都在此目标的涵盖范围内。数据由 AMD 供应商提供，AMD 未对数据进行独立验证。
- AMD 供应链碳排放强度指标是用制造供应商的排放量（公吨二氧化碳当量，mtCO2e）除以 AMD 净营收（百万美元）计算得出。对于该目标，最终绩效将通过以下方式计算：用基准年（2024 年）的碳排放强度减去目标年（2030 年）的碳排放强度，再除以基准年（2024 年）的碳排放强度。在基准年和目标年，AMD 将采用制造供应商在相应报告年度的排放量数据。对于过渡目标年（2025 年至 2029 年），AMD 将对各供应商在报告年度的排放量进行估算。具体方法是：取各供应商上一年的排放量（涵盖范围 1、范围 2 及范围 3 类别 1，单位：公吨二氧化碳当量），除以上一年 AMD 对该供应商的采购支出（百万美元），然后再乘以 AMD 当前年度对该供应商的采购支出（百万美元）。AMD 采取这种估算方法是为了在“准确性”与“透明度”之间取得平衡。一方面，制造供应商需要时间在 AMD 渠道内完成审查、审计和报告；另一方面，AMD 需要在报告年度提供其认为合理的供应商排放量估算值，以保证数据透明度。
- 从 2024 年到 2025 年，AMD 碳排放强度目标的预估绩效为下降约 8%。2024 年的碳排放强度为 98.3（即 2,533,494 mtCO2e 除以 AMD 净营收 257.85 亿美元）。2025 年的预估碳排放强度为 90（即 3,115,021 mtCO2e 除以 AMD 净营收 346.39 亿美元）。在收到 AMD 制造供应商经过核实的 2025 年数据后，上述数据及相关的目标预估绩效可能会发生变动。
- 此外，AMD 开展的能力建设活动旨在推动制造供应商持续改进，方法是通过提供相关资源，帮助供应商更好地理解不合规问题背后的根本原因，或追求超越合规要求的更高目标。 关于目标达成情况的计算也获得了外部有限水平鉴证。
- AMD 在此处使用的任何 MSCI Solutions LLC 及相关实体（统称为“MSCI”）数据，以及使用的 MSCI 标识、商标、服务标志或产品名称，并不构成 MSCI 对 AMD 的赞助、认可、推荐或推广。评级仅代表 MSCI Solutions 的观点，不构成对任何证券或交易策略的要约、推广或建议，不得用于决定买卖何种证券或买卖时机，也不构成对未来业绩的预示或保证。MSCI 的服务和数据归 MSCI 或其信息提供者所有，按“现状”提供且不含任何明示或暗示保证；MSCI 免除所有责任，包括各类损害赔偿责任。对任何评级的使用均须遵守免责声明 (https://www.msci.com/legal/notice-and-disclaimer) 及披露文档 (https://www.msci.com/legal/sustainability-and-climate-resources-and-disclosures)；MSCI 可随时修订这两份文件。