同超越，共成就 _ STEM 教育
Hack Club 获奖团队在 CES 展会上与 Lisa Su 博士同台展示机器人创新成果
AMD 与 Hack Club 携手合作，通过动手实践、导师辅导以及先进工具，帮助学生掌握现实世界所需的 STEM 与 AI 技能。在 CES 2026 上，获奖团队展示了一款基于 AMD 技术打造的 AI 机器人咖啡师，彰显了年轻创新者在获得机会后所能取得的非凡成就。
我们的方针
AMD 坚信，在聪明睿智的优秀人才手中，我们的技术会成为有力武器，帮助解决人类面临的共同挑战。我们与各方广泛合作，在科学研究、STEM 和 AI 教育以及负责任的产品使用等领域推动数字化技术产生积极影响。
我们的目标和进展
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
推动科学研究
AMD 大学计划
AMD 大学计划致力于推动科学研究，利用 AMD 的技术和教育资源为学术界赋能，为研究实验室和课堂教学提供支持。我们的工作以 AI 为主要方向，具体措施包括设立 AMD AI 与高性能计算集群，并开展 AMD 异构加速计算集群 (HACC) 合作项目。
为 STEM 教育赋能
我们热衷于启迪下一代的想象力和创造力。通过运用技术不断激发探索欲和学习兴趣，帮助开启全新职业道路和无限可能。
AMD 学习实验室
我们与学校、教育工作者和当地非营利组织合作，打造 AMD 学习实验室并为其配备基于 AMD 处理器的设备，鼓励学生们参与 STEM 教育，同时为教师赋能助力。
依托 Semiconductor Pathways Fund，助力培养面向未来的工程师
AMD 基金会向 Semiconductor Pathways Fund 投资 50 万美元，为期三年，旨在助力学生克服突发经济困难，完成 STEM 专业学业，充实美国半导体行业人才队伍。
拓宽印度 STEM 教育的普及范围与发展机遇
2025 年，AMD 通过 13 个公益项目扩大了 STEM 教育在印度的普及范围，惠及 338 所公立学校的近 7.1 万名学生。这些项目包括建立 STEM 实验室、移动科学实验室以及社区科学中心，旨在为全印度的学生提供丰富的动手实践学习机会。
倡导负责任的产品使用
在专注于利用技术创造机遇的同时，我们也清醒地认识到技术的潜在风险，并致力于建立相应的规范，在创新与责任之间取得平衡。AMD 始终致力于以负责任且合乎道德的方式，推动创新技术的发展。
开放且值得信赖的 AI
AI 蕴含着巨大机遇，但挑战在于，需要确保这项技术始终用于创造积极成果，帮助解决世界上的一些复杂难题。AMD 致力于与业界合作，以负责任的方式创新和部署 AI。
携手合作伙伴，共克全球重大挑战
惟有将突破性的创新与人类的奇思妙想相结合，方可推动真正的进步，铸就明日辉煌。从航空航天和汽车，到能源和气候，再到医疗保健及其他领域，我们依托战略性合作持续推动革新与发展，全方位改善人类生活。携手众多合作伙伴，我们将艰巨挑战转化为无限机遇。
行业协作
我们深知要在企业责任领域取得实质性进展，需要在全球范围内广泛开展协作；若协作开展得当，将能带来变革性的深远影响。为此，我们加入美国信息技术工业协会 (ITI)、负责任企业联盟 (RBA) 和 SEMI 等论坛，积极参与行业对话。
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 3 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%。AMD 目标计算经过第三方验证（提供有限水平保证），计算基于捐赠接收组织提供的数据，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，此类模型也是以接收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。
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 3 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%。AMD 目标计算经过第三方验证（提供有限水平保证），计算基于捐赠接收组织提供的数据，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，此类模型也是以接收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。