AI 为众多行业赋能助力：AMD 技术如何推动下一轮企业转型浪潮

如今，随着 AI 从实验迈入落地应用阶段，企业面临着一个全新挑战，即如何快速扩展 AI 部署以产生可量化的业务价值。

无论在哪个行业，企业都面临着压力，亟需将数据转化为更敏锐的洞察、更高的效率以及新的价值增长点。为此，企业需要配套的基础设施，以确保整个技术栈都能保持出色性能和灵活性。在 Advancing AI 2026 大会上，企业领军者将切身体验 AMD 及其合作伙伴如何帮助企业构建和扩展 AI，以及正确的计算策略如何将 AI 创新转化为持久的竞争优势。

通信业：打造高度智能的自主网络

电信运营商正全面升级网络，以满足 5G、边缘计算和 AI 服务需求。随着基础设施朝着分布式、云原生的方向发展，运营商必须平衡性能、成本和能效，同时保障可靠性。

AI 技术为网络优化、预测性维护、实时流量管理和自主网络运营带来了全新解决方案。AMD 提供的高性能、高能效计算平台，能够全面满足从核心数据中心到网络边缘等各类工作负载的需求。与传统系统相比，基于第五代 AMD EPYC（霄龙）CPU 的系统可以帮助网络运营商将功耗降低高达 71%，并将三年总体拥有成本 (TCO) 降低高达 67%。¹ 依托灵活架构和开放的生态系统，运营商可以实现网络现代化升级，同时严控成本且不增加复杂度。

通过降低功耗和总体拥有成本，电信运营商可以释放资源以推动网络现代化升级，同时更加经济高效地扩展网络容量，并支持新兴 AI 和边缘计算服务。最终结果是，运营商成功构建富有韧性、可扩展的网络，从而优化客户体验，同时实现长期业务增长。

医疗：将数据转化为临床洞察

医疗机构正面临成本上涨、人员短缺、网络安全风险加剧等多重压力。与此同时，他们需要管理临床系统和运营系统中存在的复杂而分散的海量数据。

AI 在诊断、医疗成像、基因组学和临床决策支持等领域的应用日渐广泛。但是，许多医疗机构难以从试点阶段过渡到全面部署。差距不在于 AI 战略或技术有效性，而在于基础设施的 AI 就绪度不足，以及大规模落地 AI 应用的能力欠缺。

AMD 通过提供高性能、注重安全和高能效的基础设施，助力医疗机构成功实现这一过渡。基于 AMD EPYC（霄龙）CPU 的服务器可实现高达 1.7 倍的 AI 响应速度提升，帮助医护团队以更少的资源完成更多任务。³ 从大规模研究环境到诊疗现场的实时推理，AMD 技术可帮助医疗机构加速处理数据、减少基础设施占用空间并降低总体拥有成本。

依托可支撑大规模 AI 部署的基础设施，医疗机构可以将持续增长的临床和运营数据转化为有实用参考价值的洞察见解，从而让临床医生拥有更多时间服务患者，加快推动科研探索和精准医学发展，并提升医疗服务质量和效率。在需求不断增长、资源受限的行业环境下，这些优势将可以显著改善患者诊疗效果，同时提升医疗机构的运营表现。

制造业：加速工业 4.0 转型

制造商将 AI 技术视为工业 4.0 的基石，积极将先进技术集成到生产环境中，以提高生产效率、质量和敏捷性。然而，许多制造商在基础设施扩展能力、成本管理以及 IT 与运营技术系统集成等方面面临挑战。

AI 催生全新应用场景，包括数字孪生、预测性维护和 AI 辅助的质量检测等场景。

AMD 推出阵容齐全的 AI 解决方案，致力于帮助运营团队基于一套可扩展的基础设施统一处理传统 IT 工作负载与高性能计算及 AI 工作负载。AMD 解决方案带来高达 100% 的性能功耗比提升以及超高计算密度，可帮助制造商整合基础设施、降低能耗并缩短创新周期。⁶

最终，基础设施效率提升将转化为业务敏捷性优势。借助 AMD 解决方案，制造商能够更快地从运营数据获得洞察，并在现有功耗和空间限制之下承载要求更为严格的 AI 工作负载，从而缩短开发周期、提高生产质量、降低运营成本，同时以更快速度响应不断变化的客户和市场需求。

金融服务业：高效、安全、精准推进 AI 规模化部署

金融行业是数据密度最高、监管极为严格的行业之一。金融机构必须处理海量结构化和非结构化数据，同时遵守严格的安全性、合规性和运行性能标准。

AI 正在重塑欺诈检测、风险建模、算法交易和客户互动等核心领域。因此，金融机构需要依托高性能基础设施来处理日益复杂的工作负载。AMD EPYC（霄龙）CPU 可帮助金融机构加速这些计算密集型应用，同时提升基础设施效率。借助基于第五代 AMD EPYC（霄龙）CPU 的云实例，金融机构可以在加密工作负载上实现高达 4.6 倍的性能提升，并在金融分析工作负载上实现高达 1.5 倍的性能提升。⁷ 通过加快分析速度和优化基础设施利用率，AMD 技术可帮助金融机构从云投资中创造更大价值，同时更快获得宝贵洞察。

除了加速分析和决策之外，AMD EPYC（霄龙）CPU 还能够帮助金融机构加强安全防护并满足合规要求。除此之外，AMD 处理器还能够高效处理敏感金融数据；所有这些能力相结合，可助力金融机构降低风险、提高运营效率，并提供值得信赖的金融服务体验以满足客户期待。

在毫秒级延迟、准确性和信任度直接影响业务成果的行业中，基础设施效率是一项战略优势。通过提高性能和优化成本效益，金融机构能够高效处理更多交易、运行更复杂的分析并扩展 AI 驱动的服务，同时严格控制运营成本。而这终将为创新奠定更坚实的基础。

零售：大规模部署智能技术，全面提升客户体验

在零售行业，市场环境瞬息万变，消费者期望持续升级，运营复杂度不断增加。供应链中断、劳动力挑战以及碎片化的数据生态系统正迫使零售商重新思考其价值创造方式。

AI 在零售转型中发挥着关键作用，主要应用领域包括：个性化推荐、需求预测、门店运营所需的计算机视觉，以及边缘 AI 实时洞察。但是，由于基础设施和数据集成方面的瓶颈，许多零售企业一直难以大规模应用这些 AI 功能。

AMD 推出面向云端、边缘和门店环境的可扩展计算解决方案，助力零售商应对这些挑战。 AMD EPYC（霄龙）8005 CPU 可实现高达 2 倍的性能功耗比。⁹ 这使得零售商能够实时处理大量数据、优化运营，并提供无缝、个性化的客户体验。

随着零售商在运营环境中大规模应用 AI，AMD 提供的技术基石可帮助零售商将数据转化为竞争优势。通过更好地了解客户行为、需求趋势、库存周转和门店运营情况，零售商可以在整个业务范围内做出更明智的决策。这使得零售组织能够提高库存周转效率、提供更个性化的客户体验，并更快地响应消费者需求变化。

加入领军者行列，共塑 AI 未来

在 Advancing AI 2026 大会上，AMD 领军者、合作伙伴、开发者和客户汇聚一堂，共同探索真实的 AI 部署案例、AI 基础设施领域的最新创新成果，以及在企业范围内实现 AI 规模化部署的实用策略。

无论您是负责制定 AI 战略，还是想要实现基础设施现代化升级，亦或是构建新一代应用，诚邀您于 7 月 22 日至 23 日莅临旧金山会场，与 AMD 一同探索企业如何推动 AI 从实验阶段走向落地应用，并利用 AI 创造商业价值。

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