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正在从云端向本地下沉，一场关于谁来提供底座的竞赛已经开始。

2026年初，一只红色龙虾意外搅动了科技行业。

与上一轮生成式AI主要停留在对话和内容生成不同，AI Agent开始“操作电脑”了。开源AI智能体框架引入的""让Agent可以按设定频率主动“苏醒”，完成操作软件、编排日程、撰写文件等任务，由被动等待变为随时在岗的数字助理。

这意味着Agent不只是电脑里的一个应用，它需要一台持续运行、数据安全、算力充沛的设备作为自己的工作平台。

纯粹依赖云端的方案也在暴露短板，持续高频调用带来的Token（词元）成本高、数据边界不清、敏感信息外流风险，让越来越多用户和企业把目光转向本地部署。

接下来的问题就是，未来的Agent，是否还需要一台专属的计算设备？

新物种：

传统PC的定义正在被重新书写，未来的计算终端不再只是由人的交互习惯驱动的运行办公软件的设备，而可能演变为面向Agent交互场景的智能体终端，成为能够常驻模型、调用本地知识库、连接业务系统并持续执行任务的平台，对此，AMD率先定义其为"智能体主机"（Agent Computer）。

而当AI Agent成为新的计算范式——要求模型常驻运行、多模型并行调度、数据本地处理、持续在线，它对终端硬件提出的需求，已经超出了传统PC和消费级AI PC的能力范围。

AMD大中华区市场营销副总裁 纪朝晖

AMD大中华区市场营销副总裁纪朝晖认为：在大型企业的AI赋能和消费级AI PC之间，存在一个巨大的市场空白——工作组级别或者说现在最流行的场景下的AI Agent赋能平台。这个平台需要在本地安全、高效地运行30B到120B参数级别的可靠大模型，同时支持个性化本地知识库、长上下文和各种任务导向的Skills。

但本地部署Agent并不容易，尤其是OpenClaw的出现，它需要一个推理能力足够强大的模型作为基础支持，这样就要求终端具备更大的显存以支持强大的模型、更高带宽的内存架构、更高效的并行计算能力，以及能够支持多模型、多模态甚至多智能体并行运行的硬件基础。这对硬件的综合要求，远高于传统的PC。

这些需求叠加在一起，指向一种此前市场上并不存在的计算形式，而及其驱动的相关硬件，是目前被讨论最多的方案之一。

把千亿模型装进桌面

AMD锐龙AI Max+ 395的产品逻辑，可以用一句话概括：把过去只能在服务器上跑的大模型，装进一台桌面上的小盒子里。

这颗芯片基于Zen 5架构，集成16核CPU、40个RDNA 3.5计算单元的集成GPU（Radeon 8060S），以及50 TOPS算力的XDNA 2 NPU。而它真正的差异化优势是（UMA）——CPU、GPU、NPU三大计算引擎共享最高128GB大内存，其中最多96GB可以动态分配为GPU专用显存。

这意味着，在一台体积不到4升、功耗低于200瓦的智能体主机上，可以完整支持本地运行高达2000亿参数的模型。

对于Agent使用场景而言，本地部署的价值更在于它所带来的几个结构性优势：不依赖网络，没有延迟和断连风险；数据不出本机，天然满足隐私合规要求；无需按Token付费，长时间高频调用下的成本远低于云端方案，帮助用户开源节流，能省下不少钱；还可以保存Agent的长期记忆和个性化配置，越用越适配。

根据测试显示，AMD锐龙AI Max+ 395在运行Qwen 3.5 35B模型时，单个智能体推理速度可达每秒45个Token，且单机可同时运行最多6个智能体，相当于一台设备同时管理6名AI员工。

这让时下流行的""（One Person Company, OPC）理念有望走向落地——在政策鼓励下，年轻创业者借助AI与自身专长即可搭建起最小化的商业单元。据纪朝晖介绍，一人加一台智能体主机便足以构成一个OPC。

以AMD锐龙AI Max+ 395驱动的智能体主机为例，相比传统塔式工作站方案，基于锐龙AI Max+ 395的Mini AI工作站在体积和功耗上大幅缩减，同时凭借96GB专用显存，可加载的模型反而更大。它可以充当个人创业者或小团队的AI生产力中枢，覆盖内容创作、数据分析等多个业务方向，大幅降低创业门槛。

迈向行业应用

相比纯云端方案，本地化部署的价值正在教育、医疗、法律等对数据安全和响应效率高度敏感的领域被放大。AMD通过"高算力、低门槛、本地化"的路径，推动基于锐龙AI Max+ 395的硬件产品进入实际场景。2026年1月，国际消费电子展（CES 2026）上，AMD的AI应用伙伴晶耀智远为全世界带来了基于AMD锐龙AI Max+ 395平台在医疗领域的智能体创新，融合医疗专业知识体系和端侧大模型能力，通过有效的智能体编排打造了覆盖病人预诊、住院管理、影像报告等多场景医生助理解决方案，受到广泛关注。

教育行业也无疑将从中受益。高校在推进AI教学和科研时，面临算力资源分配不均、设备调用流程复杂、学生实训门槛高以及隐私数据难以上传公有云等问题。2025年12月，AMD在北大科技园启动高校"春雨计划"，以锐龙AI Max+ 395平台为核心，助力人才培养，加速创新成果转化。

法律行业的需求与医疗类似，同样强调数据私密和本地可控。对于律所而言，合同审核、案例检索、法规比对等任务涉及大量客户机密，数据外泄风险不可接受，基于AMD锐龙AI Max+ 395的本地设备，可以让法务AI模型在内网环境中运行，兼顾效率与安全。

目前，基于AMD锐龙AI Max+ 395平台的解决方案已发布11部行业白皮书，覆盖财税、教学、医疗、法务、数字人、招投标等多个领域。

协同本土生态

Agent时代的本地AI，不只是处理器性能的竞争，更是模型适配、工具链接、应用和开发门槛的综合较量。

目前，AMD锐龙AI Max+ 395已经适配了、Qwen、Llama等主流开源模型，GPT-OSS-120B等千亿级模型也可以在其上流畅运行。

在应用层面，AMD依托"AMD中国AI应用创新联盟"，联合核心生态合作伙伴推动AI应用落地。AMD与魔搭社区合作举办了MCP/Agent挑战赛，并在中国研究生电子设计竞赛设立锐龙AI Max+ 395专属赛道。这些举措的目标，是把硬件能力通过开发者创新转化为行业解决方案。

2025年7月，AMD在南京设立ROCm实验室，进一步推动ROCm生态在中国市场的落地和共创。此外，AMD还与武汉纺织大学共建了"AI+纺织联合创新中心"，探索AI在纺织行业的创新应用与人才培养。

这些动作的逻辑一致：围绕同一平台，让高校、科研机构、软件伙伴和行业客户协同开放创新，让AI落地从过去的高门槛定制项目，逐步演变为可规模化、成本可接受的标准方案。

迈向"”

OpenAI联合创始人安德烈·卡帕西曾预言，未来十年将是"Agent的元十年"，如果这一判断成立，那么谁来给Agent打造底座，可能是AI时代最不性感、但最关键的问题之一。

OpenClaw的火爆是一个信号，它标志着AI Agent正在加速从概念走向应用，而隐私、安全、延迟和成本的现实约束，正在推动越来越多AI能力从云端向本地侧下沉。

Agent时代的计算需求具有显著的碎片化和行业化特征——医疗、教育、法律、制造，每个行业的模型需求、数据规范、部署环境都不同。在这场变革中，谁能同时提供足够的端侧算力、可部署的平台能力和开放协同生态，谁就更有机会成为Agent时代的新底座。

AMD试图以锐龙AI Max+ 395及其生态布局给出的，将是其中一个答案。