AMD的Advancing AI 2026吸引了2000多名开发者，推出ROCm.ai

AMD的Advancing AI 2026大会于7月22日至23日在旧金山的Moscone Center举行，吸引了超过2000名开发者参与，为期两天的技术会议、工作坊和动手演示内容丰富多彩。此次活动彰显了AMD加强其在人工智能基础设施市场地位的雄心壮志，推出了诸如ROCm.ai等新工具，并促进了开源和开发者社区的合作。

大会以AMD首席执行官苏姿丰博士的主题演讲开幕，为接下来的议程奠定了战略基调。炉边谈话环节汇聚了人工智能领域的思想领袖，探讨了从扩展AI系统到优化推理性能等话题。由于兴趣浓厚，许多会议室无法容纳所有人，许多场次外出现了排队的情况。在16场技术讲座中，话题涵盖了现代AI框架、优化技术和下一代工作负载。

重要公告：ROCm.ai和认证计划

一大亮点是ROCm.ai的发布，这是一个基于AMD ROCm生态系统构建的人工智能原生开发平台。该工具旨在帮助开发者在AMD硬件上分析、优化和加速人工智能工作负载，从实验到部署。根据AMD的说法，该平台旨在通过简化性能优化工作流，为其GPU和CPU产品线推动人工智能开发和创新。开发者可以在这里探索ROCm.ai。

此外，AMD还宣布了ROCm认证助理计划，这是面向人工智能和高性能计算（HPC）开发者的结构化培训路径。该计划包括关于ROCm基础知识、AMD GPU架构、PyTorch工作流以及CUDA到HIP移植的动手培训。初期课程很快被预订一空，反映了对AMD专注人工智能专业知识的强烈需求。

工作坊和真实应用构建

此次活动通过44小时的动手工作坊强调了实践学习。开发者使用最先进的框架和工具从零开始构建人工智能应用。例如，在“使用多模态模型构建你的OpenClaw智能体”工作坊中，参与者结合了开源模型与推理框架，如vLLM和SGLang。另一场会议“构建混合多智能体系统”探讨了在AMD Ryzen AI驱动的本地设备和AMD Instinct GPU云集群之间分配工作负载的方式。

物理人工智能和机器人技术也是核心主题，专门的工作坊聚焦于部署视觉-语言-动作（VLA）模型，通过ROCm优化视觉内核，以及使用ROS 2构建端到端机器人工作流。互动演示如“Mini Reachy”机器人展示，突出了在AMD平台上人工智能、计算机视觉和机器人技术的集成。

开源协作

开源开发在此次活动中占据了重要地位，核心开发者见面会为贡献者和用户直接互动提供了平台。讨论话题包括框架、工具以及开源人工智能生态系统的未来方向。这也符合AMD深化其与云和人工智能软件组织的合作战略，力图在人工智能基础设施市场上成为NVIDIA等竞争者的强有力替代者。

活动收获与未来展望

Advancing AI 2026展示了AMD在人工智能领域日益增长的影响力，不仅通过硬件，还通过培育一个充满活力的开发者生态系统。参会者带着新技能、认证，甚至是通过“开发者任务”竞赛赢得的AMD硬件奖品离开。对于无法参加的人，技术讲座将被上传到AMD开发者YouTube频道。

展望未来，AMD利用这次活动的势头，推出了全球性的AI DevMaster Hackathon等计划，其中包含多模态AI、智能体AI和物理AI等赛道。随着AMD继续扩大其开发者生态系统，对像ROCm.ai这样的实用工具和开源协作的关注可能会使其成为快速发展的人工智能基础设施市场中的一大竞争者。