蘇姿丰表示，自2017年推出首代EPYC以來，AMD持續透過Naples、Rome、Milan、Genoa到第五代Turin，不斷提升資料中心運算效能。隨著Agentic AI快速興起，資料中心運算需求開始分化，因此AMD推出全新的Venice系列，希望讓CPU在AI基礎設施中扮演更重要角色。
她指出，未來資料中心主要可分為三大工作負載，包括負責驅動GPU的AI主機、同時執行大量AI代理與工具的Agent伺服器，以及傳統企業應用伺服器。不同工作負載對CPU需求各異，AI主機重視高速核心與I/O，Agent伺服器則更看重每瓦效能與運算密度，企業應用則著重效率，因此「正確的CPU搭配正確的工作負載」將成為關鍵。
Venice採用全新Zen 6架構，整合2030億個電晶體，採用台積電2奈米製程與新一代Chiplet設計，單插槽最高可支援512執行緒，並將記憶體與I/O頻寬提升一倍。AMD同步推出Venice HF、256核心及128核心等不同版本，分別鎖定AI主機、代理型AI及企業伺服器市場，後續也將推出Vrano及搭載3D V-Cache的Venice-X等產品，擴大產品布局。
AMD表示，Venice在AI工作負載下，每秒Token傳輸量最高較競爭對手提升1.8倍。Agent伺服器每瓦可支援的Agent數量超過兩倍，企業應用每瓦效能也提升逾兩倍。相較目前主流Arm處理器，Venice每瓦可支援的Agent數量最高可達2.8倍，機櫃層級每瓦效能更提升至3.3倍。
蘇姿丰指出，Agentic AI並非只追求單核心速度，而是需要兼顧每核心效能、運算密度、能源效率及軟體相容性。Venice不僅每核心效能較目前最快Arm CPU高出20%，每插槽整體效能更提升2.2倍，同時完整支援x86軟體生態，讓企業可直接沿用既有應用程式，加速AI代理部署。
Meta基礎設施負責人Santosh Janardhan也現身站台表示，Meta目前正面臨推論、模型訓練、推薦系統及生成式AI需求快速成長，未來AI基礎設施已不再只是GPU，而是CPU與GPU共同組成完整系統，「CPU至少和GPU一樣重要，甚至更重要」。
他表示，Meta已與AMD合作多年，從Milan、Bergamo、Turin一路延伸至Venice，目前已部署數百萬顆EPYC處理器，也是Venice首批合作夥伴之一。雙方未來將持續採取共同設計（Co-design）模式，從CPU、GPU、網路、電力到散熱全面協同開發，提前布局2027至2028年的AI資料中心，以因應持續成長的算力需求。
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