导读

当我们身处人工智能的浪潮之巅，企业级 IT 领导者面临的最大挑战是什么？是尽快掌握最先进的模型，还是寻找最具潜力的应用场景？

在麻省理工学院（MIT）2026 届毕业典礼上，AMD 首席执行官苏姿丰（Lisa Su）给出了她的答案。作为带领 AMD 走向复兴的灵魂人物，她不仅分享了从技术极客成长为顶尖 CEO 的心路历程，更对 AI 时代的本质进行了深刻剖析。本文对这场震撼人心的演讲进行了独家专业编译。在这个“未来 10 年的新发现将超越过去 30 年”的时代，希望这篇干货能为您带来关于技术战略与团队管理的深度启示。

[图片 1: AMD CEO 苏姿丰在 MIT 2026 届毕业典礼上发表演讲]

一、打破神话：“工程师直觉”是应对复杂系统的底层密码

作为一名曾笃信自己“数学很好”的学霸，苏姿丰在进入 MIT 的前两周就经历了认知重塑——这里从来不缺绝顶聪明的人。真正让她脱胎换骨的，不是高深莫测的理论，而是实验室中一次次把晶圆做废、调整方案再重来的经历。

在技术管理的语境中，苏姿丰将其提炼为一种核心能力：工程师直觉 (Engineer's Instinct)。

“这是直面看似无法解决的问题，将其拆解，并有条不紊地逐步攻克的能力。”

对于 CIO 和技术管理者而言，数字化转型和底层架构重构往往就是那个“看似无法解决的问题”。与其迷信某种颠覆性技术，不如回归“工程师直觉”。更重要的是，当这种直觉被整个技术团队所共有时，它的力量是呈指数级放大的。领导者的最大成就，正是将不同的人聚集在一起，去完成任何个体都认为不可能实现的创新。

二、给技术管理者的破局箴言：向最难的问题冲锋

在苏姿丰的职业生涯中，无论是在拥有数十万员工的 IBM 开启职场，还是在 12 年前接手处于低谷期的 AMD，她都遵循着一条恩师留下的铁律：“向最难的问题冲锋 (Run towards the hardest problems)。”

工程界从不关心你的年龄或资历，只在乎你是否有绝佳的想法 (Idea)。在重塑 AMD 时，团队面临着生死攸关的战略抉择。苏姿丰做出了一个极其大胆的长线押注：高性能计算 (HPC)将成为未来最重要的核心技术。基于此，她给予了技术团队足够的空间去“大胆构想 (Think big)”，最终打造出能够驱动全球最强超级计算机的芯片底座。

对于企业级 IT 规划，这句话同样适用。如果你想创造自己的“运气”，请记住，运气绝不仅仅是在正确的时间出现在正确的地方，而是：

• 敢于承担风险，去攻克真正艰巨的技术壁垒。

• 主动选择那些你甚至暂时不知道答案的挑战。

• 永远让自己身边围绕着能让你变得更优秀的同路人。

  
  

[图片 2: 运用“工程师直觉”拆解问题并协同攻坚的敏捷工作流]

三、重新定义 AI：从“效率工具”到“探索引擎”

回顾过去几十年，科技界经历了多次重大变迁：互联网改变了我们的通讯方式，移动计算重塑了生活形态，云计算彻底颠覆了工作模式。如今，我们正站在 AI 浪潮的起点。

在很多企业中，AI 常常被简单定义为“提效降本”的辅助工具。但在苏姿丰看来，AI 远不止于此：

“AI 不是让我们做事更快的工具。它具备一种更深层的潜力——在每一个领域加速‘发现 (Discovery)’的过程，帮助我们解决那些过去从未能解决的沉疴顽疾。”

以医疗健康领域为例。无论是最顶尖的专家还是最先进的设备，单个医生或团队都难以在极其有限的时间内，瞬时整合全球所有相关的医学前沿知识。而 AI 有能力打破这种信息与认知的孤岛，将全球最顶级的专业经验直接推送到每位患者的诊疗方案中。

这意味着，无论是在医疗、科学、能源还是气候等领域，“我们在未来 10 年内做出的新发现，将超过过去 30 年的总和。”对于 CIO 而言，如何利用 AI 建立企业的“探索引擎”，发现全新的商业模式，将是拉开行业竞争差距的关键赛点。

[图片 3: AI 作为“探索引擎”在医疗健康、新能源等领域的概念应用图，突出人机协同加速发现的理念]

四、未来最稀缺的，绝非“最会用 AI 的人”

掌握最前沿的 AI 技术就能掌控未来吗？苏姿丰给出了极其清醒的判断：“技术本身无法决定未来的模样，只有最优秀的人才能。”

无论大模型变得多么强大，它始终存在不可逾越的边界：

1、AI 无法决定哪些问题真正值得被解决。

2、当关键数据缺失时，AI 无法做出艰难的商业或伦理判断 (Hard judgments)。

3、AI 无法为最终的决策结果承担责任。

在 AI 时代，技术的使用门槛正在不断降低。未来，这个世界最不需要的，就是仅仅知道如何使用强大工具的“操作员”。企业和科技界最渴求的，是那些知道“为何而用 (What to use them for)”的人。

这类核心人才具备极强的目标感 (Purpose)、敏锐的判断力 (Judgment)和无畏的勇气 (Courage)。当他们面对荆棘密布的难题时，他们会说：“我知道这非常重要，而且我们一定能把它搞定。” 这，才是未来十年所有技术组织最需要打造的核心领导力模型。

✍️ 原作者与来源信息：

本文核心内容基于 AMD CEO 苏姿丰 (Lisa Su) 于 2026 年在麻省理工学院 (MIT) 毕业典礼上的公开演讲内容提取、编译与整理，旨在为国内数据与 AI 领域的从业者提供具有实战价值的战略思考。

💡 技术名词速览 (Tips)

• HPC (High Performance Computing / 高性能计算)：指通过聚合计算能力来提供比标准桌面工作站高出几个数量级的算力性能，以解决工程、商业和科学领域中高度复杂的计算问题。它是当前驱动大规模 AI 模型训练不可或缺的硬件基础设施底座。

• Engineer's Instinct (工程师直觉)：一种在面对无先例、高复杂度的系统性难题时，能够敏锐捕捉核心矛盾，将大问题解构为可执行的子任务，并通过不断试错（Build-Test-Adjust）逼近最优解的思维模式。

• Mens et Manus (心智与手 / 脑与手)：MIT 的校训。强调深入思考（Mind）与动手实践（Hand）的并重。在 AI 时代，这同样启示着广大技术负责人：不仅要懂算法与大模型背后的逻辑，更要下场去构建真正落地的商业级应用。