AI能完成许多任务，唯独这件事非人不可，25岁入职IBM时前路未明，56岁已执掌半壁AI算力江山|AMD苏姿丰MIT毕业演讲实录
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AI 能做很多事，但有一件事只有人能做
25 岁进IBM 不清楚未来，56岁已掌管半个AI算力版图
技术本身不决定未来的样子，最好的人来决定。
AI 能做很多事，但 AI 不能决定哪些问题值得解决。它不能在数据不够的时候做出艰难的判断。它不能为结果负责。这些是人的责任。
2026 年，AMD 董事长兼CEO苏姿丰受邀在MIT毕业典礼发表演讲。她从自己的 MIT求学经历讲起，聊 UROP怎么让她爱上半导体，聊IBM导师教她冲向最难的问题，也聊到AI时代里，人仍然必须承担判断与责任。
AMD 是全球领先的高性能计算与半导体公司，这几年凭 CPU 和 AI 芯片上的突破，成了英伟达在 AI 算力赛道上最有力的追赶者。
苏姿丰本人出生在台湾，纽约皇后区长大，1986 年进 MIT，本科一路读到博士，专攻半导体器件物理。25岁进IBM，此后做过多个技术高管岗位，12年前接任AMD CEO，把这家一度快撑不下去的公司带到了市值数千亿美元。
这场演讲里，她从自己的 MIT 求学经历讲起，聊UROP 怎么让她爱上半导体，也提到了IBM 导师教她，如何冲向最难的问题，聊执掌AMD后怎么用工程师本能扭转一家公司的命运。
最后聊到AI，她认为：技术本身不决定未来的样子，未来是由最好的人来决定。
以下是她演讲的全文。
各位，下午好。
感谢你们的到来。科恩布鲁斯校长、戈伦伯格主席、各位校董、教授、家人、朋友们，最重要的是，MIT 2026 届的毕业生们，恭喜你们。
你们值得这个时刻。站在讲台上，我的感受和预想的很不一样。这些年来我做过很多演讲，但这次很私人。另外按墨菲定律，我这周偏偏嗓子哑了，所以请担待一下，听起来可能会有点粗糙。但我真的很高兴能和你们在一起，我想先讲讲我自己的故事。
1986 年秋天，我来到 MIT。
父母把我送到 Next House 宿舍楼。那年我 17 岁，出生在台湾，在纽约皇后区长大。我当时挺确信自己数学不错的。
然后我走进了 6001 和 6002 的课堂，大概两周后我就发现，MIT 里数学好的人，实在太多了。
我记得盯着第一份习题集，心想：天哪，这也太难了。大一之前我从来没通宵熬过夜。那是一种全新的体验，不过和同学一起熬，确实挺开心的。
MIT有种奇怪的力量，把你推到你自己都没想到的极限。你跟一道题较劲，你炸了一两个电路，对，你们中有些人可能也炸过，然后不知道怎么回事，那东西居然跑通了。你突然意识到，你能造出真实的东西。
那就是我开始觉得自己是个工程师的时刻。
MIT最好的体验之一其实是 UROP，本科生研究机会计划。它真正改变了我的人生。
我的第一个 UROP 在 Hank Smith 教授的实验室，39 号楼。帮一个研究生做 X 射线光刻掩膜版。说实话，当时我完全不知道那是什么意思。
但我第一次穿上了兔子服，就是无尘室防护服，走进洁净室，开始在小小的两英寸晶圆上制造器件。在当时那已经算挺先进的工艺了。我很快学会了小心行事，因为那些晶圆真的非常脆，我可不想当那个打碎它们的人。
我做了一堆实验，大多数结果和预期不一样。
于是调整方案，再试一次。
那是我经历过最酷的事。我第一次不只是在课堂上学技术，而是在一个团队里试着发现新东西。
我当时想我们能造出这么小的东西，小到能放进一枚硬币大小的芯片里，但强大到足以改变世界。
就是那一刻，我爱上了半导体。
后来我有幸跟 Dimitri Antoniadis 教授一起工作，他后来成了我的博士导师。在那段时间里，我才真正学会了怎么解决问题。
我记得花了几周在洁净室里造器件，把晶圆带到测试实验室，结果发现它们的表现跟我的预期完全不一样。于是我回到Dimitri的办公室，一起商量下一步怎么办。
回头看，那大概是我在 MIT 成长最大的阶段。
一点一点地，我从一个什么都不懂的新生，变成了能做原创研究、真正给这个领域贡献新东西的人。
在这个过程中，我开始相信自己，不是那种我永远知道答案的自信，而是即使我不知道答案，我也能想办法搞明白。
现在想想，MIT 教给我的东西远比半导体器件物理大得多。Mens et Manus，动手又动脑。
当学生的时候觉得那只是句校训。现在我觉得它概括了 MIT 为什么特别。
MIT 教你深入思考，但也教你去动手、去验证想法、在第一次实验甚至第五次实验失败之后继续坚持。
时间长了，你会开始相信自己能解决，那些曾经觉得不可能的问题。
我带着这种感觉离开了校园，带了很久。
进了IBM之后，我发现自己要一切从头来。
IBM 几十万人，我25岁，总想着我怎么可能在这么大的公司里做出什么贡献。
但我很快学到一件重要的事，
工程不在乎你多大年纪，在乎的是你有没有好的想法。
我的一位导师跟我说了一句话，我到现在都记得：冲向最难的问题。
当时不太确定这话到底什么意思。
但现在我明白，那是我收到过的最好的建议。
难的问题，才让你知道自己到底有多大能耐。
快进到12年前，我有机会把这条建议付诸实践。我有机会成为AMD的CEO。
AMD 有潜力，但公司经历了一段难熬的日子。一些导师觉得接这活儿挺冒险。但对我来说，这是我做梦都想干的工作。
这么多年训练等的就是这个，在技术最前沿解决真正重要的问题。
我们要做的第一件事，是搞清楚自己想成为什么样的公司。
公司不小了，但这个问题必须想明白。
我们当时做了一个长期押注，高性能计算将成为未来最重要的技术。
我给了团队足够的空间去大胆想。
接下来几年，我们造出了支撑世界上最强大计算机的技术。
整个过程中，我用到了 MIT 教给我的所有本事，甚至还不够用。我试着把它总结成一个词：工程师本能。
面对一个看起来无解的问题，把它拆开，一步一步有条不紊地解决它。
但我也学到另一件事，工程师本能在变成团队共识之后，会变得更厉害。
我职业生涯里最有成就感的事，
就是把人聚在一起，做出超出任何人预期的东西。
这就说到了今天，说到了你们站的位置。
过去几十年，我们经历了几次大的技术变革。互联网改变了沟通方式，移动计算改变了生活方式，云计算改变了工作方式。
现在，我们站在AI浪潮的起点。
对我来说，AI 和之前所有浪潮都不一样。它不只是一个帮你做事更快的工具，那样的工具我们已经有了很多。它比那更深。
它有可能加速每一个领域的发现，帮我们解决那些以前解决不了的问题。
医学与健康：AI能让医生和研究者把世界上最好的专业知识带到每一位患者面前。
科学与能源：未来 10 年我们可能会发现的东西，比过去 30 年还多。
我个人最兴奋的领域是医疗和健康。
我们都经历过，身边的人生病时那种感受。即使有最好的医生、最好的医疗条件，你也明白，让一个人或一个团队把所有积累的知识在关键时刻汇集起来有多难。
AI 能帮我们改变这一点。
它能让医生和研究者把世界上最好的专业知识带到每一位患者面前，提供我们期望的最好的照护，争取最好的治疗结果。
这就是 AI 最美好的一面。
不管你聊的是医学、科学、能源还是气候，未来 10 年我们可能会发现的东西，比过去 30 年还多。
但有件事我想说清楚：技术本身不决定未来的样子，最好的人来决定。
AI 能做很多事，但 AI 不能决定哪些问题值得解决。
它不能在数据不够的时候做出艰难的判断。它不能为结果负责。
这些是我们的责任，现在比任何时候都更重要。
这就是我觉得你们在这个时刻从 MIT 毕业，如此了不起的原因。
世界需要的不只是会用强大工具的人，
而是知道，该拿这些工具去做什么的人。
有目标感、有判断力、有勇气的人。看到一个难题会说我知道这真的很重要、我们能搞定的人。
而这，就是你们在MIT成为的那种人。
所以，我想留给你们的是这些。
我在很多方面都很幸运。有很好的父母，受过很好的教育，有机会和很棒的人共事。
但我也觉得，职业生涯里运气占了很大一块。
别人问我职业建议的时候，我常说，你当然要非常努力，但你也得明白，运气很重要。
这些年下来，我越来越相信一件事，
最优秀的人，懂得怎么制造自己的运气。
运气不只是在对的时间出现在对的地方。
运气是愿意冒险去做一件很难的事，是挑战自己，是选那些你可能不知道答案的问题，是让你身边围着让你变得更好的人。
是相信你们这些 2026 届的毕业生，可以改变世界。
所以，对你们要解决的问题，要足够有野心。冲向最难的那些。信任MIT教给你的东西，那种工程师本能。
这就是你制造运气的方式。
我花一点时间感谢今天在场的所有家人和亲人。
没有你们，这些毕业生走不到今天。谢谢你们相信他们、支持他们、帮他们走到这一刻。这份成就也属于你们。
2026 届的毕业生们，记住，
未来的某一天，你会走进一个未知领域，可能完全不知道自己在干什么。
相信你们以前经历过这种时刻。
但不要怕，去搞明白它。
作为一位MIT校友对另一位MIT校友说的话，今天能和你们在一起，我特别荣幸。
恭喜你们，2026届的毕业生们。
感谢你的阅读与支持！
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