mimik 在 AMD Ryzen X100 上實現自主AI運作，CPU承載率達80%

mimik 的 mimOE Embedded Edition 將超過 80% 的自主 AI 運算轉移至 CPU，挑戰業界長期以 GPU 為核心的 AI 發展路線，並為 AMD Ryzen AI Embedded X100 系列開闢邊緣部署的新路徑。

「業界已經解決了智能化的問題，但尚未解決運作化的問題，而我們目前在雲端使用的工具並不適用於 Agentix-Native 系統。」mimik 業務發展資深副總裁 Sam Armani 表示。「這就是為什麼 mimOE 及其配套工具是專為 Agentix 時代所打造的。」

X100 系列在單一系統單晶片中整合了最多 16 個 Zen 5 CPU 核心、一個配備最多 40 個運算單元的 RDNA 3.5 整合 GPU，以及一個 XDNA 2 NPU。mimik 的基準測試顯示，在多代理工作流程中——包括發現、代理間協作、安全性、資料移動、路由及生命週期管理——超過 80% 的運算由 CPU 承擔，僅有不到 20% 需要 GPU 推論。該平台一次性載入共享模型，並在多個代理與租戶之間進行引用，使得原本超出傳統裝置記憶體容量的多租戶工作負載，可順利在單一 X100 處理器上運行。

對 AMD 而言，此次合作確立了 X100 系列作為邊緣端生產級自主 AI 的可行平台，使其得以超越概念驗證階段。對企業來說，在不增加晶片的情況下，每個裝置能夠運行更多代理，可望大幅降低邊緣 AI 基礎設施的總持有成本。

CPU 與 GPU 的平衡轉向自主工作負載

據 AMD 表示，Ryzen AI Embedded X100 系列在 CPU 上可實現低至 125 微秒的確定性控制迴路延遲，GPU 上 AI 推理時間低於 92 毫秒，並可透過低功耗 NPU 在不到 0.4 毫秒內完成視覺分類。相較英特爾 Core Ultra Series 3，AMD 宣稱在 CoreMark 基準測試中，多執行緒 CPU 效能最高可達 2.1 倍，OpenGL 圖形渲染能力提升 1.7 倍。在生成式 AI 工作負載方面，AMD 預計其 token 生成吞吐量較英特爾產品高出 3.5 倍，首個 token 生成時間縮短 1.4 倍。

與 Nvidia 嵌入式產品線相比，AMD 聲稱其峰值 FP32 吞吐量是 Jetson T5000 的三倍，在醫療超音波波束成形任務中，平均效能較 RTX 4000 Ada 高出 1.7 倍。該晶片專為工業級可靠性設計，可在攝氏零下 40 度至 105 度的環境溫度下運行，並支援長達 10 年的連續使用。

開放軟體堆疊成為競爭優勢

mimOE Embedded Edition 運行於以 Linux、AMD 的 ROCm 平台、Xen Hypervisor 及 ROS 2 為基礎的開放軟體堆疊之上。該軟體包含將 CUDA 程式碼轉譯至 AMD 開源 HIP 環境的工具，可降低原始設備製造商從 Nvidia 平台遷移的磨合成本。AMD 同時推出了 Kria AI Robotics Developer Platform（一款採用 COM-HPC 規格的生產級系統模組），以及 AMD Robotics Partner Network，合作模組製造商包括 Arbor、Congatec、iBase、IEI、Sapphire 與 Seavo。

Ryzen AI Embedded X100 系列的客戶樣品已於六月開始出貨，全面量產預計於 2026 年第四季啟動。mimik 的基準測試工具現已開放下載，開發者可在該平台上測試自主 AI 工作負載。

對投資人而言，問題在於 AMD 能否將其嵌入式晶片優勢轉化為邊緣 AI 領域的實質市佔率——而該領域長期由 Nvidia 的 Jetson 系列主導。嵌入式業務目前佔 AMD 營收比重雖小但持續增長。若 mimik 合作能帶動 OEM 與系統整合商的採用，有望為該公司開闢一條有別於核心資料中心與 PC 業務的全新營收來源。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。