AI狂热的浪潮下，中国在芯片产业当中可谓是能人辈出，像台积电的张忠谋、英伟达的黄仁勋等都是引人瞩目的名人，不过，来自AMD的芯片女王苏姿丰同样不容忽视。

在整个《财富》杂志评选的500大企业当中，女性首席执行官占据的比例总共不到10%，更别说还是其中男性最多的电子工程领域，那么苏姿丰是如何成为薪资第一的女性CEO呢？

2019年，美联社公布500上市公司的薪酬榜单，苏姿丰以5850万美元，即4.16亿元人民币的年薪高居榜首，也是首个女性第一，这样的成就无疑是令人侧目的。

而且苏姿丰获得社会关注后仍旧保持较为激进的商业思维，2021年，苏姿丰所在的AMD直接宣布以350亿美元的价格收购FPGA龙头企业赛灵思，苏姿丰也得以再次亮相公众视野。

对于这次投资计划，苏姿丰野心勃勃，宣称将部署AMD在自动驾驶、人工智能等新产业赛道基础，进一步开发赛道，要知道，FPGA芯片跟业界标准不一样，属于高新产业。

换言之，AMD做出这样的决策，是将赌注压在了高端领域，选择了开发门槛较高的芯片产业，因此，很多人对于苏姿丰信心不足，但只要关注AMD的发展之路，就能明白其中关键。

赛灵思跟AMD整合的消息早有传闻，可大多数人想的是赛灵思收购AMD，结果却是苏姿丰力挽狂澜，反过来收购了赛灵思，并且让AMD以极快的速度发展成型，缩小了差距。

就算面临英特尔还有英伟达的强势施压，但我们能够看到，AMD自收购赛灵思以来就保持着迅猛的发展势头，甚至说反超了英特尔，这跟苏姿丰的商业手段分不开联系。

就像是苏姿丰办公桌上那句“决不能失败”的箴言一样，苏姿丰的职业之路确实是遍布曲折，但又偏偏被她冲出了重围，并且拿出了惊人的成就，获得了业界内外人士的认可。

伴随AI领域的快速发展，芯片产业的前景越来越值得期待，苏姿丰在芯片战场当中的对抗自然也不会停止，不过，苏姿丰一直以来对超越同行的信心都比较充足，没有吃老本的想法。

回顾她加入AMD的时候，属实令人感到震惊，毕竟苏姿丰25岁就从麻省理工学院博士毕业，天才之名当之无愧，而且她1994年后开始在多家大型企业任职，比如德州仪器IBM等。

这些企业名气不小，苏姿丰在企业内地位也不低，甚至在IBM任职期间，跟索尼还有东芝合作过，设计出的Cell微处理器获得业内好评，如果继续保持，她可能会成为游戏界名人。

可苏姿丰的选择令人震惊，她在2014年直接加入了已经陷入严重经营危机的AMD，虽然苏姿丰因为履历优秀以高级副总裁的职位空降，但说白了，AMD处于捉襟见肘的尴尬阶段。

美国投资机构甚至给出预测，5年内AMD必定破产，在这样的背景下，我们能够联想苏姿丰面临的心理压力，所幸她没有被外部舆论影响，反倒是拿出了孤注一掷的勇气。

苏姿丰选择无限期关闭其余项目，将一切资源投入研发Zen架构，这种疯狂举动导致AMD股价疯狂下跌，管理层出现非议，可Zen架构下的第一代锐龙处理器就是这么产生的。

作为女性科技从业者，苏姿丰交出的答卷是很多人预料之外的情况，说是她凭借个人出众的能力拯救了AMD也不为过，截至2023年，苏姿丰拿出的产品已经来到英特尔性能的1.8倍。

长久时间积累的声望也开始回馈AMD，索尼、微软等公司分别向AMD抛出橄榄枝，这才让AMD转危为安，苏姿丰也就此成为以一己之力推动AI浪潮的女性科技从业者。

身处科技精英的位置，苏姿丰所走的人生道路明显和大部分人不同，不断超越、不断挑战成了她的日常，而为了追寻AI大模型狂热的崛起，苏姿丰也没有了停下来的空闲时间。

在苏姿丰的职业生涯当中，促使她走向成功的因素有很多，但敢于推陈出新的勇气无疑是其中的关键所在，2016年，苏姿丰做出惊人决定，将AMD的Zen架构授权给中国海光公司。

面对美国政客的质疑，苏姿丰回应道技术需要交流和对话，创新需要全球协作，为此顶住压力强行推动了中美合作，这才有了中国首款x86处理器Dhyana的出现。

不得不说，正是苏姿丰自己的魄力成就了AMD，让整个芯片领域不得不将视野投放到这一群锐意改革的群体身上，看着他们走出一条别人没有走过的路，不断突破新的技术瓶颈。

而目前的苏姿丰也确实面临新市场的挑战，毕竟AI市场本身就具备不确定性，高性能、高算力的硬件算是普遍追求，可我们从数据出发，AMD在翻越英特尔之后还要面对英伟达。

2022年AMD收购赛灵思算是一次声明，表示苏姿丰正式进军AI战场，并且已经拥有高性能的CPU、GPU、FPGA，多家企业开始寻求合作，无疑也是希望替代英伟达产品的信号。

不过，AI市场目前整体发展仍旧处于初期阶段，买家数量没有想象中那么多，AMD如此激进的态度并不能带来什么直观的收益，必须持续保持警惕，才能防备变故出现。

因此，按照电子产品更新的定律来说，只要集成电路上可容纳晶体管的数量能够继续增长，AMD就不能在这几年内放缓自己的研发速度，这就表明苏姿丰的对手不止表面上这些企业。

而是立足于整个AI市场，尽可能做到业界内第一的技术标准，寻求不同的方式来组装芯片，进而超越自我，真正拿出跨时代的产品才行，否则就可能重回低谷，无非经历昙花一现罢了。