回应智能体时代基建变革，英特尔锚定CPU新角色

7003383

7005136

7005137

<article><section data-type="rtext">【环球网科技报道 记者 林梦雪】当智能体开始涌入办公桌面、工厂车间、云端机房和每一台终端设备，除了一颗会思考的“大脑”，更需要一双能落地的“手脚”。在英特尔2026技术创新与产业生态大会上，英特尔正试图用一套从云端到端侧的拼图，回答智能体时代对计算基础设施提出的全新要求。围绕如何与产业伙伴共同推动智能体创新，英特尔提出三个战略聚焦方向，分别是打造覆盖PC、边缘和数据中心的开放计算平台，让不同任务能够匹配适合的计算资源；与合作伙伴围绕特定工作负载设计定制化芯片；通过制程与先进封装技术，在英特尔产品中实现更加复杂的系统集成。此外，英特尔还展示了从端侧智能体到物理AI领域的全新布局，并正式发布英特尔具身智能开发套件。英特尔公司副总裁兼端侧计算和物理AI事业部中国区总经理高嵩认为，当AI进入智能体时代，模型、工作负载与产品形态的进化，正共同为端侧智能体创造出时代的发展机遇。CPU回归中枢：数据中心架构的“重新分工”一边不敢不投，怕投慢了落伍；另一边，机柜、电力等每一项都是实打实的预算，英特尔中国区数据中心销售负责人何家卫表示，这几乎是当下所有企业面对智能体AI时的共同心态。
 <adv-loader __attr__inner="7004636" __attr__style="width: auto;position: relative;float: left;border: 1px solid #ebebeb; padding: 20px;overflow: hidden;margin: 10px 30px 40px 0;"></adv-loader>
 英特尔数据中心集团副总裁、中国区总经理陈葆立给出了一组数据：预计到2026年底，超过80%的企业应用将至少嵌入一个AI智能体；到2031年，中国企业场景中的活跃智能体数量将达到3.5亿个。“智能体和传统大模型最大的区别在于主动性。”陈葆立指出，“过去生成式AI止于生成答案，GPU主导就够了。但智能体需要自己做任务分解、规划、执行工具调用、判断结果，每一步都牵动模型推理、任务编排、数据搬运和记忆管理的完整链路。”他判断，未来的数据中心将分成三类集群：CPU集群负责智能体的执行与编排，GPU智算中心承担Token工厂的角色，存储集群承接智能体产生的新数据。三类集群有一个共同点——都需要CPU来做数据调度。这一判断得到了市场数据的印证：业界对2030年CPU市场规模的预估，半年内从590亿美元上调至2100亿美元，是原先的3.6倍。英特尔首席营销与传播官Annie Shea Weckesser进一步指出，AI工作负载扩展之下，CPU与GPU的配置比例正从4:1向接近1:1演进，预估到2030年全球超过80%的服务器将运行在x86架构之上。“数据中心的架构必须随智能体AI而变，全新的智算中心应该以CPU为核心，CPU与GPU、IPU、存储协同运作，而不是单纯比拼某一环节的参数。”陈葆立说。突破“草稿纸”瓶颈：KV Cache与至强6+的技术攻坚期间，英特尔技术团队详细阐述了智能体时代面临的一个核心技术挑战——KV Cache。英特尔数据中心集团软件工程经理胡勇用了一个生动的比喻：“Agent的思考不是最大挑战，更大的挑战是记忆。AI在推理、统筹、做规划和进行对话的过程中，需要把工作记忆留存在它的‘草稿纸’上。成千上万的Agent在协同工作时，它们没有花更多的时间去做应该做的思考，而是花了更多的时间在存储、查找、规划、管理‘草稿纸’上，这是不正确的现象。”在Agent长上下文场景下，Token规模可达1M，支撑1M Token的KV Cache容量通常需要几十GB甚至上百GB，这要么放不下，要么不合算。为此，英特尔发布了KV Cache智能加速套件，包含KV Infinity（扩展）、KV Shrink（压缩）、KV Cascade（聚焦）、KV Fuse（复用）四大方案，覆盖KV Cache全生命周期。“本质上我们想突破HBM容量边界，不仅能够让推理效率提高，而且还能支持更多的用户，降低TCO。”胡勇介绍，KV Shrink项目已在GitHub上开源。在硬件层面，基于Intel 18A制程的至强6+处理器交出了实战成绩单：拥有288个内核，单颗最高可支持超过1000个智能体的稳定部署；在SWE-bench基准测试中，单智能体平均性能领先竞品15%；在满足200毫秒启动时延SLA的条件下，单颗至强6+可支持350个沙箱并发创建，约为某同类产品的1.46倍。“根据这两项测试，我们非常有信心地跟大家分享，使用至强6+处理器运行智能体，不仅性能好，而且速度更快。”陈葆立说。但他也坦言，单颗处理器只是第一层，“客户真实的需求往往要苛刻得多，比如10分钟之内拉起上万个甚至十万个沙箱，这时候比拼的不再是某一颗CPU的性能，而是整个机柜的协同作战。”为此，英特尔正与业界合作伙伴共同制定面向AI智能体的全新CPU机架标准。从PC到机器人：端侧智能体的“新物种”爆发如果说数据中心是智能体的“大脑”，那么端侧就是智能体的“手脚”。本次大会期间，英特尔展示了从端侧智能体到物理AI领域的全新布局。英特尔副总裁、端侧计算和物理AI事业部中国区总经理高嵩表示：“当AI进入智能体时代，模型、工作负载与产品形态的进化，正共同为端侧智能体创造出时代的发展机遇。”他介绍，英特尔依托CPU、GPU与NPU协同的XPU异构架构打造算力基座，并正推动传统PC向智能体PC、AI Box、AI NAS等全新产品形态延伸。在硬件层面，全新的Intel 18A-P制程技术将实现每瓦性能提升9%、同等性能功耗降低18%，并将于2027年带来全线产品更新。在软件层面，英特尔全面拥抱开源生态，通过微服务打通感知、记忆、思考、Web访问、安全等核心智能体能力。在物理AI领域，英特尔联合科通工业、神州数码正式发布了“具身智能开发套件”。该套件搭载第三代酷睿Ultra处理器，将实时控制平均抖动降低至1.6微秒，让开发者可开箱即用，快速跑通“感知—规划—执行”全链路，加速机器人项目从原型迈向量产。生态合作的广度也在持续扩展。阿里云已推出超过117种基于至强6处理器的云实例类型，其中超过50种已应用于智能体AI场景；百度搭子、Marvis、千问办公、TRAE、WorkBuddy等软件伙伴通过模型路由、推理框架优化与本地技能集成，充分发挥端侧AI能力；节卡机器人将实时运动控制、感知、自主规划与执行整合到统一的边缘计算架构中。英特尔中国区董事长王稚聪总结称：“智能体AI融入真场景、创造新价值，不仅需要技术突破，还要开放协作，把产业界的‘各有所长’聚成‘共创所成’。因此，我们把整个智能体生态聚到一起，让算力连接场景，让技术连接需求。”</section></article>

7003385

7003386

7003387

7003388

7004638

7004639

7004637

7003389