芯东西（公众号：aichip001）
作者 |  陈骏达
编辑 |  心缘

芯东西6月2日报道，今天，在Computex 2026台北国际电脑展上，英特尔CEO陈立武发表主题演讲。多位英特尔高管集中甩出了英特尔今年以来的一系列重磅产品与生态进展：Intel 18A制程现已全面投产，第三代酷睿和酷睿Ultra全面铺开，全新锐炫G3掌机芯片、至强6+数据中心CPU以及机架级蓝图与定制芯片的最新布局。

上台时，陈立武先用几句带着南洋口音的中文打了招呼，不过很快又切回英文。他调侃道：“我可能是英特尔历史上第一位会说中文的CEO，几位台湾的重要客户和合作伙伴也觉得有一位CEO能和他们喝两杯烈酒，很罕见。”

“我从成为英特尔CEO的第一天起就决定：英特尔的核心是一家工程公司。”陈立武称，英特尔的客户已经感受到了他们的变化，但英特尔还有很长的路要走，需要保持专注、高效执行、兑现承诺。

在个人计算领域，面向掌机的锐炫G3系列处理器亮相，速度领先竞品超40%，同等性能下功耗仅为竞品50%。搭载该芯片的设备将于本月上市。

▲锐炫G3处理器

在基础数据中心领域，英特尔在本届Computex期间发布了基于Intel 18A制程的首款数据中心CPU——至强6+处理器。至强6+拥有288颗能效核与576MB L3缓存，在机架级维度下，每32U计算空间可提供超过36000颗核心，支撑运行多达15万个Agent。

在新型智算中心中，英特尔推出机架级蓝图计划，同时联合富士康、SambaNova等生态伙伴提供系统级交付方案。

一、PC与物理AI：18A量产落地，游戏掌机芯片亮相

陈立武提到，如今英特尔每年出货数亿颗SoC芯片，与合作伙伴生态系统配合，覆盖从硅片到SoC、从系统到软件的每一层，在四大核心计算生态系统中，产生了数万亿美元的价值。

这四大计算生态系统涵盖PC（个人电脑）、边缘计算以及具身智能与物理AI、基础数据中心、新兴智算中心。

上个月刚刚加入英特尔、担任英特尔执行副总裁兼客户端计算与物理AI事业部总经理的Alex Katouzian，进行了他在新东家的首次公开亮相与演讲，重点是PC与物理AI的业务进展。

值得一提的是，Katouzian曾在高通担任资深副总裁兼移动、计算与基础设施（MCI）业务部门总经理，被外界视为高通的“二把手”。加入英特尔之前，高通曾公布在Computex 2026的议程，当时Katouzian在列席演讲嘉宾名单中。

Katouzian在演讲中首先确认：“Intel 18A制程现已全面量产。”他提到，今年初在CES 2026上发布的第三代酷睿Ultra处理器是首款基于Intel 18A制程打造的产品。该系列产品拥有响应迅速的CPU、高吞吐量的GPU以及低功耗处理的NPU，让PC能胜任如今的Agentic AI体验。Katouzian称，酷睿Ultra 3系列已应用于消费级和商用级超过325款设计方案中。

为了将最新IP架构扩展至更广泛的市场，英特尔于今年4月推出了面向主流市场的第三代英特尔酷睿处理器系列。Katouzian称，该产品推出仅一个多月，就已扩展到超过70款设计方案，使整个第三代酷睿家族的设计方案总量在数月内逼近400款。

第三代英特尔酷睿处理器拥有全天候续航能力，Katouzian称其目标是让PC的续航能够超过用户的每日工作时长。

连接性方面，Katouzian不指名道姓地对比了竞品方案，他称英特尔平台提供充足端口以满足用户所有连接需求，“不像某些竞争对手只有一个USB-C接口”。

Katouzian还重点展示了英特尔为游戏掌机打造的锐炫G3（Arc G3）系列处理器，这是酷睿Ultra处理器家族最新产品，基于与第三代酷睿Ultra处理器相同的架构打造。锐炫G3在多项游戏测试中帧率稳定流畅，相较竞品速度领先超过40%，而在同等性能水平下功耗仅为竞品的50%。

Katouzian称，锐炫G3能以1080p分辨率流畅运行所有3A级游戏，其中多款作品的帧率超过每秒120帧。搭载锐炫G3的设备将于本月晚些时候上市，Katouzian承诺今年全年还将推出更多设计。

AI也正在改变我们使用PC的方式。隐私、可靠性、合规、成本等因素，驱动着对混合计算的需求。在混合计算模式下，敏感数据的推理可以在本地设备完成，更大规模计算和更多上下文支持的工作负载则交由云端处理。

Perplexity CEO Aravind Srinivas分享了Perplexity率先为推理编排打造的混合本地服务器。该服务器能够根据设备能力、功能特性和任务特点，判断应该在本地还是云端环境执行工作负载。此次在Computex上所展示的能力，目前仅适用于搭载英特尔处理器的Windows PC版Perplexity应用程序。

在PC生态之外，Katouzian描绘了一幅更大的版图：相同的IP、芯片与能力，其应用范围正迅速扩展至边缘计算领域。英特尔今年将最新产品系列带入边缘计算业务，Intel 18A制程已在边缘计算领域获得超过130项设计合作。英特尔在制造、具身智能、零售等行业拥有超过4000家边缘生态合作伙伴，边缘部署共计超过10万项。

Katouzian将这一切视作物理AI时代的前奏。他说道：“到2050年，物理AI将形成一个25万亿美元的市场。”英特尔将继续以同样的策略拓展这些市场，包括提供领先的IP和芯片组、完整的终端用户硬件参考平台以及适用的软件栈，帮助其客户扩展到新的物理AI形态因素和应用领域。

二、数据中心：AgenticAI时代，CPU与GPU角色逆转了

陈立武再次上台，把话题转向了支撑这一切的基础：x86架构。

陈立武说道：“当大多数人想到通用计算时，就会想到x86，这是有充分理由的。”x86已驱动数据中心近50年，其领先优势仍在延续。IDC预测，到2030年，每安装10台服务器，其中将有8台基于x86，覆盖从基础计算到新兴的智能用例。

随后，英特尔公司执行副总裁兼数据中心与AI事业部总经理Kevork Kechichian登台，正式介绍了在本届Computex期间发布的英特尔至强6+处理器。

至强6+处理器是基于Intel 18A制程打造的首款数据中心CPU，有288颗能效核，配备高达576MB L3缓存，可提供业界领先的计算密度与能效表现，兼顾AI能力与日常关键业务负载。

Kechichian在演讲中剖析了数据中心面临的双重挑战。一方面，5G网络、数据库和云服务等传统关键任务工作负载仍在持续扩容，预计到2030年全球数据中心电力需求将从80吉瓦攀升至100吉瓦，对性能、效率、安全性和弹性的要求极为苛刻。

另一方面，AI推理工作负载正迅速膨胀，研究预测其未来将占据数据中心总电力需求的40%。这使得企业必须在运行日常业务的同时，为AI浪潮做好准备。

Kechichian说道：“我们习惯将数据中心一分为二：一边是以CPU为中心的企业基础设施，另一边是以GPU为核心的AI工厂。但随着生成式AI进入真实工作流、涉及数据工具和治理，需求正在发生变化。”

他以Agentic AI工作负载为例，阐释了这一转变。在传统AI推理任务中，GPU的负载占比接近87%，几乎以7:1的比例压倒CPU。而在运行Agentic AI工作流时，网页信息抓取、编译、单元测试等环节被智能调度到至强6+处理器的不同核心上，CPU与GPU的负载比例一举扭转为接近持平的1:1，CPU略占主导。

当这一场景被放大到每天数百万次查询时，至强6+的288核密度优势变得更加明显。在机架级维度下，单个液冷机架仅占32U计算空间，可提供36864个核心，在约100千瓦机架功耗下，支撑运行多达15万个Agent。

Kechichian补充道：“对在场的CIO们来说，这是个好消息。你们昂贵的GPU现在能被更充分地利用起来了。”

三、机架级蓝图：从芯片到系统，联合富士康、Sambanova交付AI基础设施

然而，为实现大规模的智能服务，仅靠独立的芯片计算是不够的。陈立武称，英特尔正从从系统层面思考，如何超越单一插槽，从机架层面交付计算能力。

这一思考的成果，就是英特尔与生态合作伙伴推出的机架级蓝图（RackScale Blueprint）计划。目前该计划已有两款蓝图，一个是基于至强6的Agent高性能型蓝图，另一个是基于至强6+的Agent高密度型蓝图。

英特尔正与全球最大的电子制造商富士康、美国AI芯片独角兽SambaNova等生态合作伙伴紧密合作，共同推进机架级解决方案的落地。

富士康首席产品官Jerry Hsiao说，富士康正联手英特尔及其合作伙伴，为专为推理和Agentic AI工作负载设计的机架级AI基础设施提供系统集成能力。

陈立武补充道，AI数据中心不存在某种“一刀切”的方案，每个企业将运行独特的工作负载，因此他们的基础设施需求也是独特且有针对性的。

在Agentic AI场景中，CPU与GPU比例趋于稳定的同时，Token用量正呈爆发式增长。最新报告显示，与单轮推理相比，一个Agent的token消耗量最高多1000倍。因此在CPU之外，提供专为token消耗与生成优化的计算解决方案非常重要。

今年早些时候，英特尔与SambaNova宣布了宣一项多年合作，旨在提供基于至强基础设施的高性能、高性价比AI解决方案。

▲SambaNova CEO Rodrigo Liang（左）与陈立武（右）

SambaNova CEO Rodrigo Liang称，这一方案专为Agent工作负载设计，采用至强6与Sambanova SN50 RDU，将于今年晚些时候向客户发货。

Rodrigo Liang还展示了SambaNova打造的全球首个异构解耦推理演示，右边是RDU、英特尔CPU与英伟达GPU协同运行，左边是纯GPU推理栈，两边用相同模型、接收相同提示词。

在右边的推理栈中，至强6 CPU负责工具调用执行，Sambanova RDU负责解码，生成所有token，GPU负责提示词缓存和快速预填充，三者协同大幅降低端到端延迟，满足Agentic AI对极低延迟的需求。

初步测试结果显示，GPU+RDU+CPU异构解耦推理架构比纯GPU快2~3倍。

Vista Equity Partners正与英特尔合作落地上述方案。Vista Equity Partners董事长兼CEO Robert Smith称，他们已在美国规划了超过50个部署点，目标是将现有数据中心转变为推理数据中心。”

Vista Equity Partners和合作伙伴一起推出了Vector Core Compute VC2，提供全球首个商用解耦推理架构。该架构基于SambaNova的堆栈，采用风冷数据中心设计，旨在提供所有架构中最快的企业推理吞吐量。

四、定制芯片：从谷歌到西门子，打造新增长引擎

在通用计算之外，定制芯片正在成为英特尔增长引擎。英特尔去年成立了全新的Central Engineering事业部，由前Cadence全球芯片工程业务负责人Srinivasan（Srini）Iyengar掌管。Srini目前还担任英特尔公司高级副总裁兼英特尔院士。

Srini称，定制化芯片是过去十年行业一直在探索的道路，超大规模云服务商已经充分挖掘了它的潜力，并全方位展示了其优势。但对于很多企业来说，定制芯片在驱动专属工作负载方面有价值，但自主研发的成本很高昂。

英特尔正与多家客户合作，为其特定工作负载交付定制芯片。

超大规模云服务商方面，英特尔为谷歌交付了基础设施处理器（IPU），该芯片对超大规模云基础设施性能非常重要，且已进入量产部署阶段。

电信服务商方面，英特尔还与爱立信合作，为后者提供下一代电信基础设施芯片，覆盖全球部署。

此外，日立、西门子、Echo Neurotechnologies及Greenstone Biosciences等企业也计划采用英特尔定制芯片，在能源、工业自动化、神经拟态计算、药物研发等多个领域实现突破。

结语：14个月，陈立武再造英特尔

在演讲末尾，陈立武再次谈到了英特尔的历史：“我们奠定了现代计算的基础，我们为传统自豪，但不想光躺在功劳簿上。一年前我接任CEO，向团队发出挑战，与我一起，打造一个全新的英特尔。”

这是陈立武掌舵英特尔14个月以来，首次站上Computex主题演讲舞台。去年英特尔缺席Computex主题演讲环节，仅在Computex期间与供应商进行了会谈。一年之后，陈立武的确带着全新面貌的英特尔回归了Computex。

陈立武认为，每一个生态系统都代表着一个时代性机遇，每个生态系统都将越来越需要专为特定工作负载和应用定制的CPU、GPU和ASIC解决方案。英特尔现在构建的硅芯片，将同时服务于人类用户和数字Agent。