9月22日，苏州国际博览中心，2026英特尔技术创新与产业生态大会正式开幕。
这是英特尔中国年度最高规格的产业旗舰会议，也是它的第三站。2024年，第一届在成都举办，畅想大模型会给行业和生活带来什么；2025年在重庆，议题变成大模型如何迈入推理时代；今年到了苏州，讨论的重点也换成了智能体。
今年大会的主题是“同芯·智远”，涵盖11场主题演讲、80余场技术课堂，1.5万平方米展区汇聚超300家合作伙伴与1400件创新演示，做PC的、做服务器的、做机器人的、造车的、做办公软件的、做大模型的，千行百业都因英特尔聚在了一起。
焕然一新的英特尔
大会以英特尔首席执行官陈立武全中文的视频致辞开场。这位去年临危受命的CEO，过去一年一直在推动公司从内到外的变革，重新布局AI战略、推进18A制程、重建人才库，最直观的成绩就是上任以来英特尔股价累计已上涨近200%。
陈立武透露，过去一年多，他和团队致力于塑造“一个焕然一新的英特尔”，既传承深厚积淀，又专注于技术创新、工程实力、快速执行和客户至上。
陈立武表示，“作为现代计算的基石，x86持续驱动计算向智能化应用发展”，依托英特尔在CPU、GPU、ASIC、先进封装以及晶圆制造方面的独特优势，加上覆盖云、边、端的开放生态，英特尔有信心与客户和生态伙伴一起把握前所未有的发展机遇。
放眼全球，同时拥有CPU、GPU、ASIC三条产品线，又掌握先进封装和晶圆制造能力的公司，英特尔可以说是独一份。
他还对中国客户、生态伙伴和开发者长期以来的信任、支持与合作表示感谢，并承诺英特尔将持续强化执行力，更好地支持伙伴的发展与成功，“面向未来，让我们继续携手前行，共同定义下一代计算的未来。”
英特尔公司全球副总裁、中国区董事长王稚聪则用苏州“水利万物而不争”来类比英特尔的生态策略，“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，与客户、生态伙伴和开发者同芯携手，让智能汇流百业，惠及千家万户。”
Annie Shea Weckesser：三点战略让智能落地
英特尔首席营销与传播官Annie Shea Weckesser时隔八年再次来到中国，这位历史专业出身的高管从苏州的运河讲起，千百年来，苏州始终通过连接推动发展与进步，计算的演进也是如此智能不再局限于某一个地方，它贯穿从PC到边缘、再到数据中心的整个系统。
“如同苏州的运河，智能也需要连接，才能自由流动。”她说，模型必须连接数据、软件、基础设施和设备，更重要的是，这些技术必须连接真正理解哪些问题值得解决的人，以及生活和工作能因此得到改善的人。
由此，她给出英特尔面向智能体时代的三点战略：
第一，覆盖PC、边缘和数据中心的开放计算平台，让每项任务匹配最合适的算力。
在PC个人计算领域，她表示PC是智能最早融入日常工作与创造的平台。第三代酷睿Ultra处理器将CPU、GPU和NPU的计算能力整合在一起，让软件能够为每项任务匹配最合适的计算引擎，在用户体验、性能与能效之间取得平衡。该平台可在本地运行350亿参数级模型，并具备通过视觉、听觉等输入理解上下文的多模态感知能力；在此基础上，模型路由如同神经系统，决定何时调用端侧AI、何时连接云端。英特尔正与百度搭子、Marvis、千问办公、TRAE、WorkBuddy等软件伙伴携手，部署并优化新一代混合智能体AI。
在边缘和物理AI方向，第三代酷睿Ultra与开放边缘软件，帮助伙伴把智能适配到具体的设备与场景。依托酷睿Ultra与KVM虚拟化技术，机器人可以把实时运动控制、感知、自主规划和执行整合进统一的边缘计算架构，从而实现精准控制运动、理解周围环境。
在数据中心与AI基础设施领域，Annie Shea Weckesser给出一个关键判断，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。至强6的P核正是为快速响应而生，E核则支持更高的智能体密度，阿里云已推出超过117种基于至强6的云实例类型，其中超过50种已应用于智能体AI场景。
第二，定制化芯片。基于开放平台，英特尔正持续投入架构、设计、IP、先进封装和制造能力，与包括超大规模云服务商在内的客户和伙伴联合设计定制化方案。
第三，制程与封装。Intel 18A已进入量产阶段，高性能版本Intel 18A-P进入风险试产；Intel 14A进展顺利，计划2027年下半年启动面向内部产品的风险试产，目标是2028年实现大规模量产爬坡为。先进封装方面，EMIB和EMIB-T等技术使英特尔能够将多个计算引擎和IP集成到单一封装之中，通过高速互连实现数据与工作负载的高效流动。
从PC大河到智能体海洋
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从技术演进的规律出发，阐述了端侧智能体的发展机遇与英特尔的布局，他将驱动这场AI智能革命的动力概括为双螺旋：规模定律与密度定律。
规模定律指的是，投入更多算力与数据、训练更大的模型，就能获得更强的智能，云端大模型正遵循这条定律日新月异；密度定律则指的是，大约每隔三个月，同样大小的模型智能密度提高一倍，长上下文、推理能力增强和多模态创新，叠加低比特量化、稀疏注意力、KV缓存卸载等一系列技术，一个90亿参数的新模型，其智能程度已经达到、甚至超过了几个月前1200亿参数的大模型。
在他看来，一个智能体任务从接收指令到自主完成目标，往往需要在后台跑几十次甚至上百次“计划—行动—评估—重新开始”的循环。这正是英特尔XPU混合架构的用武之地，CPU作为强大、可靠、响应迅速的中央处理大脑，负责智能体高频的计划、决策与逻辑推理，这也是x86的优势所在；GPU凭借Xe核心和XMX矩阵加速能力，作为AI性能引擎处理并行计算任务；NPU则像高能效助手，以极低功耗分担需要全天候运行的音频、计算机视觉等AI任务。
CPU、GPU、NPU三位一体，在XPU统一框架下高效调度，共享高速内存带宽。当聪明的模型遇上智慧的芯片，PC也开始打破固有边界，衍生出家庭AI大脑、车载AI Box、AI NAS等新形态。高嵩把这些新市场比作冰山一角，“如果说过去的PC市场是一条宽阔、奔腾不息的大河，那么现在，智能体AI的市场是一片蔚蓝广阔的海洋。”
支撑这一切的，是底层的制程与架构，18A-P较前代实现每瓦性能提升9%，同等性能下功耗降低18%。基于酷睿Ultra与酷睿处理器以及锐炫Pro GPU，英特尔实现了从客户端到边缘设备的全场景覆盖。第三代酷睿Ultra及酷睿系列处理器自发布以来已赢得超过400项客户设计。新一代锐炫Pro B70/B65以专业级显卡性能，为端侧与边缘AI计算提供价值之选。
软件层面，英特尔全面拥抱开源推理框架与开放权重模型，其Web引擎优化后，智能体此前访问受阻的网站有70%可以成功访问，内存占用同时降低40%。物理AI方向，英特尔联合科通工业、神州数码发布了具身智能开发套件，让开发者开箱即用跑通“感知—规划—执行”链路。
CPU重回中枢 英特尔重塑AI数据中心
作为英特尔数据中心集团副总裁、中国区总经理，陈葆立在演讲中给出了一组数字：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；IDC预测，到2031年中国企业场景中的活跃智能体将达到3.5亿个；中国大模型每天的Token调用量，已增至2024年初的5000倍。基础设施侧，预计2026年全球AI优化型IaaS支出将增长96%，美银证券预计到2029年，中国AI数据中心固定资产投资将超过2.2万亿元人民币。
英特尔中国区数据中心销售负责人何家卫则在数据中心论坛中提到，过去一年多他跑了几十家客户，听到最多的是两句话：一句是“这件事还真的不能不做”，另一句是“这个账真的不好算”。这就体现了在智能体AI时代数据中心的纠结，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。
账难算的主要原因是智能体的工作方式变了，智能体和传统大模型最大的区别在于主动性，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。
工作在变，承载工作的数据中心也得变，未来的数据中心会分成三类集群：CPU集群，负责智能体的执行与编排；GPU智算中心，也就是之前所说的Token工厂；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。这就导致业界对2030年CPU市场规模的预估，半年内从2026年2月的590亿美元，上调到8月的2100亿美元，是原先的3.6倍；数据中心里AI负载的占比，预计将从2025年的40%升到2030年的80%。
账要算，先得有标准，在智能体AI时代，评估基础设施的尺度也发生了转变，相比于硬件标称的算力规模，客户更应该关注的是在既定的电力和资源条件下，系统能够稳定、高效地完成多少有效任务。
以单颗至强6+处理器为例，最高可支持超过1000个智能体的稳定部署，在客户选定的一组工作负载中，至强6+的SWE-bench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。
不过单颗处理器还只是智算中心的第一层，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。
智能体的工作间
这里需要先搞清楚沙箱是什么，智能体的执行环节需要一个隔离环境，一方面是保护自己，智能体处理的敏感信息不该被其他软件看到；另一方面是保护他人，智能体执行的很多内容是大模型自己生成的，会不会出问题，谁也无法预料。
沙箱本质上是一个轻量化的虚拟机，操作系统镜像和文件系统都做了定制化裁剪，目标是在满足基本功能的前提下更快、更轻、占用更少内存。而规模化之后，真正的挑战在读档，平台会把预先配置好的运行环境保存为快照，相当于沙箱某一时刻的存档，新任务到来，直接加载存档，就能快速恢复出一个可用沙箱。
当沙箱数量从数百个走向数万、数十万，快照存在SSD甚至远端存储里，恢复要经过读取、传输、解压、加载多个环节，如果这些活全由通用CPU核心来干，快照恢复本身就会和沙箱调度、智能体业务抢算力，环境准备的时间，可能比智能体干活的时间还长。
英特尔用专用硬件把杂活卸载出，IAA（存内分析加速器）在内存侧完成快照的压缩与解压，快照完成速度提高约1.2倍；QAT把数据压缩、加解密这类消耗资源的任务整体硬件卸载，把更多核心留给智能体业务；RDT为每个沙箱分配独立的缓存和带宽通道，防止单个失控的沙箱抢占整机资源；TDX则为涉及企业数据和代码资产的高敏感任务，创建硬件级的信任隔离域。
安全隔离只是第一步，快速恢复、稳定运行、高密度部署，才是沙箱竞争的下半场，大会上，英特尔联合产业伙伴发布了开放Agent整机柜平台规范，44U机柜、32U CPU区，每个节点支持4颗或6颗单路CPU，支持基于CXL的内存扩展，把整个机柜组成一个可统一调度的内存池，并兼容至强6、至强6+以及下一代平台。任何厂商都可以照着这套开放标准，打造自己的智能体整机柜。
智能体的第二道坎
大模型每一轮推理的中间结果，都记在KV Cache里，多轮对话时直接翻看草稿就能继续推演，既省算力又省时间。但智能体时代，草稿本也变得越来越厚，上下文从几万Token狂飙到百万级。千问35B级别的模型，100万Token上下文产生的KV Cache就是300GB，已经超过不少GPU内置的HBM容量。
显存放不下，只能把暂时用不到的记忆清出去；等用户再提问，系统又把历史KV Cache从头重算一遍。如此往复的驱逐与重算，让首Token时延（TTFT）一路飙升。成千上万个智能体协同工作时，它们没有把更多时间花在思考上，而是花在了存储、查找、管理草稿纸上。
英特尔的解法是KV Cache智能加速套件，核心思路是“以存代算、分层卸载、硬件压缩"。系统按访问热度把KV Cache分四层：极热数据常驻L1层（GPU HBM显存），保障低延迟；热数据卸载至L2层（DDR内存），通过大容量缓存池扩容降本；温冷数据下沉至L3/L4层（本地SSD或远端分布式存储），实现持久化复用。已计算的KV Cache可被后续请求直接调用，避免重复计算。
压缩环节由至强内置的QAT完成，通过重排KV Cache的数据存储格式，压缩率从原来的10%+提升至20%-30%，500TB规模下可节省约150TB存储空间；数据搬运则交给DSA加速器，KV Cache传输速率最高提升9.66倍。
实测数字显示，在80%缓存命中率的典型场景下，KV Shrink相比原生vLLM基线，TTFT最高提升约5倍；CodingAgent场景的实测中，单路TTFT仅114.13毫秒。
在GPU服务器一侧，至强长期是国内智算服务器机头CPU的主流选择，借助至强内置的AMX加速器，向量化和重排序性能分别达到对比基准的2倍和4倍。英特尔还披露了下一代数据中心GPU Crescent Island的进展，基于全新Xe3P架构，面向AI推理和智能体AI设计，最大的特点是LPDDR5x带来的大显存，128GB、256GB甚至480GB，专门承接推理和KV Cache。更多产品信息将在今年晚些时候公布。
数据中心部署新形态
算力的账，最后还是要落到部署上，Token消耗以每年10倍的速度增长，而一座高功率密度AI数据中心从规划设计到设备部署，至少需要两年，对此英特尔在大会上还介绍了两种新的部署形态。
其一是做小，英特尔带来了TBX16词元一体机参考设计，半高机柜，支持16张GPU卡，模型覆盖从轻量级到千亿级；液冷加风扇墙，把风噪控制在55分贝以下，可以直接部署进办公环境；整机模块化，CPU模块、存储模块按需加载，甚至不需要开机，通过背部线缆就能改变GPU卡的互联方式来适配不同模型。
二是把机房做大再做快，集装箱式的AI算力舱，在标准40尺集装箱里集成13个IT柜，单柜64卡、120千瓦，单舱512卡、整舱1兆瓦，PUE低于1.15；计算、网络、存储、供电在工厂里预装预连预调，拉到现场接电即用，部署周期直接压到以天计，还可以在室外分布式部署，与国内广泛分布的绿电形成协同。
从卷跑分到卷安静：一台游戏本该长什么样
说完数据中心，再来看看每个人都会用到的PC笔记本，英特尔在这次大会上最主要解答的问题是，当AI能力渗透进游戏体验，一台游戏本应该长什么样？
从早期把台式机平台塞进笔记本的强行游戏本时代，到疯狂卷跑分、卷散热的性能释放期"再到去年英特尔引领的AI高静时代，游戏本核心变化是从单一卷性能，转向清凉、安静、智能的综合体验。所谓AI高静，就是不再单一地卷性能，而是围绕玩家的真实体验做整机，清凉、舒服、安静，还要智能。
2025年夏天，英特尔联合宏碁、华硕、七彩虹、戴尔、惠普、联想、机械革命、微星、雷神九家OEM提出这套规范，发布一年多来，已有30多款机型通过认证，覆盖80%以上的主力销量，今年进一步升级到AI高静Plus，标准更严格，体验要求更全面。
英特尔还在大会上首次公布了明年AI高静2.0的路线图，2.0将会分为两条线。Pro路线面向肌肉本，要求更高、更快、更强、更智能、更安静、更凉爽；Slim路线面向轻薄游戏本，对重量、续航和便携性提出明确标准。常年坐在桌前开黑的，和每天背着电脑通勤的，从此各有各的答案。
AI高静平台的代表作之一是今年年初发布的Arrow Lake Refresh平台，英特尔请出了华硕游戏本产品总监来做产品分享。其介绍了几款搭载英特尔平台的产品，18英寸旗舰ROG枪神10 Plus超竞版搭载酷睿Ultra 9 290HX Plus处理器，配合全新升级的冰川散热架构4.0，18英寸机型核心总功耗达到320瓦，搭配450瓦适配器全程保持满血。CPU长时功耗突破200瓦，多核性能比上一代提升12%。
ROG幻14 Air则以第三代酷睿Ultra全能旗舰的定位大显身手，温度允许的轻负载下风扇可以完全停转，让用户专注于眼前的工作。
据他介绍，华硕从2018年就与英特尔合作开发了游戏本多性能模式调节功能，包含安静、性能和增强三档，与AI高静模式的理念不谋而合。最新的天选7 Pro与ROG枪神10在插电高静模式测试中，噪音分别为38分贝和40分贝，左掌区和WASD区域温度控制在40摄氏度以下。
更关键的是安静不以牺牲性能为代价，实测天选7 Pro在赛博朋克2077 1080p高画质下，高静模式帧率115.9，性能保持率97%，黑神话悟空与DOTA2的保持率也在98%上下，ROG枪神10同样全线保持在95%以上。
12 Xe3：轻薄本打游戏不再是个笑话
集显游戏本是另一条快速增长的赛道，在游戏本配件缺货涨价的背景下，集显游戏本提供了另一个新选择，英特尔中国区游戏开发者合作技术经理卢俊义从技术角度解释了为什么12Xe集显游戏本可以作为一个独立的品类。
2022年英特尔正式推出了Xe架构，带来三件事，一是支持光线追踪、网格着色这些现代图形技术，虚幻引擎的Nanite和Lumen都能跑；二是内置XMX矩阵计算单元，让显卡自带AI推理能力，超分、插帧、神经网络纹理压缩都靠它；三是扩展性极强，从两颗Xe核心的入门产品到三十多颗核心的工作站加速卡，一套架构通吃。搭载这一架构的设备，累计已经卖出上亿台。
到今年，Xe架构迎来集大成者，最新Panther Lake平台上的锐炫B390第一次把集成显卡的规模从8颗Xe核心扩到12颗，这不只是规格提升，而是跨过了一道门槛。上一代核显性能已经不弱，但总有几款3A游戏只能跑到四十多帧，B390可以把3A游戏从容跑到60帧以上，当然这需要叠加XeSS超分或插帧，也不能拿4K和光追去跑。
轻薄本之外，英特尔还面向掌机推出了锐炫G3和G3 Extreme，这是英特尔第一次为掌机定制处理器，性能领先竞品约42%，续航可达11小时。
网易雷火游戏引擎技术专家陈世宇上台分享了《诡影藏锋》与英特尔的技术合作，《诡影藏锋》是一款用虚幻引擎5打造的中式志怪搜打撤游戏，玩家以第一人称视角深入中式怪谈境地，搜寻奇珍，与怪物和其他玩家战斗，设法带着战利品全身而退。战斗以近距离冷兵器交锋为核心，刀、剑、枪、扇、戟各有不同节奏，还融入了术法、巫蛊等民俗能力。
这样的画面与战斗对性能提出了具体要求，项目组围绕引擎做了大量优化，CPU侧调整线程调度、任务并发与缓存命中，GPU侧针对渲染线程和Lumen特性专项调优。在搭载B390集显的笔记本上，CPU和GPU利用率提升18%，平均帧率提升65%，着色器变体数量减少30%。
在此基础上，项目组集成了英特尔XeSS 3超分和多帧生成技术，在B390集显笔记本上，标准画质设置下开启4倍插帧档位后，平均帧率可达150 FPS，切到流畅画质，四倍插帧还能冲到220帧。配合XeLL低延迟技术，即使开启多倍插帧，角色动作依然跟手。且这些还只是开发中的阶段性成果，项目组还在继续打磨。
XeSS 3也不挑显卡，同样支持其他厂商的产品，让优化惠及更多玩家，接下来半年左右，《战锤40K》和《古墓丽影》的新作等更多海内外游戏将陆续支持XeSS 3。
支撑这一切的，是英特尔在游戏生态里多年的功夫。从锐炫发布以来，累计与超过1000款游戏做过优化合作，为500多家开发者提供硬件适配，完成3000多个早期游戏版本的测试优化，配合游戏发售完成了200多次Day 0驱动同步发布，XeSS的适配游戏也超过400款，每个数字背后，都是和开发者一款一款磨出来的。
AI游戏助手：让玩家自己搓一个搭子
游戏本安静了，帧率够了，但英特尔还想往游戏里再走一步。英特尔发现玩家在AI游戏体验上面临三个问题：缺少内容、缺少趁手的工具、需要更傻瓜级的应用。
英特尔的方案是推出开源的AI游戏助手生态，底层是英特尔SDK，智能调度XPU中的CPU、GPU、NPU；中间层是开发者基于SDK和游戏攻略开发助手应用；顶层是玩家和社区，形成内容交流闭环。这个生态开放且开源，英特尔提供技术和资源支持，希望KOL和玩家共同参与共创。
至于什么是一个好的游戏助手，英特尔给出了几条标准：感受你的每一个时刻，看到你看到的，听到你听到的；看懂你的每一步，知道你现在在干什么，下一步要干什么；记住你的每一局，捕捉你的操作习惯，发现你的问题；指导你的每一战。一个懂玩家的游戏搭子，应该就是这样。
更进一步的是，玩家可以亲手搓一个自己的游戏助手，借助智能体编程，玩家用自然语言告诉它你想要什么，再由vibe coding生成应用，做好之后还能分享给其他玩家。
英特尔中国区技术部总经理高宇则把视野拉宽到整个AI设备体验，从酷睿处理器的AI普及入门平台，到第三代酷睿Ultra的AI PC核心平台，再到至强600的高性能端侧AI推理平台与锐炫Pro B系列的专业生成式AI加速平台，配合创意设计、游戏、家居出行与千行百业的场景矩阵，开放生态，共创AI未来。
智能体AI要落地，算力基础设施要变，终端设备要变，用户体验也要变。英特尔的选择是以CPU为中枢，用全栈能力和开放生态，把这场变化从数据中心一路推到每个人的桌面，正如大会主题“同芯·智远”所表达的，同芯，是芯片与生态的协同；智远，是技术向更深远场景的延伸。
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