金磊 發自 重慶

量子位 | 公眾號 QbitAI

語出驚人。

竟然有人能想到把芯片比作重慶。

不是空穴來風，這話正是出自英特爾中國區董事長，王稚聰。

乍一看上面的對比圖，確實是有相似之處，用王稚聰的話解釋是這樣的：

重慶的城市規劃與建筑設計堪稱空間利用的極致，其復雜布局竟與英特爾18A工藝的芯片剖面圖驚人相似——一座微型芯片濃縮了龐大都市的精髓。無論是構建現代城市還是設計微觀芯片，規劃者都展現出高超的空間構建技藝。

火鍋套餐就像英特爾的通用處理器產品。如今半導體的重要方向是Chiplet技術——英特爾的新品均采用該技術，將芯片拆分為小顆粒（如計算核心、GPU、I/O等單一功能IP），再統一封裝集成，恰似火鍋中一道道獨立的菜品。

英特爾中國區董事長王稚聰

量子位的小伙伴聽到這個比喻簡直都驚呆了，直呼“天才”：

有點意思，著實有點意思。

而且今年正值英特爾進入中國市場第40年，這次在重慶舉辦的技術創新與產業生態（Connection）大會中，英特爾也展示出了不少的新意。

英特爾把產業帶入埃米時代——18A工藝制程

在PC行業，摩爾定律的每一次喘息都牽動著產業鏈的神經。

當制程工藝逼近物理極限，當AI大模型開始在筆記本上通過Token這一新單位來衡量性能時，英特爾副總裁高嵩帶來了一場關于底層制造工藝與交互范式的徹底重構。

英特爾副總裁兼中國區軟件工程和客戶端產品事業部總經理高嵩

新技術：正式邁入埃米時代

半導體工藝的物理極限正在被打破。

高嵩透露，代號為Panther Lake的下一代AI PC平臺已投入量產，這標志著英特爾正式跨入埃米時代（1埃米等于0.1納米）。

這一跨越的核心支撐來自于兩大技術突破：

RibbonFET全環繞柵極晶體管技術：通過四面包裹的方式控制電流，實現了更精準的開關控制和更低的漏電，解決了晶體管微縮帶來的電流控制難題。

PowerVia背面供電技術：創造性地將供電電路移至晶體管背面，解決了信號與供電搶占空間的“擁堵”問題，大幅降低了電壓損耗。

這兩項技術的融合（Intel 18A制程），使得芯片在相同功耗下性能提升超過15%，或在相同性能下功耗降低25%以上，晶體管密度提升30%。

新產品：Panther Lake的能效躍遷

基于Intel 18A制程，英特爾將于明年1月CES正式發布Panther Lake。

這款產品被高嵩稱為工藝與架構智慧的集大成者。

它融合了Lunar Lake的高能效與Arrow Lake的高性能，實現了多核性能提升50%、圖形性能提升50%以上、功耗降低40%的顯著數據。

更關鍵的是，其整體AI算力高達180 TOPS，為端側大模型的運行奠定了物理基礎。

新范式：從AI增強到AI原生

高嵩認為，AI PC正在經歷從工具到伙伴的質變。

未來的AI原生PC將具備感知、認知、執行、記憶、學習五大核心能力。

為了實現這一范式轉換，英特爾在軟件層面進行了深度優化，引入了稀疏注意力（Sparse Attention）、推測解碼、KV Cache壓縮等技術，大幅提升了端側智能體的響應速度（Token吞吐率提升2.7倍）和可用性。

新思路：重新定義體驗，打造六邊形戰士

在游戲與高性能本領域，英特爾提出了AI高靜游戲本的新概念，不再單純追求跑分，而是追求性能、溫度（C面低于42°）、靜音和續航的平衡。

此外，通過XeSS多幀生成技術，英特爾試圖證明輕薄本也能流暢運行3A大作（如《黑神話：悟空》）。

這代表了英特爾產品思路的轉變：利用AI算法（如APO應用優化器、DTT動態調優）來換取硬件體驗的越級。

新機遇：智能邊緣的爆發

高嵩敏銳地指出了邊緣計算的四個新特點：生成式AI的大規模部署、多模態數據的處理需求、AI與控制的融合（將機器人的“大腦”與“小腦”集成）、以及行業智能體助手的涌現。

在這一領域，英特爾正通過SoC整合方案，幫助視源股份（CVTE）等合作伙伴實現從傳統OPS向全方位AI解決方案的轉型。

新合作：構建“匯山海”的生態

“獨行快，眾行遠。”

高嵩在演講的最后，特意強調了中國本土生態的重要性。面對開源與閉源模型能力的快速收斂，英特爾選擇了一頭扎進中國龐大的模型生態中。

從DeepSeek的深度推理，到通義千問的廣博知識，再到ModelBest的小模型優化，英特爾通過底層的指令集優化和量化技術，幫助這些國產模型在端側安家落戶。

一個典型的案例是端側圖像搜索：經過微調的專用重排序模型，其準確率從85%飆升至96%，甚至超越了某些龐大的通用模型。

這種“小模型、大作為”的路徑，或許正是AI PC普及的關鍵鑰匙。

英特爾重新看待CPU

如果說端側的關鍵詞是體驗，那么在數據中心領域，英特爾數據中心與人工智能集團副總裁陳葆立面對的則是更宏大的命題——

在萬億級的數據洪流中，如何構建一個既強大又經濟的智算底座？

英特爾數據中心與人工智能集團副總裁、中國區總經理陳葆立

算力正在轉化為電力

陳葆立開場便拋出了一組令人屏息的宏觀數據：剛剛過去的雙11，中國電商市場背后是1.25萬億的月營業額；各類視頻平臺每月的播放次數突破10萬億；而全球AI大模型每月產生的Token數量更是超過了一千萬億。

這種指數級的數據增長，正在將算力轉化為物理世界的電力。

陳葆立引用預測數據稱，未來五年，全球為了支撐AI所產生的電力消耗將增加3.5倍，數據中心累計投資額預計接近7萬億美元。

算力甚至已經不能完全用來衡量需求，電力才是。

陳葆立的這一判斷，點出了數據中心面臨的真正危機：不僅要算得快，更要算得省、算得穩。

CPU要做GPU的神仙隊友

在AI大模型訓練中，GPU往往占據著聚光燈的中心。在這樣的時代背景下，CPU還重要嗎？陳葆立用一個生動的比喻給出了答案：

CPU就是球隊里那個神隊友。

至強6處理器（Xeon 6）正是為了扮演這個角色而生。陳葆立詳細拆解了這位“神隊友”的三大特質：

IO與內存：數據傳輸是AI訓練的瓶頸。至強6率先支持 MRDIMM 內存介質，并大幅提升了PCIe 5.0通道數量。這使得數據能夠像精準的快傳一樣在系統間奔跑。在國內某知名高校的蛋白質結構解析研究中，這種高帶寬特性直接加速了科學發現的過程。

AI加速：并非所有任務都需要GPU。至強6引入了專用的 AMX矩陣加速引擎。在向量搜索（HNSWLib）等關鍵場景中，相比傳統指令集性能提升超過72%。這意味著在推理和數據預處理階段，CPU可以獨立承擔重任，大幅降低成本。

可靠性：數據中心不能有片刻停歇。英特爾的目標是實現“五個九”（99.999%）的運行可用，并通過TDX技術實現數據的“可用不可見”，守住云端安全的底線。

生態新解法

陳葆立的演講還重點展示了英特爾與中國合作伙伴的深度協同，這些案例展示了至強6在實際業務中的落地價值：

火山引擎（算力與彈性）：通過AMX優化，AI模型前置數據處理任務耗時降低90%。火山引擎推出的“彈性預約實例”結合至強6，相比常規按量計費最高節省83%的算力成本，精準解決了AI時代算力昂貴的痛點。

中興通訊（開放解耦）：雙方打造了正交超節點服務器，支持單機柜最大8192卡擴展，通過正交互聯替代線纜，降低了成本并提升了信號質量。

華勤技術（工程化突破）：面對數噸重、超100KW功耗的AI超節點，雙方聯合制定了ETH-X超節點整機柜設計規范，解決了從生產制造到液冷散熱的一系列工程難題。

超聚變（AI Infra）：基于英特爾硬件底座，將AI行業落地周期從12個月縮短至“當周發布”，極大地提升了AI在垂直行業的部署效率。

立訊（高密度）：推出了“上海Q”萬卡集群方案，實現了單一機柜128卡的高密度部署。

除此之外，面對未來模型“裝不下、來不及、做不到”的焦慮，陳葆立給出了明確的時間表。

除了眼下的至強6，英特爾已宣布將于 2026年 推出采用最新制程工藝的“至強6+”處理器，以及下一代GPU產品。

這顯示出英特爾在數據中心領域的長期主義——無論AI風向如何變化，底層的算力基石必須不斷加固。

One More Thing

在這次英特爾技術創新與產業生態中，還有一個不小的驚喜——

英特爾CEO陳立武，首次用中文送上了致辭：