英特尔160GB新显卡首次现身！主打高能效低成本
英特尔下一代代号“新月岛”的AI推理卡基于Xe3P架构，主打高能效与低成本。其集成160GBLPDDR5X内存，采用风冷散热，通过选用成本更低的显存类型控制成本。PCB设计留有供电余量，并采用新一代电源接口。该卡预计下半年送样，目前暂无游戏显卡计划。
在显卡领域，一个有趣的趋势正在形成：面向游戏消费市场的Intel Xe显卡似乎放慢了脚步，而专业级产品线，尤其是数据中心用的AI推理卡，其迭代速度却在明显加快。下一代代号为“Crescent Island”（新月岛）的AI推理卡，已经离我们越来越近了。
根据英特尔此前公布的信息，“新月岛”基于下一代Xe3P架构打造，核心目标非常明确：高能效与低成本。为此，它集成了高达160GB的LPDDR5X内存（也充当显存），并采用风冷散热方案。如今，这款卡的PCB工程样板已经泄露，让我们得以窥见其内部设计。
从图片中可以清晰看到，PCB正反两面总共布置了20个LPDDR5X芯片焊接位，正面12颗，背面8颗。按照每颗8GB的容量计算，正好凑齐160GB的总容量。选择LPDDR5X而非成本更高的HBM内存，意图再明显不过了——就是为了严格控制成本。这其实也暗示了这张卡的定位：它并非追求极致性能的旗舰，而是在能效与成本之间寻求最佳平衡，未来的市场竞争力很可能就体现在突出的性价比上。
再来看看供电部分。PCB上预留了18个供电位，但当前样板只使用了其中的13个。这种“留有余地”的设计不免让人猜测，未来是否会有供电规格更高、性能更强的版本问世？
此外，板上还有一些值得玩味的细节：边缘设置了一个USB-C接口，这通常是用于测试、调试和验证的工程接口；而显卡的供电接口，采用的竟然是放在尾部的12V-2x6 16针接口，也就是新一代PCIe 5.0电源接口的改进版。
综合来看，“新月岛”AI推理卡预计会在今年下半年开始向客户送样测试，但具体的正式发布时间表还是个未知数。最后，还有一个需要明确的消息：至少目前来看，基于Xe3P架构的产品暂时没有推出游戏显卡的计划。所以，期待它出现在游戏PC里的玩家们，或许要调整一下预期了。
英特尔计划2027上半年推出RaptorLakeNext处理器，沿用LGA1700平台并支持DDR4内存。因DDR4需求回升，主板厂商正增加相关主板产量。同时，AMD也重返DDR4市场，推出R75800X3D。这显示两大厂商均重视DDR4市场，顺应趋势，为用户提供更多选择并降低升级成本。
英特尔RaptorLakeNext属Core200系列，2026年底出QS样品，2027年1月底量产。桌面端含酷睿7（8P+12E65W）、酷睿5（8P+8E125W及新6P+4E65W配24MBL3）和酷睿3（4P+0E65W），维持LGA1700，优化缓存与核心组合。
美股周四强势反弹，三大指数集体上涨，纳指涨1.91%，芯片股领涨，英特尔暴涨10.64%创阶段新高。受美联储加息预期打压，贵金属全线走低，黄金白银双双下挫。中概股普遍下跌，纳斯达克金龙指数跌幅0.88%。市场情绪回暖。
美股三大指数收涨，纳指涨1.91%；费城半导体指数飙升6.42%，英特尔、美光科技等多只芯片股创收盘历史新高。中概股表现分化，纳斯达克中国金龙指数跌0.88%。
隔夜6月19日美股三大指数全线收涨，纳指涨近2%。费城半导体指数暴涨6.42%创历史新高，英特尔、美光等芯片股亦创历史新高。亚马逊涨2.9%，SpaceX跌3.57%。中概股走势分化，金龙指数下跌0.88%，日月光半导体大涨8.7%。市场情绪高涨，半导体板块领涨。
英特尔与联电合作开发12nm和3nm工艺，挑战台积电代工市场份额。12nm依托英特尔亚利桑那州工厂，2027年量产，瞄准物联网与WiFi芯片；3nm对标台积电同类节点。联电首次涉足前沿制程，借英特尔设备实现技术跨越，英特尔则利用联电客户资源提升产线利用率。
英特尔与AMD联合推出ACE扩展，为x86架构引入面向AI计算的高效指令集，重点优化矩阵乘法运算，提升能效与计算密度，以应对生成式AI和机器学习负载。此举标志着x86平台正加速向通用与专用加速并重的方向演进。
英特尔与长安汽车联合发布基于AIBoxUltra的AI座舱解决方案，搭载酷睿Ultra平台，实现本地AI计算、隐私保护、端侧多模态交互，并拓展安卓应用生态，打造安全智能的座舱空间。
目前，英特尔18A-P制程已进入了风险试产阶段，其性能提升9%或功耗降低18%，热阻与过孔电阻分别降低20%至40%和10%至30%。此外，未来技术还将包括单片CFET技术、氮化镓与硅集成以及减成法钌互连技术，电容最多降低35%左右等等。
驰为UniBookAI笔记本配英特尔酷睿3304（18A工艺，内置NPU），8GB内存+256GB固态，14英寸1200p屏。重1.2kg，接口丰富，首发449美元，兼顾轻薄、本地AI算力与隐私。
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