发布于2026-06-04 阅读(0)
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在Computex 2026的展台上,英特尔和鸿海正式官宣了——两家公司要联手搞AI基础设施。这可不是小打小闹,而是从芯片到机架级系统的全面协同。说白了,就是瞄准了AI推理需求爆发带来的数据中心市场大蛋糕。先抛几个核心判断:这次合作,意味着英特尔在AI推理时代的战略落地有了实质性的支撑点。

当天,英特尔CEO陈立武和鸿海首席产品官萧才祐同台亮相。三方联手的方案里,英特尔、鸿海与SambaNova共同打造面向数据中心、超大规模及智算中心部署的机架级AI基础设施,底层计算平台基于英特尔至强处理器构建。这次推出的生产就绪机架,把英特尔至强处理器和SambaNova SN-50 RDU结合到一起,主打的就是高性能AI推理,同时兼顾成本和能效。鸿海则负责系统集成,还会为不需要额外加速的工作负载制造CPU密集型机架,覆盖成本优化推理、数据处理、混合AI等场景。消息一出,市场对英特尔在AI基础设施领域布局的预期明显被提振了一把。
AI行业正在经历一个结构性的转变——从训练主导向推理主导。这可不是什么小趋势,而是正在重新定义数据中心的算力配比逻辑。
Creative Strategies的CEO Ben Bajarin指出一个有意思的变化:在训练时代,AI部署中CPU与GPU的比例大约是1:4;但现在,随着智能体AI(Agentic AI)起来,这个比例正在往1:1甚至更低的方向演变。这意味着什么?CPU在数据中心的战略价值正在触底反弹。
英特尔自然把这个窗口期看得清清楚楚。陈立武在演讲中说得很直白:随着AI推理、智能体AI和具身AI的崛起,英特尔完全可以向市场交付从芯片到系统级别的全新创新成果。
和机架级合作同步推出的,还有英特尔Xeon 6+处理器的正式上市。这也是Intel 18A制程工艺第一次用在数据中心CPU产品上。
Xeon 6+专为云原生、智能体AI和网络密集型工作负载设计,重点强调在实际功耗约束下的持续性能。参数方面,单个液冷机架能在32U的空间里塞进36864个核心,功耗控制在100千瓦左右——简单说,就是单位空间里的计算密度拉满了。处理器针对每瓦能耗、每核吞吐和延迟可预测性做了专项优化,支持数据中心在不搞大改造的前提下扩展AI工作负载。
这次Computex上,英特尔还参与了一次业界首秀——分解式推理系统的实机演示。演示由Vista Equity Partners和Cambium Capital共同组建的企业推理云平台Vector Core Compute主导,在Computex现场直播跑了起来。
系统架构挺有意思:英特尔至强6处理器负责编排与执行,SambaNova SN40 RDU负责解码,英伟达Blackwell GPU负责预填充——三路分工明确,运行在洛杉矶的Vector Core Compute数据中心。Together.ai成了该平台第一家商业客户,在MiniMax 2.5模型上跑到迄今所有架构中最快的企业级推理速度。值得一提的是,Vista Equity Partners旗下超过90家投资组合企业已经拿到了这个平台的早期使用权,背后覆盖的服务网络超过250万家企业客户和7.5亿终端用户。
在客户端计算这边,基于Intel 18A制程的Core Ultra Series 3处理器持续吸纳市场认可,目前已经为超过325款消费级和商用PC设计提供支持。与此同时,英特尔还推出了面向掌机游戏市场的Intel Arc G系列处理器,本月开始正式发售。
边缘侧也在同步推进。英特尔明确表示,Series 3平台将首次从PC生态同步向全球数千家边缘客户部署。目前已有超过130家客户选用Series 3做边缘AI和机器人设计,覆盖制造、零售、智慧城市、机器人等领域。18A制程的良率在持续爬坡,客户需求也在增长,这两个因素叠加在一起,正在加速Series 3产品线的扩张节奏。其实,这才是英特尔在AI基础设施争夺战中真正拿得出手的长期牌面。
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