距陈立武接任英特尔CEO,已经过去了十四个月。
过去这一年多时间里,他重新梳理了英特尔的业务,并持续招揽顶级人才,围绕客户端、数据中心、定制芯片和系统工程构,旨在重写英特尔的底层。
就在昨天的Computex 2026舞台上,陈立武带着英特尔的高管天团,将他们对于人工智能时代的理解和战略布局和盘托出。
陈立武说,“一年前我接任英特尔CEO一职,向团队提出了一个目标,我们要一起打造一个全新的英特尔,这是我们正在做的事。”

01 AI的机会,这次给到了英特尔
过去几年,行业对AI的理解几乎被训练主导,最受关注的是谁的GPU更强、显存更大、集群更快。但一个转变正在发生,AI正在从“训练更大的模型”走向“把模型真正用起来”。
一旦AI进入企业流程、智能体和现实世界设备,决定系统效率的就不再只是单一加速器,而是整套基础设施能否协同工作。
在陈立武看来,单靠一颗计算芯片远远不够,规模化的AI应用需要异构计算。
AI一旦进入推理和智能体阶段,负载就会变得更加复杂,它需要调用工具、连接数据、执行任务、循环反思,还要处理暴涨的Token消耗,在这种情况下,CPU重新变得关键,因为编排、协调、数据流动和任务调度,本来就是CPU更擅长的工作。
陈立武指出,Agentic AI的兴起正在重塑数据中心算力格局。

在传统模型训练时代,CPU与GPU的配比大约为1:4至1:8,而进入智能体时代,由于需要大量“思考-规划-行动-反思”的迭代过程,CPU承担了更多的编排、协调和通用计算任务,配比已转向接近1:1,甚至在许多场景下CPU密度更高。
在大会现场,英特尔就执行具体任务中,GPU和CPU的计算配比进行了更直观的演示。

这样的变化,让在CPU领域本就占据主导地位的英特尔重新回到舞台中央。
AI正从数字世界走向实体世界,物理AI将成为下一轮增长引擎,机器人、边缘设备、掌机等场景将大规模部署AI能力,这要求计算平台不仅要有强大推理性能,还需兼顾实时性、低功耗、确定性控制和系统级优化。
基于这一判断,陈立武将英特尔现有业务清晰划分为四大板块,形成相互支撑的完整AI布局:

第一块是PC业务,作为英特尔传统基本盘,PC正从AI PC向物理AI演进,英特尔通过第三代酷睿Ultra系列处理器,正在将百TOPS级的算力带到个人和移动计算设备中;
第二块是边缘计算与物理AI,依托PC规模化生态,英特尔正加速将先进架构同步部署到制造、零售、智慧城市和具身智能领域,已获得超过130项边缘AI设计合作;
第三块是数据中心,这是Agentic AI和大规模推理的主战场,英特尔通过至强6+处理器和机架级解决方案,重新确立了CPU在AI基础设施中的核心地位;
第四板块是智能中心(Intelligent Center),这一业务指向的是机架级、集群级乃至超大规模的AI系统基础设施建设,通过与富士康、SambaNova等伙伴合作,打造解耦推理云和行业垂直解决方案,实现从芯片到完整系统的交付能力。
这四大板块并非孤立,而是以Intel 18A制程为共同技术底座,以开放生态为连接纽带,形成“芯片-系统-生态-行业”的闭环。
02 从AI PC到边缘计算,英特尔进击物理AI
在客户端和边缘计算领域,英特尔此次在Computex展示了从PC到掌机、再到具身智能的完整进展,核心产品均基于Intel 18A制程打造,标志着18A制程技术已全面进入量产应用阶段。
PC业务方面,第三代酷睿Ultra处理器家族继续扩大领先优势。

目前该平台已获得超过325款消费级与商用PC设计支持,与此同时,第三代酷睿处理器采用与Ultra系列相同的先进IP架构,以更亲民的价格为主流市场提供全天候续航、丰富接口和高性能体验。
最受关注的则是专为掌上游戏机打造的英特尔锐炫G系列处理器(包括G3和G3 Extreme),该系列基于第三代酷睿Ultra架构优化,集成基于Xe3架构的锐炫B390显卡,支持实时光线追踪、XeSS 3超分、多帧生成和低延迟技术。

此外,这款产品特别优化了电源管理、核心配置(2性能核+8能效核+4低功耗能效核)和游戏体验,带来主机级即开即玩的沉浸感,同时兼顾超长续航。
英特尔公司副总裁、客户端计算事业部PC产品总经理Dan Rogers表示,这一系列产品是将PC级性能注入掌上设备的集大成之作,首批合作伙伴产品包括宏碁Predator Atlas 8、微星Claw 8 EX AI+、壹号本飞行家Apex Air等,将于2026年6月起陆续上市。
在边缘计算与Physical AI领域,英特尔同样动作频频。
第三代酷睿Ultra处理器已在制造、具身智能、零售等领域获得超过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。
值得注意的是,英特尔计划将PC生态的规模效应延伸至新型物理AI形态,包括自主机器人和其他AI设备。

重磅发布之一是OpenVINO Physical AI开源框架及Physical AI Studio,这套方案帮助开发者将实验性模型平滑迁移到生产环境,支持数据收集、模型微调、优化量化,并与LeRobot等开源环境无缝集成。英特尔具身智能AI套件由此得到进一步强化。
典型应用案例是与Sensory AI的合作,多智能体物理AI商店“Ella”已全面迁移至第三代酷睿Ultra平台。
原本的“CPU+独立加速器”碎片化架构被统一SoC取代,Avatar(虚拟形象)、Guardian(守护者)和Ella Agent三大智能体可在同一芯片上并行运行,由确定性编排器统一协调,大幅降低系统复杂度和总体拥有成本(TCO),为机器人集群规模化部署铺平道路。
03 至强6+登场,数据中心算力更新
数据中心是本次Computex 2026上英特尔发布最密集的领域,这也是英特尔在Agentic AI时代一个重要的发力点。
最重磅的产品是英特尔至强6+处理器,这是基于Intel 18A制程打造的首款数据中心CPU,最高配备288颗能效核、576MB L3缓存,支持12通道DDR5、96通道PCIe Gen5+CXL。

值得注意的是,这款产品针对云原生、Agentic AI和网络密集型工作负载优化,在现实功耗限制下提供持续高性能。
单液冷机架(32U)即可容纳36864个核心,在约100千瓦功耗下实现业界领先的智能体AI部署密度。
此外,至强6+还内置应用能源遥测(AET)、SGX和TDX等安全特性,支持机密计算和多租户部署。
英特尔执行副总裁兼数据中心事业部总经理Kevork Kechichian表示,这款处理器让企业无需颠覆性改造数据中心,即可承载新一代AI工作负载。

在系统级层面,英特尔与富士康、SambaNova合作推出机架级AI基础设施,该方案结合至强处理器与SambaNova SN-50 RDU,既支持高性能推理,也提供高CPU密度变体,适用于成本优化型推理、数据处理和混合AI场景。富士康负责系统集成。
另一重要进展是Vector Core Compute企业推理云,由Vista Equity Partners和Cambium Capital打造。
该云平台采用完全解耦架构,至强6处理器负责编排执行,SambaNova RDU处理解码,NVIDIA Blackwell GPU负责预填充,已在MiniMax 2.5模型上实现领先企业级推理性能。
与此同时,英特尔还披露了下一代数据中心GPU Crescent Island的更多细节:
该GPU基于Xe 3P架构,采用LPDDR5X内存(最高480GB),350W风冷设计,专为Token密集型、低成本智能体AI推理优化,支持从FP4到FP64的广泛数据类型,显著降低TCO。
此外,英特尔扩展了以太网800系列,推出E835控制器及适配器(最高200GbE),解决AI基础设施网络瓶颈;同时面向中小企业推出12核至强6300系列处理器。
这些发布共同构筑了从芯片到机架、从通用计算到定制优化的完整数据中心AI解决方案,彰显英特尔在Agentic AI时代的系统级竞争力。
04 Agentic AI时代,如何再造一个英特尔?
也是在此次大会上,陈立武在现场透露,一年前他接任CEO时,给团队出的题目是:一起打造一个全新的英特尔。
结合过去十四个月的动作,再看Computex 2026,这句话已经不只是动员。
他正在做的事情,本质上是把英特尔从一家被动追赶AI浪潮的公司,重新改造成一家能定义AI基础设施关键环节的公司。

这种“再造”意味着它将找到了一条更适合自己的路径:
不再执着于成为某个单点指标上的绝对冠军,而是把PC、边缘、数据中心和智能中心重新编织成一张网络,去抢占AI从设备端到系统端、从现实世界到数字世界之间的连接位置。
对今天的英特尔来说,AI的机会并不是凭空掉下来的红利,而是行业进入下一个阶段后,终于重新奖励那些懂工程、懂系统、懂生态协同的公司。
如果说上一轮AI热潮最先奖赏的是训练芯片,那么这一轮更大规模的智能体AI落地,开始把机会给到能把整套基础设施跑顺的人。
这一次,AI的机会,终于给到了英特尔。
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