在 Computex 2026 大会上，英特尔 CEO 陈立武登台发表主题演讲。开场环节简洁务实，他直接回顾了英特尔在过去五十余年间推出的诸多真正改变世界的创新成果，并深入阐述了 x86 架构为何能够持续发展至今——称其为现代计算的基石，毫不为过。
PC 生态持续创新
英特尔客户端计算与物理 AI 事业部新任负责人 Alex Katouzian 率先登台，带来了 PC 产品线的最新动态。他着重指出，基于 Intel 18A 制程打造的第三代酷睿 Ultra 处理器，集成了完整的 XPU 体验：CPU 负责快速响应，GPU 承担高吞吐量图形处理，NPU 则专攻低功耗推理——三者协同发力，为高端移动处理器在性能、图形和续航方面树立了全新标杆。目前，已有超过 325 款消费级和商用级设计方案采用了这一平台。
与此同时，第三代英特尔酷睿处理器（非 Ultra 系列）也继承了相同的 IP 架构，主打全天候续航、丰富的接口连接性，以及超薄机身下的高端质感。简单来说，就是让主流 PC 市场也能享受到旗舰级的体验。
值得关注的是，酷睿 Ultra 处理器家族的最新成员——英特尔锐炫 G3 系列处理器，基于第三代酷睿 Ultra 相同的架构打造，专门针对掌上游戏场景进行了深度优化。在确保长续航和稳定性能的前提下，力求带来沉浸式的游戏体验。该系列将于本月晚些时候逐步上市。
边缘计算与物理 AI 的广阔机遇
Intel 18A 制程的应用范围远不止 PC。在边缘计算领域，该制程已斩获超过 130 项设计合作。英特尔在制造、具身智能、零售等行业的边缘生态合作伙伴已超过 4,000 家，边缘部署案例累计超过 10 万项。这一系列数字表明：边缘计算正从概念阶段加速走向规模化落地。
而英特尔的下一步目标，是从边缘计算进一步拓展至具身智能、自主机器以及其他 AI 设备等物理 AI 形态。这背后蕴藏着一个巨大的增量市场。
从云端到边缘的混合 AI 计算优化方案
为何需要混合计算？隐私、可靠性、合规、成本——这些关键因素正驱动行业重新审视计算架构。混合计算的优势在于：敏感数据的推理可在本地设备完成，而需要更大规模算力和更多上下文支持的工作负载，则可交由云端处理。各取所长，实现最佳效能。
Perplexity 首席执行官 Ara vind Srinivas 现场介绍了 Perplexity 率先为推理编排打造的混合本地服务器。它能根据设备的能力与功能特性，在本地与云端之间动态扩展工作负载。不过，目前这一能力仅适用于搭载英特尔处理器的 Windows PC 版 Perplexity 应用。
专为数据中心打造的全新处理器
谈及通用计算，英特尔几乎已成为一个条件反射式的答案。毕竟，x86 架构已为数据中心提供了超过五十年的强劲动力。本次大会上，英特尔公司执行副总裁兼数据中心事业部总经理 Kevork Kechichian 正式发布了至强 6+ 处理器。
至强 6+ 是首款基于 Intel 18A 制程打造的数据中心 CPU，搭载了 288 颗能效核，配备高达 576MB L3 缓存。这一配置带来的计算密度和能效表现，对于需要兼顾 AI 就绪能力与日常关键业务负载的企业而言，意义尤为重大。
迈向机架级系统与智能计算中心
最新研究预测，到 2030 年，AI 推理工作负载消耗的电力将占到数据中心总电力需求的近 40%。当 Agentic AI 开始融入真实工作流程、数据、工具和治理环节时，计算基础架构也必须随之变革。原因在于，Agentic AI 具备迭代能力，需要经历“思考、规划、行动、反思”这一完整循环。
这种工作负载的转变带来一个有趣趋势：CPU 需求正快速增长。因为在推理过程中，CPU 需要负责编排和协调整个流程。此前前沿模型训练中 CPU 与 GPU 的配比大约为 1:8，而在 Agentic AI 场景下，这一比例已演变为 1:1 甚至更高的 CPU 密度需求。
对此，陈立武提出了一个关键思路：跳出单一部件的视角，转向机架级系统。这才是应对 Agentic AI 工作负载的正确方向。
富士康首席产品官 Jerry Hsiao 在演讲中介绍，富士康正携手英特尔及其合作伙伴，为专为推理和 Agentic AI 设计的机架级 AI 基础设施提供系统集成能力。
在 Agentic AI 场景中，CPU 与 GPU 比例趋于稳定的同时，Token 用量正爆发式增长。据最新报告，一个智能体的 Token 消耗量相比单轮推理最高可多出 1000 倍。这意味着，除了 CPU 之外，还需要专门针对 Token 消耗与生成进行优化计算方案。
为此，英特尔近期宣布与 SambaNova、Vista Equity Partners 及 Cambium Equity 展开合作，旨在提供成本效益高、能耗低的推理解决方案。SambaNova 首席执行官 Rodrigo Liang 进一步介绍了合作细节，Vista Equity Partners 的 Robert Smith 则透露，各家将利用来自英特尔、NVIDIA 和 SambaNova 的全新机架级 AI 基础设施，通过名为 Vector Core Compute 的推理云服务，向客户提供完全解耦的推理能力。
面向客户工作负载的定制芯片
虽然新的机架和云解决方案有望重塑推理和 Agentic AI 的经济模式，但越来越多企业开始将自身工作负载视为战略资产，并寻求为特定业务需求定制芯片。英特尔高级副总裁 Srini Iyengar 介绍了相关进展：包括与谷歌合作推出 IPU（这对云服务商实现性能提升至关重要），以及与爱立信等电信客户合作，在全球范围内提供先进的无线基础设施芯片。
行业专用垂直解决方案
定制芯片正在成为垂直解决方案的基石，帮助客户满足特定行业的独特需求。陈立武列举了几个合作案例：与 Hitachi、Siemens 在能源和工业自动化领域，与 Echo Neurotechnologies 在生物医学工程领域，以及与 Greenstone Biosciences 在药物研发领域——这些项目均借助英特尔的芯片技术实现创新突破。
以芯片构建智能世界
主题演讲接近尾声，陈立武总结道：面向 PC、边缘与物理 AI、数据中心以及新兴智能中心等生态领域，英特尔及其合作伙伴仍拥有广阔机遇。从硅片到系统级芯片，再到系统和应用，英特尔为现代计算奠定了坚实基础。与此同时，英特尔正持续加大投入，在现有和新兴领域拓展新的业务空间，并与多个行业深化合作。在合作伙伴的支持下，这家老牌芯片巨头正携手各方，在硅构筑的世界之上，迈向更加智能的未来。
