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编辑:前沿在线 编辑部
从金鸡湖畔的展馆出来的时候,晚风裹着水汽吹过来,脑子里没有前两年逛完展的那种新概念轰炸的亢奋,反倒多了点踏实。
连着跑了三年Intel Connection,今年这届,是最不花哨,也最有分量的一届。
前两届成都、重庆,场馆里飘的全是新概念,大模型、多模态、推理边界,逛一圈满脑子都是新鲜名词。
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今年风向变了,从算力中枢到行业展区,大家聊的都是沙箱时延、整机柜标准、KV Cache 效率、落地成本。话题沉到了根底,事情也就落到了实处。
王稚聪开场的三年回望很实在。
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2024 年成都首届,大家聚在一起畅想大模型能变出多少种可能;2025 年重庆,话题集中在推理能力的边界,琢磨技术还能往哪延伸;到了 2026 年苏州,所有讨论最终都绕回同一个落点:智能体的规模化落地。
三年走下来,刚好踩着中国 AI 产业从概念往实践走的步子。
本届 1.5 万平米的展区,三百多家参展商,1400 多项技术方案,80 余场技术分享,串起来早已不是零散的技术亮点,是一条从底层基建到终端行业的完整落地路径。
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这场大会更像一个明确的行业信号:智能体的竞速,正式进入拼基建的深水区。
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被低估的 CPU:智能体时代,算力重心悄悄转了
逛算力中枢展区第一个感受:行业算错了好几年的算力重心。
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生成式 AI 最热那几年,全行业死盯着 GPU,算力比拼比的就是显存、峰值算力、训练速度,仿佛 AI 的全部价值就是生成答案。
等智能体真跑起来才发现,生成答案只占整条链路的一小半,任务拆解、工具调度、沙箱启停、数据流转这些更细碎也更底层的工作,全压在 CPU 身上。
说白了,过去几年行业把算力的重心搞反了。
英特尔数据中心集团副总裁、中国区总经理陈葆立在演讲里提到,未来的智算中心是三类集群协同的体系:
CPU 集群做编排调度与通用计算,GPU集群做并行算力密集型计算,存储集群做记忆支撑,核心的枢纽是 CPU。
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这个判断其实不算新鲜,但这次是第一次有厂商把它落到了具体的产品和实测数据上。
现场给出的数据很有分量。
新一代至强 6 + 处理器,单颗芯片能稳定运行超过 1000 个智能体实例;
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在 200 毫秒启动的 SLA 要求下,并发沙箱数做到了 350 个,是同类产品的 1.46 倍。
这些数字的意义不在性能又涨了多少,而在于它换了一套评价尺子。
以前比的是总算力峰值,现在比的是单位资源能扛多少个智能体、干完多少活。
算力的价值标尺,悄悄从规模换成了效率。
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整机柜标准:真正的产业基建,从来都不显眼
整场展会最值得行业咂摸的,是 Agent 整机柜开放规范的落地。
很多人只当是一款新品发布,远没那么简单。标准这件事,在 IT 行业从来都是核心话语权。
回看十年前云计算爆发前夜,所有人都在聊 SaaS、聊应用创新,真正把行业推上规模化轨道的,是 x86 服务器的标准化普及,是 IDC 基建的成熟,是运维成本的台阶式下降。
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基建打底,应用才能井喷。
谁定了下一代基建的标尺,谁就坐在了产业长期牌桌的主位。
这套整机柜规范,本质是把智能体时代的算力要求做成了通用标尺。沙箱性能、供电、散热、内存配置全部拉齐,全行业都可以对标落地。
展会上聊了几家做企业智能体的服务商,大家都有同款痛点:给客户部署千级沙箱,光机柜适配、供电调优、散热匹配就耗了三周,近半项目工期都卡在基建适配。
以前做智能体算力,每个项目都是定制化工程;有了统一标准,就变成了标准化拼装,采购、部署、运维成本都会顺着标尺往下掉。
基建一旦标准化,规模化的拐点也就不远了。
除了机柜层面的标准,存储这条线的调整同样关键。智能体时代的存储痛点,早已不是单纯的读写快慢,而是数据供给能不能跟上计算节奏,别让昂贵的算力资源闲着等数据。
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现场能看到整套的存储解法。
英特尔和国内的焱融科技合作打造的全闪存储系统,在最新的全球 MLPerf Storage v3.0 基准测试中,Llama3-70B 模型检查点的读写带宽均位列第一;
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AI 医学影像 3D U-Net 训练场景中,聚合带宽达到 584GB/s,带宽利用率接近饱和。
针对长上下文场景下 KV Cache 飞速膨胀的痛点,又有 G3.5 创新存储方案打造共享缓存池,在容量、成本和性能之间找平衡。
再加上处理器内置的 AMX 矩阵加速、IAA 存储加速、QAT 数据加速引擎做的 KV Cache 智能加速套件,传输速率最高可提升 9.66 倍,首字时延最多降低 15 倍。
大会现场还和忆联联合发布了分层 KV Cache 的落地实践方案,企业可直接参考复用。
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往深了说,从芯片性能到整机柜标准,再到存储与缓存的全链路优化,算力基建正在从量身定制的工程,变成标准化的工业产品。
这个转变,才是智能体规模化落地最底层的支撑。
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基建不是只有一种:从集中式到分级落地
标准统一之外,部署的形态也在跟着场景分化。
传统集中式大型数据中心的建设模式,已经很难匹配智能体时代多样化的需求,不同规模的企业、不同的场景,对算力的形态、成本、周期要求完全不一样。
算力从来不是只有一种形态,匹配场景的才是有效基建。
现场展出了两种新思路的部署形态。
大型算力节点采用集装箱式 AI 算力仓,变电、储能、算力、制冷整套系统都在工厂完成深度集成,运抵现场后一周即可投用,还能直接接入绿电,算电协同的模式高度适配新能源时代的算力布局。
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另一边是面向中小企业的 TBX16 词元一体机,专门针对噪音敏感、空间有限的办公场景做了散热和静音优化,不用专门机房,办公室里就能部署本地化算力,满足核心数据不出域的需求。
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高密度算力的散热方案也在同步迭代,现场还揭晓了液冷领域的最新进展,为更高密度的部署铺路。
硬件之外,处理器内置的各类加速引擎也在两端协同发力:供给侧优化 KV Cache 复用减少重复计算,消费侧加快沙箱启动唤醒速度,软硬协同提升全链路运行效率。
算力正在跳出传统数据中心的物理边界,超大规模智算中心、区域算力节点、办公室级私有化算力逐步形成三级体系,不同层级匹配不同的业务需求与成本模型。
算力的形态也从重资产的固定基建,慢慢转向可交付、可移动的能力产品。
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生态不是贴 LOGO:能力长在一起,才是真落地
生态展区的变化,最见行业火候。
前两年的生态展,更像联合走秀,厂商排排站,各摆各的 DEMO,合影式的合作占了大半。
今年再逛,边界淡了。看不到太多 “英特尔 + 合作伙伴” 的联合 LOGO,能看到的是能力长在了一起。
云厂商的实例里,至强算力是原生底座;软件厂商的应用里,指令集优化做进了底层;机器人厂商的控制器里,算力架构是嵌进去的。不是贴个合作牌子,是真的把能力打通了。
英特尔市场营销集团副总裁、中国区总经理郭威在圆桌对话里说的判断很准。
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去年下半年智能体还只是个刚进入视野的概念,到今天,编程、内容生成等不少领域已经跑通了完整的商业闭环。
这个变化的背后,是全行业慢慢形成了一个共识:应用的起点从来不是给业务贴个 AI 的标签,而是找到一个真实存在、值得解决的问题。
医疗、酒店、工业这些垂直行业里的方案更实在。算的是产线稼动率提了多少、换线时间缩了多久、病历生成效率高了多少、运营成本降了多少的实际账。
智能体正在从实验室里的演示品,变成各行各业能用的生产工具。
端侧的产品形态也在持续往外延伸。
传统 PC 的边界正在被打破,车载 AI Box、家庭 AI 大脑、AI NAS 这些新形态慢慢冒了出来。
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面向开发者的具身智能开发套件,开箱就能跑通感知到执行的全链路,不用再从底层硬件调起。
端侧的逻辑其实和数据中心是通的:都是先把底层算力的标准、接口、工具打磨好,再放开让合作伙伴去做场景,门槛降下来,生态才能繁。
英特尔守着自己的边界,不往下抢应用场景的生意,只往上把算力底座做厚。
底座稳了,上面的生态才能长得旺。
现场公布的一组数字很能说明生态的厚度:70 多家独立软件开发商共同推进 AI PC 体验,100 多家机器人伙伴在边缘侧开展协同合作。不是一家厂商在推,是整个生态在往落地的方向走。
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拼完创意,最终拼的都是基建
逛完整场展会,最大的感触是,行业终于开始沉下来做基础工作了。
前两年智能体热的时候,大家都在拼创意、拼场景、拼概念,好像谁的想法更新颖谁就能赢。
现在潮水慢慢退去,大家逐渐回过神来,所有的上层应用,最终都要靠底层基建托着。
基建的成本、效率、标准化程度,才是决定整个产业天花板的东西。
整场逛下来,能摸到三个很清晰的产业转向。
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算力的评价逻辑在变,从比规模转向比效率;基建的形态在变,从工程化转向工业化;竞争的核心也在变,从单点技术比拼转向全生态的协同能力。
接下来半年到一年,行业会出现一个很明显的转向:大家不再拼谁的智能体功能更花哨,开始拼谁的部署成本更低、运行更稳、扩容更快。拼到最后,拼的都是基建底座。
苏州的运河纵横千年,靠的是水道相连,通江达海。产业的道理也是一样的。
智能体的规模化落地,从来不是一家厂商的独角戏,要把产业界的各有所长,凑成一起往前走的合力。
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三年三城,Intel Connection 走下来,刚好踩中了中国 AI 产业的三步节奏。成都聊可能性,重庆聊能力边界,到苏州,终于聊到了基建。
行业热的时候,大家都愿意往上看,看新创意、新场景、新故事。但产业真正的高度,从来都是由底层的基建厚度决定的。概念可以炒得快,路终究要一步步走。
做基建从来都不是聚光灯下的事,但产业能走多远,最终拼的就是这些看不见的底层功夫。概念潮总会退去,基建才是退潮后的礁石。
看得见的是应用热闹,看不见的是地基深浅。
再过一两年回头看,2026 年的苏州,大概率会是智能体产业从概念竞速转向基建竞速的分界点。
热闹的永远是上层,决定高度的永远是底层。
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这大概也是 “同芯・智远” 四个字,最朴素的产业逻辑。
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