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聚力智能体AI 英特尔携手生态探索算力新范式

聚力智能体AI 英特尔携手生态探索算力新范式

  • 分类:新闻动态
  • 发布时间:2026-09-24 03:08:36
  • 访问量:52

聚力智能体AI 英特尔携手生态探索算力新范式

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本文转自:新华网

2026英特尔技术创新与产业生态大会近日在苏州举办。大会以“同芯·智远”为主题,汇聚学界专家、科技企业、生态合作伙伴,围绕智能体AI从技术原型走向产业部署过程中的算力架构、软硬件协同、场景落地等现实问题开展交流,展示一批面向智能体应用的基础设施与终端产品方案。

当前智能体AI正在由被动应答转向具备任务规划、工具调用、自主执行能力的新型AI形态。会上披露的数据显示,全球接近八成企业已经开展智能体技术内部试点,国内预计到2031年活跃企业智能体数量将超过3.5亿个。快速增长的业务需求,对传统AI计算基础设施提出新的挑战,算力架构、存储调度、沙箱管理、内存缓存等环节均面临现实瓶颈。

北京大学新结构经济学研究院院长林毅夫等嘉宾,分别从产业经济与技术演进角度,分析智能体AI带来的产业机遇。英特尔首席执行官陈立武以视频形式为大会致辞,他表示,作为现代计算的基石,x86持续驱动计算向智能化应用发展,依托CPU、GPU、ASIC、先进封装以及晶圆制造的技术积累,叠加云‑边‑端完整开放生态,英特尔期待和产业伙伴共同把握智能体时代发展机遇。

英特尔中国区董事长王稚聪在现场表示,“智能体AI融入真场景、创造新价值,不仅需要技术突破,还要开放协作,把产业界的‘各有所长’聚成‘共创所成’。”大会意在搭建智能体产业生态汇聚平台,推动算力对接真实业务需求,联合客户、生态伙伴和开发者,让智能技术赋能百业、惠及千家万户。

与会嘉宾普遍认为,智能体规模化落地,不能仅依靠单一硬件算力提升,需要打通计算、存储、网络、软件全链路,依靠产业链多方协作,解决实际业务中的时延、并发、成本等问题。

在数据中心侧,本次大会传递出一个产业变化趋势:在智能体业务模式之下,CPU的调度、预处理、任务编排价值进一步凸显,算力体系不再单纯依赖GPU算力堆叠。英特尔数据中心集团副总裁、中国区总经理陈葆立在主题演讲中指出,智能体从思考到执行,覆盖模型推理、任务编排、数据搬运与记忆管理完整链路,“数据中心的架构必须随智能体AI而变。全新的智算中心,应该以CPU为核心、CPU与GPU、IPU、存储协同运作,而不是单纯比拼某一环节的参数”。他提出,评估基础设施能力的标尺应当发生转变,相比于硬件标称算力规模,更应当关注既定电力资源条件下,系统能够稳定高效完成多少有效任务。

据陈葆立介绍,智能体负载区别于传统生成式AI,大量任务拆解、工具调用、沙箱调度交由CPU完成。至强6+处理器单颗芯片可支持超1000个智能体稳定部署;200毫秒启动时延约束下,单颗处理器最多支持350个沙箱并发创建。面对海量沙箱瞬时拉起需求,英特尔联合伙伴发布开放Agent整机柜平台规范,给出机柜硬件配置参考。针对KV Cache推理瓶颈,联合焱融科技、忆联推出分层存储与加速套件,实测KV Cache传输速率最高提升9.66倍,首字时延最高提升15倍。

端侧是智能体落地的另一重要阵地。英特尔副总裁、端侧计算和物理AI事业部中国区总经理高嵩表示,依托CPU‑GPU‑NPU协同的XPU算力基座,结合开源软件生态,可以推动传统硬件向智能体PC、AI Box、AI NAS新形态演进,挖掘增量市场。会上发布具身智能开发套件,将机器人实时控制平均抖动降至1.6微秒,降低机器人开发者开发门槛。企业披露,2027年将完成全线产品迭代,借助18A‑P制程提升能效水平。

英特尔中国区技术部总经理高宇认为,智能体可以将人从重复机械事务中解放,释放创造价值,办公、工业、车载、医疗等场景都具备落地潜力,需要生态协同推进应用普及。目前多个行业已经出现试点项目,PC被看作端侧智能体重要载体,混合式AI软硬件适配正在推进。

产业人士分析,智能体AI仍处于发展早期,沙箱调度、缓存、端云协同仍待优化,行业标准、开发工具尚不完善。实现大规模落地,需要产业链各方协同,打通软硬件链条,兼顾性能、成本与稳定性,挖掘真实业务价值。

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