【ZOL中关村在线原创行业分析】生成式AI从训练走向推理的过程和结果，可以说是人工智能应用从实验室走向大众化应用的缩影。而当人工智能已经变成人们手机、电脑里的日常应用，甚至成为弱感知化的系统底层功能时，下一个方向在哪？其实行业已经给出了答案——Agentic AI。也因此，为AI提供底层算力的芯片需求正在悄然发生转变。
在以训练和推理为核心的生成式AI演进过程中，GPU无可厚非成为行业宠儿。供不应求、高溢价等利好因素推动GPU相关公司市值成倍增长，成为资本热钱的集散地。但是在即将到来的Agentic AI时代，单靠GPU算力已经无法满足多元化部署与应用的需求，GPU的独舞正在逐步演变为“CPU+GPU+ASIC”协同的群像剧。
根据《IDC全球智能体市场预测报告（2025-2030）》，2025年全球活跃智能体约2860万个，但是在2030年会激增到22.16亿个，年复合增长率高达139%。而智能体中CPU处理耗时占总任务延迟的80%-90%。与此同时，于2026年初发布的KeyBanc服务器芯片市场测算报告显示：2026年全球服务器芯片需求年增长率来到了30%-40%。由此可见，随着Agentic AI规模化落地、AI服务器出货量激增、AI PC普及以及边缘计算加速发展，服务器CPU需求增速显著高于整体市场。这对于英特尔这样有着深厚技术、产品以及市场积累的芯片上游企业，无疑是推动增长的新方向。而英特尔确实已经规划优先保障旗下至强处理器的交付能力。
在AI芯片从GPU向CPU+GPU+ASIC多元演进的过程中，英特尔最新业务动作也显现了一个新趋势——x86架构不仅没有被边缘化，反而因AI驱动的全线业务需求被重新推至舞台中央。同时，CPU作为“主控”的战略价值正在被逐步放大，它将成为未来AI系统级竞争的关键胜负手。
因此，当生成式AI完成从模型训练到场景推理、从单点应用到Agentic智能体的进化时，全球算力需求的底层逻辑正在发生根本性改变，GPU独挑大梁的算力格局其实已经成为过去，CPU+GPU+ASIC的异构协同将成为AI行业下一个世代的主流格局。在这场算力架构的重构浪潮中，英特尔凭借以至强处理器为核心的系统级打法，洞察并把握到了AI市场新的机遇，并在数据中心领域持续构建全栈式产品布局与技术优势，进而成为AI时代算力竞争的“头部玩家”之一。
·AI算力需求爆发，CPU成智能体时代的核心刚需
算力需求的结构性变化，让CPU的角色从传统的通用计算核心升级为AI异构算力系统的“大脑”。因为在Agentic AI的实时感知到决策再到行动的闭环过程中，对延迟、一致性和安全隔离的要求远高于传统AI训练和推理场景，而这正是CPU的核心优势所在。
同时对于企业级用户而言，AI算力不再是单一的GPU加速需求，而是需要兼顾传统业务与AI应用的混合负载。人们在AI实践中逐步发现，CPU作为通用计算与算力调度的核心，已经成为连接各类算力资源、实现业务平滑升级的关键载体。
在这样的背景之下，英特尔至强处理器凭借极致的性能、丰富的技术特性与成熟的生态兼容性，成为AI时代服务器CPU的优选方案，英特尔也顺势将至强系列的交付列为高优先级，以匹配市场的爆发式需求。同时，英特尔内部组织架构升级，将数据中心与AI业务统一交由Kevork Kechichian管理，更进一步加强了CPU、GPU及平台战略之间的紧密协同。
·全栈产品布局，英特尔构建数据中心算力矩阵
虽然在大众认知中，英特尔是一家CPU厂商，但在英特尔自身业务结构中，面对AI时代衍生出来的多元化算力需求，自然是有着极其丰富的布局。也就是以CPU、GPU以及ASIC为核心的全栈组合拳，进而构建起覆盖通用计算、AI加速计算以及专用计算的完整数据中心算力矩阵，这也是英特尔XPU战略的客观体现。
那么在不同的芯片领域，英特尔的具体布局到底如何呢？
CPU：至强双箭齐发筑牢主控核心地位
CPU是英特尔数据中心布局的核心，也是在AI时代参与异构计算的关键，而至强系列无疑是佼佼者。目前，英特尔至强系列的至强6已落地，而至强6+也将于今年正式发布，通过双产品布局持续夯实AI主控的领先地位。
当前，英特尔至强6处理器已成为AI推理优选CPU，这主要源于其五大核心优势：
其一是更出色的I/O性能，相比上一代PCIe通道数提升高达20%，单处理器提供多达192条PCIe 5.0通道，大幅提升数据卸载效率；
其二是更多内核和更高的单线程性能，每CPU配备多达128个核心，相比上一代，每路内核数提升2倍，为GPU和加速器提供更快的数据供给；
其三是更高内存带宽和容量，作为英特尔首款引入MRDIMM技术的处理器，其内存带宽相比上一代提升高达2.3倍，搭配504MB三级缓存与CXL技术，完美适配大模型时代的内存需求；
其四是专门的RAS支持，通过遥测、平台监控等高级管理功能，减少大规模AI系统停机时间，提升运营效率；
最后则是更高的灵活性和扩展性，集成AMX技术并新增FP16精度运算支持，可高效完成数据预处理等AI任务，满足混合工作负载需求。
而今年即将推出的Clearwater Forest，也就是至强6+处理器，则凭借更加先进的制程工艺打造的微型化计算单元，在实现芯片成本优化的同时，兼顾能效与性能的双重提升，为数据中心服务器提供更具竞争力的通用计算解决方案，进一步巩固英特尔在CPU领域的优势。
GPU：瞄准异构计算需求，加速产品迭代
GPU，也是英特尔近年来持续发力的赛道。毕竟在AI时代，GPU的重要性不言而喻。即便Agentic AI时代会改变现阶段GPU一家独大的格局，但这并不代表GPU的重要性会有所下降。它反而会在未来的多元化计算需求中继续占据重要位置，并为Agentic AI加速助力。
正因如此，英特尔计划在2026年让GPU迭代步入快车道，并计划相继推出Crescent Island、Jaguar Shores新品。它们是英特尔正在开发的两款关键AI加速器产品，前者专注于AI推理加速，后者则是面向机架级平台的下一代AI GPU。
Crescent Island可以为实时AI推理任务（如本地AI PC、边缘计算）提供高性能与能效平衡的解决方案，其设计强调低功耗与高推理效率，适用于需要即时响应的AI应用，如文档处理、视频剪辑和本地生成式AI。
Jaguar Shores的设计目标则是支持更高端的AI?训练?任务，它计划采用先进的3nm工艺节点并整合HBM3/HBM4内存，提供极高的算力支持以用于训练大型AI模型。
同时两款新品的推出并非简单的性能升级，而是精准瞄准企业级用户的异构计算需求，并通过标准化、系列化的产品设计，降低客户在CPU和GPU异构架构中的选型复杂度，实现与英特尔至强CPU的无缝协同，让GPU的并行算力能够被充分激活，真正发挥AI加速能力。
ASIC：业务势头强劲，是专用计算的重要补充
在专用计算领域，英特尔的ASIC业务也已展现出强劲的发展势头，目前年化营收已超10亿美元，成为其数据中心算力矩阵的重要补充。
ASIC凭借定制化的计算架构，能够针对特定AI场景实现极致的能效比，与至强CPU的通用计算、GPU的通用加速能力形成互补，共同构成英特尔CPU主控+GPU加速+ASIC专用的三级金字塔异构架构，从而满足不同行业、不同场景的算力需求。
·凭借系统级技术优势，英特尔定义AI时代数据中心竞争力
在AI算力竞争从单一产品比拼升级为系统级较量的当下，英特尔的核心竞争力并非仅在于表面的产品性能，更在于其基于至强CPU构建的系统级技术能力，以及多年来深耕数据中心领域形成的生态与架构优势，这些优势让英特尔能够在AI的多元化异构计算时代持续领跑。
首先，英特尔打造的“CPU主控+GPU加速+ASIC专用”的三级金字塔架构，精准抓住了异构计算的核心痛点，即算力资源如何更加高效地调度与利用。在这一架构中，至强CPU作为主控核心，承担着任务管理、数据预处理、算力调度的核心职责。它能够精准把控数据流向，把GPU/ASIC的并行算力充分“喂饱”，以避免算力资源的闲置与浪费；同时，依托CXL（Compute Express Link）技术构建的共享内存池，实现了CPU与加速芯片之间的内存一致性，大幅降低了数据交互的延迟与成本，有效优化了用户的总体拥有成本（TCO），让异构算力的价值得到真正释放。
其次，针对Agentic AI对延迟、一致性和安全隔离的高要求，英特尔至强处理器集成了RAS、AMX以及多线程调度等核心技术，成为适配Agentic AI工作负载的刚需。RAS技术保障了系统的高可靠性，满足企业级AI应用7x24小时的运行需求；AMX技术实现了AI数据预处理的硬件加速，提升了任务处理效率；多线程调度能力则让CPU能够高效处理多任务并行的工作负载，完美匹配智能体的实时交互需求。这种对AI工作负载的深度适配，让英特尔的算力解决方案能够真正落地到企业级场景中。
同时，生态是英特尔多年来深耕数据中心领域所积累起的核心资产，而至强6处理器保持了x86指令集与现有百万级应用的二进制兼容，这一特性为企业级用户的AI转型降低了门槛。客户无需重写代码，即可将AI推理嵌入到传统业务流中，实现AI的随手调用，让传统业务能够平滑向AI化升级，避免了因架构更换带来的成本与风险。这种生态兼容性，是英特尔相比其它竞品的核心壁垒，也是其能够在全球数据中心市场保持领先的关键原因。
此外，对于绝大多数企业而言，AI转型并非对传统业务进行完全颠覆，而是在原有业务基础上升级，因此，AI+传统工作方式的混合工作负载将成为常态。英特尔至强处理器专为支持广泛工作负载而设计，既能够高效处理企业的传统通用计算任务，又能通过AMX等技术完成AI数据预处理、推理等任务，实现了传统业务与AI应用的无缝融合。这种混合负载支持能力，让企业能够在不更换硬件架构的前提下完成AI转型，大幅降低了数智化升级的成本。
·结语
回看近年来AI领域的爆发就会发现，整个行业的发展脉络其实与硬件需求高度契合。AIGC的出现让行业对GPU的需求拉升至顶点，但随着单一应用模式被打破，智能体模式的AI应用则让CPU、ASIC逐步回归到与GPU同等重要的地位，并且在未来的Agentic AI普及过程中形成CPU、GPU、ASIC多元协同的结构。
在这样的背景之下，英特尔凭借以至强处理器为核心，加速迭代GPU，以及逐步提升ASIC业务规模的系统级策略，通过CPU、GPU、ASIC的全栈产品布局，以及异构架构、生态兼容、工作负载适配的系统级优势，在AI时代的数据中心领域构建起独特的核心竞争力。
同时，在AI产业持续加速发展的大背景下，算力需求的增长将是长期趋势，而系统级的算力解决方案更是会成为市场的核心需求。以此来看，英特尔以CPU为锚点，以系统级协同为核心策略，不仅精准把握了当下的AI市场机遇，更为未来的算力竞争奠定了坚实的基础。同时对于整个行业而言，英特尔的布局也为AI算力的发展提供了重要参考，即AI时代的算力竞争，从来不是单一产品的比拼，而是架构、协同、生态的综合较量，唯有构建起全栈式、系统级的算力能力，才能在算力重构的浪潮中占据主动。
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