通常英特爾進入一個領(lǐng)域，都不會是單一的硬件或者軟件，而是會通過系統(tǒng)性升級帶來生態(tài)整體變化，早些年的輕薄本設(shè)計推廣就是很好的例子。隨著AI PC概念提出第三年，英特爾除了將酷睿Ultra的AI TOPS提升5倍，也給行業(yè)、軟件、生態(tài)帶來了全面升級，這也是2025英特爾技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)生態(tài)大會第二天的主題。

在AI新技術(shù)和軟件創(chuàng)新論壇上，英特爾沒有將太多的重心放在明年CES 2026上即將發(fā)布的Panther Lake，而是聚焦當下，ARC Pro B60，酷睿Ultra 200H等已經(jīng)量產(chǎn)的產(chǎn)品，在現(xiàn)有的資源下，就能讓輕薄本、miniPC獲得運行120B MoE大模型的性能，即使放在一年前，這樣的場景是無法想象的。

英特爾技術(shù)部總經(jīng)理高宇

酷睿Ultra 9 285H很能打

論壇的第一個主題放在了已經(jīng)發(fā)布近一年的酷睿Ultra 9 285H上。酷睿Ultra 9 285H最高可以支持128GB內(nèi)存，通過統(tǒng)一內(nèi)存架構(gòu)驅(qū)動，可以給Arc 140T核顯分配高達95%的內(nèi)存空間，相當于一塊擁有了120GB的顯卡。

大顯存顯卡幾乎決定了AI運算模型的天花板，在現(xiàn)場的展示中，通過一套具備96GB內(nèi)存的mini PC，就可以在本地流暢運行20B到120B參數(shù)的大模型，英特爾甚至在現(xiàn)場與極客灣云飛合作，展示30K tokens的長上下文的紅樓夢續(xù)寫。

得益于酷睿Ultra 9 285H高效能的特性，這套SoC并非限制在輕薄本中，無論是設(shè)計師筆記本、mini PC還是嵌入式設(shè)備，都可以搭載酷睿Ultra 200H處理器，利用本地大模型實現(xiàn)更多的離線、邊緣AI應(yīng)用。

現(xiàn)場展示的DeepSeek OCR和本地TTS語音合成都是其中之一，OCR在日常中解決了很多文字、表格變成文本的問題，但傳統(tǒng)的OCR識別能力堪憂，往往需要人工重新矯正。DeepSeek OCR厲害的地方在于，利用本地大模型的優(yōu)勢，就可以非常準確的識別文字和表格內(nèi)容，并在PC中重新繪制，節(jié)省了海量的時間。

本地TTS語音合成則更有意思，通過簡短的音頻識別，就可以讓原聲產(chǎn)出不曾說過的內(nèi)容，比如讓豬王播報重慶的天氣預(yù)報。

重點在于，多個模型之間是可以通過一套AI工作流串通起來的，這也是英特爾打通生態(tài)的目的之一。在現(xiàn)場，通過一臺AI PC，就能一口氣實現(xiàn)OCR、大綱生成、腳本撰寫、聲音TTS合成，并最終生成視頻，現(xiàn)場快速制作出了一套康熙野史的短視頻，全程幾乎不需要人工干預(yù)，創(chuàng)作者只需要關(guān)注調(diào)整細節(jié)。

如果一臺AI PC算力不夠，那么就用上兩臺。兩臺AI PC通過雷電接口互聯(lián)的技術(shù)在此之前其實已經(jīng)開始實踐，不過最早雷電互聯(lián)用于數(shù)據(jù)傳輸和新舊電腦設(shè)置同步。由于雷電接口潛能巨大，特別是雷電5最高傳輸速率達到120Gbps，正常模式也和雷電4一樣擁有80Gbps，兩個AI PC進行大模型的分工合作是完全有機會的。

同時，英特爾也在考慮在這樣的基礎(chǔ)上構(gòu)建一個AI模型分配的路由PC，又一臺AI PC管理一整個PC群實現(xiàn)小工作室、家庭中的大模型運行，對于自媒體等內(nèi)容創(chuàng)作者而言，無疑是個好消息。

除了雷電互聯(lián)，英特爾與SSD主控廠商Phison合作推出了aiDAPTIV+技術(shù)，即是將大模型推理中的KV Cache存儲在專用SSD中，避免重復(fù)計算，在RAG、代碼生成等場景下可實現(xiàn)7-8倍的加速。特別是加速第一次運算時的Token速度，后續(xù)加速都非常有意義。類似這套以存代算，將SSD升級成AI SSD的方式其實也是未來存儲廠商升級SSD的方向之一，例如鎧俠等頭部廠商也已經(jīng)開始在企業(yè)級SSD中開始部署相似的AI加速策略。

同樣，大模型并非限制在AI PC上，基于酷睿Ultra的AI Box在智能座艙和智能家居中也同樣付諸實踐，比如停車場二維碼識別、家庭安防與寵物看護，具備低延遲、隱私保護和個性化服務(wù)特點。

最后也少不了現(xiàn)場展示剛推出不久的ARC Pro B60顯卡，單卡具備24GB顯存，支持最高16卡互聯(lián)，在一臺配備雙芯B60顯卡的緊湊型PC上，同時運行文生圖、文生視頻、語音交互、多模態(tài)問答、OCR、代碼生成等8個模型，以及調(diào)用AI智能體完成復(fù)雜任務(wù)。

現(xiàn)成的黑科技

只有AI PC和AI Box對于日常生活而言也是不夠的，AI生態(tài)其實更為缺乏的是周邊硬件、應(yīng)用，以及一套判定AI PC性能的標準。

在論壇的下半場，賽迪研究院展示了AI PC測試標準的可能性，也指出了AI PC當下面臨著功耗、軟硬一體結(jié)合、離線場景應(yīng)用的多種挑戰(zhàn)。而在未來，異構(gòu)計算、模型輕量化、端云協(xié)同也將成為端側(cè)AI的趨勢。

同樣基于AI應(yīng)用的鼠標、會議耳機、攝像頭也已經(jīng)陸續(xù)發(fā)布，旨在通過硬件延伸探索AI應(yīng)用更多的可行性。

在軟件上，必優(yōu)科技ChatPPT，百度文心APP電腦版以及QQ音樂也分別展示了利用本地AI大模型帶來的體驗升級，比如ChatPPT通過端云混合架構(gòu)，在保護本地文檔隱私的同時，利用云端強大渲染能力快速生成PPT。QQ音樂則是可以通過臻品母帶超分的方式，在節(jié)省流量的前提下提升音質(zhì)，或者依靠35B模型本地創(chuàng)作AI音樂。

目前為止，英特爾已經(jīng)與超過250家ISV合作，覆蓋創(chuàng)作、文字、學(xué)習(xí)等生態(tài)的AI PC應(yīng)用場景，確保AI PC不僅只有算力，還能與本土用戶習(xí)慣相結(jié)合，快速擴展AI應(yīng)用的影響力。

AI PC的寒武紀

自從2023年AI PC概念提出以來，端側(cè)AI隨著AI TOPS性能提升迎來模型趨勢上的變化。從整體而言，端側(cè)AI模型正在向兩個方向發(fā)展，一個是參數(shù)量大但激活稀疏的MoE模型，另一個蒸餾壓縮模型，前者參數(shù)量大，后者小而精，兩者共同的特點是具備思維鏈和工具調(diào)用能力，適合端側(cè)部署。

其中稀疏化MoE模型更側(cè)重于內(nèi)存帶寬和存儲容量，一方面由于模型擁有萬億級參數(shù)，在使用的時候只會激活對應(yīng)部分，雖然每次計算量不大，但模型需要頻繁地從內(nèi)存中加載當前要激活的專家參數(shù)。這個過程被稱為權(quán)重交換。因此，內(nèi)存帶寬成為了關(guān)鍵瓶頸。速度足夠快的內(nèi)存可以確保參數(shù)被迅速送達計算單元，避免等待。這時候酷睿Ultra 200H的128GB內(nèi)存容量支持就起到了關(guān)鍵的效果。

對應(yīng)的，蒸餾壓縮模型更側(cè)重于持續(xù)算力和能效，即通過知識蒸餾，將一個大模型的能力壓縮到一個參數(shù)量小得多的稠密模型中，比如8B壓縮到2B以內(nèi)，每次運算的時候都是完整的模型運算，對處理器的AI TOPS算力要求更高，同時也需要英特爾XPU架構(gòu)高效的分配NPU、GPU、CPU進行矩陣乘法等計算，這也是競爭對手在生態(tài)上無法做到的。

但無論哪一個方向，端側(cè)模型對AI TOPS的算力是硬需求。在硬件的加持下，AI從原來的只會動嘴，演變成了裝上手腳，具備了聽（ASR）、看（VL+OCR）、說（TTS）等多模態(tài)能力。這意味著未來的端側(cè)設(shè)備，無論是輕薄本、平板，都將由簡單的桌面助手升級成AI智能體，在短時間獲得更高的工作效率。

從Meteor Lake的34 AI TOPS到Panther Lake的180 AI TOPS，AI算力在三年內(nèi)提升了5倍。更重要的是，圍繞這套硬件搭建起來的AI生態(tài)，不僅影響到了桌面辦公，也從實際上影響到了商場、交通中的AIoT，原本需要管理工作者付諸體力和精力的工作，在攝像頭、傳感器沒有升級的前提下，轉(zhuǎn)由AI 7x24小時代管，且判斷更為準確。

值得注意，現(xiàn)場展示的DEMO均基于已經(jīng)量產(chǎn)許久的酷睿Ultra 200H展開，120TOPS算力已經(jīng)能夠幫助終端用戶完成很多端側(cè)AI應(yīng)用的實現(xiàn)，這也讓筆者更為期待接下來Panther Lake推出后，180TOPS算力可以帶來什么樣的新變化。可以肯定的是，隨著英特爾AI生態(tài)布局的展開，AI應(yīng)用的普適性將最終影響到身邊所有人，一臺AI PC帶來的潛能，也將進一步被放大。