2026年6月5日，在北京召開的在英特爾至強 6+ 新品發(fā)布會暨數(shù)據(jù)中心創(chuàng)新日上，英特爾給出了其對AI時代下一個關鍵轉(zhuǎn)折點的判斷：當AI從大模型訓練全面轉(zhuǎn)向Agentic AI（智能體AI）的規(guī)模化落地，數(shù)據(jù)中心對算力的訴求正在加速回歸CPU。這并非對GPU重要性的否定，而是對AI基礎設施架構的一次系統(tǒng)性重構。

英特爾市場營銷集團副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理郭威在會上指出，以算力、數(shù)據(jù)、算法和網(wǎng)絡為核心的AI基礎設施格局正在重塑。隨著AI向云、邊、端更廣泛地部署，混合式AI成為主流，CPU作為中樞的作用日益凸顯。“面向Agentic時代，通過CPU、GPU、存儲與網(wǎng)絡的高效協(xié)同，構建系統(tǒng)級能力，才能真正釋放AI規(guī)模化應用的價值。”

這一判斷的背后，是一組關鍵數(shù)據(jù)：2025年，中國AI推理數(shù)據(jù)量首次超過訓練數(shù)據(jù)量；預計2026至2027年，企業(yè)場景中的活躍智能體數(shù)量將同比增長超200%。當AI的工作負載從“煉大模型”轉(zhuǎn)向“用智能體”，一場圍繞“算力、存力、連接力、保障力”的新型智算中心底座之爭已然打響。

從1:8到1:1，智能體時代CPU重回C位

在過去的大模型訓練時代，一臺GPU服務器通常搭配兩顆CPU，形成典型的1:8配比。CPU在很大程度上扮演著“配角”，負責數(shù)據(jù)預處理和任務調(diào)度。然而，當海量智能體開始運行，任務模型發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)變。

“過去幾個月我們觀察到，不管你養(yǎng)了多少個智能體，每個都會消耗CPU；當你要讓它去調(diào)用數(shù)據(jù)庫、執(zhí)行一段腳本，這又會占用額外的CPU算力。”英特爾數(shù)據(jù)中心集團副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理陳葆立在會后的媒體群訪中透露，國內(nèi)某領先大模型廠商從去年到今年，其CPU需求已提高了5倍。“這是真實的反饋”，他基于此判斷，CPU與GPU的比例正從1:8逐步向1:1甚至更高演進，最根本的邏輯在于：“當你要給AI更多任務的時候，絕大多數(shù)任務的執(zhí)行者是CPU。”

這一觀點得到了產(chǎn)業(yè)鏈伙伴的印證。騰訊云計算產(chǎn)品運營總監(jiān)周馳從業(yè)務體量的角度指出，不應僅從單臺服務器的比例去看待這一變化。他描述了一個顯著的“破圈”現(xiàn)象——當騰訊首次在線下推廣其智能體應用時，前來體驗的人群中開發(fā)者僅占少數(shù)，更多的是律師、白領、工人、農(nóng)民，年齡跨度甚至是從七八十歲的老人到十歲的小朋友。“他們都能講出來我想用智能體干什么，這個破圈現(xiàn)象非常強烈。”

這種破圈意味著，大量過去因ROI不合算而未被開發(fā)的瑣碎、個性化需求正在被AI自動化。這些高并發(fā)、需求多樣但單點算力要求不高的工作負載，并不需要昂貴的GPU，而是極度渴求高密度、高性價比、擅長調(diào)度與持續(xù)處理的CPU。 周馳判斷，從全球CPU裝機量來看，這將帶來巨大的增量。

作為基礎設施提供商，云尖信息副總裁張歡軍則從服務器架構角度觀察到，token（詞元）爆發(fā)式增長帶來的數(shù)據(jù)入口、調(diào)度、路由乃至token化處理，幾乎全部在CPU集群上完成。“過去幾年GPU發(fā)展快，是因為大家都聚焦在大模型。隨著Agentic AI的出現(xiàn)，這種主動的、目標驅(qū)動的AI，讓業(yè)務負載主要轉(zhuǎn)移到了CPU上。”他設想，未來企業(yè)級Agent大量涌現(xiàn)后，CPU的比重會越來越大。

至強6+：“四力”齊發(fā)，用系統(tǒng)思維破解智算痛點

正是捕捉到這一趨勢，英特爾推出了全新的至強6+處理器。作為首款基于Intel 18A制程的數(shù)據(jù)中心CPU，它并非一次簡單的產(chǎn)品迭代，而是圍繞Agentic AI時代智算中心的痛點，從四個維度進行了系統(tǒng)性升級。

在算力層面，至強 6+ 處理器擁有最高 288 能效核心，使其能在單個液冷機架（32U空間）內(nèi)提供36864個核心，以極高密度承載多智能體的并發(fā)運行。其內(nèi)置的AMX（高級矩陣擴展）技術，可分擔AI數(shù)據(jù)預處理并為向量數(shù)據(jù)庫提供加速。可以為客戶提供更高并發(fā)、更低時延、更優(yōu)能效的云端算力服務，支撐 AI 時代多樣化的工作負載需求。

在存力層面，全新的至強 6+ 處理器不僅擁有576MB 三級緩存，還支持 12 通道 DDR5 內(nèi)存、96 通道 PCIe Gen 5。搭配英特爾 QAT，可解放 CPU 處理能力，加速壓縮、重刪、傳輸?shù)却鎯ぷ髫撦d。

陳葆立指出了一個行業(yè)痛點：當下大模型的上下文窗口已動輒百萬Token，未來可能達到幾百萬，由此產(chǎn)生的KV Cache（鍵值緩存）會迅速占滿昂貴的顯存。行業(yè)趨勢是將這些數(shù)據(jù)卸載到內(nèi)存或SSD中，直接導致高端SSD“奇貨可居”。

“至強 6+ 處理器還有兩個重要的技術，是解決這個痛點的兩把‘金鑰匙’。”英特爾中國區(qū)技術部總經(jīng)理高宇強調(diào)，QAT（英特爾快速輔助技術）和IAA（英特爾存內(nèi)分析加速器） 正是為此而生。QAT能在KV Cache存盤前進行硬件級壓縮，壓縮比至少達50%，直接節(jié)省一半的存儲成本。IAA則能對內(nèi)存數(shù)據(jù)進行實時壓縮和解壓，在不影響加載速度的前提下，大幅節(jié)省寶貴的內(nèi)存資源。高宇表示：“以前大家覺得改軟件來用這些功能很麻煩，但今天它們能省下幾千、幾萬塊，大家都搶著用。機會是留給有準備的人的。”

在連接力層面，至強 6+ 處理器提供從 200GbE 到 800GbE 的持續(xù)迭代。最新推出的英特爾以太網(wǎng) E835 控制器支持從 10GbE 到 200GbE 吞吐量的靈活擴展，通過提高每核帶寬，在高密度虛擬化環(huán)境中充分釋放高核心數(shù) CPU 平臺的性能。

在保障力層面，至強 6+ 處理器通過 6 大類 52 項 RAS 功能（可靠性、可用性、可服務性），利用英特爾 TDX 構建端到端的機密計算環(huán)境，為 AI 服務器和集群的高可靠、高可用和高可維護提供硬核守護。

單個處理器支持“1000個智能體部署”

在發(fā)布會現(xiàn)場，“單顆至強6+處理器支持上千智能體”的說法令人印象深刻。這一極限能力在隨后的群訪中得到了更細致的解構，它揭示了英特爾面向智能體時代極致的彈性。

英特爾數(shù)據(jù)中心集團副總裁兼中國區(qū)總經(jīng)理陳葆立將智能體比喻為“數(shù)字員工”，能力有高低之分，因此硬件配置也需因地制宜。支持上千智能體的案例，是通過至強6+的單核架構優(yōu)化，將一顆物理核心的算力資源精細切分，同時“分身”運行3到4個智能體。但他坦言，這種模式更適合處理市場調(diào)研、查詢信息等相對簡單的日常工作，單個智能體的絕對性能會有所取舍。這在當前大量探索性、甚至免費的服務階段尤為適用，能夠最大化固定資產(chǎn)的利用效率，承載海量用戶。而隨著未來高價值付費服務的出現(xiàn)，單個智能體將需要更強的能力保障，資源配比自然會走向新的平衡。

這種技術上的“彈性”，不僅體現(xiàn)在核心資源的切分上，更貫穿于處理器未來的宏觀設計。面對是發(fā)展“大核”還是“小核”的行業(yè)爭論，陳葆立給出了明確的回答：兩者都需要，并確認超線程技術將回歸。其根本目的是為了給客戶提供選擇的自由度。如果業(yè)務需要海量并發(fā)線程，可以開啟超線程讓虛擬核數(shù)翻倍；如果追求極致的單核性能來處理數(shù)據(jù)庫調(diào)用等重型任務，則可以關閉該功能。“我們會持續(xù)把產(chǎn)品迭代的彈性做進去，以支撐未來各種不同的變化。”

這種靈活應變的底層能力，正是為了承接云尖信息副總裁張歡軍所觀察到的產(chǎn)業(yè)需求：在GPU機頭側(cè)需要處理復雜調(diào)度的“大核”，而在承載海量輕量級智能體本體運行時，則需要高能效的“能效核”。英特爾同時擁有并能無縫兼容這兩種架構，使得基礎設施廠商能夠針對不同業(yè)務場景靈活定制。

那么，這是否意味著，未來客戶可能只需要直接提出對于智能體需求，說明自己需要什么樣的智能體能力即可，而不是像現(xiàn)在這樣，要提具體需要多大的內(nèi)存、需要什么配置的CPU。然后云服務商通過提供智能體的這種服務能力，來形成一種全新的商業(yè)模式？

對于芯智訊提出的這個問題，騰訊云計算產(chǎn)品運營總監(jiān)周馳回應道：“我覺得這已經(jīng)不是未來了。 ” 他透露，騰訊云已推出to B的“ClawPro”平臺，為企業(yè)搭建好一整套包含用戶管理、安全審計等能力的智能體平臺。員工只需一鍵認領一個智能體，無需關心其背后是多少核、多大內(nèi)存的服務器。而在to C領域，“LightVela”則將這一理念貫徹得更為徹底，完全屏蔽了技術概念，讓非技術背景的用戶感覺只是在“養(yǎng)一只能幫自己打工的蝦”，需要更強能力時再進行“升格”。這種將智能體作為一種服務直接交付的模式，正在模糊傳統(tǒng)IaaS、PaaS的界限，它不再售賣算力資源，而是直接交付生產(chǎn)力。

這正是Agentic AI時代最迷人的變革，當基礎設施具備了高度的彈性，當?shù)讓有酒膹碗s性被巧妙地封裝和調(diào)度，最終用戶所觸碰到的，將不再是冰冷的服務器和晦澀的參數(shù)，而是一個個活生生的、即取即用的“數(shù)字員工”。英特爾與它的生態(tài)伙伴們，正在為這幅圖景鋪設最底層的基石。

生態(tài)共振：加速落地

技術能力的釋放，最終需要落地于場景。在此次發(fā)布會上，多家國內(nèi)空間領軍企業(yè)展示了基于英特爾至強6+的合作成果，勾勒出Agentic AI落地的真實圖景。

騰訊云基于全棧自研的星星海服務器，即將推出搭載至強6+的新一代云實例。周馳透露，從上一代能效核開始，騰訊云就是其AP平臺的全球獨占伙伴，早期的合作已廣泛應用于微信、騰訊廣告、騰訊會議等業(yè)務。新一代實例將釋放288核的并發(fā)優(yōu)勢，恰好匹配智能體場景“對單個處理要求不高，但需求量巨大”的特點。

針對KV Cache帶來的存儲焦慮，新華三展示的UniStor X20000 AI數(shù)據(jù)存儲平臺，借助至強的高性能存力進行I/O數(shù)據(jù)流優(yōu)化，以提升推理效率。阿里云則帶來了QAT的實踐，其在加解密、壓縮/解壓縮場景下性能提升超4倍，實現(xiàn)了物理空間、系統(tǒng)帶寬和能效的全面優(yōu)化。而火山引擎發(fā)布的AICC機密計算平臺，則利用英特爾TDX技術，為多租戶環(huán)境下的AI大模型應用構建了可信執(zhí)行環(huán)境。

“我們回歸到底層的技術和架構設計，英特爾在連續(xù)迭代和架構一致性上非常出色。”云尖信息副總裁張歡軍指出，對于硬件廠商而言，無需重新設計硬件、即插即用的兼容性，是快速響應市場需求的關鍵。

小結：

從大模型到智能體，AI的競爭焦點正從單一的峰值算力，轉(zhuǎn)向由系統(tǒng)級能力支撐的規(guī)模化、普惠化應用。在這場變革中，以英特爾至強為代表的x86 CPU，不僅是PC與服務器時代的開創(chuàng)者，更是新的智能體時代的智算基礎設施的關鍵底座。

盡管前景光明，但所有參與者都清醒地認識到，Agentic AI時代的大幕剛剛拉開。當被問及芯片缺貨問題時，陳葆立坦言，從去年年底開始感受到了非常強勁的需求，緊張態(tài)勢短期內(nèi)可見。他的底氣在于，英特爾是唯一擁有自己產(chǎn)能的CPU/GPU芯片公司，能夠為供應提供保障。但他也謹慎地表示：“這個需求能否持續(xù)旺盛，最終取決于AI是否真正提升了生產(chǎn)力。現(xiàn)在還處在非常非常早期的階段。”

編輯：芯智訊-浪客劍