英特尔宋继强:以CPU为核心的异构算力,推动智能体和物理AI演进
随着AI应用加速渗透至产业深处,英特I演两大技术趋势正重塑行业格局:一是尔宋具备自主规划与执行能力的“智能体AI”(Agent AI),它不仅能回答问题,继强进更能像人类一样处理复杂任务;二是核心和物从虚拟走向现实的“物理AI”,通过机器人、异动智机械臂及智能汽车等实体载体,构算实现对真实环境的力推理深度感知与交互。两者的英特I演深度融合,有望在教育、尔宋医疗、继强进交通及制造等千行百业中普及,核心和物使AI成为生产生活中不可或缺的异动智可靠助手。
这一变革也倒逼底层算力架构的构算重构。近日,力推理英特尔中国研究院院长宋继强分享了英特尔的英特I演最新战略:通过构建以CPU为核心的异构算力架构,系统性布局智能体AI与物理AI,旨在为产业伙伴和开发者提供开放、可持续的技术基础设施。
智能时代:CPU价值的重新定义
当前兴起的“多智能体系统”正在改变算力的分工逻辑。在面向真实产品级应用的多智能体架构中,计算任务不再局限于模型的训练与推理,还涵盖了数据处理、逻辑分析、工具调用、代码生成测试以及智能体间通信等高复杂度环节。这些任务高度依赖CPU的通用计算能力与调度能力,从而显著提升了CPU在系统中的数量占比与核心地位。
市场数据印证了这一趋势。根据摩根士丹利预测,数据中心“机头”CPU的整体市场规模将在未来几年迎来显著增长,新增空间可达数百亿美元量级。英特尔首席执行官陈立武指出,一线客户的实践反馈显示,数据中心中CPU与GPU的比例正发生根本性转变:在训练阶段,比例从传统的1:8向1:1过渡;而在前端部署多智能体系统、进行产品级应用时,这一比例甚至可能达到4:1。
企业追求智能体AI的核心诉求在于经济、高效与可靠。其关键在于系统能否将复杂任务拆解为多个步骤,并按需调用不同的AI模型,而非依赖单一模型处理所有任务。这种逻辑与异构计算的理念高度契合。此外,在“词元经济”背景下,优化算力的分配与使用效率,成为提升词元利用率的关键路径。

在此背景下,以CPU为核心,协同GPU、NPU、IPU及各类AI加速器的异构算力架构,已成为支撑智能体AI的长期演进方向。对于产业而言,竞争焦点已从“单一芯片的绝对性能”转向如何在功耗、成本与灵活性之间寻求整体最优解。
全栈能力:支持混合AI的高效部署
异构算力的部署需平衡隐私、安全、性能与成本等多重因素。为此,英特尔提出“混合AI”(Hybrid AI)战略。该模式将敏感任务保留在本地,将高算力需求任务按需调度至云端大模型,并在云边端之间建立高效协同通路,从而统一优化算力分布、响应延迟及数据隐私保护。
英特尔正通过硬件、系统及软件的全栈能力,助力企业轻松落地混合AI:
- 硬件层面:第三代英特尔酷睿Ultra处理器及即将上市的英特尔至强6+处理器,均基于先进的Intel 18A制程节点打造,提供卓越的性价比与能效比。

- 系统层面:构建面向自有数据与业务流程的系统级基础设施,支持在不同功耗、尺寸及部署环境下,灵活选用多种XPU硬件(CPU、GPU、NPU、IPU及各类AI加速器)。同时,推动开放的异构硬件互联标准,实现不同设备间的高性能、低延迟连接。
- 软件层面:打造开放的AI软件栈,上层兼容业界主流大模型与智能体开发框架,中间层向下适配多种异构硬件。该架构可跨硬件协调多智能体系统,统一调度计算、存储与互联资源,并具备长期的软件保值能力,避免硬件迭代导致上层应用需完全重写的困境。
迈向物理AI:从数字世界到现实交互
将智能体AI从数字空间拓展至物理世界,即边缘计算与具身智能的结合,将为AI应用开辟更广阔的空间。

物理AI的核心在于具备物理交互能力,涵盖感知、决策与执行全流程。英特尔基于第三代酷睿Ultra处理器提供工业级支持,最高可提供180 TOPS的AI算力,并配套面向机器人与边缘AI的软件包,重点强化实时性、安全性及多任务调度能力。针对机器人厂商与开发者,英特尔已发布参考设计板与机器人开发套件,助力在实际硬件上验证和优化感知与决策模型。
随着模型与任务的持续演进,系统架构与芯片集成方式也将不断迭代。未来,智能体设备的形态将更加多元化:
- AI PC:从仅能运行少数大模型,演进为承载个人与企业级智能体网络的中心节点;
- AI NAS:将传统网络存储升级为具备本地智能分析与处理能力的存储节点,更贴合家庭及中小企业的真实数据场景;
- AI Box:作为通用的“AI盒子”形态,可灵活部署于车载、家庭、门店及边缘场景,基于不同的算力平台与内存组合,形成丰富的产品线。
英特尔坚信,随着智能体AI赋能多种硬件并在不同形态间形成互补支撑,新一轮产业爆发即将到来,物理AI与机器人领域也将迎来显著增长。英特尔将继续坚持以CPU为核心,优化异构算力架构,支持智能体AI与物理AI的灵活部署;助力客户拥抱混合AI架构,优化算力分布、计算成本、延迟与隐私保护;并依托先进制程与封装技术,打造领先产品,覆盖更全面的生态场景。





