公司战略与生态合作 - 公司强调在人工智能浪潮中加强与合作伙伴的关系，合作范围覆盖客户端、数据中心和边缘计算[1] - 公司与合作伙伴共同探索AI PC新形态，开发深度融合模型及数据的AI原生PC和AI PC智能体应用[1] - 在边缘计算领域，垂直客户正基于公司平台大规模部署生成式AI，应用场景包括具身智能、智慧教育、智慧零售、智慧医疗、智慧城市和智慧工业[1] - 公司的数据中心产品组合，包括至强处理器和智能网卡，正帮助合作伙伴应对多样化的算力需求，如通用计算、AI计算、数值仿真计算和存储[1] 新产品发布与技术规格 - 公司展示了面向英特尔酷睿Ultra200H系列打造的全新AI能力，核心亮点包括高达128GB系统统一内存，其中超过120GB可作为可变共享显存[2] - 该技术助力多种设备流畅运行高达120B超大规模参数MoE模型，设备类型包括轻薄本、mini PC、mini AI工作站和边缘AI Box[2] - 英特尔酷睿Ultra9285H平台整体AI算力高达99TOPS，其中集成显卡提供77TOPS算力，NPU单元提供13TOPS算力，CPU提供9TOPS算力[2] - 该处理器已广泛兼容Qwen3-30B-A3B、Qwen3-Next-80B-A3B、GPT OSS-120B/20B等主流MoE模型以及多种稠密模型[2] 市场定位与产品优势 - 面向主流市场的8000元以下价位酷睿Ultra9285H机型配备64GB内存，满足从专业到日常的全场景需求[3] - 针对万元价位以上市场的机型搭载96GB到128GB内存，驱动Mini PC和Mini AI工作站，提供远超同价位移动平台的AI算力[3] - 产品优势包括隐私保护、极速响应和底层硬件创新，所有数据均在本地处理，无需上传云端[3] - 开发者无需依赖云端，即可在本地便携设备上进行复杂的模型推理与训练，加速从概念验证到实际落地的转化过程[3] 行业趋势与未来愿景 - AI能力正被无缝集成至智能家居、车载娱乐、掌上游戏设备及各种新兴智能终端中，超越传统PC范畴[4] - 公司计划打造以用户体验为中心的智慧生态，让强大的端侧AI能力融入每个用户的日常体验[4] - 行业正开启一个真正智能无处不在的新时代[4]

文章核心观点 - 英特尔在重庆举办的技术创新与产业生态大会上，通过生动的比喻阐述了其技术战略和产品规划[6] - 公司展示了在AI PC和数据中心领域的多项技术突破，包括进入埃米时代的制程工艺和面向AI的处理器产品[7][9][30] - 强调通过深度优化软硬件及构建本土生态，以应对算力需求激增和AI普及化的行业趋势[17][27][33][34] 半导体工艺突破 - 英特尔正式跨入埃米时代，下一代AI PC平台Panther Lake已投入量产，采用Intel 18A制程[9][12] - Intel 18A制程融合RibbonFET晶体管和PowerVia背面供电技术，使芯片在相同功耗下性能提升超过15%，或在相同性能下功耗降低25%以上，晶体管密度提升30%[10][16] - RibbonFET技术通过四面包裹方式控制电流，实现更精准开关控制和更低漏电；PowerVia技术将供电电路移至晶体管背面，解决信号与供电拥堵问题[16] AI PC产品与体验 - 基于Intel 18A制程的Panther Lake将于明年1月CES发布，融合Lunar Lake高能效与Arrow Lake高性能，实现多核性能提升50%、图形性能提升50%以上、功耗降低40%[12][14] - Panther Lake整体AI算力高达180 TOPS，为端侧大模型运行奠定物理基础[15] - 公司提出AI高静游戏本概念，追求性能、温度、静音和续航平衡，并通过XeSS技术使轻薄本也能流畅运行3A大作[20][21] - 软件层面引入稀疏注意力、推测解码等技术，使端侧智能体Token吞吐率提升2.7倍[18] 数据中心与算力战略 - 全球AI大模型每月产生Token数量超过一千万亿，算力需求正转化为电力需求，未来五年AI相关电力消耗将增加3.5倍，数据中心累计投资额预计接近7万亿美元[32][33][34] - 至强6处理器扮演GPU的"神仙队友"，支持MRDIMM内存介质并提升PCIe 5.0通道数量，引入AMX矩阵加速引擎使向量搜索等场景性能提升超过72%[38] - 公司目标实现"五个九"的运行可用性，并通过TDX技术保障数据安全，计划于2026年推出"至强6+"处理器和下一代GPU产品[38][40] 生态合作与行业落地 - 公司深度融入中国模型生态，通过指令集优化和量化技术支持DeepSeek、通义千问等国产模型在端侧落地，端侧图像搜索专用模型准确率从85%提升至96%[27][28] - 在智能边缘领域，公司通过SoC整合方案帮助视源股份等合作伙伴实现从传统OPS向AI解决方案转型[24][25] - 与火山引擎合作通过AMX优化使AI模型前置数据处理任务耗时降低90%，"弹性预约实例"结合至强6最高节省83%算力成本[42] - 与中兴通讯、华勤技术、超聚变、立讯等合作伙伴在服务器扩展、工程化突破、AI部署效率和高密度计算方面取得显著成果[42]