“芯”力觉醒，云启新程，英特尔的算力普惠之路

【ZOL中关村在线原创行业观点】在当今数字化浪潮中，人工智能（AI）技术正以前所未有的速度重塑各行业的发展格局。从大模型的横空出世到智能体的广泛应用，算力作为推动这一切的核心引擎，其需求呈现爆发式增长。如何让算力更高效、更普惠地服务于千行百业，成为摆在整个科技产业面前的关键课题。

而“芯云协同”芯片与云的深度融合，正在为这一问题提供有力的答案。日前，在在火山引擎2025春季原动力大会上，英特尔携手众多合作伙伴，共同探讨了算力普惠的未来蓝图，并展示了双方在技术、生态和应用落地方面的卓越成就。

算力需求的变革与挑战

随着AI大模型、自动驾驶、边缘计算等前沿技术的快速发展，全球算力需求正经历着深刻变革。据预测，到2026年，全球数据中心的耗电量将相当于德国一年的耗电量，这不仅凸显了算力需求的激增，也对数据中心的能耗和总体拥有成本提出了严峻挑战。在这样的行业背景下，企业对算力的要求不再局限于单纯的性能提升，而是更加注重算力的多样化、高性价比和高稳定性。

英特尔中国互联网行业总监李志辉在会上指出，“算力作为核心引擎，正在经历从集中化到普惠化的转变。我们来自云计算、软件、硬件、服务等不同领域的企业，肩负着共同使命，让计算更加智能、高效、普惠。”

这一观点深刻揭示了当前行业趋势，AI技术的普及正在推动算力从少数大型数据中心向更广泛的应用场景和企业用户扩散。然而，企业在寻求智能化升级的过程中，面临着数据孤岛、业务场景碎片化、开发门槛高、成本控制难等一系列挑战。如何突破这些瓶颈，成为企业和技术供应商亟待解决的问题。

火山引擎云基础产品负责人罗浩也强调了AI时代对算力的全新要求。他表示，“AI的发展推动云计算从云原生迈向AI原生时代，企业需要强大、灵活且成本效益高的AI算力基础设施来支持日益复杂的业务需求。”

这也意味着传统的算力架构已经难以满足现代企业的需求，必须通过技术创新和生态协同，构建更加高效、智能的算力底座。

芯云协同的创新实践

面对行业挑战，英特尔与火山引擎以“芯云协同”为核心理念，展开了深度合作，共同打造了一系列创新的技术解决方案。此次，双方联合发布了搭载英特尔至强6性能核处理器的第四代通用计算型实例家族，包括通用计算基础型实例g4i、算力增强型实例g4ie，以及此前发布的I/O增强型实例g4il。这些实例在性能和架构上均实现了显著提升，为不同场景下的企业应用提供了强大的算力支持。

第四代ECS实例家族的发布，标志着英特尔与火山引擎在算力基础设施领域的又一重要突破。与上一代实例相比，通用计算基础型实例g4i在MySQL数据库和Web应用上分别实现了20%和19%的性能提升；算力增强型实例g4ie在视频解码和图像渲染上带来了15%和26%的提升；I/O增强型实例g4il则在Spark大数据和Redis数据库上分别实现了13%和30%的性能优化。这些性能提升的背后，是英特尔至强6处理器的强大技术支持。

英特尔至强6处理器采用了模块化解耦的设计理念，将I/O die和计算die进行分离，不仅提升了产品的扩展性和灵活性，还显著降低了生态合作伙伴和客户的验证成本。该处理器支持高达288个物理核，内存带宽提升了1.7倍（从8通道提升至12通道，DDR5从5600提升至6400），并首次支持MRDIMM技术，使内存带宽进一步提升30%。此外，至强6处理器在I/O能力上也实现了显著增强，PCIe通道数量提升了1.2倍，跨插槽带宽提升了1.8倍，并引入了CXL 2.0技术，为内存扩展和加速器集成提供了更多可能性。

英特尔技术专家在会上详细介绍了至强6处理器的AI加速能力。该处理器内置了多种专用加速器，如QAT、AMX等。其中，AMX作为一种集成在CPU内部的AI加速器，能够大幅提升CPU在AI推理和训练任务中的性能表现。

通过AMX的深度优化，第四代ECS实例在RAG全链路应用中展现了卓越的性能，文档处理、Embedding、向量数据库检索和Reranking加速等环节的耗时减少了40%-90%。这一技术突破，使得企业在处理复杂AI任务时，能够实现更高的效率和更低的成本。

高性价比智算平台的打造

除了云端算力底座的优化，英特尔与火山引擎还致力于为边缘AI应用提供高性价比的智算平台。基于英特尔至强处理器和多张英特尔锐炫显卡的一体机解决方案，为企业提供了灵活、高效且安全的AI算力选择。

全新推出的英特尔锐炫TM Pro B60显卡，单卡显存达到24GB，能够满足长上下文和多并发场景下的算力需求。这一方案在边缘和企业AI应用场景中，以出色的成本效益优势，为企业提供了高效、可靠的AI算力支持。

为了进一步降低企业AI应用的开发门槛，英特尔提供了完善的主流生态软件栈和企业AI平台。EAP平台通过封装vLLM、PyTorch等主流AI框架，帮助用户将上层应用平滑迁移到英特尔平台上。

这种软硬件协同优化的模式，不仅加速了企业私有化部署LLM（Large Language Model）应用和智能体的进程，还显著提升了AI应用的开发效率和部署速度。

软硬件协同加速AI落地

我们看到，英特尔与火山引擎的合作不仅体现在硬件层面的创新，更在于软硬件协同加速AI技术的普及与应用。在企业AI应用开发方面，双方基于第四代ECS实例提供了“开源大模型应用-知识库问答”应用镜像。

这一开发环境支持开发者快速完成大模型的微调和推理环境的搭建，大大缩短了AI应用的开发周期。同时，结合火山引擎的HiAgent大模型能力中台，企业能够实现从开发到运营的全流程管理，全方位支持智能体的规划、开发与应用，从而有效降低了AI落地的技术门槛和运营成本。

在企业AI生产领域，英特尔至强处理器和AMX加速引擎的结合，配合火山引擎的深度优化，为企业在大模型落地阶段提供了全流程性能提升的解决方案。这种技术协同不仅降低了AI应用的部署成本，还保障了在高并发场景下的系统稳定性，同时提升了产品的整体性能与实际落地效率。

生态协同：构建开放的AI生态系统

算力普惠的实现，离不开开放生态的构建。英特尔与火山引擎深知这一点，因此在此次大会上，双方联合众多合作伙伴，共同展示了在生态协同方面的最新成果。

华胜天成助理总裁郭涛在会上分享了企业在AI应用落地方面的实践经验。他指出，“AI的价值不在于技术本身，而在于能否帮助客户降本增效。” 华胜天成通过与火山引擎和英特尔的合作，推出了AI问数智能体、智能客服、投标大王等产品，成功解决了企业在数据处理、客户服务和投标流程中的实际问题。

此外，三方联合打造的智能体一体机方案，结合火山引擎的HiAgent能力中台、英特尔的锐炫显卡算力平台和华胜天成的全栈服务，为用户提供了低成本入门、灵活进阶的AI应用解决方案。

火山引擎AI生态&智能终端资深解决方案架构师朱成刚也在会上介绍了火山引擎在AI生态方面的能力与规划。他表示，“火山引擎致力于为AI生态伙伴提供高投入、短期价值低但长期效益显著的基础设施能力。”

通过豆包大模型家族和HiAgent智能体平台，火山引擎不仅在公有云场景中提供了全面的大模型服务，还在私有化场景中帮助企业构建持续运营、可优化可迭代的智能体体系。这种从开发到运营的全流程支持，为企业的智能化升级提供了坚实的保障。

写在最后

随着AI技术的飞速发展，算力已经成为推动数字化转型的关键力量。英特尔与火山引擎通过“芯云协同”的创新模式，携手众多合作伙伴，在技术、产品和生态方面取得了显著成果。从第四代ECS实例家族的发布到智能体一体机方案的落地，从高效算力底座的构建到开放生态的打造，双方以实际行动推动了算力的普惠化发展。

在未来，英特尔与火山引擎将继续深化合作，探索AI时代云计算的更多创新应用，以高效的算力加速低成本AI应用落地，助力企业的智能化升级之路。正如李志辉所言，“我们希望每一瓦特的算力都能够点亮一个创新的梦想，每一次芯云共振都能推动整个世界向前迈进。” 在这场算力变革的浪潮中，英特尔与火山引擎正以坚定的步伐，引领行业走向一个更加智能、高效的数字未来。