从智能体PC到绿色智算 探访英特尔进博会展台

11月6日，热点科技来到第九届中国国际进口博览会英特尔展位。围绕“智算提效，绿色同行”，这里既有Intel 18A制程产品，也有智能体PC和绿色算力基础设施。把这些展项连起来看，英特尔此次想回答的是同一个问题：AI任务越来越多，怎样让终端用得顺手，也让背后的算力更容易部署、持续运行。

wps_doc_0.jpg英特尔进博会展台将芯片、终端体验与绿色智算方案集中呈现

智能体PC开始进入日常工作流

智能体PC体验区摆出了百度搭子、豆包工作、千问办公、腾讯Marvis和WorkBuddy等应用。它们背后的整机也各不相同，包括宏碁、戴尔、惠普、华硕和微软等品牌。对观众来说，展示的重点已经落到熟悉的工作上：处理文档、调用模型、使用不同的AI技能。

其中，腾讯WorkBuddy展示的是本地大模型方案。现场展板介绍，这套方案基于第三代酷睿Ultra处理器，强调数据留在本地，以减少对云端推理的依赖，并兼顾隐私与推理成本。展示屏中的文档处理能力还涉及OCR文字识别、格式转换等任务。这些工作看起来琐碎，却很接近办公室里每天反复发生的操作。

wps_doc_1.jpg腾讯WorkBuddy本地大模型方案展示文档处理与本地AI能力

Marvis的侧重点有所不同，现场展示将本地模式与英特尔Skill结合，采用端云混合的思路；千问办公、豆包工作和百度搭子的展项，则让观众看到Skill能力如何进入不同应用。各家产品的入口不同，围绕本地算力与办公任务的合作已经能在同一排体验台上找到对应。

这里值得关注的是任务如何分配。本地处理适合需要快速响应、涉及私有资料或频繁调用的部分，复杂任务则可以结合云端能力。CPU、GPU、NPU因此需要协同工作，应用也要做好适配。对用户而言，AI PC的价值最终要落在少切换几次窗口、少做几轮重复操作，以及资料处理方式是否符合自己的需要。

游戏本把温度和噪声摆到台前

游戏本区域的演示更直观。恒温台分别以40℃和50℃作为体感对比，上方的红外热成像则显示键盘区域温度。三文鱼是帮助观众理解温度差异的演示道具，实际对应到使用体验，仍然是手指触碰键盘时热不热、风扇持续运行时吵不吵。

wps_doc_2.jpgAI高静Plus体验台以热成像和恒温台对比呈现温度与体感的关系

按照现场展板介绍，AI高静游戏本Plus将键盘核心区域温度控制在40℃以下，噪声低于43dB，高静模式下游戏性能损失小于8%，并提出不低于7小时的续航目标。这些是展项介绍的指标，具体表现仍取决于机型、运行模式和测试条件。它们共同指向的变化很实在：游戏本的竞争越来越需要兼顾长时间使用的舒适度。

体验台上可以看到ROG枪神10 Plus、机械革命耀世16 Ultra、微星神影16 Max 2026等整机。多家厂商通过不同的散热设计和功耗策略落实体验要求，也让平台能力有了各自的产品表达。

游戏场景中的AI同样有了具体入口。GameSkill AI教练的展板介绍，其利用英特尔XPU端侧AI算力理解游戏画面，结合对局状态与游戏知识提供建议和互动指导。游戏持续渲染时，AI助手也要看画面、作出回应，这对算力分配和整机调校提出了新的要求。

wps_doc_3.jpgGameSkill AI教练利用端侧算力理解游戏画面并提供互动指导

Intel 18A产品落地还要看系统协同

终端体验背后，芯片展柜给出了另一组线索。此次集中展示的Intel 18A产品，包括第三代酷睿Ultra、第三代酷睿和至强6+处理器，覆盖客户端、边缘与数据中心。RibbonFET全环绕栅极晶体管和PowerVia背面供电等工艺创新，正在通过面向不同负载的产品进入实际应用。

据官方媒体资料，至强6+最高配备288颗能效核和576MB三级缓存，面向云原生、智能体AI及网络密集型负载。智能体需要并发执行任务、调用工具，有些任务还需要快速创建相互隔离的沙箱环境。CPU因此承担着任务组织、调度与执行的重要工作，内存、网络和存储也要跟上。

wps_doc_4.jpg第三代酷睿Ultra与第三代酷睿处理器实物展示

在服务器展区，云尖信息的液冷GPU服务器、安擎智算服务器等产品，把讨论进一步带到系统层面。计算密度提高后，供电、散热、互联和维护方式都会影响部署。英特尔此次介绍的开放Agent整机柜平台规范，也将计算、内存、供电与散热放进统一的协同设计中，让伙伴能够在共同基础上开发不同产品。

wps_doc_5.jpg云尖信息液冷GPU服务器展示高密度计算的系统实现

企业本地AI也有更贴近业务部门的部署方式。官方资料介绍的词元一体机，将算力和软件集成到一套系统中，通过液冷与模块化设计简化运行维护，并强调数据在本地闭环处理。对于希望把AI接入内部业务的企业，部署门槛和后续维护负担同样会影响采购决定。

绿色算力把供电与交付一起考虑

展台另一处，储能单元和电力单元的展示墙，与旁边的铁铬液流电池储能系统模型形成了呼应。算力需求增长之后，能源供应、设备交付和扩容方式，都成为基础设施方案需要一并回答的问题。

wps_doc_6.jpg储能与电力单元展示墙，右侧为铁铬液流电池储能系统模型

英特尔绿电储能算力一体化解决方案采用标准化、模块化的集装箱设计，以英特尔架构CPU算力平台为核心构建算力舱，再与储能、电力及IT产业伙伴协作，按客户需求配置模块。官方资料特别说明，本次现场采用集成演示形式，实际部署可灵活配置。展示中的各类储能设备，不能直接理解为每套交付方案的固定组合。

这套方案提供了两种部署思路：靠近可用绿电资源，用当地能源支持AI推理与词元生成；或者靠近算力需求方，为业务提供低时延的计算服务。采用哪种方式，需要结合业务时延要求和能源条件来决定。模块化设计则允许客户分阶段投入，随着需求变化继续扩容。

官方给出的部署信息也比较具体：单个集装箱式算力舱可容纳12个标准机柜，方案支持从100千瓦到数兆瓦级的用电功率规模。整套装备在工厂内完成定制约需8至12周，设备到场后最快一周内投入运营，并支持整体迁移和分批次扩容。这里的“一周”对应到场后的部署阶段，工厂定制仍有独立周期。

对于建设方而言，价值在于可以把交付节奏与业务规模相匹配。算力尚未充分使用时，不必一开始就按远期规模投入；需求增长后，再增加相应模块。把能源条件与推理负载放在一起优化，也为降低长期运行成本提供了空间。

热点科技洞察

从这次展台能看出，AI产品的竞争已经深入到使用和部署的细节。电脑端要解决的是应用能否接手具体任务，游戏本要处理的是性能持续释放时的温度与噪声，算力基础设施则需要把能源供应和交付周期一起安排好。每个环节都有自己的工程问题，也都有明确的合作伙伴参与。

这让“生态合作”有了可观察的内容。同样的本地算力，需要软件厂商把模型与Skill接进工作流，需要整机厂商控制功耗与散热；进入企业和数据中心，还需要服务器、电力与储能伙伴共同完成部署。英特尔提供的计算平台，正通过这些合作变成面向不同需求的产品。

在热点科技看来，这类展示的行业意义，在于让采购与使用的判断更加具体。个人用户可以关心AI到底帮自己完成了哪项工作，企业可以计算部署要多久、数据如何处理、扩容是否方便。接下来值得持续观察的，也正是这些现场方案进入真实业务后，能否稳定完成任务，并把运行成本控制在可接受的范围内。

作者：Rowan