文 | 半导体产业纵横

数据中心眼下是整个科技行业最热闹的赛道。

英伟达数据中心业务连续多个季度创纪录，AMD EPYC系列增长强劲，AI推理需求正在引爆一场算力军备竞赛。而在这个时间节点，英特尔Intel 18A工艺正走向成熟，代工业务转型进入深水区。

今日，英特尔首次集中展示数据中心领域的全线产品——CPU、GPU、网卡，一样不缺。这不只是产品的展示，更是战略方向的发布。三件事交织在一起，让这次发布会变成了一个观察英特尔战略走向的绝佳窗口。

至强6+：288核怪兽登场，18A工艺首秀

本次最重磅的产品，当属至强6+。

这是英特尔首次将Intel 18A制程工艺应用于数据中心处理器。更重要的是，它采用了Foveros Direct 3D封装技术，将基于18A的计算晶片堆叠在Intel 3的基底晶片之上，再用EMIB技术完成互联。整个封装由29个组件构成：12个计算晶片、3个Active基底晶片、2个I/O晶片、12个EMIB互联Tile。

单处理器最多288个能效核。这是业界目前最高的核心密度。配合高达576MB的末级缓存（LLC，较上一代提升超过5倍）和8000 MT/s的DDR5内存，内存子系统实现了大幅升级。在主流工作负载下，整体性能最高提升至2.26倍，每瓦性能最高提升至1.55倍。与竞品横向比较，至强6+的每线程性能高出1.3倍，每线程每瓦性能同样高出1.3倍。

18A工艺带来了两项关键技术升级：PowerVia实现更短、更直接的供电路径，有效降低功耗；RibbonFET则在降低待机功耗的同时增强性能一致性。

一个比较直观的数据：与第二代至强相比，至强6+可实现9:1的服务器整合比，减少近80%的机架空间占用，同时降低73%的能耗。对于正在头疼数据中心能耗和散热问题的运营商来说影响巨大。爱立信在真实运营商部署中测试了至强6+的分组核心网：与上一代E-core相比，相同内核数量下性能提升30%，机架功耗降低38%，每瓦性能提升超过60%。

英特尔还带来了一个全新的硬功能：Intel AET（应用能效遥测技术）。它可以在工作负载层级实时监测CPU功耗，让数据中心运营商实现更精细的能效优化和成本分摊。对云服务提供商和大型企业数据中心来说，这意味着更可控的TCO和更精准的资源调度。

首款数据中心GPU，480GB显存降维打击

如果说至强6+是英特尔守住了基本盘，那Crescent Island就是他们第一次正式进入数据中心GPU战场。这是首款基于Xe3P架构的数据中心GPU，专为AI推理和Agent工作负载优化。它的核心参数非常炸裂：480GB LPDDR5内存，350W TDP。

480GB这个数字有特殊含义。以DeepSeek-V4（1.6T参数）为例，在FP8量化精度下仅需4张Crescent Island即可支持部署。更长的上下文窗口、更多的模型切换，这些在Agent工作流中频繁发生的场景，因为超大容量内存而变得更具操作性。LPDDR而非HBM的选择，让功耗降至350W，意味着它可以在现有风冷数据中心中直接运行，不需要液冷改造。

同时，Crescent Island支持原生FP64。 这让它不仅仅是一款AI推理卡，也为未来进入HPC市场埋下了伏笔。英特尔内部正在推进CPU与Crescent Island联合的软件栈，以支持更好的HPC应用。英特尔显然在刻意控制产品边界。他们去掉了对部分通用场景不必要的能力，把晶体管面积释放出来给AI性能。

软件层面，英特尔围绕四个原则构建统一的Xe软件栈：开放、规模化性能、优秀的用户体验、支持异构基础设施。英特尔选择了上游优先的策略：PyTorch、vLLM、SGLang等主流框架，都会在Day 0就获得支持。他们还与SambaNova达成合作，后者侧重大型系统级的高吞吐、低延迟集中式推理，而Crescent Island则主攻端侧和企业级的小规模部署（如8卡或16卡一体机）。

目前已有超过20家OEM和ODM厂商在针对Crescent Island进行开发。这个数字背后，是英特尔生态正在加速扩张的信号。

除去CPU和GPU，本次一同发布的还有全新的E835以太网网卡。高达200GbE吞吐量，支持RDMA和动态设备个性化（DDP），在满载200G双向线速运行时，功耗比同类产品低28%至47%，能效比达到竞品的1.4至1.9倍。内置硅芯片信任根和固件证明等硬件级安全能力，超过10年的产品生命周期，让数据中心在长期运营中拥有更稳定的技术投资保障。

Agentic AI时代，CPU重回C位

过去两三年，AI推理几乎等同于GPU的工作。但随着Agentic AI的崛起，游戏规则正在被改写。英特尔公司执行副总裁兼数据中心事业部（DCG）总经理Kevork Kechichian表示：“CPU现在处于所有这些流程的中心，试图去编排和调度整个大局。”

Agent工作流是多步骤、多推理、多计算的，需要维持极长的上下文窗口，多个专家Agent会繁衍出多个子Agent协同完成复杂任务，这导致Token消耗量呈指数级增长。在这种场景下，GPU负责思考（推理、代码生成），而CPU负责执行（编排、调度、模拟、上下文管理）。两者的关系从传统的1:8配比，正在向1:4、1:2甚至1:1演进，在强化学习场景中甚至出现反转。

这解释了为什么至强6+的高内核密度变得如此重要。英特尔实测，基于288核心的Clearwater Forest，可以轻松部署400到500个以上的Agent并发运行。更重要的是，CPU内置的加速器（矩阵引擎、向量引擎）和机密计算能力（TDX、SGX），正好契合Agent场景对数据隐私和安全隔离的严格要求。当多个Agent并行运行、多租户并行调度时，TDX和SGX可以在可信平台上确保隐私信息在安全可控范围内运行。

x86仍将统治2030年

x86架构在数据中心的影响力，并没有因为AI浪潮而削弱，反而在某些关键场景下被重新强化。

英特尔将工作负载分为三大类：需要高密度计算的横向扩展（Scale-out）场景、平衡性能和数据吞吐量的通用场景，以及计算密集型的AI训练场景。但在这些传统分类之外，一个新的中间地带正在形成。推理侧的混合场景：GPU级加速，但主体仍以CPU为核心。

这个第三类场景的崛起，意义远超表面。AI推理与训练存在显著差异，训练需要大规模并行计算，GPU是绝对主力；但推理阶段，尤其是企业级的Agent工作流，涉及多步骤推理、上下文管理、调度和模拟，这些恰恰是CPU的强项。当Token消耗量呈指数级增长，当多个Agent并行运行、当极长上下文窗口需要被持续维持，CPU不再是旁观者，而是整个系统的编排中枢。

英特尔在发布会上给出了一个数字：预计到2030年，全球超过8000万台在网服务器中，80%仍将基于x86架构。当前，推理和Agent AI，几乎完全运行在x86上。

广泛x86软件生态与开发者社区的积累、多年打磨的硬件加速能力（IAA内存压缩、CXL内存扩展等）、以及成熟的可管理性和安全特性，这些积累在过去或许只是“基本功”，但在Agent AI时代，它们突然变成了宝藏。内存成本高企、容量需求激增，让IAA技术重新进入客户视野；CXL内存池的能力，使得跨CPU共享缓存层级成为可能。

英特尔也在通过架构层面的精细化应对这种分化。针对不同工作负载，他们同时推进P-core（性能核）和E-core（能效核）两条路线：P-core在通用计算中性能优势突出，客户反馈积极；而E-core在高密度、低功耗的Agent场景中正变得越来越不可或缺。两种核心并行推进，而非非此即彼，为x86在AI时代的市场定位提供了更弹性的支撑。ARM在服务器领域布局多年，但x86的生态壁垒和成熟度，在可预见的未来依然难以撼动。

从芯片到机架级，英特尔的野望

英特尔数据中心的布局不止于此，从路线图来看，英特尔下一步会推出Diamond Rapids，预计2027年推出，采用18A P工艺，比至强6+的18A更进一步的制程节点。它采用Scalable SOC架构，引入统一内存延迟（Uniform Memory Latency）设计。在关键的内存和I/O上，Diamond Rapids的通道数量相比前代增加2倍，内存速度全面提升，PCIe支持到Gen6，为带宽受限和I/O密集型应用提供更强的支撑。

从应用场景来看，Diamond Rapids瞄准的是高需求IaaS环境、高性能计算、带宽密集型应用和I/O密集型工作负载，这些正是AI推理和Agent工作流正在倒逼的基础设施升级方向。

从至强6+到Diamond Rapids，制程节点、产品密度、内存带宽、I/O性能，每一代都在系统性提升。值得一提的是，支撑英特尔数据中心产品的，是Intel 18A工艺的快速成熟。从至强6+开始，所有核心产品均基于18A工艺，这不仅意味着更高的性能和能效比，更意味着英特尔的产品规划和制程节点，终于回到了同频共振的状态。

2026年的数据中心市场，正在经历一场深刻的变革。AI工作负载的爆发，改变了CPU与GPU的关系，重塑了数据中心的设计逻辑。

英特尔又站回了舞台中央。