日前，在英特尔重庆举办的生态大会“AI新技术和软件创新论坛”上，集中展示了AI PC的创新成果。这场论坛恰逢英特尔入华40周年的关键节点，更踩准了端侧AI爆发的行业窗口期—— 据预测，2025年全球AI PC出货量将突破1亿台，占整体PC市场40%，端侧智能正成为重构产业格局的核心变量。

现场汇聚了戴尔、联想等头部终端厂商及上百家生态伙伴，英特尔中国区技术部总经理高宇携核心团队登台，不仅揭秘了 AI PC 从技术概念到规模化落地的演进路径，更通过硬核演示呈现算力、存力与互联技术等多重突破，以实际成果印证了英特尔在端侧AI赛道的引领地位，为全球AI PC产业发展锚定新方向。

三年性能提升50倍 推动端侧AI创新

经历了2023年的概念提出，2024年的商业化产品落地，以AI PC、AI手机为代表的端侧AI正在迎来爆发式发展。

大语言模型一方面在走向MOE（稀疏化）参数量大，激活少，需要高存力、低算力，非常适合端侧部署。另一方面是“小而精”，在蒸馏、压缩等核心技术的推动下，优质高效的小模型开始出现，在某些专业领域和特定场景能力突出，也为端侧部署奠定了基础。

同时，AI正从“纯文本逻辑思考”转向“多模态感官交互”，通过ASR、VL+OCR、TTS 等技术，具备了类似人类 “听、看、说” 的感知与表达能力，这种多模态交互已成为当下主流的应用形式。

作为AI PC的行业引领者英特尔持续通过技术创新，提升端侧算力能力，推动端侧AI的落地和部署。

2023年，行业首发AI PC处理器——35TOPS算力的第一代酷睿Ultra。2024年，100TOPS规模算力的Arrow Lake和Lunar Lake相继面世。而在明年CES即将亮相的Panther Lake，也将凭借180TOPS重新定义AI PC的算力天花板。

如果说Meteor Lake比之前产品的AI性能提升了8倍，那么三年之内，英特尔将端侧AI的性能提升了50倍，显著加速了端侧AI的部署速度。

此次大会上举办期间，英特尔携手生态伙伴，展示了由酷睿Ultra赋能的端侧AI领域的全面布局。从AI PC到工作站，以及盒子、车载AI Box、NAS等更广泛的边缘AI的终端产品。

可变显存 玩转大模型

论坛现场，英特尔中国区技术部总经理高宇重点介绍了基于Arrow Lake平台酷睿Ultra家族285H。酷睿Ultra 9 285H处理器自今年1月份发布以来已经成为AI PC轻薄本的首选产品，其受到市场欢迎主要在于如下几个特征：

一是大内存。相较于市面上16G、32G的内存配置，该平台最高支持128G内存容量。

二是内存可动态分配于显存。用户可自由选择，支持最高将96%的容量用于显存，从而支持大体量的模型运行。该平台最大支持1200亿参数的模型。

三在上述硬件能力的加持下，可以解锁更多的场景。

四是带来更多产品的选择。

此次大会期间，包括戴尔、HP、联想，包括华硕的NUC等大厂，以及极摩客、零刻、创盈芯、Geekom、机械式、六联、Khadas等厂商带来了多种形态的产品，包括轻薄笔电、设计师笔电、Mini PC以及嵌入式灯，展现出基于英特尔AI PC处理器的创新生态。

论坛现场，为展现AI PC的强大性能，英特尔进行了几个重要的演示。通过在英特尔显卡的控制面板上的选项，既能够调节显存比例，在5%-95%之间选择，英特尔在现场展示了基于96GB内存机型的展示，通过最大化使用显存（90G），在一台轻薄笔记本上，就能够流畅运行从20B-120B大模型。

高宇表示，英特尔的共享显存和竞争对手相比，重要的区别是内存是CPU和集显共享的，CPU的内存并不会因划拨给集显而收到限制。

双机互联 复杂任务轻松拿捏

大模型不仅要在端侧运行起来，还要有出色的表现，特别是针对复杂任务而言。在另一个演示中，通过给大模型输入红楼梦前五章的内容（超过30K input长窗口）并让其续写一个新的第六章故事情节，同样基于英特尔AI PC处理器也在极短的时间内出色完成，且保持了一致的写作风格。

在解锁新场景方面。英特尔还演示了酷睿Ultra 9 285H平台上运行DeepSeek OCR的演示，实现更快的文档整理、财务报表提取、图片内容摘录等。在TTS方面，目前英特尔对所有主流TTS模型都实现了第一时间适配，并可以完全在本地实现运行，其合成声音效果复刻程度可以达到90%。

此外，针对复杂任务场景，英特尔还进行了双机互联后的能力展示。通过雷电4.0接口将两台酷睿Ultra 9 285H的连接，将235B的模型用Q4KM形式进行加载，实现双机并发的AI推理。

高宇强调，6-7token，这是目前达到的速度，但英特尔的工程师还在持续打磨细节和技术，预计明年1月，即在Panther Lake发布时，双机雷电互联会带来更加震撼的效果。

“双机互联有很多新玩法，双机互联后，通过张量并行加上专家并行，把参数拆到两个盒子里，实现双机算力的叠加和存力的叠加，从而跑更大的模型，并且算力实现了叠加，也就是说两机运行起来的速度要比一台机器快很多。可以支持更大的并发，数据并行，承载更多客户群。”高宇称。

此外，双机下可以实现不同机器的不同模型部署，通过设计路由模型，实现不同任务对应机器上的分配。高宇表示，英特尔还会专门出雷电互联的AI加速助手，从而让低时延的特征非常容易通过一个开关的形式打开。

以存代算 破局算力瓶颈

尽管端侧算力近年来得到明显提升，但目前仍然存在一些局限。比如大模型生成过程中，最消耗算力的是预处理阶段，产生KV Cache的结果，而很多KV Cache是重复且可以复用的。传统软件架构下，KV Cache要么在内存，要么就被丢弃，但未来可能面临将被丢弃掉的KV Cache重新计算一遍的情况，这对算力是一种浪费。

因此，英特尔和PHISON共同开发了aiDAPTIV+技术，基于PCIe Gen5×4的专属的NVMe通道，可以将已经计算过的KV Cache存储在PHISON的AI SSD上进行持久化，极大节省了计算时间以及内存，从而实现加速。

在第一RAG的演示中，英特尔通过两台酷睿Ultra 9 285H 96GB的PC，一台是经过了英特尔和PHISON共同开发的aiDAPTIV+加速设备，其中一个119GB的R盘用作AI SSD。比对中，可以看到在回答基于RAG事先学习文档方面的应用，速度明显领先于对比机型。

第二个代码解析的演示中，两台机器同时运行开发者常用软件VSCode，在加载游戏应用并提出修改需求后，采用aiDAPTIV+技术的设备，实验数据有7-8倍的速度提升。

结语

此次论坛上，除了AI PC外，英特尔也针对于盒子、Mini PC等不同形态上的功能进行了演示，可以说英特尔推出的AI 全家桶，正反映着端侧AI的蓬勃的创新生态。

从算力三年50倍跃升的硬核突破，到可变显存、双机互联、aiDAPTIV+“以存代算” 的技术革新，英特尔以全链条创新重构AI PC核心能力，让120B大模型端侧流畅运行、复杂任务高效落地成为现实。依托开放生态，英特尔联动全球伙伴覆盖多终端形态，既夯实了AI PC的技术标杆，更推动端侧 AI 从 “可用” 走向 “好用”。