在AI大模型、自动驾驶、边缘计算等技术推动算力需求爆发式增长的背景下，“芯云协同”成为实现算力普惠的关键路径。在2025火山引擎春季原动力大会“芯云协同，算力普惠新未来”英特尔专场分论坛上，英特尔中国互联网行业总监李志辉与多位技术专家深度解析了英特尔通过芯片与云的深度融合，在AI算力领域的技术创新、场景落地及生态共建实践。
芯云协同：从技术融合到生态共建的算力普惠路径
李志辉在致辞中强调，算力正经历从集中化到普惠化的转变，而“真正的技术创新需要让更多企业和个人受益”。英特尔与火山引擎的合作以“芯云协同”为核心理念，全栈式展现最新计算实例解决方案及落地场景。双方联合发布的火山引擎第四代云实例g4il，搭载英特尔至强6性能核处理器，在通用算力性能提升30%的基础上，针对AI应用场景进行专项优化，如预装知识问答镜像、优化向量化模型、重排模型、推荐模型及多模态内容识别等核心组件，形成“开箱即用”方案，释放CPU算力潜能。
针对2025年智能体应用元年的趋势，英特尔与火山引擎、华胜天成联合打造基于英特尔锐炫显卡算力平台的HiAgent一体机方案，破解AI落地核心痛点。该方案提供高性价比、可扩展性强的AI一体机，支持企业灵活选择私有化部署路径，结合华胜天成全栈服务能力，实现从低成本适用到规模化扩展的平滑进阶，推动AI转化为行业生产力。李志辉指出，芯云协同已从技术融合升维至生态共建，英特尔呼吁更多合作伙伴参与建立跨芯片、云服务和应用层的开放标准，降低生态协作成本。
硬件创新：异构计算架构赋能大模型高效推理
英特尔技术专家深入解析了硬件创新在大模型推理中的关键作用。至强6处理器采用模块化解耦架构，分离I/O die与计算die，实现能效核与性能核对I/O die的复用，节省生态伙伴验证资源。其计算能力可达288个物理核，内存带宽较上一代提升1.7倍（通过12通道DDR5 6400及MRDIMM技术实现最高800GB/s带宽），PCIe带宽提升1.2倍，跨插槽带宽提升1.8倍，并支持CXL 2.0技术，为大模型部署提供强大带宽支持。
针对大模型推理中的显存瓶颈，英特尔推出基于锐炫GPU的高性价比解决方案。锐炫Pro B60显卡搭载24GB显存，相比前代16GB显存显著提升上下文处理能力。技术专家强调，更大显存可支持更长上下文（如处理数百页财报分析）及更高并发（每个对话产生的KV Cache消耗），而多卡并行方案（如1机4卡配置）通过oneCCL通讯库解决多卡协作问题，实现算力扩展。实测显示，锐炫A770显卡在性价比上表现突出，适用于企业级AI一体机部署。
技术优化：从模型加速到全链路效率提升
在大模型推理优化方面，英特尔技术专家提出多种异构计算方案。针对大语言模型prefill阶段的计算瓶颈与decoding阶段的缓存带宽瓶颈，英特尔引入投机执行技术，借鉴CPU设计思路，用小模型预测下一词并交由大模型验证，释放GPU资源。至强6性能核处理器对小模型的优化能力，使该技术在数据中心部署更高效。
KV Cache管理是大模型推理的另一关键。英特尔设计了一套KV Cache管理方案，在其从热到冷的迁移过程中，可以利用至强QAT加速器对CPU到磁盘落盘阶段的KV Cache进行压缩优化。实测显示，在部署Qwen2.5-14B模型的多轮对话场景中，采用QAT加速KV Cache压缩可显著降低首词生成延迟。针对DeepSeek等MoE模型的稀疏特性，英特尔推出稀疏感知的MoE CPU卸载解决方案，通过硬件profiler与模型分析器调度冷热专家，将DeepSeek-R1模型推理并发量提升2.45倍。
在RAG（检索增强生成）应用中，英特尔联合火山引擎基于至强6处理器的AMX矩阵运算加速器，对上传文档处理、Embedding向量化、向量数据库检索和Reranking排序四个环节进行深度优化，任务耗时最多可减少90%。针对推荐系统经典模型WDL，通过AMX优化使CPU推理性能提升114%，显著提升模型推理效率。
生态赋能：低门槛开发平台与行业场景落地
为降低开发者进入大模型领域的门槛，英特尔推出基于OPEA开源项目的开发环境，在火山引擎g4il实例中提供“开源大模型应用知识问答”镜像，支持两分钟快速启动聊天机器人，包含十几种容器化微服务，方便开发者理解与扩展。配套的“云端进化论”系列课程，提供从基础到高阶的系统化培训，助力开发者掌握从知识库问答到多模态处理、Agent应用的全链路技能。
在行业落地层面，英特尔技术专家指出，企业级AI应用面临数据孤岛、开发门槛高、成本与效率矛盾等挑战。英特尔与火山引擎、华胜天成的一体机方案为用户打造低成本入门的AI应用，提供灵活进阶路径。此外，华胜天成的AI问数智能体帮助企业经营者通过语音/文字快速获取图表，缩短决策链路；智能客服系列产品支持多国语言与方言，提升服务体验；投标大王产品将企业投标效率提升50%，节省人力成本。
技术专家强调，英特尔平台通过高性价比硬件、开放软件生态及EAP解决方案，为企业提供从开发到部署的全流程支持。至强6处理器内置的AMX、QAT等加速器，可灵活处理Embedding、Reranking等轻量级任务，实现CPU与GPU算力协同。搭配Grafana视觉化工具，企业可实时掌握硬件资源消耗与系统运行状态，满足2B业务的运维需求。
结语：算力普惠作为生态共融的旅程
正如李志辉所言，“算力普惠并非某一个技术的独舞，而是一次生态共融的旅程”。英特尔通过芯云协同的战略布局，将芯片架构创新、异构计算优化、开源生态建设与行业场景需求深度结合，推动算力像水电一样成为驱动千行百业的基础生产力。从至强6处理器的性能突破到锐炫GPU的性价比方案，从RAG全链路加速到OPEA开发平台赋能，英特尔正与生态伙伴共同构建“软硬一体、普惠高效”的智能计算生态，推动AI算力的普惠发展。
