人工智能产业已经完成从大模型爆发到推理普及，再走向智能体时代的演进。英特尔连续三届Intel Connection大会，完整见证了这一技术变迁：2024年成都聚焦大模型产业影响，2025年重庆探讨推理技术落地，2026年苏州以“通达”为口号，将核心议题锁定智能体的产业协作与场景落地。植根中国四十余年的英特尔，将中国视作AI智能体落地的关键阵地，依托自身CPU、GPU、ASIC、先进封装与制造的技术积累，联合本土产业伙伴抢抓智能化转型机遇。

面对智能体具备上下文理解、多步骤规划、自主执行任务的全新技术特征，英特尔提出三大核心布局战略。首先是搭建覆盖PC、边缘、数据中心的全栈开放计算平台。在PC端，第三代酷睿Ultra处理器融合CPU、GPU、NPU，能够本地运行350亿参数级模型，并且携手国内多家AI软件厂商，推进混合智能体应用落地。边缘层面，依靠酷睿Ultra处理器与边缘软件，为机器人、物理AI提供算力底座，助力设备完成运动控制、环境感知、自主规划。数据中心维度，AI负载提升推动CPU、GPU配比逐步向1:1转变，至强6系列处理器针对该趋势完成优化，国内阿里云等厂商已经落地大量适配智能体场景的云实例，行业预测2030年超八成服务器将采用x86架构。

其次是推进定制化芯片开发，面向云服务商等大客户，结合架构、IP、先进封装与制造能力，针对特定AI业务负载输出专属芯片方案。再者持续攻坚制程与先进封装技术，Intel 18A已经实现量产，18A‑P进入风险试产，14A制程也按节奏推进研发；依靠EMIB系列封装技术，实现多类计算引擎异构集成，匹配AI对算力、能效、高速互联的严苛要求。当前英特尔已经集结70余家独立软件开发商共建AI PC生态，国内模型厂商完成多项硬件首日适配，上百合作伙伴参与机器人领域开发，生态协作规模持续扩大。

端侧智能是智能体落地的重要突破口。当下行业同时存在云端大模型持续扩张、小模型不断向终端迁移两大趋势。智能体“计划‑行动‑评估”的循环运行模式，需要异构算力协同调度，英特尔XPU混合架构对此做出适配：CPU负责决策逻辑，GPU承接并行计算，NPU承担低功耗AI任务。除传统PC之外，家庭AI中心、车载AI Box、AI NAS等全新硬件形态正在兴起。硬件上依靠新一代酷睿系列、锐炫Pro GPU夯实产品矩阵；软件层面优化开源推理框架，提供长短期记忆、多模态感知等智能体微服务，降低应用开发门槛。与此同时，英特尔发力物理AI赛道，推出具身智能开发套件，面向仓储、抓取机器人等场景，通过硬件参考设计、配套软件套件，帮助物理AI项目从原型走向量产。

面向企业级市场，智能体正在大规模嵌入业务系统。行业预测2026年底超八成企业应用将搭载至少一个AI智能体，到2031年国内企业活跃智能体数量可达3.5亿。智能体从简单对话升级为自主执行任务，上下文处理、工具调用、结果校验带来庞大算力消耗，CPU在任务编排、数据调度环节扮演不可替代的角色。基于此，英特尔提出把传统“Token工厂”升级为**“AI工厂”**的全新理念，评价体系不再局限于Token产出量，而是衡量整套系统的综合任务处理效率与资源消耗水平。

新一代至强6+处理器采用Intel 18A制程，单颗最高288核，单台处理器可部署近千个智能体，多项实测性能表现突出。英特尔联合国内硬件厂商，打造适配智能体负载的新型CPU整机柜方案，统筹性能、网络、存储、散热整套系统。同时依靠AMX加速、KV Cache智能加速套件、QAT压缩技术，解决智能体业务下数据预处理、缓存存储压力等痛点；下一代面向Agentic AI的GPU产品，配备超大内存容量，适配大推理与缓存存储需求。在软件领域，深度参与PyTorch、vLLM等开源项目，完善智能体软硬件全链路能力。

智能体行业整体尚处在发展早期，技术挑战与应用机会并存。英特尔坚持开放、合作、创新的思路，依托云边端完整算力栈、先进制造封装能力，联动国内开发者、软硬件厂商，持续完善智能体产业生态，推动AI智能体在更多实体经济场景实现规模化落地。