一直以来，英特尔在个人电脑、数据中心等芯片市场中占据重要地位。然而，近年来，该公司面临着越来越激烈的竞争，特别是在当前的人工智能时代。

对此，英特尔正通过推出一系列新的产品和技术来回应市场竞争。近日，英特尔首席执行官 Pat Gelsinger 介绍了包括第六代至强处理器、针对 AI PC 的下一代 Lunar Lake 芯片和新的 AI 专用芯片等最新成果，以努力巩固其在传统市场（PC 和服务器）的领导地位，并在新兴市场（AI 芯片）中寻求更大的市场份额。

英特尔表示，它们旨在提升计算性能和效率的新技术，将加速整个 AI 生态系统的发展，不仅对数据中心，也对云计算、互联网络、边缘计算以及个人电脑（PC）领域的 AI 应用产生影响。

（来源：英特尔）

Pat Gelsinger 在会上提到，数据中心的更新不仅是为了技术升级本身，更重要的是支持企业在市场中更有效地竞争，实现经济效益和可持续发展的双重目标。

数字化转型快速发展的当下，许多企业的数据中心设施可能已经无法支持新兴的技术应用，如人工智能、大数据分析等。同时，随着计算需求的显著增加，导致数据中心规模不断扩大。

为了应对这些挑战，英特尔最新推出的 Xeon 6 处理器系列旨在帮助企业实现成本节约、最大化物理空间利用率、达成可持续性目标，并在企业范围内创造全新的计算能力。

这一系列改进是如何实现的？据英特尔介绍，Xeon 6 包括 E-core（高效核心）和 P-core（性能核心）两种配置，可满足从 AI、高性能计算到可扩展的云原生应用的广泛用例和工作负载。E-core 现已上市，P-core 预计 2024 年第三季度推出，这也是首款 Intel 3 工艺产品。

其中，P-core 致力于为最苛刻的工作负载提供更高的性能，比如 AI、高性能计算等领域，能够处理更复杂和高要求的任务，提升这些关键应用的效率和效果。

而 E-core 具有高内核密度和出色的每瓦性能，能够在降低能源成本的同时提供高效计算，非常适合处理高密度横向扩展工作负载，例如云原生应用、内容分发网络、网络微服务以及消费者数字服务等。

E-core 还具有巨大的密度优势，可以将原本需要三个机架的工作负载和设备整合到一个机架中。换句话说，采用 E-core 后，同样的计算能力和性能只需要一个机架即可实现，而不是以前的三个机架。节省下来的资源可以被重新分配和利用，支持和开展新兴的 AI 等项目。

这种整合不仅提高了空间利用率，还显著提升了数据中心的计算能力。与第二代英特尔至强处理器相比，在同样的机架空间内可以提供高达 4.2 倍的整体性能提升，每消耗一瓦电能所能提供的计算性能提升了 2.6 倍。

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Xeon 6 系列基于一种广泛兼容的架构设计，能够与现有的软硬件无缝集成。这使得软件开发人员和企业可以利用现有的软件资源和工具，无需重新开发或进行大量修改。其还拥有开放的软硬件供应商生态系统，允许不同供应商的产品和技术相互兼容。

在这些新技术的加持下，企业能够实现更高效的计算、改进的数据处理和更智能的工作负载管理，从而提升整体业务运作水平。

此外，当前生成式 AI 的发展和重要性已无需多言，其在自动化和优化各种任务方面展现出更快速和高成本效益的潜力。

英特尔的 x86 架构因其广泛的应用和高度的兼容性成为集成和运行 AI 功能的主导基础设施。围绕这一架构已形成了一个庞大的开发和用户生态系统，这使得开发和运行多样化的软件解决方案及部署 AI 等新技术更为便捷和高效。

值得一提的是，英特尔的至强处理器和专门为 AI 设计的 Gaudi 加速器相结合，提供了一个强大且高效的系统，不仅优化了计算资源，还能更高效地处理各种复杂的 AI 任务。

英特尔至强处理器是管理和协调整个网络中其他计算节点任务的主要计算单元，能够有效地处理和分配 AI 工作负载。

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而 Gaudi AI 加速器，适用于大量并行计算的任务，如神经网络的训练和推理，可大幅提高 AI 的处理速度和效率，最新的Gaudi 3 于今年 4 月推出。

Gaudi AI 加速器旨在与英伟达 GPU 和 AMD 的 AI 芯片相竞争。英特尔表示，在 MLPerf 基准测试中，Gaudi 被视为 Nvidia H100 在大模型训练和推理方面的唯一有效竞争者。MLPerf 是一个广泛认可的机器学习性能基准测试，用来评估不同软硬件在执行机器学习任务时的效能。

据了解，在一个由 8192 个加速器组成的 Intel Gaudi 3 集群中，与同等规模的 Nvidia H100 GPU 集群相比，训练时间预计可以缩短 40%；而在 64 个加速器的集群上，与 Nvidia H100 相比，Llama2-70B 模型的训练吞吐量可以提高 15%。此外，Gaudi 3 在运行流行的大语言模型如 Llama-70B 和 Mistral-7B 时，推理速度平均比 Nvidia H100 快 2 倍。

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英特尔还宣布了 Gaudi 2 和 Gaudi 3 AI 加速器的定价。一个标准的 Gaudi 2 套件价格（6.5 万美元）是同类竞争平台成本的三分之一，Gaudi 3 套件标价 12.5 万美元，是同类竞品价格的三分之二。

总体上，Gaudi AI 加速器在性能与成本的比较中提供了更优的性价比，且支持快速的安装和配置，可加速 AI 项目的实施。此外，英特尔为了让 AI 系统变得更广泛和普及，正在与至少 10 家全球顶级系统提供商合作，并在全球范围内实施了超过 9 万个边缘部署，同时拥有超过 2 亿个 CPU 的强大基础设施来支持其技术的广泛应用。

除了数据中心，随着人工智能的发展，AI PC 越来越成为未来发展的一个重要方向。英特尔、AMD、高通和英伟达都在积极部署和推动这一前沿领域。

未来几年内，集成 AI 功能的个人电脑将成为市场主流。研究公司 Canalys 估计，到 2025 年，AI PC 出货量将超过 1 亿台，占所有 PC 出货量的 40%。而据波士顿咨询集团的数据，2028 年，AI PC 预计将占 PC 市场的 80%。AI PC 有望改变个人电脑计算体验的方方面面，极大提升生产力、效率和创造力。

作为对这一趋势的响应，英特尔正在创建最佳的硬件和软件平台，以确保其产品在未来的 AI PC 市场中占据领先地位。其推出的酷睿 Ultra 平台支持 100 多家独立软件供应商、300 种功能，并能支持 500 种 AI 模型。

在此基础上，英特尔公布了其下一代 AI PC 旗舰处理器 Lunar Lake（第二代酷睿 Ultra）的最新进展。

（来源：英特尔）

Lunar Lake 通过引入新一代性能核心（P-cores）和高效核心（E-cores），显著提升了计算性能和能效；搭载第四代 NPU，实现高达 48 TOPS（万亿次/秒）的 AI 运算能力，是上一代的四倍。

它还采用全新的 Xe2 GPU 设计，提升了 1.5 倍的游戏和图形性能，同时新增的矩阵扩展（XMX）支持第二个 AI 加速器，性能高达 67 TOPS，为 AI 内容创作带来巨大吞吐量；集成的低功耗技术优化了后台和生产力任务的处理效率，显著延长了电脑的续航时间。

值得一提的是，英特尔的 AI PC 已经在大规模出货。据英特尔介绍，截至 2024 年第一季度，其交付量甚至超过了所有竞争对手的总和。英特尔还预计，Lunar Lake 芯片将于第三季度出货，同时今年将在市场上部署超过 4000 万台酷睿 Ultra 处理器，这将为消费者带来更丰富的 AI 应用体验。

整体来看，英特尔等各大企业正通过不断推出具有竞争力的产品，并在性能提升、成本效益、能效比等方面进行更多创新，来回应当前的市场需求和竞争。

由于 AI 和半导体技术的重要性，这些公司的一系列举措不仅对自身，也或将对整个科技行业甚至更广泛的经济社会产生深远影响。

参考：

https://www.intel.com/content/www/us/en/newsroom/news/computex-2024-ai-everywhere-power-performance-affordability.html#gs.ahm68a