完整版| Intel陈立武 Computex 2026主旨演讲：由架构塑造的 AI 未来

硅，现代科技的基石。每一颗晶体管都经过精心布局，每一瓦功率都从物理极限中压榨而出，每一条指令集都靠实力赢得执行的权力。这就是性能的驱动方式，效率的构建方式，以及智能的行动方式——不仅仅是做出回答。

我们的未来在于生态系统，由架构塑造，能够连接各项技术、工具与合作伙伴，既有强大的执行力，又有足够扩展的效率，并能以科学和速度构建出人们所熟悉的解决方案。明天，关键在于我们如何通过开放平台、通用标准和伙伴关系来推动进步，并相互放大彼此的优势。一个为系统而设计的统一架构。

下一个篇章正在 Silicon 中书写，以我们的工程技术为核心，以与众不同的方式，共同构建，基于 Intel 构建。现在，女士们先生们，请用热烈的掌声欢迎 Intel 的 CEO，Lip-Bu Tan。让我们热烈欢迎 Intel 的 CEO，陈立武。

谢谢。

谢谢，非常欢迎大家参加我们的 Intel Computex。我昨晚 9 点半，像在象山公园里走了 1000 步。这就是象山，一共 1000 级台阶，通往 184 米高处。

总之我坚持下来了。我完好无损地下来了，所以我现在在这儿。但如果我走得比平常慢一点，我会精疲力竭。不过话说回来，确实是慢了一点。不过话说回来，确实是慢了一点。美丽的景色。我是说，我强烈建议你们大家都去体验一下。

谢谢你，Lipu。

讲一个关于我自己的小故事。我第一次来到台湾是在 1990 年。那时我刚毕业，那是我的第一份工作，第一次出国旅行，也是我到访的第一个东亚国家，我直接就来到了台北。即使是在那时，我也很快意识到，那种对于发展的渴望，那种共赢与合作的思维，充盈在我们台湾所有客户和合作伙伴之中。因此，这里很快就成了我最喜欢到访和开展工作的地区之一。

现在，时光流转 36 年，这是我加入 Intel 后与各位优秀同仁一起进行的首次国际出访。我来到了哪里？

正是台北。谢谢大家。

我迫不及待地想与各位一起规划并构建未来。那么，让我们开始吧。我们要涵盖的内容非常多。

Intel 不断加快了所有 PC 细分市场的进步步伐。包括工作站、台式机、创作者、游戏玩家、高端及主流笔记本电脑。每一个主要细分市场，每一个主要细分市场都由 Intel 的系统解决方案所驱动。

考虑到如此广泛的覆盖范围，我们正在增加一个新的维度，以更有效地扩展这些产品。

Intel 18A 工艺现已全面投产。我们拥有完整的产品阵容，并有数百个设计导入案例来证明这一点。在 CES 上，我们发布了 Core Ultra Series 3，这是 Intel 首款基于 18A 工艺技术构建的产品。它正在为高端移动性能和电池续航设定新的标准。

Ultra Series 3 通过极速响应的 CPU、大幅优化的 GPU、低功耗 NPU 以及最新的多媒体功能，在任何任务中都能带来绝佳的用户体验。这是一个完美的选择。它完美融合了 IP、性能和功耗，足以应对任何 AI 及智能体体验。它使我们能够引领变革每一台 PC，将每一台 PC 都打造成具备智能体能力的平台。

目前，消费级和商用级市场已有超过 300 款产品正在出货，超过 300 款。

为了进一步扩大这些能力，我们采用了最新的 Core Ultra IP，并专门针对主流市场进行了定制。

成果如何？

这就是 4 月推出的 Intel Core Series 3。请允许我重申，我们是在 4 月才刚刚发布它，目前它已经扩展到 70 多款设计方案中。这带来了……谢谢大家。

谢谢。

这使得该系列的总阵容在短短几个月内就达到了近 400 款设计。这确实是巨大的规模。

让我们来看看 Core Series 3 的一些功能。我们可以从电池续航开始。我可以列举这里印出来的这些数字，也可以谈谈我们是如何测量它们的，诸如此类。但我有个问题想问大家。

你们的一天有多长？

是 10 小时、12 小时、14 小时，还是像我们在 Intel 这样更长？优秀的体验在于让您的 PC 续航时间超过您的工作时长，而这正是我们在所有领域所提供的。

此外，我们还支持充足的端口，以满足您的所有连接需求。与我们某些仅配备一个 USBC 接口的竞争对手不同，但我会让你自己来评判这一点。

Core Series 3 的目标是将高端的质感与体验带入主流 PC 极致轻薄的外形设计中。当然，你不必只听我的一面之词。你可以看看这面墙上展示的那些设计精良、外观时尚的 PC，这一切都要归功于……归功于你们、我们的合作伙伴以及我们的客户，没有你们，我们无法实现这一切。所以，请大家给予掌声。

难道这不令人惊叹吗？超级轻、超级薄，体验非常棒。好了，接下来我们要证明的是将 18A IP 扩展到新兴市场，而目前 PC 市场增长最快的部分就是掌上游戏设备。让我们来看看。

谢谢。谢谢。这就是 ARC G3。

我认为这是一颗出色的芯片。比昨天在主题演讲中展示的还要出色。好的。G3 源自 Ultra Series 3 核心，而 ARC G3 是一款专为掌机调优的高性能 GPU，它提供了极佳的电池续航表现。

在多款游戏中的性能测试表明，相较于竞品，其表现一致且稳定。我们的速度提升了 40% 以上，在相同性能水平下，功耗仅为竞品的一半。不仅如此，我们能在 1080P 分辨率下运行所有 AAA 游戏，其中许多游戏的帧率超过了 120 帧每秒。这为玩家带来了绝佳的用户体验。所有这些设备都将于本月晚些时候上市，而这仅仅是个开始。在这一年中，我们将会有更多的设计方案陆续推出。

谢谢。

谢谢。好的，Intel 确实拥有领先的处理器产品阵容，凭借 18A 制程技术的通用性以及我们最新的产品，我们正将强大的性能和能效扩展至高端、主流及掌机游戏等各个领域。同样的这些基础、同样的 IP 以及同样的能力，能够交付到远超 PC 生态系统之外的领域。

谢谢。

谢谢，Alex。AI 正在深刻地改变我们使用设备的方式。我们的一个主要关注领域是在设备端应用 AI。我们正与合作伙伴携手，站在推动智能发展的前沿。为了向大家介绍更多相关信息，让我们有请我的密友、Perplexity 的创始人兼 CEO，Aravind。谢谢。

谢谢。

那么，Aravind，欢迎来到这里。你我关于混合计算的探讨已经持续了一段时间。

原因显而易见，即隐私、成本与性能。我们来谈谈如何实现这一点。

是的。因此在 2 月份，我们推出了 Perplexity Computer。Computer 是一个 AI 操作系统。它创建了一个智能体团队，使用多达 20 种不同的 AI 模型，并在单一系统中对模型、工具和文件进行统筹调度。计算机内部的智能体架构与具体模型无关。在智能、准确性、隐私和成本之间实现完美平衡，正是它所要解决的编排问题。

因此，这使你能够在 Intel Core Ultra Series 3 GPU 上本地运行较小的模型。这是我们首次携手合作，共同创造了混合智能体推理。

我们今天所展示的仅仅是一个开始。混合智能体推理是我们实现单位功耗下用户令牌价值最大化的方式。

那么，我们要向大家展示它是如何运作的吗？

好的，没问题。好的。

就是这样。假设我是一家私募股权公司的合伙人，我正在处理一个代号为 Project Falcon 的机密项目。这是查询内容。所以，你可以把它想象成我正在试图判断某家私营公司是否价值 1.1.1。10亿美元，而我正在向它投喂保密的交易材料。

工作在笔记本电脑上开始进行。它检测到 Project Falcon 包含私人交易室文件和保密协议、本地杠杆收购财务模型、广泛的董事会图表，以及非常机密的双语转录文本。你不希望这些材料被发送到服务器。这就是层级所在。

Core Ultra Series 3 上的本地模型首先会判定这一切都是非常重要的工作，不应被发送到服务器。它会读取这些文件，对哪些是敏感信息、哪些不是进行分类。然后计算机决定哪些内容应该离开设备，哪些不应该，而这些操作均由本地 AI 完成。编排器可以根据需要启动额外的代理。因此，如果你需要一个研究代理在不泄露任何私密文件的情况下，将外部文件材料与本地模型进行比对，这正是你想要的混合系统。因此，计算机架构作为一个单一系统，将所有的输入和输出整合在一起。

那么，我们直接跳过，看看最终的实际结果会是什么。好的，结果是一份文档、一份研究报告以及支持性数据。这些是由基于大型云端模型的智能体创建的，同时将您的敏感信息仅保留在您的设备上。因此，您本地设备上的模型将处理私密文件，而服务器端的模型将处理其他事务。

没错。

推理编排。

这就是我们双方都信奉的架构。未来在于数据中心拥有更强的算力，本地设备上也拥有更强的算力。

所以我认为这是智能体驱动的 AI 侧以及芯片侧工程领域的一个重要里程碑。能与你和 Intel 在这方面合作真的非常愉快。非常感谢你，Lipu。确实如此。

谢谢你，Aravind。期待继续保持合作伙伴关系。

谢谢。谢谢。

谢谢。谢谢。谢谢你，Lipu。哇，能来到这里真是太棒了。特别是在我们历史、全球历史、集体历史的这个节点，能够佩戴着蓝色胸卡参加 Computex。所以我感到非常高兴。我很荣幸能站在这里与大家分享我们的一些创新成果。

那么我们来聊聊人工智能究竟是怎么一回事。当我们说“基础性”时，指的是支撑世界运转的工作负载。目前我们拥有数据中心，并且有许多项目、工作负载和实体都在这些数据中心上运行。例如，我们有保持我们互联的 5G 网络。我们有保障数据安全的数据库。我们有驱动日常生活的云服务。

因此，我们预期并要求这些工作负载在从现在到 2030 年期间，其规模和容量从 80 吉瓦增长到约 100 吉瓦。在座各位参与该领域的人大多了解这种规模扩张的程度。这些工作负载涵盖范围广泛。它们属于关键任务，因此在运行时必须予以特别关注，同时它们也对性能、效率、安全性和韧性提出了要求。我们再怎么强调这四个因素都不为过。

这就是为什么我们很高兴能在本周的 Computex 上推出 Intel Xeon 6 Plus。它拥有 288 个 E-cores，高达 576 MB 的 L3 缓存，采用我们的 Intel 18A 技术制造。我们再怎么强调 Intel 技术为数据中心产品带来的价值也不为过。

但最重要的是，它提供了效率和密度，使我们的合作伙伴能够节省极其宝贵的空间，并拥有更紧凑的服务器和机架。因此，这是面向下一个云和网络基础设施时代的领先计算产品。Xeon 6 Plus 的发布依托于我们数十年数据中心开发所构建的生态系统优势，涵盖了硬件、软件和基础设施等多个维度。

此外，我们的 ODM 合作伙伴今天正在将 Xeon 6 Plus 解决方案推向市场。这些解决方案的范围从整机架规模部署到服务器级设计。Xeon 6 Plus 加入了我们的数据中心处理器阵容，与我们已经发布的基于 P-Cores 的 Xeon 6 并列。这两类解决方案都为基础设施骨干建立在 X86 和 Xeon 之上的所有企业提供了新的性能和选择。这对企业至关重要。企业需要日益平衡 AI 工作负载的准备工作，同时还要维持日常任务关键型应用的运行。

那么，让我们转换话题，聊聊 Intel 如何监管大规模智能技术的部署。不可否认，当今的企业基础设施必须不断演进，以满足 AI 的需求。近期研究预测，AI 推理工作负载预计将占数据中心总电力需求的 40%，远超目前的水平。因此，我们面临两种范式：既要让基础数据中心持续运行传统工作负载，同时又要设法构建能够支持大规模智能化的基础设施。

这正是 Intel 和 Xeon 6 Plus 发挥作用的地方。目前为止，训练将数据中心一分为二。一方面是基于 CPU 的企业基础设施。另一方面则是以 GPU 为核心的 AI 工厂。在一段时间内，这种界限非常清晰，我们都已经习惯了那种现实。但随着 Agentic AI 进入实际工作流程、数据、工具和治理领域，需求也随之改变。下一波浪潮不仅关乎训练模型。它关乎如何让 AI 投入实际应用。

那么，让我们看看为什么 Agentic AI 改变了基础设施的等式。AI 推理的工作方式很直观。我们输入一个提示词。它被输入到 LLM 中，模型在那里花费大部分时间来对提示词进行逻辑推理。我们都见过这种情况，也已经操作过数千次了。随后输出答案。

还有这个。

在这种情况下，我们花费大量时间进行大型语言模型的计算，这主要属于 GPU 和计算密集型任务。

现在，Agentic AI 的工作方式有着根本性的不同。它接收的是目标而非提示词。因此，我们都能看到人们在 Agentic AI 上运行的各种循环模式。它在本质上具有高度的迭代性，同时也由自动化流程所驱动。思考、规划、行动和反思，是这些智能体与我们交互的自然方式。在运行过程中，它会使用工具、读写文件、检查规则，以及处理其他传统上属于 CPU 和 x86 领域的事务。

而在每一步中，其底层计算需求类型都截然不同，我们稍后会展示这一点。

这一点在智能体扩展工作规模、衍生出协同工作的子智能体时尤为重要。代理的类别和复杂程度将根据工作任务的复杂性而有很大差异。这就是 CPU 需求激增的主要原因。对于 Agentic AI 而言，CPU 负责统筹全局。目前，我们观察到 1 个 CPU 对 8 个 GPU 或更多 GPU 的配比正变得越来越接近对等。

那么，让我们来看一个实际的例子。

谢谢你，Kavok。

你谈到了 Agentic AI 如何改变算力需求。让我们来看一个实际的例子。屏幕左侧是我设置的一个传统 AI 推理架构。让我们发送一个请求。

编写一个调用兼容 OpenAI 的 chat completions API 的 Python 函数。模型获取响应、生成代码并传回请求。

看看屏幕顶部的滑块。GPU 占据主导地位，GPU 密集型任务比例接近 7 比 1。相比之下，让我们看看一个智能体 AI 系统。观察顶部的流水线阶段。绿色部分是 GPU 工作。蓝色部分是 CPU 工作。

代码检查（Linting）正在我们的 Xeon 6 Plus 处理器的能效核上运行。网页抓取（Webfetch）和编译正在我们的 Xeon 6 性能核上运行。单元测试正在回归，并运行在我们的 Xeon 6 效能核心上。为流水线的每个阶段配置最合适的 CPU 等级。

再次看看顶部的滑动条。我们已经接近平衡，但这次 CPU 的负载较重。当我们将此规模乘以每天数百万次查询时，情况会怎样？如你所提到的一样，每个 Xeon 6 处理器拥有多达 288 个核心。这意味着每个 2,000 插槽服务器拥有 576 个核心。从机架规模的角度来看，这为我们提供了每 32 U 计算空间超过 36,000 个核心的算力。

谢谢你，John。哇，这太令人惊叹了，这些数据确实值得深思。到目前为止，我们展示的 CPU 密度是单机柜密度最高的，但同时关注智能体数量，这是目前正在出现的新指标。我们可以肯定地说，那个特定的机柜最多可以运行 150,000 个智能体。

这对在座的所有 CIO 来说都是好消息。现在，得益于我们的解决方案，你们极其昂贵的 GPU 可以获得更高的利用率。现在，配备 P-Cores 和 E-cores 的 Xeon 6 都是为规模化智能而构建的。当然，核心类型各不相同，但我们已经看到，有些工作负载需要高性能核心来提升频率，同时也需要高密度且节能的核心。因此，我们审视了所有工作负载，完成了全部分析，并将这些解决方案交付给各位。

话虽如此，我们正在与客户和合作伙伴合作，确保每种解决方案都根据你们的需求量身定制。接下来，我想欢迎 Lipu 重返舞台，谈谈我们的合作伙伴正在开发的服务器和访问解决方案。

谢谢。谢谢你，我的朋友。谢谢。谢谢。谢谢。谢谢，Kavok。很高兴看到数据中心领域的发展势头。

当我们展望大规模智能应用时，仅靠离散计算是不够的。客户要求我们从系统层面进行考量，以帮助他们大规模处理实际的智能体工作负载。这促使我们重新思考如何将算力从插槽扩展至机架。这就是我们启动 Rack Scale Blueprints 计划的原因。与生态系统合作伙伴共同开发基于开放标准的 Rack Scale Blueprints。这样客户就能自信地快速扩展其智能基础设施，而无需依赖专有的变通方案。

在我身后，正如你们所见，是这些蓝图的两个示例。一个是基于 Intel Xeon 6 和 P-cores 的性能导向型架构。另一个是基于 Intel Xeon 6 和 E-cores 的智能体密度架构。我们正与我们的合作伙伴生态系统紧密合作，包括 Foxconn 和 SambaNova，以扩展我们的 Rack Scale 产品组合。让我邀请我们的合作伙伴之一，Foxconn 首席产品官 Jerry Hsiao 上台，谈谈我们如何合作开发 Rack Scale 解决方案。

谢谢你，Lipu。谢谢你，Jerry。

我很高兴今天能来到这里。太棒了。一场精彩的活动。

Jerry，Intel 和 Foxconn 已经合作了几十年。Foxconn 在推动台湾乃至全球的技术创新方面一直发挥着关键作用。

没错，Lipu。我为我们共同完成的工作感到自豪，从 AI 服务器到数据中心，再到边缘计算。

今天，我们很高兴宣布双方合作迈出下一步。Intel 与 Foxconn 正在合作开发基于 Intel Xeon 处理器的机架级产品。

我们将共同致力于差异化机架级 AI 基础设施解决方案的开发、整合与商业化，利用互补架构来满足多样化的 AI 工作负载需求。

我们将继续深化并拓展双方合作，锁定未来的新机遇。通过此次合作，我们将为共同客户提供系统级的 AI 解决方案，实现更集成、更具扩展性的计算环境。这标志着迈出了重要一步，我们期待在不久的将来取得更多成果。

谢谢你，Lipu。今天对于我们与 Foxconn 的持续合作而言是一个令人振奋的里程碑。Jerry，感谢你加入我们。

太棒了。感谢你们的邀请，也感谢今天在座的各位合作伙伴。

正是你们助力将这一 Rackscale 愿景变为了现实。通过生态系统的力量提供多样化选择，我们不认为智能中心可以采用一刀切的方法。每家企业都将运行独特的工作负载。因此，正如屏幕上所展示的那样，它们的基础设施需求也必须是独特的且专用的。

看看我面前的这台服务器。这是我们所有合作伙伴关系的系列成果。Intel 正在与众多合作伙伴协作，提供服务器 Rackscale 解决方案，旨在让你们现有的基础设施为大规模 AI 做好准备，正如你们面前所展示的一样。我们看到 Token 的使用量正在呈爆炸式增长。智能体（Agent）现在开始发挥作用。比单事件推理多出一千倍的 Token。除了打造最顶尖的 CPU，我们提供针对 Token 消耗和 Token 生成进行优化的计算解决方案也至关重要。

归根结底，大规模 AI 将需要异构计算。为此，Intel 最近宣布了与 SambaNova 的合作。关于这一点，让我邀请 SambaNova 的创始人兼 CEO Rodrigo Liang 上台。Rodrigo，欢迎你今天加入我的行列。

谢谢你，Lipu。在接下来的几个月里，我们将宣布一些关于我们联合开发伙伴关系的最新进展。我们能多谈谈 Intel 和 SambaNova 共同开展的工作吗？

当然可以。我们一直很忙碌。今年早些时候，我们宣布了一项多年期合作计划，旨在基于 Xeon 基础设施提供高性能、高性价比的 AI 基础设施。我们一直在打造一些非常特别的东西，很高兴今天能向大家展示。

这就是我们今年早些时候发布的 SM50 750，Samba RAC，即专为生成式工作负载构建的 RACC 规模 AI 基础设施。它采用 Intel Xeon 6 处理器及 SambaNova SM50 RDU，将于今年晚些时候向客户交付。

今天，我们也很高兴演示全球首个使用 SambaNova RDU、Intel CPU 和 Nvidia GPU 进行的异构解耦推理。你们即将看到的是在两个不同的技术栈上，运行相同提示词和相同模型的并排对比。左侧运行的是 GPU、RDU 和 CPU 组成的解耦推理系统。而右侧运行的是仅由 GPU 组成的系统。

两者被输入相同的提示词并运行相同的模型，仅仅是技术栈不同。解耦推理技术栈正在迅速崛起。这里发生的情况是，由 Xeon 6 处理器负责执行所有的工具调用。由 SambaNova RDU 负责执行解码并生成所有标记。同时由 GPU 执行提示词缓存和快速预填充，从而缩短了整体时间。

当这三款芯片协同工作时，您能显著降低端到端延迟，并满足智能体对最快速度的生成式AI需求。而在另一方面，GPU堆栈仍在持续运行。因此，我们初步的测试结果显示，这种将推理任务分流至GPUs、RDUs和CPUs的方案——特别是通过CPUs处理——能够实现最快速度的人工智能分析。我们的测试表明，该方案的速度比仅使用GPUs快两到三倍。这让我们初步了解了这项技术能达到的速度上限。

Rodrigo，这一切中最令人兴奋的部分在于，我们已经看到了客户对这些解决方案的巨大兴趣。

确实如此，那么让我们看看下一位嘉宾是谁。现在我们将话语权交还给您。非常感谢。谢谢。谢谢。

谢谢。

为了继续这场对话，我很高兴邀请我的挚友们加入。大家都知道，Robert Smith 是 Vista Equity Partners 的董事长兼首席执行官，还有 Roger Smith，请你们多讲讲打算如何使用这些来自 Intel 和 SambaNova 的机架。

Robert，太棒了，谢谢你。Lipu，很高兴见到你。

我也是。非常感谢你们加入。很荣幸。谢谢你，我的朋友。

谢谢你，我的朋友。

那么，Robert，AI 正在驱动对计算的巨大需求，它正在同时重塑硅片系统软件。在你合作的企业中，你观察到了什么，又听到了怎样的反馈？

首先，我很高兴能来到 Computex 参加这个精彩的盛会。对我们来说，这是一段非常棒的经历。令人难以置信。目前，全球范围内有一个巨大的焦点，那就是将 AI 带给各个企业。我们希望让它变得可用，并为我们合作的组织带来切实的影响。

我们拥有超过 90 家投资组合公司，其中超过一半已经转型为代理化解决方案。我们的软件拥有超过 7.5 亿用户，这意味着代理数量超过了 100 亿。这就是为什么我们与合作伙伴共同推出了 vector core computer，即 VC2。通过 Cambium Capital，我们提供了世界上第一个可商用的解耦推理架构。

这种 novelogentic neoclod 旨在实现迄今为止所有架构中最快的企业级推理吞吐量。你刚才在 Rodrigo 演示中看到的过程是在我们的洛杉矶数据中心现场进行的。我们计划在美国部署超过 50 个此类设施，旨在将现有数据中心转换为用于推理数据的推理数据中心。中心。

这非常令人振奋。正如几分钟前我们在 Rodrigo 的演示中所见，这些产品已初显强劲的发展势头。你能多谈谈 Intel Victor Kohl 计算以及像 SambaNova 这样的合作伙伴是如何实现这种聚合推理的吗？

当然可以。我很高兴地分享，Together AI 是我们的首位商业客户，他们非常期待使用这种架构即服务来加速推理工作负载。随着对推理需求的持续增长，我们预计许多企业软件公司及其客户将迅速跟进。这必须是，而且实际上也确实比他们以往能够获取的任何方案都要高效。

最关键的是，VC2 构建并利用了 SambaNova 技术栈，这是一个风冷数据中心。

我们相信它将实现企业客户和社区所期望的目标，即大规模、可靠、低延迟且低成本的推理。

通过合作推进 AI 是开发这项变革性技术、并使其在全球企业中具备可用性和经济可行性的最佳途径之一。

对此我们感到非常振奋。感谢您今天参加此次活动，很高兴能邀请您来到这里。

与你交流总是很愉快，Lipu。谢谢。

祝贺。祝贺。还有 14 个月。我们很期待看到你们正在做的事情。谢谢。

谢谢。

正如你们刚才从 Rodrigo 和 Robert 那里所看到的，为您的需求选择正确的芯片架构至关重要。对于当今的企业而言，有广泛的架构可供选择。随着大型工作负载日益成为公司的战略资产，它们正愈发寻求围绕自身确切需求而构建的芯片。

接下来，我想邀请 SambaNova conductor、资深设计师以及我们专用芯片团队的负责人 Srini，来深入谈谈我们在这一领域所开展的工作。Srini。Srini。

谢谢。

你好，Lipu。谢谢。非常感谢。大家下午好。正是专用芯片。这是行业在过去十年左右一直探索的历程，尤其是超大规模数据中心提供商已充分挖掘了其潜力，并向我们展示了其在各方面带来的优势。

Lipu，去年你向我们提出挑战，让我们思考在这一领域，鉴于 Intel 拥有的出色资产及其广度，我们如何才能发挥相关作用？不仅是充实而已。专注于我们内部所做的事情，我们该如何将其带向外部世界并做出更多贡献。

话虽如此，我们当时提出了一个方案。我们一直在为此努力。今天，我非常高兴能分享我们取得的几项重大成果。

首先在超大规模数据中心方面，Google 和 Intel 达成了合作，Intel 正在交付所谓的“基础设施处理器单元”。事实上，我更愿意称之为 Intel 处理器单元。但基础设施处理器单元这一硅片组件对于超大规模数据中心的性能至关重要，且这一进程仍在持续。顺便提一下，这在今天已经部署，所以这不仅仅是我们正在研发的项目，它已经完成了设计并正在部署中。

在进行这项工作的同时，Intel 作为一家公司在电信市场一直非常活跃。在这个电信市场中，我们的另一位市场客户 Ericsson 一直在与我们合作。Ericsson 选择与我们合作，由我们，即 Intel，为他们在全球范围内全面提供下一代基础设施芯片。这只是让大家从最高层面先睹为快，了解专用芯片领域正在开展的工作，这是一个非常令人兴奋的领域，更重要的是，这是一个高增长的领域。

我刚才在想，还有什么地方比 Computex 和 Taipei 更适合宣布 Intel 正式进入这一市场呢？在这里，定制芯片确实是年度的主旋律。

因此，我很期待与各位合作，看看我们如何在各位的芯片愿景目标中发挥作用。谢谢你，Lipu。

我对你宣布的所有这些合作伙伴关系感到非常兴奋，未来还会有更多合作。

绝对会有更多合作。非常感谢。非常感谢，Lipu。谢谢。

Srini 和团队在专用芯片方面所做的工作确实非常重要。我非常兴奋能与众多领先企业以及整个行业垂直领域中一些最具活力的初创公司建立合作伙伴关系，共同构建定制芯片。我今天想重点介绍一下这项合作伙伴关系中的部分内容。

我们可以应用先进硅基芯片技术的最令人兴奋的领域之一是生物医学工程。多年来，模拟人脑功能一直是计算领域的终极目标。Echo Neuro Technologies 正是处于类脑计算前沿的公司之一。让我们来听听 Echo Neuro Technologies 创始人兼首席执行官、同时也是全球最顶尖的神经外科医生之一 Eddie Chang 的分享。

大家好，我是 Eddie Chang。我是 UCSF 的一名神经外科医生，也是 Echo Neuro Technologies 的联合创始人。几十年来，AI 一直在受到大脑的启发，这意味着在某种程度上借鉴了神经科学的理念。

类脑计算将这一愿景推向了极致。它围绕大脑的核心原则（如脉冲、稀疏性、通信、记忆和计算）构建了硅基架构，并将这些功能统一在同一个位置。这种架构方向是正确的，但一直以来缺失的是关于大脑如何真正执行计算的直接证据。

现在，我们已经触手可及了。我们首次能够以计算实际发生的精度，实时研究人类大脑皮层如何处理语言。这开启了一种全新的可能性。这些算法不仅是受大脑启发，更是基于大脑启发的大脑活动本身进行训练的，并以大脑自身作为参照。

这就是我们与 Intel 合作的转变。我们正在共同开发用于流式语音的大脑训练算法，其效率正趋近于生物计算。这种回报是双向的。AI 不仅速度更快、更轻量，且更接近我们实际的思维方式，同时我们也开发出了帮助失语者恢复语言能力的新工具。我们正与 Intel 携手构建 AI，使其向迄今为止发现的最强大的计算机——人类大脑进行学习。我们对未来充满期待。谢谢。

谢谢你，Eddie。我对你们正在进行的工作感到惊叹。我相信，我们共同的工作将有助于为未来高效的人工智能计算机奠定基础。

另一家处于生物学前沿的公司是 Greenstone Biosciences。我们正在与 Greenstone 合作，建立适用于更广泛生命科学成像生态系统的可扩展参考架构。Joseph Wu 博士是斯坦福大学的心脏病学负责人，也是 Greenstone 的创始人兼首席执行官。让我们听听他的发言。

大家好，我是 Joseph Wu，我是医学教授、斯坦福大学心血管研究所所长，同时也是 Greenstone Biosciences 的联合创始人。非常感谢邀请我参加 Computex。Intel 和 Greenstone 正在携手合作，以加速新药的研发。

我们的合作伙伴关系将 Greenstone 最先进的人类遗传学和生物学技术与 Intel 的先进人工智能计算能力相结合，从而实现数据处理、存储和分析的规模化。Greenstone 已经建立了大型的人类诱导多能干细胞生物样本库。仅需从您的血液中提取 10 毫升，我们就能培育出与患者基因完全相同的脑、心、肝、肾、肠以及体内任何类型的类器官。

这将使我们能够以更快的速度和更低的成本测试现有药物及新药。我相信，人类生物学与 AI 计算的结合将有助于塑造未来十年的生物医药科学。这正是我们对 Intel 与 Greenstone Biosciences 之间的合作感到如此兴奋的原因。非常感谢大家，祝大家享受本次活动。

谢谢大家。

谢谢你，Joe。我对你们所做的工作感到惊叹，也对我们合作的潜力感到兴奋。

另一个关键合作伙伴是 Hitachi。他们拥有广泛的能力，有助于加速我们的工作，以及我们在晶圆代工工具和量子计算系统方面的计划。让我们听听 Hitachi 首席执行官 Tokunaga-san 的发言。你好，Computex。

我是 Hitachi 首席执行官 Toshiaki Tokunaga。几十年来，Hitachi 和 Intel 一直携手合作，共同解决社会面临的关键挑战。今天，我们将进一步深化双方的优势合作。

通过将 Intel 的先进计算能力与 Hitachi 在物理世界中的工业实力相结合，我们将创造出造福企业与社会的智能解决方案。

谢谢你，Lipu。我非常期待我们的未来。

谢谢你，Toshiaki。我们也非常期待与你们合作。

最后，如果我们审视一下，我们会发现其中包括启发式计算、生物医学以及能源。最后一个是工业自动化。最后，有一位合作伙伴我想让大家听听他们的声音。他们以在工业自动化领域的开创性工作而闻名。让我们听听我的好朋友，来自 Siemens 的 Roland Busch 的发言。你好，Lipu。

作为 Intel 的客户，我们都知道全球半导体需求已经创下了历史新高。2023 年，Siemens 与 Intel 已经联手以应对这一需求。现在，我们将双方的合作提升到了一个新的高度。我们正在扩大合作伙伴关系。

覆盖整个价值链，从设计到制造，再到 Siemens 产品中的芯片应用。我们通过 EDA 自动化以及基于 Agentic AI 构建的软件解决方案来提升设计质量。我们在制造流程的所有领域展开合作，包括产品、生命周期管理、自动化、电气化、质量和可持续性。对我们而言，更具意义的是，在这一价值链中创造的芯片将被应用于我们自身的 Siemens 产品中。期待未来的进展。

谢谢你，Roland。我们很高兴能扩展与 Siemens Group 的长期合作关系。

我期待在接下来的几个月里披露更多关于此次合作的细节。我们正在与其他几家合作伙伴共同努力，不断突破现有技术的边界。