采访英特尔高宇：PC正在从工具变成优秀的智能伙伴

在上周，英特尔公布了智能体PC的最新进展，在短短3个月不到的时间内，相对应的智能体应用、产业布局、行业合作，乃至全新的AI SSD概念蓄势待发，很多概念或者想法甚至是下午拍板，晚上开干的深圳速度，在短时间内让智能体应用百花齐放。那么未来PC究竟会变成什么样？在活动结束后，笔者有幸参加了英特尔中国区技术部总经理高宇的采访，并终于在Bilibili World 2026的工作结束之后，抽空整理了采访笔记，让我们花点时间对未来的PC形态有更多探讨。

英特尔中国区技术部总经理 高宇

X86是AI生态的底座

市面上虽然已经诞生了大量基于Arm的AI硬件，甚至已经开始涉足AI PC。但英特尔认为智能体PC中，Windows与x86的搭配仍然是最理想的底座。原因很简单，智能体PC需要承载各种任务执行的环境，如果这个环境贫瘠得像沙漠一样，没有应用和能力支撑，那也是浮于表面。Windows与x86生态的兼容性与友好度已经成为业界共识，虽然过去几年市场中Windows on Arm设备不断涌现，但远不如x86的Windows那么好用，智能体PC亦是如此。

其中重要的原因之一，是英特尔在端侧模型适配上不仅追求能用，而是追求底层优化技术的第一时间落地。从MTP多Token预测到Token Router、MoE路由机制，英特尔都是第一时间给予的支持，目的是在实现最强性能的同时将内存开销降到最低。

强劲的生态推动力是英特尔在行业内影响力的证明。高宇坦言，当听到7家商业级智能体软件厂商都在为英特尔做专项优化时，心里非常自豪。他认为，能够用实际行动切实推动整个产业向前迈进，是英特尔最核心的竞争优势。

与此同时，这样的生态环境也更符合中国桌面端智能体的发展。从目前的状况来，海外市场已基本收敛到Claude Code、Codex等少数御三家，而国内市场生态蓬勃繁茂，呈现出极具活力的多元化发展态势。现场参会的厂商来自不同集团，拥有截然不同的创新思路，从不同的途径摸索AI应用的可能性。

有意思的是，这些团队与合作伙伴其实已经多年扎根Intel生态，伴随着产业成长，因此契合度非常高。以此次智能体PC应用落地为例，从4月21日提出框架性概念，到7月份展示成果，不到三个月的时间，数十个实际应用得以呈现，特别是在过去半个月中踩足油门，让成果近在咫尺。

在现场我们已经可以看到很多优秀的ISV合作伙伴，比如Marvis，有着强个人助手属性，可以帮助个人构建优秀的个人智能体助手。Remio此前深耕海外，被英特尔拉回国内市场，也开始积极布局国内的全新生态。百花齐放的同时，不意味着快速进入市场争夺的厮杀，英特尔通过把握的是端侧7种AI能力、模型路由、Skills封装共通路径，推动行业找到最优解。

混合云端是最优解

如果纯靠云端AI服务，是很难赚到钱的。纯云端模式类似房间里的大象（Elephant in the room），指那些显而易见、人人皆知，却因为太尴尬、太棘手或触及利益，而被集体回避、不愿公开讨论的问题。“就像一头大象站在客厅中央，所有人却假装看不见，继续绕着它走。”纯云端听起来美好，但是现在云端Token基本处在免费赠送、亏钱的状态，如果一家Token用完了，用户可能马上切换到另一家，这导致供需双方无法双赢，要么服务商亏损，要么用户承担高昂成本。

随着智能体PC的普及，用户端侧设备其实已经具备了强大的算力，如果弃之不用、凡事皆上云，商业逻辑是无法自洽的。比如一句日常的“你好”消耗大约1K Token，这种小事也要在云端交互，服务器成本根本撑不起盈利。这也是混合运算为什么称为最优解的重要原因。

与此同时，商用端和消费端的推广也不一样。商用端场景明确，变现路径清晰，但"没有容错度"，99次成功只要1次出错客户就不买单，注定需要长周期迭代。而消费端容错率更高，在消费端端锻炼好技术、优化好体验，进而去商用端形成商业闭环，再用商用端利润回馈消费端。

对于消费端的用户而言，AI价值的提升也确实是一把双刃剑，技术发展的初衷始终是为了让人类生活变得更好。AI提效的本质是给生活减负，把更多时间放在真正有价值的创意和决策上，而不是让个体承载更多工作，随着端侧与云端混合AI的普及，也相信AI提效能让生活更舒适、更有温度。

算力甜点

在推进智能体PC的同时，英特尔也开始尝试与江波龙、群联合作，推动端侧运行更大模型参数量的可能性。而目前主要问题集中在统一内存加购与AI SSD的关系处理上。

目前酷睿Ultra将CPU、GPU、NPU集成在单一芯片上，同时英特尔还做了行业领先的优化，允许将主内存中极高比例的空间划拨给GPU使用，并且比例达到93%，这是非常高的占比，可以几乎用尽用于存放参数或KV Cache，不够用再由CPU继续调度。

与之对应的AI SSD则是统一内存的延伸。当大模型参数量实在太大，连共享显存也装不下时，就需要AI SSD。关键是不能随机放参数，而是利用冷热专家机制智能分流，例如冷数据放SSD，热数据留显存。这能帮系统节省30%以上内存，省出10GB甚至更多。

所有这些技术的共同目的，是让用户在主流的24GB或32GB内存配置上，就能跑得起35B MoE模型，且上下文窗口开到128K-256K。如果必须配到128GB内存、整机卖到两万多，只能服务于极少数极客。英特尔希望未来即便是Mini PC盒子，价格也能控制在五六千元，这才是大众所能承担得起的价格。

从目前来看，35B MoE依然是32GB内存环境中的最优搭配。因为35B MoE跑起来基本要吃掉22GB-27GB内存，配合英特尔专门做的MoE卸载技术，已经能够在32GB内存环境中流畅运行。当然，在现场高宇也对行业做出了畅想，如果行业能做出一个10B-20B之间的模型，性能还能看齐35B MoE，兴许就是下一个甜点方向。

因此英特尔与群联电子、江波龙两家AI SSD厂商积极推动端侧缓存扩展更多可能性，同时仅有硬件不够，需要ISV深度整合，目前Flowy已完成与群联电子的整合，下一步将推动合作伙伴与江波龙对接，实现软硬件一体化打包交付。

从问答题到选择题

随着技术的不断升级，PC形态最终也会进行进一步分化。喜闻乐见的轻薄本形态将由人类和智能体共同使用，因此笔记本将保留键盘、转轴、I/O口，符合人类使用习惯。人在前台办公，智能体在后台工作。与之对应的miniPC则可能是另一种形态，人类不再直接操作，像发微信一样远程派发任务。可去掉屏幕、HDMI、大量USB接口，但需强化7×24不间断运行，断电保护，深度能效优化以及高密度部署外观等设计。

无论PC处在什么形态，龙虾为代表的智能体终将会成为主角，明确的场景应用可以让用户更直观的感受到智能体PC带来工作与生活变化。而目前遇到的情况是，虽然行业讨论火热，但大部分主流用户对智能体PC仍较陌生，需要等待应用软件和生态逐步收敛。

因此从Skills到Sub-Agent是交互进化的关键，即不让用户做问答题，面对一个文本框无从下手。最理想的是给出选择题，只需要不断的选择是与否，就能快速上手，用直觉来感受智能体的便利，当然从问答框到直觉化交互，需要一个循序渐进的过程。

无论如何，英特尔对智能体PC已经展现出了坚实的战略定力，以X86+Windows为坚实底座，以端云混合为唯一商业正解，用七大能力、模型路由和Skills生态作为技术公约数，定价在5000元到6000元之间，推动ISV、OEM的生态发展，让PC从纯粹的工具，升级成随时可用、成本友好的智能伙伴。而按照现在的发展速度，相信这样的构想已经不远了。