“英特尔正处在转型的关键，我们专注于执行力，准时推进产品与技术的进展，深信英特尔对产业的健康发展仍至关重要。”英特尔公司高级副总裁、中国区董事长王锐在英特尔新质生产力技术生态大会上表示，不仅要通过“瘦身”计划使业务更聚焦、运营更敏捷，还要实现长足的发展。

　　这场在11月26日举行的大会，英特尔邀请了两千多位产业伙伴，动用了近万平方米的展示区，这也是英特尔在中国举行的最大规模行业大会之一。

　　近期的英特尔可谓站在风口浪尖。会上，英特尔回应了产品、生态建设乃至代工业务的进展和对AI未来的研判。

　　预计到2030年，生成式AI将为全球经济贡献约7万亿美元，中国约占其中2万亿美元。“而这一切的背后，是半导体技术的持续进步，它推动算力增长，为数字世界的发展打下坚实基础。”王锐表示。

　　AI应用的快速部署对半导体在性能、功耗、集成度和可靠性方面的要求不断提高，这种趋势催生了对系统级半导体制造的需求。

　　王锐透露，英特尔积极投入“四年五个制程节点”，不仅提升制程技术、适应AI时代的需求，Intel 18A还将在2025年量产，基于Intel 18A的产品，下一代AI PC处理器Panther Lake和下一代数据中心处理器Clearwater Forest，也将在明年发布。

　　而先进封装或将继续成为英特尔在制造领域的差异化优势，结合在制程技术、芯粒和软件领域的专长，它将为AI时代的半导体产业提供支持和推动力。

　　在谈及将英特尔芯片代工部门剥离成为一家独立子公司时，王锐回应，这将赋予它更大的独立性，使“英特尔代工”充分发挥潜力，为英特尔产品与外部客户提供更好的服务。

　　在产品方面，英特尔正在加速从云到端的AI应用落地，推出了全栈AI产品组合。当前，英特尔以AI PC为重点，预期到2025年底前，AI PC累计出货量将超过1亿台，成为更多人的新质生产力工具。

　　除此之外，无论是发挥服务器机头“指挥官”的作用，还是承担复合工作负载和推理任务，CPU在现代数据中心的角色都越发重要。

　　王锐透露，目前超过70%的GPU加速服务器选择了英特尔至强CPU作为其“机头”。

　　而在边缘侧，则是AI在千行百业落地的关键，需要高效且超低延迟的边缘AI处理能力。英特尔通过配置CPU、GPU和NPU，扩展了AI推理和多样化应用场景的结合，有效推动了AI应用的实际部署。

　　英特尔市场营销集团副总裁，中国区OEM&ODM销售事业部总经理郭威解释，边缘计算起源于端和云的界限越来越模糊，彼此发展融合在一起。随着行业的发展，产生数据越来越多，海量数据催生了边缘计算。除此之外，数据需要流动，数据在不同的地方处理，会带来最高的效益，便衍生了边缘计算。

　　郭威表示，约有50%的关键企业应用在边缘上运行，最早的典型案例便是工控机，以及工业场景中由多个摄像头协同，共同完成机器视觉任务的例子。

　　不过，边缘场景具备三大特点，分别为设备多样化、工作负载的多样化、场景需求的碎片化。

　　面对碎片化的需求，郭威则认为，通用处理器、通用算力芯片是满足这些场景最好的方案，因为边缘计算场景不可能负担得起用单一芯片满足单一应用，一定要用通用化的芯片。英特尔在CPU中嵌入越来越多的东西，来满足不同的需求。

　　“修房子，有了砖，还得有水泥、砌砖的工具。”郭威坦言，英特尔优化软件工具链，让下游客户更容易地使用芯片。