Intel Computex 2026：代理式 AI 翻轉 GPU/CPU 比例 — Intel 以機櫃實力證明
Lip-Bu Tan 在 6 月 2 日的 Computex 主題演講中傳達了最明確的訊號：代理式 AI 正從結構上重塑資料中心對矽晶圓的需求，且趨勢對 Intel 有利。
CPU 不再只是配角
Intel 在 Computex 2026 主題演講中最關鍵的訊息並非新產品發布，而是資料中心建構方式中，運算比例的根本性轉變。多年來，GPU 在 AI 基礎設施經濟中佔據主導地位，CPU 僅負責周邊的流量調度。Intel 週二透過現場演示表明，代理式 AI（Agentic AI）——即具備規劃、執行、迭代並能衍生子代理，而不僅僅是回應指令的系統——幾乎徹底翻轉了這一比例。
在傳統的 AI 推論流程中，CPU 與 GPU 的工作負載比例約為 1:7，偏向 GPU。但在代理式系統中，如 Intel 使用 Xeon 6 處理器所展示的即時演示，該比例已接近平手，甚至轉向 CPU 密集型。Intel 資料中心高層在台上解釋：「當它運作時，它會使用工具、讀寫檔案、檢查規則，而每個步驟所需的底層運算需求都大不相同。這就是 CPU 需求快速成長的主因。對於代理式 AI 而言，CPU 才是核心。」
其商業意涵相當直接。如果代理式 AI 成為主流推論範式——企業 AI 的採用軌跡顯示這已成定局——那麼目前過度偏向 GPU 架構的基礎設施建設，將會嚴重低估 CPU 的重要性。憑藉其 Xeon 系列，以及擁有 288 核心與 576 MB L3 快取的新款 Xeon 6+ 處理器，Intel 已準備好搶佔這一再平衡的市場。該公司表示，一個基於 Xeon 6+ 效率核心（E-core）打造的機櫃，可在 32 個運算單元空間內運行多達 15 萬個代理。這項密度指標雖尚待獨立驗證，但對於評估代理式基礎設施成本的 CIO 而言，具有重要的方向性意義。
SambaNova 演示具體呈現異質運算優勢
主題演講中最具技術亮點的時刻，是與 SambaNova 執行長 Rodrigo Liang 共同進行的現場演示，展示了將 SambaNova 的可重組資料流單元（RDU）與 Intel Xeon CPU 及 Nvidia GPU 同時運作的解構式推論。該架構將每種晶片分配至其最擅長的流程階段：Xeon 處理器執行工具調用，SambaNova RDU 處理 Token 解碼與生成，GPU 則負責提示詞快取（Prompt Caching）與預填充（Prefill）。
Liang 表示：「當這三種晶片協同運作時，能大幅降低端對端延遲——代理需要極致的速度。」他補充指出，Artificial Analysis 的獨立測試發現，在相同模型與提示詞下，這種解構式堆疊的速度比單純使用 GPU 快上兩到三倍。這項於今年稍早宣布的多年合作計畫，目前已產出實體產品：名為 SambaNova Summer 的機櫃級 AI 基礎設施系統，專為代理式工作負載打造，預計於今年稍晚出貨。
與 Tan 同台的 Vista Equity 合夥人 Robert Smith 則從需求端給予背書。Vista 擁有超過 90 家投資組合公司，其中半數以上已轉向代理式解決方案，服務約 7.5 億用戶，Smith 估計這些公司已產生超過 100 億個代理。Vista 已推出 Vector Core Compute，號稱全球首個商用解構式推論架構，並計畫在美國進行超過 50 次部署，將現有資料中心轉型為推論資料中心。Smith 表示：「ForwardTogether AI 是首位商業客戶，很高興能以服務形式使用此架構來加速推論工作負載。」
Intel 正式進軍客製化矽晶圓市場
演講中戰略意義最被低估的宣布，或許是 Intel 正式進軍專用、客製化矽晶圓市場——即 ASIC 與客製化晶片領域，這向來是 Broadcom、Marvell 以及超大規模雲端供應商（Hyperscalers）內部矽晶圓團隊的天下。
Intel 專用矽晶圓業務負責人揭露了兩項指標性客戶合作。首先，Google 已與 Intel 合作設計並部署基礎設施處理單元（IPU），且已進入量產階段，而非僅是藍圖規劃。其次，Ericsson 已選擇 Intel 為其全球電信網路業務提供新一代基礎設施矽晶圓。「還有什麼地方比台北 Computex 更適合宣布 Intel 正式進軍此市場呢？這裡正是客製化矽晶圓的重鎮，」該高層表示。
Tan 明確強化了此戰略意圖，描述了與「各產業領域的領先企業以及最具活力的初創公司」合作開發客製化矽晶圓的雄心，涵蓋生物醫學工程、工業自動化與能源領域。重點合作夥伴包括：UCSF 神經外科醫生暨 ACCO Neuro Technologies 共同創辦人 Eddie Chang，雙方正合作開發用於語音串流的腦機訓練演算法；史丹佛心臟科醫生 Joseph Wu 的 Greenstone Biosciences，結合 Intel AI 運算與全球最大的誘導性多能幹細胞生物銀行進行藥物開發；Siemens，將應用從設計擴展至製造及 Siemens 自有產品中的晶片應用；以及專注於晶圓代工工具與量子運算系統的 Hitachi。
富士康機櫃級合作與開放標準推動
Intel 同時宣布與全球硬體供應鏈中營運影響力極大的富士康建立機櫃級開發合作夥伴關係。雙方將共同開發、整合並商業化具差異化的機櫃級 AI 基礎設施解決方案，重點在於針對多樣化 AI 工作負載的異質架構。此合作延伸了 Intel 的機櫃級藍圖計畫，旨在與富士康、SambaNova 等合作夥伴共同建立基於開放標準的參考架構，明確對抗封閉的專有技術綁定。
會場展示了兩款參考藍圖：一款針對使用 Xeon 6 效能核心（P-core）的代理式效能進行優化，另一款則針對使用 Xeon 6 效率核心（E-core）的代理密度進行優化。開放標準的定調是一個刻意的競爭訊號，旨在針對那些對當前以 GPU 為中心的 AI 基礎設施成本與供應商依賴感到擔憂的企業客戶。
Perplexity 合作重塑裝置端 AI 敘事
在客戶端方面，Perplexity 共同創辦人暨執行長 Aravind Srinivas 展示了在 Intel Core Ultra Series 3 上運行的混合代理式推論，這是首款基於 Intel AT&A 製程技術的產品。其應用場景為私募股權分析師執行機密的槓桿收購（LBO）分析：敏感的交易室文件、保密協議（NDA）與財務模型在裝置端本地處理，而非敏感的研究查詢則導向雲端模型。Srinivas 解釋：「本地模型能決定哪些是極其重要的工作，不應發送到伺服器。它會讀取檔案，並分類哪些是敏感資訊，哪些不是。」
「混合代理式推論是我們最大化每瓦 Token 價值與每用戶價值的途徑，」他表示。該架構反映了兩家公司真正達成共識的商業現實：隱私敏感的企業工作流程無法完全卸載至雲端推論，且隨著裝置端模型效能提升，邊緣運算的經濟效益將會改善。Intel 的 AT&A 平台目前支撐著超過 300 款消費與商用設計，4 月份發布的 Core Series 3 主流系列已獲得超過 60 款設計採用，使總產品陣容接近 400 款。
Xeon 6+ 與資料中心效率論點
Intel 在 Computex 推出 Xeon 6+ 處理器，即 Xeon 6 系列的效率核心版本，具備 288 核心、576 MB L3 快取，主打雲端與網路基礎設施的運算密度與電源效率。該公司認為這能實現更緊湊的伺服器與機櫃配置——隨著資料中心營運商面臨日益嚴峻的電力與空間限制，這是一個極具意義的賣點。會場引用的預測指出，基礎資料中心需求預計將從 2030 年的 80 GW 成長至 100 GW，其中 AI 推論工作負載預計將佔該期間資料中心總電力需求的 40%。
Xeon 6+ 加入了已出貨的 Xeon 6 效能核心版本，使 Intel 能以兩款產品應對代理式流程中截然不同的運算需求。Intel 宣稱 x86 架構將支撐 2030 年前安裝的每十台伺服器中的八台，這是在 Ampere、AWS Graviton 等基於 Arm 的替代方案已取得顯著市佔率的市場中，對架構持久性展現出的刻意自信。
執行信譽仍是關鍵懸念
Tan 圍繞代理式 AI、異質運算與專用矽晶圓所建立的知識框架邏輯清晰，若市場發展如 Intel 所預測，確實對該公司定位有利。然而，Intel 尚未解決的問題——Tan 也間接承認了——是執行的可信度。「執行力一直是我清單上的首要任務，」他表示，並指出 AT&A 製程在 14 個月任期內實現多產品量產，以及先進封裝里程碑的進展，代表了實質的進步。但 Intel 在製造延遲、流失代工客戶以及在客戶端與資料中心市佔率流失的歷史，意味著架構論點與營收兌現之間的鴻溝依然巨大。投資人將要求看到更多實質成果，而不僅是演示與合作公告，才會大幅上調長期預期。
Computex 2026 確立了一點：Tan 領導下的 Intel 擁有比過去多年來更清晰、更具差異化的戰略敘事。關於代理式 AI 運算比例的論點並非行銷術語——這是一個結構上站得住腳的論點。至於 Intel 是否具備足夠的製造、封裝與出貨量，以捕捉其所識別的機會，則是另一個更艱難的問題。而這個問題的答案，將決定本次主題演講究竟是一個轉折點，還是漫長復甦故事中的另一個數據點。