10月10日那天，英特尔搞了场技术巡礼活动，直接放出了憋了好久的大招，AIPC处理器PantherLake、服务器处理器ClearwaterForest，连全新的AI战略和执行路线图都一起亮了出来。

说实话，这两年英特尔在AI赛道上有点被英伟达、台积电压着打，这次一下子扔出这么多硬货，看着是真想把失去的市场话语权抢回来。

咱先说说最受关注的PantherLake，这货是英特尔盯着AIPC市场的关键角色。

按照英特尔的说法，它要到2026年1月的CES展才正式发布，但现在已经把不少干货透了出来。

它用了英特尔自家的18A制程，比上一代的台积电N3P工艺要先进不少，综合AI算力能到180TOPS。

CPU单线程性能、多线程性能都有提升，GPU图形性能也涨了不少，连NPU都做到了50TOPS，还把面积缩小了。

更实用的是，它支持Wi-Fi7R2，内存也能用到96GB的LPDDR5x，不光能装在普通PC里，边缘计算、机器人这些场景也能搭。

之前英特尔还展示过用它驱动的宇树机器人Demo，看着还挺灵活。

聊完PC端的PantherLake，再看服务器那边的ClearwaterForest，这俩算是英特尔这次出的“左右护法”。

之前就有消息说，这颗服务器CPU是1.8nm制程，还塞了288个核心，用了FoverosDirect3D和EMIB2.5D封装技术。

英特尔想靠它证明，大规模部署x86CPU也能很省电，毕竟现在数据中心对能效的要求越来越高，这步棋算是踩在了点上。

除了硬件，英特尔还拿出了三层AI执行路线图，底层是搞AgenticAI基础设施，把至强CPU、GaudiAI芯片这些硬件打包成系统级方案，还搭了开放的AI软件栈，说要让部署AI像“拿现成钥匙开门”一样简单。

中间层是扩解决方案，专门研发了针对推理的GPU，还想拉更多开发者进来把生态做大。

最上层是突破技术瓶颈，下一代推理GPU和Shore产品线都在推进，就是为了解决算力传输的带宽问题。

老实讲，这个路线图看着挺完整，但能不能落地，还得看后续的执行力。

Intel18A制程：美国本土的“芯片尖子生”，硬刚台积电三星？

要聊英特尔这次的突破，Intel18A制程绝对绕不开，这玩意儿可是全球第一个在美国本土量产的2nm级芯片，英特尔CEO陈立武还特意在亚利桑那Fab52工厂外，拿着PantherLake的CPU晶圆给媒体看，那阵仗像是在说“咱美国也能造顶尖芯片”。

这制程有俩杀手锏，一个是RibbonFET晶体管，一个是PowerVia背面供电。

RibbonFET是英特尔十多年来第一次换晶体管架构，属于全环绕栅极那种，能解决漏电问题，还能把晶体管密度提上去。

PowerVia更有意思，把电源线挪到了晶体管背面，跟信号线分开，这样就不用抢空间了，电源供应更稳，还能减少功率损耗。

英特尔说，跟上一代Intel3比，18A每瓦性能能提15%，芯片密度能涨30%，良率更是15年来最好的。

最关键的是，英特尔这步走在了台积电和三星前面。

台积电要到2026年才在N16节点用背面供电，三星更晚，得2027年，如此看来，英特尔这次算是在先进制程上“抢了个先”。

但有个问题得说清楚，英特尔亚利桑那工厂初期月产能才5000片晶圆，这点量想满足市场需求怕是不够，后续能不能扩产能，会是个大考验。

除了制程，NPU5架构也挺有说头，这颗专门负责AI加速的单元，算力是50TOPS，看着比上一代NPU4的48TOPS没涨多少，但英特尔把它的面积缩小了，还把单位面积性能提了40%。

本来想高通的AIPC处理器NPU算力都到80TOPS了，英特尔是不是有点保守？后来发现，英特尔走的是“小而精”的路子，高通把NPU做大是为了降时延，英特尔则是为了适配普通PC的功耗，毕竟不是所有人都需要极致性能，够用还省电，反而更贴合主流用户的需求。

NPU5还支持FP8精度，比FP16每瓦性能能提50%以上。

就拿跑StableDiffusion文生图来说，用NPU5加FP8精度，能耗能从108J降到70J左右，GPU只有最后合成图像时才会用到。

另外，它还能支持可编程激活函数，以前要在DSP上模拟的Sigmoid、Tanh这些，现在直接让神经计算引擎来做，性能也跟着涨了不少。

搞不清的是，之前英特尔NPU只支持一种线性激活函数，早干嘛去了？不过现在补上也不算晚。

背负美国尊严的英特尔：这次能靠新芯片翻身吗？

英特尔这次搞这么大动作，不光是为了自己翻身，还扛着美国芯片制造的大旗。

根据美国商务部的数据，之前美国本土2nm级芯片的产能占比才5%，英特尔Fab52工厂投产18A后，计划到2026年把这个比例提到15%。

说白了，美国想靠英特尔证明，自己在先进芯片制造上还能行，不是只能依赖台积电、三星这些海外厂商。

但压力也不小，下一代Gaudi芯片JaguarShores，明年要跟英伟达的RubinGPU、AMD的MI400GPU正面刚。

JaguarShores用了18A制程和SK海力士的HBM4内存，参数看着挺能打，但实际算力能不能跟上，还得等测试数据出来。

更何况，HBM4内存现在还得靠SK海力士，美国本土HBM产能要2027年才落地，供应链这块儿还是有点被动。

软件和生态上，英特尔这次也下了功夫，搞了NNCF量化工具、Vtune性能分析器这些，还在HuggingFace上放了300多个预转换好的模型，意思就是“开发者别担心，咱这儿工具全，不用改习惯就能用”。

说实话，开放生态这步走对了，英伟达的生态太封闭，英特尔搞开放，说不定能拉来不少合作伙伴。

更意外的是，它还跟英伟达合作了，之前俩家还在抢市场，现在居然联手，只能说商场上没有永远的对手，只有永远的利益。

总的来说，英特尔这次放出的PantherLake、ClearwaterForest和Intel18A，算是拿出了真家伙，从PC到服务器，从硬件到生态，都想得挺周全。

但能不能真的抢回话语权，还得看明年产品上市后的实际表现，毕竟用户要的是好用不贵，不是光有参数好看。

咱就等着2026年CES上PantherLake正式亮相，到时候再看它到底行不行。