拼好U上线 英特尔Panther Lake如何引领AI PC新时代？

每年的intel Tech Tour都是科技圈的一场盛宴，向世界揭示其未来一两年的技术路线图与产品思考。从聚焦制程工艺的突破，到展示架构革新的力量，每一届Tech Tour都精准地捕捉着行业的脉搏。

2025年9月末，这场盛会如期在美国亚利桑那州凤凰城举行。当与会者们踏入实验室和晶圆厂，亲眼见证英特尔在产品最新动态时，今年的主角也浮出水面——代号为Panther Lake的下一代移动处理器。

铸就未来基石，Intel 18A工艺浮出水面

全新一代处理器能够掀起变革，制程工艺是当中的坚韧支撑。Panther Lake也不例外，其计算核心（Compute Tile）所采用的Intel 18A工艺，为Panther Lake注入了强大的“芯”动力。

‌Intel 18A制程技术的等效纳米级为1.8纳米‌，属于英特尔定义的2nm级先进工艺节点，据官方数据，得益于Intel 18A制程技术，SRAM位单元尺寸从Intel 3工艺的0.03μm²缩小至0.023μm²，芯片密度较前代提升30%，每瓦性能提高15%。

为了实现这一目标，Intel 18A工艺带来RibbonFET和PowerVia两大核心创新，共同解决了先进制程面临的两大核心挑战：如何更精细地控制电流，以及如何更高效地输送电力。

让我们首先来了解RibbonFET. RibbonFET是FinFET技术之后英特尔在晶体管架构上的最大创新。其本质是改变晶体管的物理结构，实现了更精确的电流控制和更低的漏电流。

这种全新的晶体管架构，不仅提升了单个晶体管的性能，更为芯片在高频率下保持稳定运行提供了可能。RibbonFET可以提升驱动电流约20%，开关速度提升15%，提供更好的性能功耗比；在低电压和高电压下表现出色，性能比Intel 3节点提升18%-25%.

而PowerVia背面供电技术的引入，则是彻底改变了传统芯片的供电方式。这项技术将供电网络从芯片正面转移至背面，有效降低了信号线与电源线之间的相互干扰，为芯片提供了更加纯净和稳定的供电环境。在PowerVia背面供电技术的帮助下，芯片供电电压降低约30%，同时可以带来6%左右的频率提升。同时，由于电源传输路径得到优化，散热性能有所改善，也更符合笔记本电脑的使用环境。

Intel 18A制程技术无疑在性能、功耗和密度上实现了全面提升。英特尔方面称，Panther Lake成功融合了Lunar Lake的卓越能效与Arrow Lake的强劲性能，实现了“既要马儿跑得快，又要马儿少吃草”的理想状态。

LPE回归，性能功耗达至新平衡

凭借制程技术升级带来的高芯片面积利用率，处理器架构的设计，也有了更大的发挥空间。在本次Tech Tour上，英特尔发布了Panther Lake的多种搭配。其中，4个P-Core，8个E-Core，4个LP E-Core，共计16个核心的三者联手，无疑让人感到震撼。

要知道，上一代Lunar Lake为了实现更好的续航，E-Core是缺席的。得益于Intel 18A制程技术塞下的P-Core和两个版本E-Core，都支持更广域的指令调度、更精细的执行单元分离和优化的内存消歧（memory disambituation）机制，IPC（每周期指令数）性能获得了实质性增长，并且在较低的功耗下拥有更好的表现。

与此同时，Darkmont可以看成上一代酷睿Ultra 200系列中E-Core的Skymont的进阶。得益于一系列的升级，Darkmont相对Crestmont有着明显的能效优势。值得一提的是，最近推出的至强服务器处理器，也用上了Darkmont，可见这一次英特尔对Darkmont的表现非常有信心。

而在Darkmont基础上砍掉独立L3缓存打造的LPE-core，也有与NPU、媒体引擎、IO和IPU等模块共享的高速缓存区域，实现更快的读取速度，确保不浪费Darkmont带来的性能提升。因此，在新的调度策略中，系统会优先将轻量级任务分配给LPE核处理。

英特尔方面介绍，在运行Office办公软件、多标签网页浏览甚至观看高清弹幕视频等日常场景中，四个LPE核心的负载仅维持在40%-50%左右。

当负载加重，LPE核无法满足性能需求时，线程调度器会结合操作系统，智能地将任务平滑地迁移至E核甚至P核。这种“逐级上报”的机制，确保了系统总是在能满足性能需求的前提下，运行在能效最高的计算核心上。

此外，所有的Panther Lake芯片，都引入了内存侧缓存（Memory Side Cache），这一设计将一块高速缓存放置在计算核心旁，供CPU、GPU、NPU等所有IP共享访问。它能有效减少对主内存（DRAM）的访问次数，降低数据传输的延迟和功耗，进一步提升了整个系统的能效。

通过强大的LPE核筑起了能效“护城河”，再以充足的E核和P核作为性能的“攻城锤”，同时借由聪明的线程调度器和内存侧缓存作为运筹帷幄的“军师”，Panther Lake有能力实现效率与性能的完美平衡。

核显思路升级，产品细化应用更广泛

如果说CPU部分的提升，还能算是润物细无声的体验优化，那么Panther Lake在iGPU上的飞跃，则是平地起惊雷式的感官震撼。

不同于Lunar Lake的Xe2 iGPU只有单一的8个Xe核心版本，Panther Lake提供了两种GPU配置方案：入门级配置的8核心，搭配的是4个Xe核心。而上面提到的4个P-Core，8个E-Core，4个LP E-Core组成的16个核心，则是可以配置多达12个Xe核心的iGPU。看似简单的配置方案变化，引来的是无限的遐想。

首先，能以4个Xe核心即可实现下一代的入门级性能，意味着Xe3核心对比上一代核心，实现了包括缓存容量的整体提升。确实，在依然沿用了渲染切片（Render Slice）设计的情况下，Xe3的Xe核心和光追单元数量都有增加。就算我们现在不知道两款iGPU的频率，也能从简单的数字变化，感觉到性能的提升。

其次，现如今iGPU不再单纯以游戏图形表现衡量性能的趋势，这一趋势在Panther Lake iGPU上体现得淋漓尽致。英特尔方面表示，12个Xe核心的算力达到120 TOPS，相比前代Arrow Lake的70 TOPS提升幅度高达71%。

这不仅意味着搭载Panther Lake处理器的笔记本，在运行AI相关应用时能更“气定神闲”，而且iGPU的提升，还能在特定场合中有所裨益。英特尔中国区技术部总经理高宇表示，GPU带宽大，适合运行文生图、文生视频等对算力要求高的模型。这款由12个Xe3核心的iGPU，显然会对未来笔记本产品细分定位产生一定的影响。

当然，英特尔方面也没放下对诸如游戏图形表现等显卡传统性能的追求。首先，12个Xe核心配置的Panther Lake，相比8个Xe核心的前代产品，GPU整体性能提升高达50%。这意味着无论游戏还是传统生产力场景，Panther Lake都能有更好的表现。

其次，针对游戏体验，英特尔带来了多帧生成技术。其原理是分析前后帧的光流信息和运动矢量，在XMX AI引擎上进行复杂的重建计算，从而在游戏引擎原生渲染的两帧画面之间智能地生成并插入最多三帧全新的中间帧。为了解决帧生成衍生的延迟问题，英特尔充分利用低延迟技术，最大限度地抵消插帧带来的操作延迟，保证游戏画面流畅自然。

硬件各司其职，展现AI行业洞察力

Xe3从物理架构到使用场景的的变化，让人感觉到英特尔对处理器内各部分的定位愈发清晰。这种各司其职的风格，在具体应用场景中，可以有机结合，实现更高效的操作体验。

以本地AI助手为例，当用户发起语音指令时，CPU上的语音识别模型可以在毫秒级完成响应；如果需要生成图像，任务会自动转交给GPU处理；而持续性的AI增强功能，如实时翻译、智能降噪等，则由NPU在后台高效运行，几乎不占用CPU和GPU资源。

英特尔还通过OpenVINO框架为开发者提供了便捷的异构调度工具。开发者无需手动指定任务运行在哪个计算单元，框架会根据模型特性和系统状态自动选择最优的执行路径。

在硬件层面各司其职的同时，英特尔还展现出对AI应用的深刻行业洞察。

从账面上看，Panther Lake上的NPU 5，虽然对比上一代的NPU 4只有2 TOPS算力的提升，但这是建立在“占地面积”缩小40%的前提上实现的。达成这样效果，首次原生支持FP8和增大的缓存功不可没。如此的克制，体现出英特尔充分考虑实际使用场景的细致。

同样的细致还体现在英特尔方面对算力的应用。若是按照16核+12个Xe3的顶配计算，Panther Lake满打满算可以实现CPU 10 TOPS + GPU 120 TOPS + NPU 50 TOPS，合共180 TOPS的算力，Panther Lake运行70B大模型的能力怎么样呢？可以运行30B的MoE（混合专家）模型，这是既有智能表现，又有良好用户体验的不错选择。

这种不盲目追求参数，而聚焦于实际用户体验和创新应用的思路，体现了英特尔在AI PC时代的务实态度。

技术积累释放，笔记本产品迎来细分

从Intel 18A工艺的坚实地基，到CPU架构的精巧融合，再到GPU的性能爆破，以及各部分的各司其职，Panther Lake无疑是英特尔近年来技术积累的一次集中展示。它不再是一款简单的芯片，而是一个精心设计的平台。

更重要的是，Panther Lake提供的多样化配置，以及开放给OEM厂商的功耗管理API，预示着未来的笔记本市场将迎来一次更细致的分级。

用户不再需要在性能与续航之间艰难抉择，也不必为了偶尔的高负载任务而被迫选择高端配置。AI PC的概念将真正落地，成为覆盖全价位段、满足多样化需求的成熟产品形态。在AI时代，芯片的价值不仅在于堆砌算力，更在于智能化的资源调度和场景化的体验优化。这正是技术进步的本质——让科技更好地服务于人。