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两大芯片巨头互攻:英伟达杀入PC市场,英特尔将推更便宜的AI芯片

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界面新闻记者 | 宋佳楠

6月1日,芯片产业上演极具戏剧性的一幕——英伟达高调杀入英特尔深耕数十年的PC芯片腹地,英特尔则强势加码英伟达主场的数据中心与AI芯片赛道。

在台北国际电脑展GTC Taipei 2026大会现场,英伟达公布面向Windows系统个人电脑的全新超级芯片RTX Spark,该芯片采用NVIDIA Blackwell RTX GPU,拥有6144个CUDA核心和第五代Tensor Core。此举宣告英伟达正式进军个人电脑核心处理器市场,直接挑战英特尔与AMD长期把持的行业格局。

这款芯片由英伟达联合联发科设计,采用台积电3纳米先进制程,内部集成Blackwell RTX GPU与20核心Grace CPU,可适配基于微软Arm架构Windows操作系统。RTX Spark图形处理能力对标RTX 5070移动GPU,CPU性能据称达到Windows平台顶级水准,足以与市面主流竞品同台竞技。

按照规划,从今年秋季开始,戴尔、联想、华硕等全球主流PC厂商,将陆续推出搭载RTX Spark芯片的笔记本与台式机产品。

英伟达CEO黄仁勋在演讲中表示,个人计算机历经Windows 95时代四十余年发展迎来全新拐点,AI智能体正在重塑PC产业形态,英伟达与微软正“重新发明”个人电脑,让本地PC具备独立AI智能代理能力,实现人工智能终端化落地。

在行业人士看来,RTX Spark的问世是英伟达将CPU、GPU与本地AI计算深度融合的战略布局,凭借自身在AI算力领域的积淀,其或从底层架构撼动英特尔在PC x86市场的传统优势,推动PC产业从传统计算向AI原生计算全面转型。

就在英伟达发布PC芯片之时,英特尔同步释放重磅产品与规划。当日,英特尔正式推出全新至强6+处理器,这也是英特尔首款采用Intel 18A制程开发的数据中心CPU,主要针对云原生、智能体AI以及网络密集型工作负载优化,在性能密度、能效表现与运营扩展性上实现升级。

英特尔公司执行副总裁兼数据中心事业部总经理Kevork Kechichian表示,AI规模化发展并非硬件部件的简单叠加,而是系统层面的协同运作。步入智能体时代后,任务编排、并发处理与数据流转成为行业发展新瓶颈,而CPU始终是现代AI基础设施的核心控制平面。

此外,英特尔还披露了明确的AI芯片布局规划。据该公司透露,其计划在2026年年底前推出名为“Crescent Island”的全新AI芯片,聚焦AI推理任务加速,试图避开英伟达占据绝对主导的模型训练赛道,实现差异化竞争。这款新品最大亮点在于采用成本更低的内存配置与风冷散热技术,相较于英伟达、AMD同类产品可大幅降低硬件部署与运维成本,有望凭借性价比优势抢占中端AI推理市场份额。

英特尔发力数据中心CPU与平价AI芯片,对内是完善自身产品矩阵、巩固数据中心基本盘的必然选择,对外则是直面英伟达跨界挑战的战略反击。

长期以来,英特尔依靠PC芯片业务和数据中心CPU稳居行业龙头,而近年来英伟达凭借AI GPU强势崛起,不断蚕食高端算力市场。如今英特尔以18A制程新品强化数据中心掌控力,以低成本AI芯片切入推理赛道,意在打破英伟达在AI算力领域的垄断格局,构建从终端到数据中心、从训练到推理的完整算力生态。而英伟达进军PC芯片市场,直击英特尔核心营收腹地,也将倒逼英特尔加速架构革新与技术迭代。

两大巨头互攻势必引发全球芯片产业格局的深度重构。一方面,PC芯片市场将告别英特尔、AMD双强垄断格局,Arm架构芯片借助AI东风加速渗透,x86与Arm架构的市场博弈将愈发激烈,终端厂商拥有更多芯片选择,也可推动AI PC产品加速普及。

另一方面,英特尔凭借制程优势、生态积淀与成本控制能力,有望分流AI算力、高端推理市场份额,利好云服务商与企业用户降低算力采购成本。与此同时,巨头跨界竞争也将带动产业链上下游协同升级,从制程工艺、芯片架构到整机制造、AI软件开发,整个产业或将迎来新一轮创新周期。

不过,考虑到英伟达目前在AI芯片领域的强势地位,英特尔想要在短期内实现反超并不容易。英伟达自身也在加速构建AI全产业链布局。

除公布PC芯片外,英伟达当日还密集发布多款重要产品。据黄仁勋介绍,英伟达新一代平台Vera Rubin已全面投产。Vera Rubin采用美光、SK海力士和三星的HBM(高带宽内存),提供机柜级(POD)一体化AI工厂底座。英伟达为Rubin搭建的供应链是上一代Blackwell的“两倍大”,以往需要花两个小时组装一个巨大的Blackwell机架,现Vera Rubin只需要5分钟。

同时,英伟达推出新一代Nemotron开源AI模型与技术组合Nemotron 3 Ultra,不仅提供成熟AI模型,还配套训练数据与开发工具,以降低开发者构建AI智能体的门槛,进一步壮大自身AI生态版图。

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