2025 年 11 月 19 日，重庆2025英特尔行业解决方案大会上，英特尔副总裁兼中国区软件工程和客户端产品事业部总经理高嵩用60分钟完成了一次“技术-产品-生态”的三级跳。演讲表面是一场新品发布，内核却是一幅 AI PC 的终局路线图，探讨了未来10年AI PC的发展和技术路线：
底层：18A 埃米制程 + RibbonFET / PowerVia，把能效曲线再掰弯一次；
架构：Chiplet 模块化 SoC，让“算力菜单”可自由拼盘；
体验：从“AI 增强”走向“AI 原生”，PC 第 一次拥有“五感+大脑”。
英特尔副总裁兼中国区软件工程和客户端产品事业部总经理高嵩
当“制程红利”撞上“模型爆炸”
当制程红利与模型爆炸在同一时间轴交汇，PC 产业迎来 40 年未见的“范式拐点”。高嵩给出的判断干脆利落——“未来 24 个月，AI PC 将完成从工具到伙伴的物种跃迁”。本文沿着其演讲主线，拆解四条必然路径，并给出冷思考：谁是赢家，谁是过客。
方向一：制程再进化——“埃米时代”是门票，不是护城河
1. 技术层：英特尔18A 的两大撒手锏
RibbonFET：栅极四面包裹纳米片，漏电率下降 25%，驱动电流提升 15%，等于在同样面积内把“水管”换成“水渠”，开关更干脆。
PowerVia：把供电层搬到晶圆背面，信号层“独占”正面，电压降减少 30%，等于给摩天大楼单独修了一条地下电缆，楼上办公不再跳闸。
2. 商业层：埃米制程是“门票”
晶体管密度提升 30%，意味着 120 mm² 的 Panther Lake 可塞进 180 亿晶体管，给 NPU、GPU、CPU 同时留足空间；
但门票≠护城河：台积电 14A 已在风险试产，三星 1.4 nm 路线图同步放出，埃米竞赛 2026 年将进入“三足肉搏”。
现阶段制程领先窗口期缩短至 12-18 个月，真正的差异化将来自“封装 + 软件 + 场景数据”三位一体，英特尔将在2026年一季度首先实现18A制程的量产，Panther Lake的出现使得英特尔在此在制程工艺上处于行业领先地位，AI PC在基础架构上，已经完全整合完毕。
方向二：架构重构——Chiplet 把“铁板”拆成“九宫格”
1. 技术层：
Panther Lake 采用“3-Tile”结构——Compute Tile（18A）+ Graphics Tile（TSMC 3 nm）+ I/O Tile（Intel 16）。
通过 Foveros 3D 封装，Die-to-Die 带宽 500 GB/s，延迟 < 2 ns，等于在主板内修了一条“轻轨”，Tile 之间像城区互通。
2. 商业层：
英特尔首次在中国开放“点菜式”IP 池：CPU/NPU/GPU/I/O/Security 五类芯粒可重排，ODM 最快 9 个月拿到定制 SoC。
风险当然也同时存在，譬如Chiplet 的测试、良率、散热成本被低估，一颗 6-Tile 芯片封装成本比单 Die 增加 18%-22%，需要规模效应摊薄，对于后续订单的支持要持续监控和把握，进而实现利润最大化。
Chiplet 把“标准品”变成“半成品”，半导体价值链被拆成“IP→封装→场景集成”三段，中国OEM首次有机会反向定义芯片。
方向三：体验跃迁——从“AI 增强”到“AI 原生”
高嵩给出“AI 原生”的硬指标：
1. 算力：180 TOPS（Panther Lake），其中 NPU 占 45 TOPS，留给 800 亿 MoE 模型实时推理；
2. 记忆：32K 上下文窗口 + 压缩 KV Cache，相当于“一本 150 页的书”随时在本地读完、记住、引用；
3. 感知：多模态传感器融合（视觉、语音、环境光、加速度），让 PC 具备“五感”；
4. 执行：MCP（Model-Calling-Platform）机制，智能体可调用 300+ API，从订机票到调 RGB 灯效“一句话到位”；
5. 学习：端侧强化学习管道，用户本地数据不上云，模型每周微调一次，越用越懂你。
案例：
比如游戏场景——AI 高静本在《黑神话：悟空》2K 全高画质 68 fps，风扇噪音 32 dB，C 面 < 42 ℃，把“性能本”做出“轻薄本”的体验感受；
会议场景下，3 分钟生成带待办、带发言人画质的纪要，跨 PPT 页码精准定位，实测 90 分钟会议可节省 45 分钟整理时间，大幅提升办公人群的效率。
AI 原生体验不是“跑分高”，而是“存在感低”，用户忘记设备的存在，只与任务对话。
方向四：生态洗牌——开源模型 + 年轻开发者 = 快鱼吃慢鱼
1. 模型层：
高嵩列举 DeepSeek、通义千问、ModelBest 三大国产模型，半年内把 7B 模型推理延迟从 2.3 s 压到 0.8 s，证明“开放权重”正在快速逼近闭源。
英特尔通过 OpenVINO 统一工具链，一键把 PyTorch→INT4 量化→NPU 部署，开发者无需写一行驱动。
2. 人群层：
2025 英特尔 AI 创新应用大赛 70 万参赛者，25 岁以下占 52%，Z 世代用“AI -first”视角重做 Office、游戏、教育、法律、电商五大场景。
决赛作品“端侧 AI 律师”在 Panther Lake 上跑 70 亿参数法律模型，庭审实时摘要准确率 96%，已获国内 3 家律所 PoC 订单。
3. 商业层：
英特尔宣布“三年 1 亿元生态基金”，凡基于 Panther Lake 的独立软件开发商（ISV）可获最高 50 万美元联合营销费用 + 芯片级适配支持。
风险：华为、AMD、高通同步推出本地基金，生态战从“技术”升级为“资本+流量”多维对抗。
AI PC 的生态门槛不再是“有没有”，而是“快不快”——谁能把模型压缩到4B、谁把延迟压到 100 ms 以内，谁就能占领用户心智。
冷静下来，我们同样需要思考现阶段下面的问题：
散热压力：AI PC运行中在180 TOPS 满载 15 min 后，整机功耗墙仍会被撞到 80 W，轻薄本需要提升散热效率，噪音很难低于 35 dB；
数据主权：端侧学习虽“不上云”，但模型权重仍可能泄露用户偏好，欧盟 GDPR 已着手把“本地模型”纳入监管；
碎片化：Chiplet 开放后，可能出现“一客户一Tile”的碎片化需求，英特尔如何平衡规模经济与个性化？
资本回收：18A 新厂投资 200 亿美元，折旧期 10 年，需要年均 35 亿美元营业利润才能打平，PC 单一年度市场规模能否支撑？
“NPU 普及即替代 GPU”：目前 NPU 仅对 INT4 友好，FP16 仍比 GPU 慢 3倍，3A 游戏与 LLM 训练仍需 GPU；
“端侧大模型消灭云”：80 亿参数是天花板，若想跑 175B 甚至 540B，仍需云端混合推理，端云协同才是长期均衡。
终局：回到“PC 是什么”
高嵩在尾声引用 1892 年诗句“万家灯火气如虹”，把英特尔比作“架桥者”。但这座桥的终点不是芯片，而是“人机关系”的重定义：
过去 40 年，PC 是“人操作工具”；
未来 10 年，PC 是“人与数字世界的共生伙伴”。
技术上看，18A 制程、Chiplet、180 TOPS NPU 只是“必要基建”；商业上看，谁能把开源模型、年轻开发者、场景数据、资本四股力量拧成一股绳，谁就能拿到下一程的船票。
英特尔的宣言很清晰——“焕新前行，以芯引领”。但历史告诉我们，每一次计算平台的更替，旧霸主最多只有两次“换芯”窗口。18A 是第 一次，14A 将是第二次。如果届时生态仍无法锁定用户，灯火再虹，也可能只是昙花一现。
水势西回复折东，灯火万家不夜城。AI PC 的洪流已至，这一次，所有都将走进AI PC时代。
