智能体PC时代来临，英特尔亮出哪些硬核实力

今年以来，智能体大热。OpenClaw（又称“龙虾”）在2026年3月经历了现象级的爆火，但进入4月后热度逐渐回归理性。这一转变并非偶然，主要是因为安全风险集中暴露、软件更新频繁，使用成本与门槛过高，比如OpenClaw在执行复杂任务时会大量消耗Token（大模型调用量），导致API费用激增。

IDC最新调研报告显示，OpenClaw等智能体技术正在加速落地，正推动算力需求向多元化、全域化演进。从算力结构来看，智能体时代的算力需求呈现两大特征：一是推理算力占比持续提升；二是算力需求从核心数据中心向边缘、车端、工业现场等全域渗透，边缘算力需求增速将超过核心算力。

端云协同的混合AI正在成为智能体PC规模化落地的核心方向。在轻薄本、AI Box、Mini PC等多元硬件领域，正推动新型PC从专业工具向大众消费市场。英特尔如何在这一领域布局？推进了哪些落地实践？英特尔中国区技术总经理高宇和技术专家带来了最新的解读。

智能体PC三大特征

英特尔中国区技术部总经理高宇指出，智能体PC与传统PC相比，传统PC是人类使用的工具，需要人类学会操作。而智能体PC是人类的数字分身，来理解和学习我们，化身数字员工。

智能体PC呈现出三大特征：1、在AI推理方式上，传统的AI PC端侧推理和云上推理往往是割裂的，两个不同的推理引擎分别处理不同任务。而“智能体PC”会根据上下文和目标不同，实现云端AI的智能切换、智能路由。具备长期记忆和自主进化能力，让用户感觉到越用越懂你。

2、在任务执行、交互方式和信息处理方式上，智能体PC通过自然对话方式，能够理解用户的意图，当不太确认的时候还能反问，会主动确认和提醒。具备端-云混合推理能力，把本地模型可以胜任的任务或者由于隐私要求必须在本地完成的任务交给端侧AI，需要更强智能部分由云端AI完成，实现端-云混合。

3、必须自带本地安全模块，以保证高隐私数据和高危操作一切都在掌控中。

在高宇看来，智能体PC需要整机具备本地AI大脑，端-云协同架构，系统级任务调度，软件生态可被AI自动化、低功耗持续在线、用户长期记忆等，从而实现了性能、隐私保护、成本与响应速度的绝佳平衡。其中，“辅脑”能力由PC端的本地AI和中小模型构成，“主脑”则协作远端AI和大模型。

“端侧AI可以解决某些成本和隐私顾虑问题，但是端侧AI能力和云端模型在智能上比较还有差距，目前我们认为在端侧运行模型的最优解是35B上下，再往上成本过高，往下则能力受限，35B是一个甜蜜点。英特尔认为智能体PC应该采用合理的算力平台加上合适的内存配置以及正确的产品形态还要实现合适的成本，这是普及智能体PC的大前提。”高宇指出。

英特尔混合AI部署方案，三大产品布局对应不同的场景需求

为了应对不同的场景需求，英特尔提供了三种不同的方案。高宇介绍了入门级方案，第三代酷睿处理器（Wildcat Lake）平台，覆盖入门市场，40 TOPs算力可以满足一部分本地AI需求，作为智能体PC的入门CPU选择，在内存配置更低的情况下（如12GB），即可支持运行Qwen3.5（4B）级别的轻量化语言模型，并胜任PaddleOCR、CosyVoice等多种多模态任务。

旗舰配置方案，该方案搭载第三代酷睿Ultra X系列处理器并配备32GB以上内存，算力达到180TOPS,能够流畅运行Qwen3.5/3.6（35B）、Gemma4（26B）等大型语言模型及Qwen3-VL、MiniCPM-O-4.5等复杂多模态模型，并同时支持主流与入门级模型和应用。现场展示搭载该芯片的轻薄本，基于Qwen3.6-35B -A3B,使用OpenVINO推理加速，展示多模态理解和对话能力，端侧实现高达50TPS的实时生成能力。

高宇分析说：“合理的、相对可以负担的内存配置。得益于英特尔平台的统一内存架构以及灵活可调显存技术，我们最高可以把92%以上内存分配给显存，以一个32G的系统为例，可以分配27G左右的显存，这个概念是可以全量载入35B的模型，实现128K以上的上下文窗口。我们还附加了AI SSD技术，实现对MoE模型的一些关键数据的卸载，英特尔和合作伙伴群联实现了AI SSD针对第三代英特尔酷睿Ultra系列处理器的卸载和加速。”

以酷睿Ultra X系列的358H平台为例，在32GB配置下，可以很好的运行Qwen3.6 35B-A3B模型，以及Google的Gemma4 26B-A4B模型。

当然，主流配置主要采用第三代酷睿Ultra 8核/16核处理器并配备16GB以上内存，算力达到100TOPS，可高效运行Qwen3.5（9B/4B）等中量级语言模型，并支持Qwen3-TTS、Z-Image-Turbo等文生音、文生图应用，也支持入门级模型和应用。

智能体PC的范围也在不断扩充，不仅包括轻薄本、MiniPC，还包括一体机、AI NAS，以及被其他系统集成的AI Box形态，甚至是边缘网关都有可能成为智能体PC的一种形式。

值得关注的是，围绕高频场景，英特尔打造“甄选Skill”——包括智能搜索、视频快剪、游戏辅助、安全护栏等，为用户提供开箱即用的AI能力。面向开发者，英特尔开源“参考Skill”，共享基于最佳实践的核心模块，为生态创新提供高质量范本。在现场，英特尔携多家合作伙伴，包括Cherry Studio、樱桃AI助手、DuMate、Flowy、具芯科技、Molili、QClaw、腾讯应用宝等展示了真实场景的AI演示。

以面壁MiniCPM-O全模态交互为例，基于面壁MiniCPM-O-4.5-9B本地全模态小模型，一个模型支持文本、语音、图像全模态，本地GPU加速推理完成文本和语音直接实时输出，为本地智能体打造共同基座。高宇最后总结道：“我们希望能够帮助推进智能体PC商业化落地加速，帮助解决成本效率问题，实现易部署和规模化，找出解决安全可控以及隐私保护的最佳实践。最终我们的目标是以混合AI的方式让智能体PC人人可及。”