英特爾CEO陳立武：Agent AI時代CPU將重回運算核心，加速PC到AI資料中心市場布局

陳立武強調，AI產業正進入新的轉折點。過去幾年市場焦點多集中於大型語言模型訓練與GPU運算能力，但未來AI真正大規模落地後，企業面對的將是大量代理人（Agent）協同運作、推理執行與工作流程自動化需求，這將重新改變整體運算架構。

加速4大市場產品布局

他直言，未來晶片不僅服務人類使用者，也將服務數位代理人（Digital Agents）。英特爾觀察到AI正逐漸形成4大運算生態系，PC、邊緣與實體AI（Physical AI）、企業資料中心，以及專門執行Agent AI的智慧資料中心（英特爾ligent Datacenter）。這些新興應用將帶來龐大的運算需求，也意味著不同類型處理器將扮演更明確分工的角色。

Agent AI興起，CPU重新成為運算樞紐

相較於目前生成式AI主要以單次提示（Prompt）驅動模型產生答案，陳立武認為，Agent AI的運作模式將更接近人類工作流程。

舉例而言，代理人系統除了推理之外，還需要進行任務規畫、工具呼叫、程式執行、檔案存取、規則檢查與結果驗證等工作，形成持續循環的執行流程。在這樣的架構下，GPU雖然仍負責大型模型推理，但大量工作將轉移至CPU處理。

英特爾現場展示，在執行傳統的生成式AI工作負載中，CPU與GPU運算比例約為1比7；然而進入Agent AI場景，CPU與GPU需求將逐漸接近1比1，甚至可能出現CPU需求超過GPU的情況。

未來在Agent AI架構中，「CPU負責協調整場演出（orchestrates the show）」，陳立武說。未來企業若要部署數十萬甚至數百萬個代理人系統，CPU將成為連結模型、資料與工作流程的重要控制中心。

Xeon 6 Plus瞄準Agent AI資料中心

迎合這樣的趨勢發展，英特爾伺服器處理器Xeon 6 Plus，採用18A製程技術，搭載288個效率核心（E-Core），單顆處理器提供576MB L3快取容量，主要鎖定雲端服務、電信網路以及Agent AI推理工作負載。

英特爾表示，雙路Xeon 6 Plus伺服器可提供576個核心，而單一機架可部署超過3.6萬個CPU核心，足以支撐15萬Agent同時運作。

英特爾的資料中心團隊認為，未來企業衡量AI基礎架構效能的指標，不再只是GPU數量，而是資料中心能夠同時支援多少代理人執行任務。

此外，英特爾也預期AI推理將逐步成為資料中心主要負載。引用產業研究指出，到2030年，AI推理工作可能占整體資料中心電力需求的4成以上，使得能源效率與運算密度成為新一代伺服器平台的重要競爭因素。

英特爾已與富士康、SambaNova等合作推動機架級AI基礎架構（Rack Scale AI），嘗試以CPU、GPU與專用加速器共同組成的異質運算架構，來提升Agent AI推理效率。

陳立武揭示英特爾迎合Agent AI時代的新資料中心策略，Rack Scale Blueprint（機架級藍圖）。他指出，隨著企業AI應用從單純模型推理進一步演變為具備規畫、執行與協作能力的Agent AI，資料中心的需求已不再只是增加GPU數量，而是必須整合CPU、AI加速器、網路與儲存資源，形成可支援大規模代理人運作的完整系統。

為此，英特爾與ODM、系統整合商及AI晶片業者共同開發基於開放標準的機架級參考架構，讓企業能以更快速、更低風險的方式部署AI基礎設施，以避免被單一供應商的封閉架構綁定。

該公司的產品布局上，規畫兩種不同機架級AI部署方案。第一種是以Xeon 6 P-Core處理器為核心的「Agent Performance」架構，主要鎖定複雜推理、企業級AI應用及高效能代理人工作負載；另一種則是以Xeon 6 Plus E-Core處理器為基礎的「Agent Density」架構，強調以更高運算密度和能源效率支援大規模代理人部署，如AI客服、數位員工與自動化營運等場景。

從AI PC到Physical AI，擴大CPU影響力

Agent AI也被視為推動下一代AI PC的重要契機。

英特爾展示以Core Ultra Series 3為核心的新一代AI PC平台，其整合CPU、GPU與NPU運算單元，現已有超過300款產品設計導入。

英特爾認為，未來AI PC不只是執行聊天機器人，而是能夠運行本地端代理人系統。英特爾透過和Perplexity合作展示的混合式推理架構（Hybrid Agentic Inference），可將敏感資料留在本機端機密處理，大量運算任務交由雲端模型執行，在兼顧隱私、成本與效能的前提下完成工作。

陳立武指出，未來AI運算將同時發生在終端設備與雲端資料中心，形成混合式架構，CPU正是連結兩者的重要基礎。

英特爾也將相同策略延伸至邊緣運算與Physical AI市場，包括機器人、工業自動化、智慧零售等應用。該公司預估，到2050年，Physical AI市場規模可望達到25兆美元，並將大量採用與PC平台相同的CPU與晶片架構。

從通用處理器走向客製化AI晶片

除了強化CPU布局，英特爾也擴大投入客製化晶片（Purpose-Built Silicon）市場。

他指出，隨著企業將AI模型與資料視為核心資產，愈來愈多業者希望擁有針對特定工作負載最佳化的專用晶片。英特爾將利用其CPU架構、晶片設計能力與製造技術，協助客戶打造客製化運算平台。

例如與Google合作開發基礎設施處理器，並與愛立信合作開發下一代的電信基礎設施晶片。

在陳立武接任CEO後，試圖結合自家製程技術，迎合AI帶來的運算市場變化，布局AI PC、Xeon資料中心平臺、客製化晶片到AI基礎設施，以涵蓋PC、邊緣運算、資料中心與AI代理人系統的完整運算生態系。