9月22日，在2026英特尔技术创新与产业生态大会上，英特尔首席营销与传播官Annie Shea Weckesser首次系统披露了公司制程路线图的最新进展：Intel 18A已进入量产阶段，其高性能版本Intel 18A-P目前已进入风险试产；Intel 14A同样进展顺利，面向内部产品的风险试产计划于2027年下半年启动，并以2028年实现大规模量产爬坡为目标。

Annie Shea Weckesser在此次主题为“智启AI时代”的演讲中表示，制程技术仍是满足AI时代更高计算能力与能效要求的关键，而先进封装则使集成AI工作负载所需的异构产品成为可能。她特别提及EMIB和EMIB-T等技术，称其使英特尔能够将多个计算引擎和IP集成到单一封装之中，并通过高速互连实现数据和工作负载在整个系统中的高效流动。“制程技术与先进封装能力相结合，使英特尔能够在产品组合中持续交付性能更强、效率更高的系统级方案。”

围绕“如何与产业生态系统携手推动智能落地”，她阐述了英特尔的三点战略：其一，覆盖PC、边缘和数据中心的开放计算平台；其二，围绕特定工作负载设计的定制化芯片；其三，在英特尔产品中实现日益复杂系统集成的制程与封装技术。

个人计算：第三代酷睿Ultra支持本地运行350亿参数级模型

在PC领域，Annie Shea Weckesser重点介绍了第三代英特尔酷睿Ultra处理器。该平台将CPU、GPU和NPU计算能力整合在一起，使软件能够针对每项任务匹配最合适的计算引擎。她透露，该平台能够在本地运行350亿参数级模型，并具备通过视觉、听觉等输入理解上下文的多模态感知能力。模型路由如同神经系统，决定何时调用端侧AI、何时连接云端。

英特尔在中国与百度搭子、Marvis、千问办公、TRAE、WorkBuddy等软件合作伙伴携手部署并优化新一代混合智能体AI。目前，英特尔已与70多家独立软件开发商携手推动AI PC体验发展，其中包括与中国AI模型提供商共同实现的17项首日适配发布。

边缘与物理AI：节卡机器人展示酷睿Ultra边缘架构

在边缘和物理AI领域，Annie Shea Weckesser以节卡（JAKA）机器人为例，展示了英特尔边缘计算基础与机器人技术积累结合的可能性。依托英特尔酷睿Ultra处理器，节卡利用基于内核的虚拟机（KVM），将实时运动控制、感知、自主规划和执行能力整合到统一的边缘计算架构之中，使机器人能够精准控制运动、理解周围环境，并在多场景中执行复杂任务。

她透露，英特尔在边缘侧已与100多家机器人合作伙伴展开协作，推动智能进入现实世界环境。

数据中心：x86在AI时代更加重要，CPU与GPU配置比例向1:1演进

在数据中心与AI基础设施方面，Annie Shea Weckesser给出了一个值得关注的判断：随着AI工作负载不断扩展，对CPU的需求不断增长，CPU与GPU的配置比例正从4:1逐步向接近1:1演进。她表示，这正是x86在AI时代变得更加重要的原因——CPU贯穿整个系统，是连接应用、数据、编排能力和专用加速计算资源的基础架构。她预估，到2030年，全球超过80%的服务器都将运行在x86架构之上。

英特尔至强6处理器正是为发挥这一作用而打造。性能核（P-core）为需要快速执行和响应的工作负载提供速度，能效核（E-core）则在同样安全可靠的至强架构基础上支持更高的智能体密度和更优能效表现。内置加速器在主机端处理路由，管理安全护栏、压缩、加密以及机密执行等任务，使GPU和其他加速器能够专注于模型运算。

以阿里云为例，阿里云是中国首家基于英特尔至强6处理器推出公有云服务的云厂商，目前已推出超过117种基于至强6的云实例类型，覆盖通用计算、本地SSD、高主频以及机密计算等多个产品系列，其中超过50种实例类型已广泛应用于智能体AI场景。此外，中国云服务提供商已推出超过200种至强6和至强6+云实例。

才外，在定制化芯片方面，英特尔正在架构、设计、IP、先进封装和制造能力方面持续投入，为专业化部署和高强度工作负载打造定制化解决方案。