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AI NAS进入智能体新阶段 英特尔携伙伴共建本地AI生态

智能体AI已经成为AI NAS的新增长引擎。面对本地高算力、低延迟与高隐私需求,英特尔正持续迭代AI NAS平台,以第三代酷睿Ultra及酷睿处理器推动智能体AI在NAS端落地,并联合生态伙伴共同创新。

PChome 2026年5月8日消息,5月7日至8日,以“智存无界 芯联未来”为主题的英特尔AI NAS与Thunderbolt雷电解决方案峰会日前在厦门举行。会上,英特尔集中展示了基于第三代英特尔酷睿Ultra、酷睿处理器以及英特尔锐炫Pro显卡打造的AI NAS平台与解决方案,并联合绿联、MINISFORUM铭凡、铁威马、极空间、威联通、畅网、冰鲸等生态伙伴,进一步推动智能体AI在NAS端的落地应用。

随着生成式AI和智能体AI快速发展,NAS正在从传统存储设备演变为融合本地算力、数据管理与智能应用的新型平台。相比云端AI,本地AI在隐私保护、低延迟推理以及数据可控性方面具备天然优势,而这也成为AI NAS市场加速增长的重要驱动力。

英特尔副总裁、中国区软件工程和客户端产品事业部总经理高嵩表示,“智能体AI已经成为AI NAS的新增长引擎。面对本地高算力、低延迟与高隐私需求,英特尔正持续迭代AI NAS平台,以第三代酷睿Ultra及酷睿处理器推动智能体AI在NAS端落地,并联合生态伙伴共同创新。”

围绕不同AI应用需求,英特尔此次构建了覆盖主流到旗舰级的完整本地算力矩阵。针对中小企业、设计工作室及小型算力中心,第三代英特尔酷睿Ultra处理器搭配英特尔锐炫Pro B系列独立显卡,最高可提供367 TOPS AI算力,可支持本地8B至35B参数规模大模型的高吞吐推理,适用于企业本地知识库、行业数据分析以及办公智能体等场景。 

面向主流消费级与中小企业市场,搭载12Xe核心的第三代英特尔酷睿Ultra X处理器可提供最高180 TOPS AI算力;第三代英特尔酷睿Ultra处理器则覆盖16核、8核等多种配置,最高可达100 TOPS AI算力,可支持8B至35B参数模型的本地AI推理,在性能与功耗之间实现平衡。

而针对更强调成本控制的轻量级AI应用,第三代英特尔酷睿处理器通过6核配置即可提供40 TOPS AI算力,可实现8B以下参数规模模型的本地推理,适用于家庭数据管理、轻量AI助手等入门级AI NAS场景。

除硬件平台外,英特尔也在同步完善AI NAS的软件生态。此次公布的软件栈参考设计,围绕本地XPU异构算力、模型部署、低时延响应与隐私保护等核心需求展开,覆盖从模型部署、检索增强到感知交互与性能优化的完整链路。

其中,英特尔通过CPU、GPU与NPU协同调度机制,实现异构算力的高效利用;同时结合容器化与虚拟化方案,帮助AI应用在NAS平台快速部署,并通过硬件辅助虚拟机技术强化智能体运行安全性与可靠性。对于NAS厂商而言,这意味着AI能力的开发门槛将进一步降低,也有利于推动更多端侧智能体应用快速落地。

在应用层面,英特尔正在推动AI NAS从单一存储设备向本地AI中枢升级。面向个人用户,AI NAS可实现智能相册管理、家庭视频检索、AI助手等功能;面向企业,则能够支持本地知识库、文档分类、多媒体处理以及轻量智能体任务,在提升数据安全性的同时降低AI部署成本。

峰会上,多家生态伙伴也展示了基于英特尔平台打造的AI NAS新品。

绿联iDX6011 Pro搭载第三代英特尔酷睿Ultra 7处理器,可提供最高96 TOPS AI算力,并通过本地大语言模型实现照片管理、文件分类与AI助手等功能,所有AI推理均在本地完成。

威联通QAI-8300 Pro则搭载第三代英特尔酷睿Ultra X7 358H处理器,最高可提供182 TOPS AI算力,并集成英特尔Helicon Search智能检索技术,面向专业创作者与中小企业私有云场景。

MINISFORUM铭凡推出基于第三代英特尔酷睿Ultra与酷睿处理器打造的Agent NAS系列,通过MinisAI Plus混合AI架构与MinisCloud OS,实现NPU与GPU协同加速;铁威马则计划推出采用英特尔酷睿Ultra 255H处理器的AI NAS新品,并结合全新TOS 7系统强化智能体AI应用。

此外,极空间、畅网以及冰鲸ZimaOS等合作伙伴,也分别围绕智能体AI部署、移动AI NAS以及Agent原生操作系统等方向展开探索。其中,冰鲸ZimaOS基于Qwen 3.5与Intel Arc实现纯本地推理,并提出“Agent设备,即本地执行中枢”的理念,进一步拓展AI NAS的应用边界。

从行业发展趋势来看,AI NAS正在成为端侧AI的重要落地方向之一。过去NAS更多承担数据存储与备份角色,而随着本地大模型能力提升,AI NAS已经逐步演变为家庭与企业的数据智能中心。相比传统云端方案,本地部署不仅具备更好的隐私安全性,也能减少网络依赖与长期推理成本。

对于英特尔而言,其此次围绕第三代酷睿Ultra平台构建完整AI NAS生态,核心意义不仅在于提供更强的本地AI算力,更在于通过开放的软件栈与生态协同,加速智能体AI从概念走向实际应用。PChome认为,随着越来越多NAS厂商开始引入本地AI能力,未来AI NAS市场的竞争重点,也将从单纯硬件性能转向AI应用体验、软件生态与智能体协同能力的综合比拼。

凯尔特人后场球星:我在提升造犯规能力,我和几个队友边聚边练球

波士顿凯尔特人后场球星佩顿-普里查德(Payton Pritchard)接受了CelticsBlog记者Bobby Manning的采访,他在采访中谈到了多方面的问题。



在谈到自己在休赛期地训练目标时,普理查德表示:这属于技术层面的问题,我要学会在对手上手纠缠的时候制造他们地犯规。实现这一目标的方式有很多种,我一直在打磨自己在这方面地技术,我也在加强自己地脚步技巧训练。在谈到新赛季的磨合问题时,普理查德表示,他、杰森-塔图姆(Jayson Tatum)、保罗-乔治(Paul George)、德里克-怀特(Derrick White)、萨姆-豪瑟(Sam Hauser)和迈克-康利(Mike Conley)最近一直在洛杉矶一起边玩边进行简单训练。普里查德继续说道:和大家相聚在一起的感觉真的很不错,我们几个人就是聚一聚、简单地在球馆进行一些训练。



在上赛季的NBA常规赛中,普里查德总共出场79次,场均出场时间达到了32.3分钟,场均数据为17.0分3.9篮板(0.9前场篮板)5.2助攻0.7抢断0.1盖帽,还有1.4次失误和1.5次犯规,投篮命中率46.4%(6.4/13.8),三分命中率37.7%(2.7/7.1),罚球命中率89.0%(1.5/1.7)。到了季后赛,普里查德总共出场7次,场均出场时间达到了32.9分钟,场均数据为14.6分3.7篮板(1.3前场篮板)5.1助攻0.4抢断0.0盖帽,还有0.7次失误和0.7次犯规,投篮命中率42.4%(5.6/13.1),三分命中率30.9%(2.4/7.9),罚球命中率87.5%(1.0/1.1)。



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