算力要像水源一樣，部署到離數(shù)據(jù)最近的地方。

作者｜田思奇

編輯｜栗子

過(guò)去三年，AI產(chǎn)業(yè)沉浸在輕盈的幻象里：大模型在云端無(wú)限生長(zhǎng)，算法日新月異。似乎只要云端夠強(qiáng)，智能就能無(wú)所不能。

但當(dāng)AI走進(jìn)醫(yī)院、工廠、礦山，面臨斷裂的接口、嘈雜的環(huán)境和無(wú)法預(yù)測(cè)的意外時(shí)才發(fā)現(xiàn)，原來(lái)真實(shí)世界沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)化答案。

據(jù)「甲子光年」觀察，許多企業(yè)之所以對(duì)AI“只看不買”，正是因?yàn)橐韵逻@些現(xiàn)實(shí)阻力。

首先，物理距離決定了AI能否及時(shí)反應(yīng)。許多工業(yè)與醫(yī)療場(chǎng)景的數(shù)據(jù)量大得驚人，根本沒(méi)法往云端搬；而需要毫秒級(jí)判斷的機(jī)械臂、影像診斷設(shè)備、導(dǎo)航系統(tǒng)，也容不下哪怕幾十毫秒的網(wǎng)絡(luò)延遲。一旦延遲累積，良品率、診斷準(zhǔn)確率都會(huì)被拖垮。行業(yè)逐漸形成的樸素共識(shí)是：算力必須像水源一樣，就近部署。

其次，是隱私的邊界。醫(yī)療影像、試飛數(shù)據(jù)、管網(wǎng)日志，這些數(shù)據(jù)不僅有商業(yè)價(jià)值，還牽涉公共風(fēng)險(xiǎn)。交給外部環(huán)境處理，就意味著控制權(quán)被切割出去。把算力放回本地，相當(dāng)于給企業(yè)建了一個(gè)“物理保險(xiǎn)箱”，所有計(jì)算在可控范圍內(nèi)完成。

只有讓數(shù)據(jù)不動(dòng)、算力上門，行業(yè)AI的信任門檻才會(huì)真正被跨越。

第三，高昂的試錯(cuò)成本扼殺了創(chuàng)新的腳步。AI開(kāi)發(fā)，本質(zhì)上是一門實(shí)驗(yàn)科學(xué)。每調(diào)一次參數(shù)、每跑一次場(chǎng)景，都需要大量試驗(yàn)。若每一步都要排隊(duì)等云資源，再付一筆不菲的賬單，團(tuán)隊(duì)的探索動(dòng)力會(huì)被大幅削弱。

還有一個(gè)容易忽視的細(xì)節(jié)，即技術(shù)的發(fā)展與行業(yè)的監(jiān)管步調(diào)不一。

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)習(xí)慣了一天一個(gè)版本，但醫(yī)療、航空、交通這些行業(yè)卻要穩(wěn)定、可追溯。一個(gè)通過(guò)審查的模型，其版本、參數(shù)都必須保持一致，任何難以解釋的變化都可能讓系統(tǒng)重新走一遍認(rèn)證流程。很多場(chǎng)景真正需要的，并不是每天都會(huì)“變聰明”的模型，而是一套永遠(yuǎn)能復(fù)現(xiàn)、能解釋、不會(huì)隨意波動(dòng)的執(zhí)行系統(tǒng)。

云端仍然不可替代，它是預(yù)訓(xùn)練與大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的最佳場(chǎng)所。但當(dāng)AI 要進(jìn)入手術(shù)室、產(chǎn)線、機(jī)庫(kù)，它必須換一種形態(tài)：在噪聲、隔離網(wǎng)、高壓規(guī)范中穩(wěn)定運(yùn)行；在最忙的節(jié)點(diǎn)不掉鏈子；讓現(xiàn)場(chǎng)人員看得見(jiàn)、摸得著。

下一階段的AI競(jìng)爭(zhēng)，正從算力規(guī)模轉(zhuǎn)向算力位置的爭(zhēng)奪。這便是行業(yè)AI必須經(jīng)歷的“硬著陸”。

1.低空仿真，拒絕中斷

低空經(jīng)濟(jì)里，沒(méi)有天才式突破，只有把每一種可能的失敗都提前算清楚的工程學(xué)。AI在這里不能只“發(fā)揮創(chuàng)意”，而是要讓每一次計(jì)算都能經(jīng)得起飛行驗(yàn)證。

要做到這一點(diǎn)，算力放在哪，比算力有多大更關(guān)鍵。無(wú)論工程師是在設(shè)計(jì)機(jī)身結(jié)構(gòu)、優(yōu)化空氣動(dòng)力，還是在測(cè)試電子系統(tǒng)，他們需要的都不是千里之外的云端算力，而是一個(gè)就在手邊、自己說(shuō)了算的本地工作站——一個(gè)既能承受海量仿真壓力，又能滿足嚴(yán)苛適航審計(jì)的“黑盒子”。

以氣動(dòng)和結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)為例，工程師每修改一個(gè)設(shè)計(jì)參數(shù)，就會(huì)產(chǎn)生數(shù)億個(gè)網(wǎng)格單元的計(jì)算任務(wù)。真正的考驗(yàn)不僅是算力規(guī)模，更是長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)算的穩(wěn)定性。一次高保真氣動(dòng)仿真往往需要連續(xù)計(jì)算上百小時(shí)，云端環(huán)境的任何意外中斷都是無(wú)法承受的代價(jià)。

英特爾酷睿Ultra 200S系列處理器采用了高能效的混合架構(gòu)設(shè)計(jì)。它集成的NPU、CPU、GPU三大計(jì)算引擎相互配合，既能確保業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行，又能有效控制能耗。搭載它的Dell Pro Max T2塔式工作站能夠根據(jù)仿真任務(wù)的不同階段，智能調(diào)度算力資源——NPU專攻高能效AI推理，CPU統(tǒng)籌調(diào)度與復(fù)雜計(jì)算，GPU兼顧圖形渲染、并行運(yùn)算及部分AI負(fù)載，實(shí)現(xiàn)從3D建模到仿真可視化的全流程高效協(xié)同。

這種設(shè)計(jì)的優(yōu)勢(shì)，在連續(xù)幾天的計(jì)算任務(wù)中體現(xiàn)得最為明顯。當(dāng)工作站以250W功率持續(xù)運(yùn)行數(shù)天時(shí)，處理器的高能效設(shè)計(jì)確保了計(jì)算單元的溫度可控，有效避免因過(guò)熱降頻導(dǎo)致的進(jìn)程中斷。

當(dāng)研發(fā)進(jìn)入地面測(cè)試階段，挑戰(zhàn)變得更加具體。在鐵鳥試驗(yàn)臺(tái)或機(jī)庫(kù)總裝現(xiàn)場(chǎng)，需要實(shí)時(shí)處理數(shù)百個(gè)傳感器的多維數(shù)據(jù)。老辦法是“現(xiàn)場(chǎng)記筆記、回辦公室算、再跑現(xiàn)場(chǎng)改”，但AI時(shí)代的調(diào)試需要“現(xiàn)場(chǎng)看到問(wèn)題，當(dāng)場(chǎng)就算出答案”。

進(jìn)入數(shù)字化協(xié)同階段，英特爾酷睿Ultra 200V系列處理器提供的最高120 TOPS本地AI算力改變了游戲規(guī)則。搭載該系列處理器的Dell Pro 14 Plus，讓工程師能夠深入現(xiàn)場(chǎng)。通過(guò)物理線纜直連飛行器接口，他們可以在機(jī)庫(kù)內(nèi)直接運(yùn)行全量故障診斷模型，實(shí)現(xiàn)真正的“算力進(jìn)場(chǎng)、數(shù)據(jù)就地分析”。

在充滿電磁干擾和振動(dòng)噪聲的環(huán)境中，處理器的能效優(yōu)勢(shì)再次發(fā)揮作用。三風(fēng)扇散熱系統(tǒng)與專屬風(fēng)道設(shè)計(jì)，確保設(shè)備在長(zhǎng)時(shí)間高負(fù)荷運(yùn)算下保持穩(wěn)定，環(huán)境再吵再亂，模型輸出都不會(huì)“跑偏”。

這是航空行業(yè)的硬性要求：每一步計(jì)算都必須能被追溯。只有將算力鎖定在本地硬件中，確保每一次推理的輸入一致、模型版本固化、運(yùn)算環(huán)境隔離，AI系統(tǒng)才能通過(guò)最嚴(yán)格的適航審查。

英特爾處理器提供的不僅是算力，更是構(gòu)建可信計(jì)算環(huán)境的基礎(chǔ)架構(gòu)。從桌面端到移動(dòng)端，其強(qiáng)大的產(chǎn)品特性，支撐著飛行器在虛擬世界中經(jīng)歷億萬(wàn)次驗(yàn)證后，在現(xiàn)實(shí)天空中完成每一次平穩(wěn)的起降。

2.知識(shí)庫(kù)研發(fā)：從2小時(shí)到30分鐘

在知識(shí)密集型行業(yè)，AI落地的真正瓶頸并非算法，而是算力與思考節(jié)奏的錯(cuò)配。當(dāng)企業(yè)試圖將海量文檔轉(zhuǎn)化為可推理的知識(shí)圖譜時(shí)，每一次AI推理的延遲都在打斷人類思考的連續(xù)性。

云問(wèn)科技深耕企業(yè)知識(shí)庫(kù)與智能問(wèn)答系統(tǒng)，他們?cè)诖罅宽?xiàng)目中反復(fù)看到同一個(gè)問(wèn)題：最耗時(shí)的不是建圖，也不是訓(xùn)練，而是最后一步驗(yàn)證。當(dāng)產(chǎn)品經(jīng)理檢查知識(shí)圖譜的邏輯鏈、開(kāi)發(fā)者調(diào)試問(wèn)答服務(wù)時(shí)，等待時(shí)間常常讓原本連貫的思路被迫“戛然而止”。

過(guò)去，產(chǎn)品總監(jiān)張雅冰處理一個(gè)知識(shí)清洗任務(wù)需要等待兩小時(shí)。她不得不在多個(gè)設(shè)計(jì)工具間頻繁切換，直到換用搭載英特爾酷睿Ultra 200H系列處理器的Dell Pro Max 16移動(dòng)工作站，才改變了這一現(xiàn)狀。

該產(chǎn)品總算力最高可達(dá)99 TOPS，在實(shí)現(xiàn)AI本地加速的同時(shí)，可以輕松支撐企業(yè)對(duì)高算力和AI業(yè)務(wù)需求。另外，銳炫核顯媲美入門獨(dú)顯，GPU性能提升22%，集成英特爾Wi-Fi7，這滿滿的buff加持，使得文檔處理與數(shù)據(jù)分析耗時(shí)從2小時(shí)銳減至30分鐘。

更重要的是，實(shí)時(shí)反饋成為可能。當(dāng)原型修改能夠立即呈現(xiàn)，當(dāng)知識(shí)圖譜的調(diào)整可以秒級(jí)驗(yàn)證，產(chǎn)品設(shè)計(jì)的迭代速度不再受硬件性能制約。項(xiàng)目交付周期因此縮短20%-30%，這不僅僅是時(shí)間節(jié)省，更是思維流完整性的保障。

微服務(wù)架構(gòu)下的智能體系統(tǒng)需要AI輔助的實(shí)時(shí)調(diào)試——每次服務(wù)重啟都涉及模型熱加載、知識(shí)庫(kù)更新和多輪對(duì)話測(cè)試。英特爾酷睿Ultra 200S系列處理器的高效異構(gòu)計(jì)算能力，讓Dell Pro Max Tower T2工作站能同時(shí)承載多個(gè)AI服務(wù)的本地化運(yùn)行。

圖片來(lái)源：英特爾

英特爾架構(gòu)提供的不僅是算力，更是AI工作流的重構(gòu)。當(dāng)知識(shí)抽取、邏輯驗(yàn)證、智能體調(diào)試這些原本需要云端往返的任務(wù)，能在本地端側(cè)即時(shí)完成，人與AI的協(xié)作達(dá)到了新的同步頻率。產(chǎn)品經(jīng)理可以邊設(shè)計(jì)邊驗(yàn)證知識(shí)邏輯，開(kāi)發(fā)者可以邊編碼邊測(cè)試智能體行為，AI從批量處理器變成了隨時(shí)在線的“第二大腦”。

這才是知識(shí)工程領(lǐng)域真正的生產(chǎn)力革命：不是讓人等待AI，而是讓AI融入思考的每一個(gè)間隙。當(dāng)算力足夠貼近，足夠?qū)崟r(shí)，人與機(jī)器的知識(shí)共創(chuàng)才真正成為可能，而這正是本地AI計(jì)算帶來(lái)的范式轉(zhuǎn)變。

3.醫(yī)療：安全高效的“數(shù)據(jù)孤島”

醫(yī)院對(duì)AI的謹(jǐn)慎并非源于技術(shù)懷疑，而是對(duì)復(fù)雜現(xiàn)實(shí)環(huán)境的清醒認(rèn)知。影像、病歷、檢驗(yàn)系統(tǒng)彼此“各自為政”，再加上隱私紅線，任何AI 想進(jìn)醫(yī)院，都得先證明自己能在這套生態(tài)里真正 “活得下來(lái)”。

零氪云的切入口也正來(lái)自這里：先讓系統(tǒng)在醫(yī)院內(nèi)部真正跑起來(lái)。醫(yī)療AI的落地不是算法競(jìng)賽，而是信任建立的過(guò)程。要讓醫(yī)生接受一個(gè)AI診療助手，首先需要在醫(yī)院內(nèi)部構(gòu)建完整的驗(yàn)證閉環(huán)——從數(shù)據(jù)脫敏到模型調(diào)優(yōu)，從邏輯驗(yàn)證到臨床測(cè)試。

這條鏈路的起點(diǎn)，是一臺(tái)能把整個(gè)AI流程扛在本地跑完的工作站。搭載英特爾酷睿Ultra 200S系列處理器的Dell Pro Max Tower T2成為關(guān)鍵基座，其高能效混合架構(gòu)讓它在處理醫(yī)療影像分析、病歷文本理解等任務(wù)時(shí)能夠智能調(diào)度計(jì)算資源。

為什么非得本地跑？一句話：省錢、放心。

一旦離開(kāi)實(shí)驗(yàn)室，真正的挑戰(zhàn)才開(kāi)始。每家醫(yī)院的設(shè)備都不一樣，有的甚至用了十幾年，再加上網(wǎng)絡(luò)隔離，AI根本難以指望云端。

此時(shí)，搭載英特爾酷睿Ultra 200H系列處理器的Dell Pro Max 16 Plus移動(dòng)工作站展現(xiàn)出獨(dú)特價(jià)值。工程師直接把設(shè)備背進(jìn)影像科和診室里，哪里出問(wèn)題就在哪里調(diào)，當(dāng)場(chǎng)看結(jié)果，不用等云端回消息。

當(dāng)Agent完成驗(yàn)證、即將交付臨床使用時(shí)，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)自身也面臨新的挑戰(zhàn)：需頻繁處理敏感數(shù)據(jù)、進(jìn)行模型輕量化驗(yàn)證，同時(shí)兼顧協(xié)作效率與安全規(guī)范。

此時(shí)，搭載英特爾酷睿Ultra 200V處理器的Dell Pro 14 Plus AI PC成為團(tuán)隊(duì)的移動(dòng)協(xié)作中樞。不管是在院區(qū)的臨時(shí)桌臺(tái)上，還是在高鐵上趕路，工程師都能隨開(kāi)隨用，把調(diào)試工作繼續(xù)推進(jìn)。

至此，完整閉環(huán)得以建立，每一步的AI計(jì)算都在端側(cè)完成，敏感數(shù)據(jù)始終不出設(shè)備，既符合醫(yī)療安全要求，也避免了高頻驗(yàn)證帶來(lái)的云端成本壓力。

這是對(duì)技術(shù)的考驗(yàn)，也是對(duì)醫(yī)學(xué)責(zé)任的承諾。

4.行業(yè)AI混合時(shí)代已來(lái)

從手術(shù)室到企業(yè)知識(shí)庫(kù)，從飛行測(cè)試臺(tái)到影視渲染機(jī)房，算力位置的變革正在穿透行業(yè)壁壘，進(jìn)入創(chuàng)新現(xiàn)場(chǎng)的核心。

飛行汽車設(shè)計(jì)公司Airspeeder借助搭載英特爾酷睿Ultra處理器的Dell Pro Max工作站，通過(guò)本地運(yùn)行的AI模型進(jìn)行生成式結(jié)構(gòu)優(yōu)化。工程師將起落架從傳統(tǒng)復(fù)合材料改為3D打印金屬，不僅重量減輕75%，強(qiáng)度還提升了一倍。

智能影像創(chuàng)作領(lǐng)域，中國(guó)傳媒大學(xué)基于搭載英特爾酷睿Ultra 200S系列處理器的Dell Pro Max Tower T2工作站，在本地完成高負(fù)載的AI推理任務(wù)。這意味著過(guò)去需要大型機(jī)房支持的特效生成、動(dòng)態(tài)渲染等流程，如今在工作室里就能高效完成，創(chuàng)作周期大幅縮短。

正如IDC在《2026年中國(guó)PC市場(chǎng)十大洞察》中所指出的，端側(cè)推理憑借其實(shí)時(shí)響應(yīng)、隱私保護(hù)和高可靠性，正成為智能終端增長(zhǎng)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。

在這一架構(gòu)中，英特爾酷睿Ultra處理器的CPU+GPU+NPU三引擎設(shè)計(jì)提供了核心支撐：NPU專注持續(xù)AI推理，GPU加速圖形計(jì)算，CPU確保系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。這種分工讓端側(cè)設(shè)備首次具備了處理大模型推理等復(fù)雜任務(wù)的能力。

更深層的變化在于企業(yè)與AI關(guān)系的重構(gòu)。過(guò)去依賴云端時(shí)，企業(yè)不僅要持續(xù)支付調(diào)用費(fèi)用，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)還可能成為公共模型的訓(xùn)練素材；而基于英特爾架構(gòu)的本地算力，讓企業(yè)能將行業(yè)經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為專屬AI模型，實(shí)現(xiàn)從“使用AI”到“擁有AI”的轉(zhuǎn)變。

未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，更取決于能否高效利用貼近現(xiàn)場(chǎng)的AI算力，深度融合人類專業(yè)經(jīng)驗(yàn)與機(jī)器計(jì)算能力。

當(dāng)算力掙脫帶寬與距離的束縛，下一代企業(yè)智能體系雛形已現(xiàn)，AI也終將無(wú)處不在、觸手可及。

（封面圖由AI生成，文中未說(shuō)明圖片來(lái)源：Dell）