在2026开放计算项目（OCP）全球峰会上，英特尔正式披露代号为Crescent Island的英特尔®GPU D系列技术细节，同步展示基于英特尔®至强®处理器的全新整机柜设计方案，以及开放软件、生态建设的最新进展。面对智能体AI带来的工作流变革与规模化部署难题，英特尔正依托CPU、GPU、开放软件与标准化系统，构建面向智能体AI时代的开放异构基础设施。

智能体AI重塑基础设施需求，系统级挑战凸显

随着开源模型持续降低应用门槛，智能体AI快速从简单交互走向复杂业务落地。智能体工作流涵盖检索、推理、编排、工具调用与任务执行多个环节，推理任务呈现多步骤、长上下文、高并发的特征。这一转变让通用计算重新回到基础设施核心，x86 CPU承担起工作流编排、数据预处理、I/O调度等关键职责，保障加速器持续高效运转。

与此同时，企业在规模化部署AI时仍面临现实约束：功耗上限、内存容量瓶颈、总体拥有成本压力交织，单一芯片的性能提升已经无法解决全部问题，AI部署演变为系统级工程。市场需要一套部署灵活、能效均衡、易于管理的异构基础设施，实现计算资源与不同AI工作负载的精准匹配。

英特尔公司执行副总裁兼数据中心事业部总经理Kevork Kechichian指出，智能体AI正在改变客户对数据中心的核心需求，未来AI基础设施的竞争，不再依赖单一硬件组件，而是取决于至强处理器、专用加速器与可互操作软件深度融合的开放异构体系。

英特尔GPU D系列：面向大规模AI推理的专用加速方案

本次峰会的核心新品英特尔GPU D系列，基于Xe3P架构打造，定位持续运行的内存密集型AI推理工作负载，兼顾内存容量、算力输出与能效表现。

在350瓦功耗区间内，该GPU可提供最高480GB LPDDR5X内存、1.5TB/s内存带宽以及1.3PFLOPS FP8算力。依托大容量内存设计，单张GPU D系列可支持3000亿参数模型运行，八卡系统能够承载万亿参数级别模型，适配大语言模型推理、长上下文处理、多租户AI服务、机器人等对低延迟有要求的工作负载。

硬件形态上，GPU D系列采用标准PCIe外形规格与风冷设计，无需改造现有数据中心供电、冷却架构，可直接部署于传统风冷机房，降低推理扩容的基建门槛。软件层面，该系列延续统一Xe软件底座，支持应用在不同英特尔GPU平台之间迁移，保护企业现有软件资产，减少新硬件适配工作量。

英特尔数据中心事业部副总裁、AI产品与市场拓展业务负责人Anil Nanduri表示，推理已经成为AI核心工作负载，企业需要平衡性能与成本的基础设施，GPU D系列旨在让高容量推理更易部署，以更低成本实现规模化扩展。目前客户送样工作正在推进，英特尔联合OEM、ODM、专业AI云服务商、独立软件开发商及AI原生企业，打造经过验证的部署方案，降低落地门槛。

至强处理器+整机柜设计，夯实通用计算底座

在异构架构中，至强处理器承担智能体工作流的通用计算基石角色。英特尔携手生态伙伴推出基于至强的最整机柜设计，多项方案采用开放计算项目Open Rack v3（ORv3）标准，简化在开放数据中心内的部署与集成流程。

针对智能体工作流对通用算力的增长需求，特定至强6+配置可在133.45kW总机柜功率下，实现单机柜超过46000颗核心的部署，以高密度CPU算力支撑大规模智能体应用。当至强与GPU、专用加速器协同工作，完成编排调度、任务执行、数据传输等工作，保障整个系统资源流转效率。

行业评价AI基础设施的标准正在发生转变：不再单纯追求峰值算力，而是关注在目标延迟约束下，单个机柜能够支撑的并发智能体数量。至强处理器通过保障数据流转、工具调用与加速器资源供给，帮助企业提升实际业务产出。

开放软件与OCP标准，打通异构落地最后一公里

异构AI基础设施的高效运行，离不开开放软件生态与标准化硬件规范。英特尔开放软件战略聚焦将CPU、GPU支持原生集成至行业主流AI框架、推理运行时与部署环境上游版本，依托开发者熟悉的工具链降低使用门槛。

具体来看，统一Xe软件底座实现跨英特尔GPU平台的应用移植；通过性能库与可编程软件层优化推理吞吐量，相关能力同时覆盖至强处理器上的推理与智能体应用；针对新兴开源模型提供Day 0适配支持，已完成对Meta Muse Glimmer模型的适配工作，加速开发者评估与部署新型智能体负载。

面向企业场景，英特尔企业智能体AI工具箱已在至强处理器完成优化并可直接部署，提供智能体编排能力，其可扩展架构可延伸至英特尔GPU，支撑企业多模态工作流，为异构计算资源扩展提供清晰路径。

在硬件标准化层面，英特尔自2011年以来已向OCP贡献116项成果。本次峰会重点展示Open Adapter Card（OAC）工作组成果，该规范由英特尔联合行业伙伴共同制定，定义标准化子机柜加速卡外形规格，统一机械、电气与管理接口，提升跨系统互操作性。对于客户而言，这意味着升级AI系统时无需推倒现有基础设施，可随工作负载迭代逐步引入新型计算硬件，灵活管控扩容成本。

布局开放异构路线，适配智能体AI长期演进

智能体AI的普及，推动AI基础设施从“单一加速”走向“异构协同”。英特尔的思路清晰：以至强处理器提供通用算力调度，以GPU D系列承接内存密集型推理，依托统一软件栈实现资源调度，再通过OCP开放标准降低系统集成难度。这套组合并非追求单一指标极致，而是面向真实业务场景，解决内存瓶颈、部署成本、系统兼容性等现实问题。

随着GPU D系列送样推进，英特尔将持续完善硬件产品、软件工具与开源生态，为企业现有及新建数据中心提供灵活的推理部署选择。在智能体AI逐步深入企业业务的背景下，开放、可扩展的异构基础设施，或将成为企业平衡性能、成本与迭代灵活性的重要路径。

备注：性能表现受配置、工作负载等因素影响；英特尔PCle卡标配160GB LPDDR5x内存，合作伙伴可基于该设计打造最高480GB内存的ODM定制版本。