编辑｜林觉民
柳絮纷飞的四月中旬，Kevork Kechichian 从北京开启了加入英特尔之后的首次中国行。
与他接手英特尔公司执行副总裁兼数据中心事业部（DCG）总经理时相比，这家半导体巨头的状态，已经发生变化。
9 个月前，Kevork Kechichian 加入英特尔时，公司股价仍在 24 美元左右徘徊。如今，这一数字已升至 65 美元附近，市值回到近 3300 亿美元。在 2026 年第一季度财报公布之后，盘后股价更是冲上 80 美元。股价的回升，既被视为资本市场对英特尔 CEO 陈立武上任后调整的反馈，也折射出英特尔正在经历的一场转型——从芯片与组件供应商，走向系统与解决方案提供商。
变化并非源自市场，而是先发生在内部。
" 陈立武告诉我有很多决定需要做，因为他不认为他可以代替我拍板。" 在 CEO 的授权之下，Kevork Kechichian 上任不到 60 天，就砍掉了至少三个备受关注的项目，这也标志着数据中心业务在策略、产品路线图与组织结构上的调整开始加速。
在内部调整推进的同时，外部变量也在迅速显现。Agentic AI 在 2026 年的兴起正在重塑算力结构，GPU 不再是唯一主角，CPU 的重要性重新被放大，至强也因此迎来新的窗口期。
Kevork Kechichian 非常清楚，英特尔数据中心业务在每一个关键领域都同时面对多个强劲对手，必须提供对标甚至超越竞争对手的产品能力，并确保按时交付。
这一切的核心，是回到真实的用户需求，并将其转化为可交付的结果。
" 我加入英特尔时，有一件事让我印象很深，那就是几乎所有合作伙伴都希望英特尔成功，希望它重新成为一个重要的市场参与者。"Kevork Kechichian 说，" 这是一个非常积极的信号。"
上任不到 60 天砍了 3 个重要项目
Kevork Kechichian 刚上任时，英特尔正处于低谷期。不到 60 天，他就砍掉了至少三个备受关注的项目。
" 在审视产品路线图与竞争力之后，我当时的判断是，从时间进度上看，这些产品已经不具备竞争优势。倘若它们能提前六个季度推出，那会是非常出色的产品。"Kevork Kechichian 坦言，这一决策来得非常快，也不可避免地影响到了不同类型的合作伙伴。
对竞争对手而言，英特尔的 " 收缩 " 意味着侵蚀其市场份额和利润的窗口期。
因此，砍项目只是第一步。
紧接着，Kevork Kechichian 做了第二件事：为合作伙伴提供过渡策略，帮助其穿越产品空窗期——包括对现有平台进行小幅调整，以承接下一代产品。
"最关键的是第三件事，" 他说，" 把下一代产品的路线图整体前移——提前一个季度、两个季度，甚至更多。"
一系列动作的背后，是思维方式的转变。
" 当你身处一个拥有超高市场份额的公司时，会有这样的心态——我们造什么，客户都会接受，因为我们拥有市场。"Kevork Kechichian 直言，"至少在数据中心市场，转变思维非常重要，我们进入的每一个领域，至少都有三到四个强劲对手。"
转变思维只是起点，更关键的是统一目标。
无论是管理层、架构师，还是软件与硬件团队，都必须清楚下一步要做什么。" 我们有足够多这样的人，一些在业内享有盛名的资深技术负责人仍然在团队中。" 他说。
但要把方向转化为产品，还需要更强的执行约束。Kevork Kechichian 将其归结为三个维度：按时交付、正确的功能组合，以及具备竞争力的性能。
其中，专注尤为关键。
" 多任务处理是个伪命题，没有人能真正做到多任务并行。" 他说，" 对于我们的团队来说，无论是设计一个 IP，还是制定下一代产品路线图，当他们足够专注时，会不惜一切代价把项目做成。"
在这场以 " 收缩 " 开局的调整中，英特尔试图重新建立节奏。而几乎在同一时间，外部环境也在发生变化——
Agentic AI 的兴起，开始让 CPU 重新回到舞台中央。
Agentic AI 让 CPU 重回 C 位
在模型参数不断膨胀的训练时代，GPU 一度成为唯一的主角。但随着 Agentic AI 的兴起，AI 正在从 " 训练与单步推理 " 走向 "Agent 服务 "，算力结构开始发生变化，CPU 重新回到焦点。
当用户提出一个看似简单的需求——例如规划一段行程，背后往往涉及查机票、订酒店、调用地图与支付等多个系统。完成这样的任务，依赖的是 " 多步推理 + 多工具协作 "。在这个过程中，GPU 负责计算，但往往需要等待 CPU 完成任务编排、数据准备与 I/O 调度，整体效率反而更多受制于 CPU。
这种变化，正在直接反映到资源配比上。
在 Agent 兴起之前，典型的数据中心中 CPU 与 GPU 的比例是 1:4 甚至 1:8。而现在，这一比例正在迅速变化。" 我们看到CPU 与 GPU 的使用比例正在翻倍甚至三倍增长，我预测最终会接近 1:1。"Kevork Kechichian 表示。
这一趋势之下，更适合承担任务编排与控制面的 CPU 纷纷推出，强调更高单核性能、更大带宽以及更优能效。
" 本质上，他们正在做的是一个类似至强的方案。"Kevork Kechichian 说，" 至强 6+（Clearwater Forest）已经具备这些能力，无论从机架级视角，还是核心数与计算密度，我们都有信心超越竞争对手。"
硬件参数并不是全部。
英特尔几十年积累的部署经验，在于其贯穿硬件与软件的系统级经验。
"这种经验让你看到的不只是硬件，而是整个基础设施——包括数据中心每一层软件。"Kevork Kechichian 指出，" 在线率（uptime）其实极其关键。如果数据中心不能稳定、高比例地产出算力——无论是服务前沿模型还是 Agent 任务，代价都会非常高。"
在上万节点规模的数据中心中，功耗优化与工作负载调度同样依赖长期积累。相比之下，缺乏真实部署经验的厂商，往往只能基于假设或合成数据进行测试，这也会在实际落地时体现出差距。
这也是 x86 生态的长期壁垒所在。
近期，谷歌与英特尔的合作进一步深化，再次凸显了 x86 平台在软硬件生态与工程成熟度上的优势，也印证了英特尔在数据中心处理器中的基础地位。
不过，在 Agentic AI 时代，评价 CPU 的标准也在发生变化。
峰值频率、核心数量或内存通道数等传统指标固然重要，但用户真正关心的，是发起一次请求后，能否尽快获得结果。这使得系统能力与整体体验，成为新的衡量维度。
" 下一代产品，我们首先要把系统优化做好。"Kevork Kechichian 表示。
而这也将推动英特尔的转型——从交付芯片，走向提供完整的系统级解决方案。
从卖芯片到交付系统的历史性转变
过去几年，半导体行业出现了一个清晰的趋势：从提供单点产品，走向交付系统级解决方案。
无论是 EDA、IP 公司，还是芯片厂商，都在向上延伸能力边界—— EDA 巨头通过收购补全产品提供系统级方案，IP 公司开始提供芯片，芯片公司则进一步走向板卡乃至整机系统。
背后的逻辑并不复杂：在更大的系统层级中，能够创造更高的价值。
英特尔同样在向这个方向转型，但其边界划定得非常清晰。
" 尽管我们在考虑提供系统级解决方案，但我们绝对、永远不会与客户竞争。"Kevork Kechichian 强调，" 如果客户不喜欢你，他们总会想办法取代你。我们要做的，是为生态系统中的每一个参与者增加价值。"
这也是英特尔切入系统层的方式——不是替代客户，而是更深入地理解客户。
" 我招了一个数据中心方向的人，并不是为了自己去建数据中心，而是希望在设计解决方案时，真正理解客户的痛点。" 他补充道。
当然要从 " 卖产品 " 转向 " 围绕工作负载设计系统 "，系统能力需要被重新拆解。
首先是硬件层。
为了适配不同规模与类型的模型，单一算力形态已无法满足需求，英特尔和 SambanoNova 就很好地说明了这一点。英特尔正在构建多层级的加速器能力——既包括集成在至强 CPU 中的向量引擎与矩阵引擎，也包括独立 GPU 等多种加速器。
" 如果模型参数量低于 1000 亿，很多 AI 推理和智能体相关任务可以直接在至强上完成。"Kevork Kechichian 表示，" 与此同时，我们也在完善 GPU 路线图，在性能、内存成本与稀缺性之间寻找一个‘ scale-up ’的甜点。"
而要将不同的算力单元组合与调度，就需要网络与互连。
随着 AI 系统规模扩大，网络正逐渐成为新的瓶颈。几年前，英特尔认定市场需要一条独立 IPU 的产品线。英特尔确实在 IPU 方面取得进展，并且也意识到系统板上的 IPU 必须能服务更多 TPU。这促使英特尔大力投资 SerDes 技术，致力于以更快速度将数据移入和移出芯片。
进一步往下，是封装与系统集成。
" 我们在思考，是否可以从 SoC 层面，将原本分散在不同机架、板卡、芯片中的组件整合起来。"Kevork Kechichian 说，在有限空间内提升计算密度，正在推动包括共封装光学（CPO）、近封装光学等新技术的发展，这被视为 " 摩尔定律 2.0 甚至 3.0"。
但系统能力的另一半，在软件。
硬件能力只有在被高效调用时才有意义。
" 如果出现一个 4000 亿参数的新模型，而新硬件无法在 24 小时内跑起来，这本身就是问题。"Kevork Kechichian 直言，" 我们的目标是无论谁部署英特尔的解决的方案，从硬件上线第一天起，都能享受非常高的效率，这需要大量的投入确保覆盖尽可能多的库和框架。"
据悉 x86 体系每年在软件上的投入，甚至超过 CPU 本身的销售额。
当硬件、网络与软件被放在同一系统中考量时，系统级方案的价值才真正体现。而这一切的起点，仍然是客户。
英特尔加速重返顶峰
Kevork Kechichian 提到，英特尔数据中心团队在与客户交流时，会提前用高级模型去跑客户的工作负载——可能提前一年甚至两年。这个过程通常从高度抽象的模型开始，一路向下推演，逐步接近芯片与系统实现。在此过程中，功耗、性能、数据通路以及交换结构等关键要素，都会被提前验证。
这个前提是，客户愿意提供真实的工作负载。
" 我加入英特尔时印象很深的一点是，很多合作伙伴都希望英特尔成功。"Kevork Kechichian 说，" 他们愿意分享自己面临的挑战，以及什么对他们来说是重要的。这些信息，是通过顾问或行业报告无法获得的。"
在他上任后的首次中国行中，英特尔与 OEM、互联网公司，以及无人机、机器人等不同类型的企业进行了深入交流。这些来自一线的反馈，正在反过来影响产品定义与技术路线。
这也构成了英特尔当前转型的一种方式——从芯片与组件供应商，逐步走向以系统和解决方案为导向的公司。
这种转变，不只是产品形态的变化，也涉及组织方式与工程文化的重塑：更贴近客户、更强调工程师驱动，以及更强的交付约束。
" 我可以讲上几小时的战略，但光说没有用。"Kevork Kechichian 说，" 真正的试金石，是我们的产品发布。"
Kevork Kechichian 对于带领英特尔数据中心重回高点充满信心，" 在我的整个职业生涯中，我一直在谈论愿景和探索可能性的艺术，我也习惯了成为行业中的赢家。"
这种信心，并不只是来自个人经验，也建立在当前一系列正在发生的变化之上。
在 Agentic AI 带来的算力结构变化中，CPU 重新获得了位置；在系统级能力成为新竞争维度的背景下，英特尔也在重调整策略。
这些变化何时能够转化为持续的竞争力，还有待时间验证。但可以确定的是，这家公司正在尝试用一套更贴近客户与工作负载的方法，重新回到高点。雷峰网雷峰网
