在生成式AI技术加速产业下沉的当下，企业也面临一场关乎生存的智能化转型竞赛。千亿参数大模型成为各行各业的标配，算力基础设施的部署效率、成本控制与场景适配能力，自然就成为决定企业能否抢占“AI高地”的关键胜负手。近日，于深圳举办的湾区半导体大会（湾芯展）上，英特尔就给出了应对这一挑战的明确答案——基于英特尔锐炫多卡技术打造的Battlematrix（战斗阵列）推理工作站平台，通过“硬件集群+全栈软件”的一体化设计，实现了从边缘终端到数据中心的全场景覆盖。

这一方案的推出，不仅回应了企业对普惠性AI算力的迫切需求，也展现了英特尔在AI硬件领域的战略重心。为进一步拆解Battlematrix平台的技术内核、场景落地逻辑及产业赋能价值，我们专访了英特尔中国区显卡和AI高级产品总监徐金平先生，从行业趋势到实践路径，探寻企业AI算力落地的最优解。

▲英特尔中国区显卡和AI高级产品总监徐金平先生在湾芯展上发表主题演讲

MC：请问Battlematrix（战斗阵列）的定义及其核心目的是什么？

徐金平：英特尔推出“战斗阵列”项目的核心逻辑，在于AI落地并不只是基于单一显卡，而是需要与服务器整机系统深度协同，涉及硬件与软件的全链路整合验证。我们希望通过这一项目向客户传递明确价值：英特尔能提供“服务器+显卡”的端到端整体方案。在软件层面，英特尔已提前为客户完成基础验证与优化，客户无需再投入额外精力解决底层适配问题，可直接快速部署AI应用，这正是项目的核心目的。如果仅向客户传递显卡参数这类单一信息，客户仍难以明确如何将硬件真正转化为可落地的应用，而“战斗阵列”项目的价值，就在于彻底拉近了AI硬件产品与实际应用场景的距离。

▲Battlematrix（战斗阵列）推理工作站平台可满足企业对“高算力+大显存+成本效益”的多重诉求

MC：您对英特尔锐炫B系列显卡在中国市场的发展和竞争格局有怎样的预期呢？

徐金平：从竞争格局来看，当前中国的GPU市场确实呈现群雄逐鹿的复杂态势，不同参与者各有其技术路径与市场挑战，也各有优势。具体到英特尔的核心竞争力，我认为有三个关键点。首先是我们始终坚持“拥抱开源”的软件策略，而在计算领域，英特尔既深度理解客户的实际需求，也在开源软件生态的建设上沉淀了深厚的技术与资源，这是我们区别于很多玩家的基础优势。另外，在面对头部竞品的时候，我们不追求单一参数的对标，而是聚焦“客户实际价值”—— 通过优化产品设计与供应链，确保客户使用英特尔GPU的时候，能获得更优的总拥有成本（TCO），这是我们在商用市场竞争中的核心抓手。最后在本地化适配方面，我们非常重视中国市场的特殊性，比如针对国内数据中心的基础设施标准、应用场景需求，在产品的硬件兼容性、软件适配性上做了专项调整，确保产品能更好地融入国内客户的现有体系。

MC：英特尔在AI一体机领域有哪些具体推进，您又如何看待其落地的核心挑战？

徐金平：AI一体机本质是一套“硬软模协同”的解决方案，从概念到落地需要整个产业协同发力，这是当前行业面临的核心挑战。在AI一体机这个细分领域上，英特尔在锐炫 Pro B60发布时就同步推进一体机方案，目前已经有多家OEM服务器厂商与我们完成联合验证。与此同时，我们把PyTorch、vLLM等上层的软件栈，以及英特尔自研的底层加速库，都做了完整的兼容性验证。另外，作为算力与平台提供商，我们会快速响应客户的需求—— 客户需要什么模型，我们会第一时间完成验证和技术支持，确保方案能跟上业务变化。

MC：针对医疗、教育等行业在本地化部署的个性化需求，英特尔如何去平衡它的性能和成本？

徐金平：每个行业都有对于性能和成本的各种不同的平衡考量，在这里面我们会从整个系统的角度来考虑。如果客户追求最大模型运行能力或最高数据吞吐，我们会提供高密度部署方案，比如用16张锐炫Pro B60显卡构建系统。这类方案能满足极致性能需求，但成本相对较高，适合对算力有刚性要求的场景。其实我之前演讲也提到过，我们的硬件产品形态是按场景需求的梯度来设计，从低成本到高算力覆盖不同区间。最终客户的选择逻辑很清晰：先看哪种硬件形态适配自己的使用场景，再验证软件性能能否满足业务需求，两者都匹配的情况下，大家自然会优先选成本更优的方案。

▲英特尔的AI硬件产品基于按场景需求的梯度来设计，从低成本到高算力覆盖不同区间。

MC：企业本地部署AI时，常面临框架适配、底层调试等实际问题，能否具体介绍英特尔针对这类需求打造的工具链体系？

徐金平：大语言模型（LLM）时代，工具链的核心已转向以PyTorch为基础的体系，往上衔接vLLM这类热门的服务层工具，往下则有英特尔全套的底层库做支撑。这套体系能直接解决企业部署的兼容性和性能问题，比如基础运行支撑方面，英特尔驱动直接适配了PyTorch，确保框架在英特尔GPU上稳定运行。此外，OneDNN负责深度学习的性能加速，OneCCL则专门解决卡间通信等问题，这对企业本地多设备集群部署都很关键。

MC观点

在生成式AI加速下沉的产业变革中，英特尔正以Battlematrix推理工作站平台来解决企业对普惠AI算力的迫切需求。在此次专访中，徐金平先生也强调其竞争力源于三重优势：开源生态沉淀、聚焦客户实际价值的TCO优化，以及针对中国市场的本地化适配。可以看到，这种“场景优先、生态协同”的路径，正在加速推动行业从单一参数比拼转向客户价值竞争。英特尔通过联合OEM厂商共建验证体系，牵头构建开放算力生态，既降低中小企业AI转型门槛，也为行业提供了平衡性能、成本和效率的可复制范式，从而加速AI从技术概念走向产业实效。

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