当英伟达与英特尔两位昔日宿敌宣布达成历史性合作，并伴随着英伟达高达 50 亿美元的战略投资，整个科技界为之震动。这一消息不仅让英特尔股价应声暴涨，或许也标志着芯片产业的竞争格局正从传统的“三国鼎立”转向以“两强争霸”的新时代。

图源：英伟达

双方公布的信息显示，英伟达与英特尔将在数据中心和个人 PC 两大关键领域上展开深度技术合作。在数据中心，英特尔将为英伟达的 AI 平台定制 x86 架构的 CPU；而在个人 PC 市场，英特尔将推出集成英伟达 RTX GPU 芯粒的全新 SoC。

此次合作背后具有三大核心问题：为何英伟达需要 x86？集成英伟达显卡有何优势，对英特尔的 Arc品牌意味着什么？以及，此次合作是否会重蹈英特尔与 AMD 合作的覆辙？

数据中心布局：英伟达为何需要 x86？

众所周知，在 AI 数据中心系统中，GPU 是主要的计算单元，其具备的并行计算优势、高浮点运算能力，以及高带宽内存等特性让它成为了 AI 模型训练和推理的理想选择，但不能忽视的是 CPU 仍然扮演着非常重要的角色。

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就以英伟达推出的 GB200 NVL72 高性能计算和 AI 机架级解决方案为例，它包含了 72 个 Blackwell GPU，以及 36 个 Grace CPU，其中 Grace CPU 是基于 Arm Neoverse V2 架构的处理器，专为高性能计算和 AI 工作负载而设计。Grace CPU 可以通过其独特的 NVLink-C2C 技术与英伟达的 GPU 紧密耦合，实现了超高的性能和能效。

这就产生了第一个疑问，英伟达在数据中心已有备受赞誉的 Arm 架构 Grace CPU，为何还要与英特尔合作研发 x86 架构的 CPU？这背后，是英伟达对两大生态系统截然不同但同样重要的战略布局。

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在数据中心领域，x86 和 Arm 是两大主流 CPU 架构，各有其独特的优势和应用场景。

Arm 架构则以其精简指令集（RISC）而闻名。其设计理念天生追求卓越的能效比和低功耗，使其在移动终端、边缘计算等领域占据统治地位。近年来，随着“堆核”等技术策略的演进，Arm 在性能上迅速提升，开始在云计算、HPC 等新兴市场中挑战 x86 的主导地位。

x86 架构，凭借其复杂指令集（CISC）的特性，在过去数十年的发展中积累了强大的单核性能和多任务处理能力。它拥有一个极为成熟且兼容性极佳的软件生态，并且涵盖了绝大多数企业级应用和操作系统。这使得 x86 成为传统企业数据中心和高性能计算（HPC）领域的长期主导者。

尽管英伟达在 Arm 生态中取得了巨大成功，但其在数据中心市场依然面临一个关键的“双重困境”。

首先是 x86 架构的许可壁垒。由于复杂的交叉授权协议，全球能够合法设计和制造 x86 CPU 的公司寥寥无几。这意味着，即使英伟达拥有世界顶级的 GPU 和 CUDA 软件生态，它也无法独立设计并销售 x86 CPU 来控制整个服务器平台。这使得其在绝大多数以 x86 为主导的传统企业数据中心市场中，难以实现与 Arm 平台相同的深度整合。

此次与英特尔的合作，将有望打破这一壁垒。英伟达通过与英特尔合作，可以获得转为英伟达定制，甚至是独家供应的 x86 CPU，从而将其 GPU 和 CUDA 生态无缝扩展到 x86 市场。

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此次合作的另一个关键技术在于英伟达的 NVLink。传统的 x86 服务器中，CPU 和 GPU 主要通过 PCIe 总线连接，这在处理大规模 AI 工作负载时存在带宽和延迟瓶颈。以 NVLink 5.0 为例，其总带宽可达 1.8TB/s，而 PCIe 5.0 x 16 仅约 126GB/s，中间有超过 10 倍的速度差距。

通过此次合作，英伟达可以将 x86 CPU 直接整合到其 NVLink 生态中，从而构建“机架级 AI 超级计算机”。这不仅将 NVLink 生态的优势扩展到了主流 x86 市场，也为客户提供了兼具 x86 熟悉度和英伟达 AI 计算能力的“一站式”解决方案。

通过与英特尔的合作，英伟达有望可以“反围剿” AMD 在 CPU 和 GPU 双线并进的策略，从而巩固了其在 AI 时代的绝对领导地位。无论底层架构如何演变，CUDA 都将继续主导 AI 软件生态。

PC 市场变局：RTX 能带来什么，Arc 品牌何去何从

在个人 PC 市场，英特尔与英伟达的合作同样引人注目。英特尔将推出集成英伟达 RTX GPU 芯粒的全新 x86 SoC。

这种全新的集成方案相比英特尔现有的集成显卡，将带来显著的技术优势。首先就是原生支持英伟达的 CUDA 生态，对于内容创作者、开发者和 AI PC 用户而言，CUDA 已经成为 AI、深度学习和专业应用加速的事实标准，广泛应用于 Adobe Premiere、Blender 等专业软件中。

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其次就是光线追踪与 DLSS，DLSS 可以利用 AI 识别和预测生成新的帧，可以在保持高画质的同时大幅提升游戏在高分辨率下的帧率。这些技术不仅能显著改善游戏体验，更能加速渲染、视频编辑等创意工作。目前消费者想要使用到光线追踪和 DLSS 等高端 RTX 显卡技术，就必须购买英伟达的独立显卡，以 50 系显卡为例，虽然产品已经推出了一段时间，但如今货源仍然紧缺，用户需要加价才能购买的这些产品。此次合作，这些 RTX 显卡的高端技术将会首次以原生集成显卡的形式大规模进入市场。

集成了 RTX 芯粒的方案也将填补英特尔现有集成显卡与独立显卡之间的巨大性能鸿沟，为轻薄本和 AI PC 带来比现有集成显卡强大得多的性能。

图源：英特尔

有了英伟达 RTX 显卡技术加持，那么英特尔自研的 Arc 显卡后续的走向同样也成为了大家关注的焦点。

在双方合作的声明中，英特尔坚称此次合作是对其现有 GPU 路线图的“补充”，公司将继续提供 GPU 产品，强调其不会放弃自研 GPU 的雄心。

然而，尽管有官方声明，但市场普遍持怀疑态度。英特尔目前正面临巨大的财务压力，并进行了大规模裁员和业务剥离。在此背景下，继续投入巨资与行业领导者英伟达进行正面竞争，其商业合理性存疑。

英特尔自研 Arc 品牌的初衷之一，正是通过 CPU+GPU 的捆绑方案来对抗 AMD。现在，与英伟达的合作也明确指向了同样的目标，Arc 品牌的战略地位似乎变得不再那么重要。

英特尔 CEO 陈立武上任后曾多次强调，公司将把稀缺的研发资源集中在更有可能盈利和成功的领域。因此，在前方智能看来，Arc 品牌未来的走向极有可能是战略性收缩，并随时间推移逐步砍掉这个项目。

前车之鉴：合作是否会重蹈 AMD 与英特尔的覆辙

如果你关注 CPU、GPU 领域时间足够长，或许还记得 AMD 也曾与英特尔合作过，不过那却是一次非常失败的合作。为了评估英伟达与英特尔合作的成功前景，我们有必要回顾一下 AMD 与英特尔的那次合作。

图源：英特尔

2017 年，英特尔和 AMD 达成了一项合作，当时英特尔的 CPU 性能更好，而 AMD 则是 GPU 性能更出色，因此这次合作会将 AMD 的 Radeon RX Vega M GPU 集成到英特尔的 Kaby Lake-G CPU 中。其主要目的就是为了在高端笔记本市场形成一个强大的组合，以对抗当时在笔记本独显市场占据主导地位的英伟达。

图源：英特尔

然而，这项合作最终以失败告终，并于 2020 年停产。其失败原因主要可归结于：

• 封装与散热挑战

  • 高度集成导致散热难度显著增加：CPU 和高功耗 GPU 共用同一散热系统，实际热设计功耗（TDP）可达 65W–100W，通过单散热片难以高效导走热量，降频严重。

  • 封装尺寸与 OEM 设计受限：为满足散热和功耗需求，整机厚度和风扇方案需作较大妥协，不利于轻薄本设计。

• 供电与功耗分配

  • 复杂的功耗管理：两颗不同架构芯片（Intel CPU + AMD GPU）共享同一电源域，软件层面功耗分配策略尚未成熟，实际使用中出现过度降频或电量调度不均衡。

• 驱动与软件生态

  • 双厂商驱动协同成本高：CPU 微代码、GPU 驱动与 Windows DCH 驱动机制之间需反复调优，耗时且不稳定。

  • 第三方软件支持不足：游戏和专业应用往往针对单一厂商 GPU 进行优化，Kaby Lake-G 平台在驱动更新和兼容性上持续滞后。

• 定价与竞争态势

  • 定价过高：与同类搭载 NVIDIA GeForce MX150／GTX 1050 的轻薄本相比，Kaby Lake-G 机型价格优势不明显，性价比偏低。

  • 市场定位模糊：既非纯粹的轻薄本，也难以与主流游戏本抗衡，缺乏明确的消费群体。

此次英伟达与英特尔的合作与 Kaby Lake-G 项目有着本质上的差异。这是一场基于长期愿景的深度战略捆绑，而非短期产品层面的战术联盟。

图源：前方智能

通过对比，可以清晰地看出此次合作的成功前景：它不仅仅是简单的技术连接，更是资本、战略的深度融合。英伟达 50 亿美元的投资不仅为英特尔提供了急需的现金流，更代表了黄仁勋对英特尔转型战略的信任。同时，英伟达将成为英特尔服务器 CPU 的主要客户，这不仅为英特尔的代工业务带来了宝贵的增量订单，也为其先进封装技术提供了重要的验证平台。

结尾

对英伟达而言，这是一次完美的"生态扩张"。通过与英特尔的深度绑定，英伟达不仅打破了 x86 架构的准入壁垒，更将其 CUDA 生态的触角延伸到了传统企业数据中心的每一个角落。从云端到边缘，从数据中心到个人 PC，CUDA 正在成为 AI 时代真正的"通用语言"。

对英特尔而言，此次合作是其艰难转型中的一剂“强心针”。它不仅带来了急需的现金流，更重要的是，它将远远落后 AI 时代的英特尔重新拉回了 AI 浪潮，让英特尔与 AI 又紧密联系在了一次，同时也为英特尔的代工业务提供了重新增长的驱动力。

当然，合作能否真正成功，仍需要时间验证。技术整合的复杂性、市场接受度、以及两家企业文化的融合，都将是未来需要面对的挑战。

双方合作开发的产品并非一朝一夕就能开发出来，或许在明年的这个时候，我们就能看到相应的产品了，也能够更加清晰地看到双方合作会给这个市场带来怎样的影响。