英特尔和谷歌签署多年期AI基础设施协议 — 至强CPU和定制IPU成为焦点

新闻摘要

英特尔公司和 Alphabet 的谷歌于 2026 年 4 月 9 日（美国东部时间）宣布了一项为期多年的合作，以推进下一代人工智能和云基础设施。此次合作涵盖两个关键领域：谷歌云将继续部署多代英特尔至强处理器，包括最新的至强 6 芯片；并扩大定制化 ASIC 基础设施处理单元（IPU）的联合开发，这些 IPU 旨在将网络、存储和安全任务从主机 CPU 中卸载。该协议反映了行业向平衡、异构人工智能计算系统发展的更广泛趋势，因为工作负载正从模型训练转向大规模的实际推理和部署。受此消息影响，英特尔股价上涨近 5%。

背景：人工智能基础设施的演进

多年来，人工智能芯片的讨论几乎完全围绕着 GPU——即驱动大型语言模型训练的海量并行处理器。但到 2026 年，行业已进入新阶段。焦点已从构建人工智能模型转向大规模部署它们，而这一转变正从根本上改变哪些芯片最重要。推理工作负载、实时数据处理、自主人工智能系统以及企业级部署都要求更广泛的计算组合——包括传统的中央处理器（CPU）和定制化基础设施芯片。

正是在这样的背景下，英特尔公司（纳斯达克：INTC）和 Alphabet 的谷歌于 2026 年 4 月 9 日（美国东部时间）宣布了一项重要的为期多年的合作，以推进下一代人工智能和云基础设施。

公告内容

此次合作有两大支柱。

第一项涉及英特尔的旗舰至强处理器系列。谷歌云承诺在其全球基础设施中部署多代英特尔至强处理器，涵盖人工智能训练协调、推理和通用计算工作负载。谷歌目前在其 C4 和 N4 云实例中运行英特尔最新的至强 6 处理器——这些平台旨在处理从延迟敏感的人工智能推理到大规模数据处理的各种任务。“他们的至强路线图让我们有信心能够继续满足我们工作负载日益增长的性能和效率需求，”谷歌人工智能基础设施高级副总裁兼首席技术官 Amin Vahdat 表示。

第二项支柱涉及定制化 ASIC 基础设施处理单元（通常称为 IPU）的联合开发。这些是专门的可编程芯片，旨在将特定的基础设施任务——如网络、存储管理、数据加密和虚拟化——从主 CPU 中卸载。通过接管这些“开销”功能，IPU 可以释放 CPU 资源用于更高价值的计算，从而提高整体系统利用率、提高能源效率并实现更可预测的超大规模性能。谷歌指出，当两家公司于 2022 年首次开始合作时，IPU 是首创的芯片。

CPU 重回聚光灯下的原因

此次公告的一个关键主题是 CPU 在人工智能系统中战略重要性的回归。虽然 GPU——尤其是来自英伟达的 GPU——在人工智能训练市场占据主导地位，但计算格局正变得越来越复杂和异构。

正如英伟达自身人工智能基础设施负责人 Dion Harris 在 2026 年 3 月承认的那样，随着自主人工智能工作负载将计算需求推向 GPU 单独无法满足的程度，CPU“正成为瓶颈”。英特尔首席执行官 Lip-Bu Tan 也表达了同样的观点：“扩展人工智能需要的不只是加速器——它需要平衡的系统。CPU 和 IPU 对于提供现代人工智能工作负载所需的性能、效率和灵活性至关重要。”

现代人工智能架构——特别是那些涉及自主执行多步任务的自主系统——需要大量的 CPU 端协调。单个企业级人工智能代理可能在每次 GPU 推理步骤中触发数十个由 CPU 驱动的操作。这使得健壮、高性能的 CPU 基础设施变得越来越重要。

英特尔更广泛的战略势头

与谷歌的合作并非孤立存在。英特尔一直在采取一系列举措来加强其在人工智能基础设施市场的地位。

2026 年 4 月初，英特尔宣布以 142 亿美元的价格回购其位于爱尔兰的 Fab 34 制造工厂 49% 的股权，交易对象为 Apollo Global Management。Fab 34 工厂是一个高产量半导体制造基地，也是英特尔至强 6 服务器处理器的一个关键生产中心。完全拥有该工厂表明英特尔致力于控制其关键人工智能芯片的供应链和制造能力。

此外，英特尔宣布参与 Terafab 人工智能芯片综合体项目——该项目还包括 SpaceX 和 Tesla——旨在为机器人和先进数据中心构建下一代芯片基础设施。

金融市场对谷歌合作公告反应积极。4 月 9 日（美国东部时间），英特尔股价上涨近 5%，交易价格约为 59.38 美元。KeyBanc 将英特尔的目标价上调至 70 美元，并维持其增持评级，理由是服务器 CPU 需求强劲。

技术深入：理解 IPU

对于不太熟悉该术语的读者来说，基础设施处理单元（IPU）与 CPU 和 GPU 都不同。CPU 处理通用计算，GPU 擅长人工智能模型训练的并行数学运算，而 IPU 则是专门为管理数据中心的“管道”而设计的——即数据在网络中的持续流动、存储系统的管理、传输中数据的加密以及虚拟化环境的协调。

在传统数据中心，所有这些基础设施任务都会消耗主 CPU 大部分处理能力，从而减少了可用于实际应用程序工作负载的资源。通过将这些功能卸载到专用的 IPU，主机 CPU 可以腾出精力专注于更高价值的任务，从而提高整体系统效率。对于谷歌这样的超大规模云服务提供商而言，它们在全球运营着数百万台服务器，即使是每台服务器效率的微小提升也能带来巨大的成本节约和性能提升。

这对行业意味着什么

谷歌与英特尔的合作反映了行业普遍认识到人工智能基础设施正变得越来越复杂和多层次。单一芯片人工智能主导的时代——当时仅靠 GPU 集群定义了最先进的技术——正在被一种更平衡、更异构的计算模式所取代，这种模式整合了 CPU、GPU、定制加速器和基础设施芯片。

对于云客户和企业开发者而言，这意味着为人工智能服务提供支持的基础设施正变得更强大、更高效，并针对生产人工智能的各种工作负载进行了更好的优化。对于半导体行业而言，这标志着竞争格局已远远超出 GPU 市场，CPU 和定制基础设施芯片正扮演着越来越核心的角色。

谷歌本身也继续保持多元化的芯片战略。除了部署英特尔至强处理器外，谷歌还开发了自己的张量处理单元（TPU）用于人工智能加速，并且自 2024 年以来，还开发了定制的 Axion CPU——一种基于 Arm 的处理器——用于某些云工作负载。在拥有这些专有芯片的同时，继续依赖英特尔至强处理器，凸显了谷歌基础设施需求的规模和复杂性。

展望未来

在 4 月 9 日的公告中，并未披露任何财务条款或具体的采购承诺。然而，该协议的多年、多代性质表明，两家公司之间存在长期的战略一致性，远远超出了单一的产品周期。

随着人工智能继续从实验性技术演变为企业和消费者服务的支柱，支撑它的基础设施将成为日益关键的竞争差异化因素。谷歌和英特尔之间的合作关系正在帮助定义这种基础设施将是什么样子——以及谁将构建它。