英特尔携手火山引擎：以云原生之名，拥抱 AI 原生

近日，搭载英特尔至强6性能核处理器的第四代通用计算型实例g4il正式发售。g4il系列命名即体现了其定位——“g”代表通用型，“4”指第四代，“i”则意味着英特尔平台加持。作为战略合作伙伴，英特尔与火山引擎的云技术团队共同关注的，是如何让最基础的云计算实例真正与AI场景深度融合，为从零起步的开发者与中小企业提供“一张入场券”。
 
 
 
通过多轮方案打磨与性能调优，g4il 在数据库加速、Web 服务响应、图像渲染等通用型场景均有跨代提升，并借助英特尔至强 6 系处理器和第三代 AMX 矩阵加速器，为 AI 推理提供了坚实算力基础。
 
从 IaaS到AI原生
 
众所周知，云计算平台可以划分为 IaaS、PaaS 与 SaaS 三个层次，IaaS（Infrastructure as a Service）是最基础的资源层，涵盖丰富的虚拟机实例类型：通用型、本地盘、高主频、网络/内存/安全增强、突发/共享等，以满足各类应用场景需求。
 
英特尔与火山引擎多年的合作，便是从IaaS层级切入，为各种虚拟机实例注入 AI 原生能力。火山引擎现有的云实例类型涵盖通用型、本地盘、高主频、突发/共享、网络增强、内存增强与安全加固等，以满足数据库、Web、图像渲染等多元化场景。
 
AI时代下，仅仅提供算力已无法满足客户诉求。通过与火山引擎的联合规划，英特尔在第四代通用型实例 g4il 上实现了云原生与 AI 原生的有机结合：所谓的云原生，保持了与前三代一致的通用型性能提升，数据库查询吞吐、Web 服务响应时间、图像渲染帧率分别提升约 20–30%；AI原生则是基于英特尔第三代AI加速器AMX，将矩阵运算等AI推理关键能力内置于CPU平台，无需额外 GPU 即可承载部分大模型推理。
 
而且搭载英特尔至强 6 系处理器，在算力与成本优势兼备，以 16vCPU 或 32vCPU 大小规格，针对不同业务场景提供弹性配置，同级别实例成本较竞品下降约 10%。
 
长期以来，业界对“CPU 做 AI 推理是否可行”存在好奇与疑问。对此，英特尔技术专家认为，事实上，CPU与GPU属于不同类型的加速器：CPU可以称作为通用“瑞士军刀”，能执行多样化任务，搭载 AMX 加速单元后，可在矩阵运算上获得显著提升，尤其适合资源有限、推理规模不大、开发验证场景。而GPU是并行计算专用加速器，天生擅长海量并行矩阵运算，适合高吞吐、大规模推理生产部署。
 
二者并非取代关系，而是共生趋势。当前主流做法是异构计算，即在开发和验证阶段，以低成本易获的CPU为主；在生产部署环节，引入GPU做高并发、大模型推理；并在同一云平台上实现 CPU/GPU 混合资源调度，以发挥各自优势。
 
为普通开发者打造“梯子”：硬件、软件与教学三管齐下
 
面对大模型领域术语迭出、技术栈日益复杂的现状，不少开发者望而却步，其主要原因有三点：第一，门槛高：新名词层出不穷（如 RAG、MCP、A2A 等），技术栈复杂；第二，入手难：不知从何开始搭建环境、验证效果；第三，成长缺失：缺少系统化学习支持，易陷入“卡壳”。
 
针对这些痛点，英特尔提出“三要素”融合策略，为开发者搭建入门“梯子”：
 
 
 
第一大要素是硬件环境，需要的是经济、易用，并支持中小规模模型推理，在这方面，g4il 实例搭配英特尔至强 6 处理器，内置AMX单元，为矩阵乘加等典型推理操作提供硬件级加速。保持虚拟机实例在 16vCPU 或 32vCPU 下的灵活性，将 7B、14B 小模型推理门槛降至 16vCPU 即能流畅运行（7 Token/s 以上），对应小时租金约 3.8 元人民币。
 
第二大要素是软件栈，聚焦核心基础，甄选主流、成熟的驱动与加速库，自2024年起，英特尔发起 Open Platform for Enterprise AI（OPEA）社区，汇聚经验证的、经过优化的开源应用范例与模块化组件，为企业级 AI 部署提供可扩展的底层支撑。通过社区范例与火山引擎云服务的结合，用户可在实例上直接运行、学习与二次开发，降低入门门槛；
 
第三大要素是深度教学，英特尔提供了一系列配套演示课程和实战练习，从核心基础开始，循序渐进、实操导向、分阶段演示课程，结合案例实战与知识库检索技术，为开发者提供从基础原理到上手示例的完整学习闭环。
 
RAG场景镜像：一次部署，多重能力
 
在大模型应用开发中，核心基础并不在于一味追求模型参数的增长，而是要找准大模型固有的“短板”并加以弥补。首先，普通人对大模型常有误解：它既不会真正“记忆”对话，也无法主动更新知识库。出于概率计算特性，大模型在长文本生成时容易产生“幻觉”，同时它只能基于预训练时的参数做出判断，无法获知最新事实。
 
 
 
正因如此，所有成熟的大模型应用都采用 RAG（检索增强生成）架构：一方面，企业需先将各类文档分段并向量化，加载入向量数据库；另一方面，在问答或任务阶段，对用户提问先做语义匹配检索，再通过Re-Rank过滤无关内容，最终将精选的上下文与问题一起提交给模型生成答案。
 
在这一流程中，两个关键指标——召回率（检索到信息的全面性）与准确率（检索内容的相关性）——直接决定应用体验。无论是选用何种Embedding模型、如何设定chunk大小与重叠策略，抑或如何重排过滤，都需要在实践中反复调优，才能让大模型的“惊艳”得以稳定复制。
 
英特尔第四代实例预装大模型开发环境与常用AI应用镜像，将硬件、操作系统、驱动、加速库与框架组件打包为可复用的镜像。支持用户一键部署，将从驱动安装、库配置到环境搭建的流程压缩至3分钟，显著降低初期摸索成本。
 
 
 
在企业AI应用从0到1的初始阶段，首要任务是梳理自身的数据资产与 AI 战略，并以知识库为基石推动后续能力复制与扩展。为呼应这一发展脉络，英特尔的首个镜像产品即将 RAG（Retrieval-Augmented Generation）能力“浓缩”成一个可在火山云控制台中直接选用的镜像文件，真正实现“一键环境＋一站部署”。
 
具体而言，从0→1的目的是构建企业级数据库：首步要确保核心文档、产品说明、技术白皮书等结构化与非结构化资料均纳入统一管理，作为 AI 检索和推理的第一手数据源；RAG镜像内置的Dataprep服务，可自动完成文档分段、Embedding 向量化与加载，帮助企业秒级搭建自己的知识库。
 
1→N是实现知识库与Agent整合：在完成基础库搭建后，将向量数据库、Re-Rank重排序模块与定制化的 DeepSeek（7B 蒸馏）模型紧密结合，构建高效的问答与任务处理流水线。
 
结语
 
火山引擎第四代通用型实例 g4il，是英特尔与云厂商在 AI 原生方向上的一次深度实践：它既保证了云原生通用性能，又依托 AMX 为开发者带来可观的 CPU 推理能力；它不仅为生产部署提供异构算力选择，也为中小规模模型开发搭建了快速上手的“梯子”。随着行业技术不断刷新，大模型应用会更加依赖异构算力、开源软件栈与知识库检索增强等多重能力的协同。英特尔期待，借助这一合作成果，更多开发者能够跨过门槛，从“打不过就加入”到“做出价值”，共同推动 AI 与云计算的深度融合。