当所有AI公司在淘金,英特尔选择“卖铲子”
作者|徐珊 编辑|靖宇
找一张三年前的照片需要多久?翻遍相册还是依赖云端搜索?
如今,我们都是“数字囤积者”。手机里存着数万张照片,硬盘中堆积上百TB资料。数据不断膨胀,关键记忆却难以找回,陷入数据失控的焦虑。
在2025英特尔AI NAS解决方案峰会上,英特尔中国区技术部总经理高宇指出:“过去NAS存的是电影,现在存的是人生。”个人照片、视频和文档以十万计增长,NAS已从极客玩具演变为“个人媒体的家”,催生对家庭存储中心的真实需求。
然而,传统NAS部署复杂、配置专业,将大多数用户拒之门外。

英特尔中国区技术部总经理高宇|图源:英特尔
面对数据焦虑与使用门槛的矛盾,芯片巨头英特尔正以“卖铲人”姿态重塑存储生态。其目标不是硬件迭代,而是通过算力赋能,争夺“数据主权”与“智能存储范式”的定义权。
英特尔认为,AI需数据喂养才能进化,AI与NAS天然耦合。他们致力于让NAS“简单易用”,用户无需指导即可三五步完成部署与同步。
这场变革的核心,是将NAS从被动“容器”升级为具备边缘AI能力的“数据大脑”。
AI NAS ≠ AI + NAS
英特尔所定义的AI NAS,并非传统NAS叠加AI功能,而是一个具备边缘算力的“动态执行者”。它不再依赖低功耗小核,而是基于高算力平台,支持端侧大模型部署与多模态处理。
英特尔芯片算力正以两年五倍速度跃升,下一代平台可达180 TOPS,使家庭设备也能运行原本依赖云端的AI任务。
关键技术“可变显存”能动态调配资源,让酷睿Ultra平台本地流畅运行120亿参数的大语言模型。这意味着AI NAS不再是哑巴仓库,而是能理解、思考的“本地数据大脑”。
未来,用户只需语音指令:“找出去年在青岛拍的、有帆船的所有视频,再挑三张最美的夕阳。”系统几秒内即可精准检索。这背后是知识库与多模态模型融合的结果。

2025英特尔AI NAS解决方案峰会现场|图片来源:英特尔
尽管AI运算可能增加资源消耗,但随着模型优化,相同场景所需资源将持续下降。平台性能提升将抵消存储压力,推动AI NAS普及。
更重要的是,本地化处理保障了企业数据与个人隐私安全,无需上传公有云,有效缓解隐私焦虑。
英特尔提供的不仅是芯片,更是一整套基础设施——从酷睿Ultra平台、锐炫Pro B60多卡方案到OpenVINO工具链,构建面向未来的标准体系。
AI PC的下一站:AI NAS作为算力后盾
早在2023年,英特尔便组建NAS团队,隶属CCG产业链技术板块创新业务。此次峰会标志着其首次集体成果亮相,展现其在边缘AI数据入口的战略卡位。
据Gartner预测,到明年年底全球将有60%笔记本成为AI PC,总量达1.5亿台。终端算力爆发亟需集中、可靠、智能化的数据中心支持,AI NAS正是这一生态的关键环节。
AI PC侧重个人与家庭多样化场景,AI NAS则聚焦中小企业、创作者及家庭数据集中管理。二者协同互补:AI NAS可为算力不足的PC提供本地计算引擎,尤其适合对数据敏感的创作者。
搭载多卡方案的AI NAS在并发任务处理上性能优于普通AI PC,成为“工作站+存储+小型算力中心”的结合体。
英特尔已在AI NAS上实现图片视频检索、RAG(检索增强生成)等能力,支持本地知识库构建。例如,用户可直接询问挖掘机不同型号的功能信息;企业内部跨知识库查询产品规格、财务报告等也得以高效完成。
为此,英特尔成立专门软件团队,提供AI SDK套件、Ollama与llama.cpp生态支持,并推出基础版与Pro版方案,甚至开发语音助手“樱桃”。

英特尔智能语音助手SDK - 樱桃|图片来源:英特尔
AI NAS正演变为承载AI Agent、企业知识库与多模态模型的本地算力中心,成为新一代数据基础设施的基石。
谁的数据未来由谁定义?
英特尔展示的AI NAS应用与生态产品意在抛砖引玉,激发产业链协同发展。其核心策略是“基础设施先行”——联合绿联、铁威马等品牌,在锐炫集显/独显与NPU层面进行AI优化,提供完整平台,降低用户使用门槛。

大会现场展出铁威马U12-500 Max等产品|图片来源:英特尔
尽管AI NAS向服务器级靠拢,英特尔强调其仍聚焦数据管理,定位为性价比更高的“算力平民化”载体,服务于中小企业与家庭用户。
形态并非终点,解决实际问题、提升附加值才是关键。英特尔期待更多软件伙伴加入,围绕企业知识库、视频检索等场景打造爆款应用。
AI NAS的本质仍是数据管理,AI赋予其灵魂。它不取代专业工作站,而是填补中间空白,成为普惠型智能存储节点。
这场博弈的终局不在硬件销售,而在标准制定。谁掌握数据的智能入口,谁就握住下一代计算的钥匙。
从PC时代王者到AI时代生态奠基者,英特尔正通过一条看似平凡的数据存储之路,完成关键转型。这条路能否通向辉煌,取决于它能否让每个人真正掌控自己的数据世界。

