先來看看本次發布的產品規格，銳炫 Pro B 系列首發共有兩款產品，分別是 B50 和 B60，規格上有著不少區別。其中 B50 擁有 16 個 Xe 核心和 128 個 XMX 引擎，峰值算力可達 170 TOPS，配備 16GB DDR6 顯存，顯存帶寬為 224GB/s，TDP 僅為 70W，并且支持 PCIe 5.0 × 8 連接，售價僅 299 美元（人民幣 2156 元）。
B60 則擁有 20 個 Xe 核心和 160 個 XMX 引擎，峰值算力可達 197TOPS，并且配備 24GB DDR6 顯存，顯存帶寬為 456GB/s，主板功耗支持在 120~200W 之間調整，同樣支持 PCIe 5.0 x8 接口，售價則是 500 美元（人民幣 3605 元）。
單從算力性能來看，B50 和 B60 都不算突出，即使是 B60 也就勉強摸到了 RTX 4060 的水平，但是消費級顯卡本就因為采用了新的張量核心而在 AI 算力上具有優勢。比如最新的 50 系顯卡，即使是最低端的 RTX 5060 也有 614 的 AI 算力，與英偉達的專業計算卡 A100 差不多，前者價格只要 2499 元，后者價格則直接跳到五位數。
如果把 B50 和 B60 拿去對比英偉達的專業卡，基本可以對標 A5000 和 A4000 兩款顯卡，價格分別在 10000 元和 6000 元左右，分別是 B60 的三倍和 B50 的兩倍多。說實話，即使有英偉達的 CUDA 生態加持，對于普通用戶和小型企業來說，英特爾依然提供了更具誘惑力和性價比的選擇。
英特爾要掀翻個人 AI 市場？
自從 AI 大模型火了之后，本地部署端側模型就成為不少 PC 愛好者的折騰方向，但是大家很快發現端側部署 AI 大模型，面臨的最大問題不是算力不足，而是 " 顯存 " 不足。很多人覺得 AI 大模型的端側體驗取決于算力，其實這個看法并不完全正確，對于個人使用的本地 AI 模型來說，顯存的重要性其實要更高一些。
因為顯存直接決定了你可以運行多大規模的 AI 大模型，以小雷自己的 RTX 4070Ti Super 為例，顯存是 16GB，那么在確保使用體驗的情況下，最大可以部署 32B 參數量的模型，與滿血版的 DeepSeek 有著接近 20 倍的參數量差距，基本上體驗是大打折扣的。
簡單來說，即使顯卡的 AI 算力爆表，如果顯存不足以運行大參數量的 AI 大模型，那么最終的體驗都不會好，因為 AI 算力只能決定生成 token 的速度，也就是回復你的用時更短，而模型參數量則直接決定回答的質量和準確性。
反之，如果你有足夠的顯存去部署大參數量的 AI 模型，那么即使算力性能一般，無非就是生成回答的速度慢一些，個人使用的話忍忍也就過去了。如今的個人 AI 市場基本上處于 " 算力誠可貴，顯存價更高 " 的狀態，畢竟單看算力的話 RTX 5090 幾乎是 A100 80G 版的兩倍，前者售價三萬就已經被不少人吐槽了，后者價格卻接近十八萬。
所以，顯存的重要性應該不用小雷再過多敘述了吧？對于普通用戶來說，花十幾萬買一張專業卡顯然是不劃算的，但是消費級顯卡在互聯協議上的閹割，讓用戶無法通過多卡串聯來拓展顯存，也就讓端側部署 AI 的體驗變得十分尷尬。
為了解決顯存問題，甚至出現了改裝顯存的 RTX 2080Ti 22G 版（原版為 11G），因為其支持完全版本的 NVLink，可以實現顯存共享，按單位顯存成本和算力來看，算是個人 AI 服務器里性價比最高的選擇之一。
但是，在英特爾的 B50 和 B60 面世后，這些經過改裝的 RTX 2080Ti 22G 版估計就要失業了，畢竟 2080Ti 本身的算力也就 130TOPS，而且改裝的顯存存在不穩定等隱患。作為對比，擁有 24G 顯存和 197TOPS 算力的 B60 只要 3600+，而且支持 PCIe 5.0 協議下的 8 卡互聯，推理和訓練速度都遠超老方案。
可以說，B50 和 B60 對于個人 AI 愛好者而言，無疑是真正的 " 性價比之選 "，如果不考慮模型訓練效率等問題，它可以輕松讓你在家里搭建一個小型 AI 服務器。
生存壓力下，英特爾另辟蹊徑
前段時間，英特爾公布了第一季度財報，報告顯示，英特爾第一財季營收為 127 億美元（約合人民幣 916 億元），與上年同期的 127 億美元相比持平；應占凈虧損為 8 億美元（約合人民幣 57 億元），與上年同期的應占凈虧損 4 億美元（約合人民幣 29 億元）相比擴大 115%
可以說生成的壓力迫使英特爾加速業務的推進，并且尋找更多的利潤增長點。不過，雖然英特爾的 B50 和 B60 兩款消費級 AI 顯卡都有著不錯的性價比，與英偉達的差距仍然沒有縮小多少，巨頭的訂單仍然會像雪片一樣涌向英偉達而不是英特爾。
無他，對于大型企業來說，價格并非關鍵，算力效率才是關鍵，因為這決定了他們能否更早完成 AI 訓練，在下一輪 AI 競賽中領先對手。
所以，英特爾顯然不打算與英偉達爭奪大型企業用戶，而是瞄準了小型企業和個人市場。就像我前面說的那樣，對于個人用戶來說，銳炫 Pro B 系列顯卡確實是不錯的選擇，對于小型工作室和企業而言也是如此。
換言之，英特爾直接把小型企業的 AI 轉型門檻抹去了大半，僅留下了 " 技術問題 "，畢竟熟悉 AI 領域的人才如今都是香饃饃，想招到人手并不容易。當高昂的硬件成本不復存在，那么還有什么理由不去嘗試著擁抱一下 AI 呢？
雖然小型企業的單個采購份額遠不能和大型企業相比，但是從市場角度來說，小型企業的數量也是非常可觀。而且英特爾可以與各種服務器供應商如浪潮、聯想等合作，為企業提供一步到位的 AI 解決方案，這些基于英特爾 AI 計算卡設計的方案將因為低廉的硬件成本而更容易被客戶所接受。
可以說，在英偉達忽略的市場里，英特爾正在用自己的方式為顯卡業務找尋新的出路，而且真的有可能成功，對于英特爾來說，這個新的業務已是難得的增長點，必須牢牢把握住。
不過，英特爾可能并非唯一這么想的企業，AMD 也在臺北國際電腦展上發布了 Radeon AI PRO R9700，這款 AI 計算卡基于消費級核心打造，擁有 32GB 的顯存并最高支持四卡串聯，雖然上限與英特爾有所差距，但是也有著更強的算力。
此外，還有諸如 Arm 等半導體企業，也對消費級的 AI 市場 " 虎視眈眈 "，Arm 去年就已經宣布與眾多合作伙伴一起推動 Arm 架構的 AI 芯片生態發展與研發，同時開發屬于自己的 AI 芯片。這些產品不僅面向服務器市場，也將面向消費級市場，依賴 Arm 架構的出色能效比，或許有一天我們可以實現小型設備上的大規模 AI 模型部署也說不定。
AI 的浪潮里，科技企業不進則退，對于已經深陷漩渦之中的半導體企業來說更是如此，誰能抓住機遇跨入下一階段，誰就能夠在未來領導這個行業。
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