英伟达正斥资50亿美元投资英特尔。据英伟达首席执行官黄仁勋透露，这项激动人心的合作将打造“集成英伟达GPU小芯片的英特尔x86系统级芯片，融合全球顶尖的CPU与GPU技术”。这或许将成为英特尔突破困境、扭转颓势的关键助力。
此次合作远不止于提升英特尔锐炬核芯显卡性能，更是迈向AI PC霸主地位的重要一步。英伟达GPU虽是本地AI运算的最佳硬件，但始终受限于显存容量。借助英特尔的技术，英伟达有望突破这一瓶颈——实现苹果长期掌控的技术优势。
关键在于统一内存架构
想象一台配备英特尔CPU和英伟达GPU的现代台式机：CPU依赖主板内存，GPU则使用自带显存。两者通信需在内存与显存间传输数据——这个过程效率低下。
对于游戏应用而言，这并非核心问题。以英伟达GeForce RTX 5080为例，其16GB显存足以应对多数游戏场景。但在GPU计算任务中，显存本质上是数据工作区，容量越大优势越明显。这对本地大语言模型等AI任务至关重要，也影响着英伟达GPU所有CUDA工作负载的效能。
简而言之：若要在台式机上运行本地大语言模型，必须将模型完全载入GPU显存。即便主机配备128GB内存，若GPU仅16GB显存，这就是不可逾越的极限——完全无法满足下一代AI应用的需求。
行业先行者布局
必须承认，英伟达拥有最成熟的GPU计算生态和全球最快的GPU产品。但要处理内存密集型任务，仍需超大显存支持。当性能达到临界点，决定因素不再是GPU速度，而是能直接快速访问的数据容量。
此时统一内存架构便彰显价值。该架构创建CPU与GPU共享的内存池，消除数据在内存与显存间的反复搬运，既加速通信效率，又扩展GPU可用内存空间。
需要明确的是：英特尔与英伟达尚未正式宣布统一内存方案。但双方已披露通过NVLink技术将英伟达GPU小芯片集成至英特尔SoC封装的设计。值得注意的是，在数据中心产品中，NVLink-C2C技术已实现CPU与GPU内存共享——这难道仅是巧合？
竞争对手的领先实践
在Mac阵营，苹果自研芯片已成为统一内存的典范。用户可选购配备128GB统一内存的MacBook，这些内存可被CPU和GPU动态调配使用。
相较之下，英伟达GeForce RTX 5090仅提供32GB显存。在内存容量成为瓶颈的AI任务中，搭载统一内存的MacBook甚至能超越配备高端英特尔CPU和RTX 5090的台式主机，尽管英伟达GPU绝对性能远胜苹果。
此外，AMD的APU架构支持CPU与GPU共享系统内存，高通骁龙X平台采用类苹果的统一内存设计，英特尔 Lunar Lake平台也实现封装内内存共享。
生态壁垒与破局关键
虽然AMD Ryzen AI Max+支持最高128GB内存，但多数AI工具和GPU计算工作负载专为英伟达的CUDA平台优化。缺乏CUDA支持将使AMD系统与主流工具产生兼容性问题。（当前高通与英特尔的集成GPU性能有限，真正具备竞争力的仍是AMD与苹果。）
尽管掌握统一内存技术，苹果、AMD、高通、英特尔均未拥有英伟达级别的强大GPU及成熟的CUDA生态。然而随着Windows ML等技术的兴起，行业正试图打破英伟达的垄断地位。
要重夺优势，英伟达必须使其GPU能直接访问系统主内存——正如苹果、AMD、高通在其SoC上的实践。若AI模型与数据无法载入显存，再强大的GPU解决方案也将失去意义。
官方动向与行业推测
在官方声明中，英伟达表示“英特尔将向市场推出集成英伟达RTXGPU小芯片的x86系统级芯片”，英特尔则强调双方将“通过英伟达NVLink实现架构无缝连接”。虽然未明确提及内存设计，但英伟达将此次合作定义为“新型集成显卡”——而当前所有主流集成显卡SoC均采用统一或共享内存方案。
尽管未公布具体时间表，多家分析师预测该架构产品将于2027年面世。这并非一次性合作，首代SoC封装仅是起点，架构将持续演进——极有可能走向英特尔CPU与英伟达GPU的深度集成。
虽然双方未官方确认统一内存方案，但所有关于“虚拟巨型SoC”和“无缝连接”的表述都暗示着这一方向。NVLink技术更是重要线索：其在数据中心领域已实现CPU-GPU内存池共享。业内观察家认为，双方工程师必然已在探讨统一内存架构的实施路径，首代产品或许不会完全实现该技术，但演进方向已非常明确。
在这场AI PC争夺战中，英伟达终于找到压制竞争对手的可行路径。其已拥有最强大的GPU系统，唯缺内存解决方案。随着英特尔的加入，英伟达已获得实现目标的技术路线图。但打造完美产品需要时间，这也解释了为何双方目前对内存方案保持沉默。让我们拭目以待。
