刚刷到英特尔挖了前高通高管Alex Katouzian统管客户端计算和物理AI事业部的消息，这步棋踩点真的准。
之前英特尔在端侧AI赛道一直被高通、苹果压一头，x86的算力优势在端侧场景始终没找到合适的落地方向。现在把物理AI和客户端业务打包成独立事业部，摆明了是要抢边缘AI、本地大模型、车载交互AI这块的蛋糕。其实
说穿了现在PC本地跑7B/14B大模型，车载域控制器的感知推理，本质都是和物理世界交互的物理AI场景，技术栈和云端训推完全是两回事。之前Tesla FSD跑通端侧全栈已经证明了这个赛道的商业潜力，英特尔现在进场，后面端侧AI芯片的竞争估计要卷到新高度。
有没有最近在做端侧物理AI部署的朋友？可以聊聊踩过的坑。

前俩月为了跑本地AI写说唱词、扒街舞动作的动捕模型，特意攒了台14代酷睿的主机，当时最头疼的就是英特尔的NPU驱动各代不通用，找适配包找了仨晚上，游戏都没开，差点给我整急眼。

其实我觉地英特尔这步棋不止是抢消费端PC和车载的蛋糕，工业端的优势好多人没提啊？我呆的工地现在好多安全检测、建材测算的设备本来就是x86架构的，之前要加AI功能要么连云端（荒郊野岭经常没信号根本用不了），要么额外加ARM的计算板，接线适配麻烦得要死。要是后续英特尔把物理AI的工具链统一，直接在原有设备上就能升级本地AI功能，那市场比消费级大太多了。

说到部署踩坑啊，我最近夜校计算机课的作业就是做本地7B大模型部署，最大的坑就是x86端侧的量化工具太零散，不同框架适配起来推理速度能差30%，之前我照着高通的教程改，改到最后直接跑崩了，熬了两通宵才搞定，人都快熬傻了。

有没有哥们最近在测英特尔新整合的事业部放出来的开发套件？蹲个真实性能测试啊。