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开年这三个月，OpenClaw真是火得一塌糊涂。

我身边不管是懂科技的，还是不懂科技的，大家都在幻想只要装上这玩意，它就能帮你自动点鼠标、回邮件、整理本地文件夹，甚至连写代码、做课件、炒股票这种掉头发的活儿都包圆了。

但现实情况却是，这玩意儿不仅吃电脑配置，还需要你每个月给大模型交一笔不菲的Token费，直接劝退了一大票想要尝鲜的普通人。

就在大家为了这笔钱发愁的时候，英特尔坐不住了。

2026年4月21日，英特尔在北京举行了 “以Hybrid AI加速推动Agentic AI”2026英特尔混合AI部署方案分享会，说是要和大家分享一下自家搞出的一套云端加本地的混合养虾大法，不仅能省下高昂的订阅费，还能保证你的私密文件不被偷窥。

（图源：雷科技）

当然了，他们也是想借着这股东风，顺便卖卖自家的新一代酷睿Ultra 300处理器。

雷科技今天受邀来到现场，趁机帮大伙好好扒一扒，这套方案到底是真的能普惠大众，还是又一套吸引你更新换代的话术呢？

要搞清楚英特尔葫芦里卖什么药，咱们得先看看他们到底分享了什么东西。

（图源：雷科技）

英特尔在今天的分享会上提出了名为 “智能体PC”的新概念，具体来说，就是内置或深度集成AI智能体的个人电脑，特别是搭载了第三代酷睿处理器的产品， 主打端云协同和闲时功耗控制。

要知道，目前大家玩智能体最大的痛点就两个，一个是纯靠云端太贵而且不安全，另一个是纯靠本地电脑算力又根本带不动。

英特尔给出的解法非常讨巧，他们把大模型的处理工作分成了两半，搞出了一个云端和本地协同的 Hybrid AI混合处理架构。

在英特尔的设想里，你电脑里的那些日常杂活，比如搜索本地文件、整理桌面、回复简单的聊天消息，乃至图片生成、视频剪辑，甚至是简单的代码编辑，这些全部都可以交给你电脑自己的芯片来处理。

（图源：雷科技）

他们在会上重点展示了搭载 今年发布的第三代酷睿Ultra处理器，也就是代号Panther Lake处理器的笔记本电脑，这玩意的全平台算力飙到了120 TOPS以上，差不多1秒钟能算一百多万亿次。

理论上， 只要你买了这批处理器赋能 的新电脑，搭配上至少32GB运存，就可以运行目前最强的消费级本地大模型Qwen3.6-35B，让你在完全断网的情况下，让AI更流畅地帮你处理那些涉及个人隐私的敏感工作。

哪怕是入门级的Ultra 325，也能在一定程度上运行更小体量的本地大模型来辅助。

（图源：雷科技）

但是，如果你让这家伙去干点高级的活，比如写个复杂的程序或者分析几十页的财报，本地那点算力肯定要**。

这时候，英特尔的智能路由就会把这些重体力活无缝甩给云端的超级大模型去算，算完再把结果传回你电脑里执行。

这样做的话，在本地大模型的加持下，云端大模型的计算量会显著减少，用户消耗的Token数量也会得到控制，既保护了用户隐私，又减少了频繁调用云端大模型带来的按量计费成本。

客观来说，这套方案确实踩中了目前行业的痛点。

在这次分享会现场，英特尔也准备了一系列Demo的 展示。

先说部署，之前咱们雷科技折腾OpenClaw的时候，整个公司就没几个人能弄明白这玩意究竟咋整，就连开始部署前的准备都要小半天。

当时某位同事不幸被抽到去这个项目，然后他为了在一台Mac Mini上跑通这个开源项目，居然折腾了整整一天半，各种配环境、搞接口，稍微错一行代码整个系统就直接**。

就这上手门槛，可是硬生生催生出了一门黄牛生意。

到了英特尔这里，本地部署肯定是不用愁了，他们的合作伙伴基本上都有一套图形化、一键式的OpenClaw部署应用，哪怕是傻瓜也能按步骤给自己的电脑整上龙虾。

（图源：雷科技）

部署完成后，自然就来到了体验环节。

从现场运行的Demo来看，英特尔在本地部署的是Qwen3.6-35B模型，这个参数量自然是经过控制的，但也恰好符合现场布置的这些电脑的硬件需求，用Arc B390核显搭配上32GB显存，刚好能达到60tokens/s的生成速度。

（图源：雷科技）

要知道核显毕竟是核显，遇上更高参数的本地大模型，这套配置的生成速度必然会显著下降。

现在的话，生成速度应该是刚刚好，60tokens/s属于感受不到明显延迟的水平。

至于本地模型的智商，那肯定是比不上完整的在线大模型，但是处理一下基础的智能体任务倒是问题不大，什么资料检索、文件搜集、定时推送，甚至针对特定文档的结构分析都能完成。

我甚至用Z-image生成了几张图，用时都控制在1分钟以内。

（图源：雷科技）

你还别说，这个做法确实安全不少，毕竟谁也不想让自己电脑里的学习资料或者公司机密全盘暴露在云端服务器上吧。

不过本地大模型，始终参数不够到位，如果只用这玩意，任务稍微复杂一点就会开始胡言乱语，甚至执行到一半突然卡死。

现场给发票进行OCR的Demo演示，就很不巧地卡住了。

至于端云协同的部分，按理来说，在这个Demo里，本地大模型会把复杂的推理任务进行解构，只把最关键的搜索指令和逻辑框架打包发给云端的超级大模型。

（图源：雷科技）

但是实际上现场大部分任务都会自动走云端，或者推荐用户走云端，要调用本地应用反而需要特定的指令。

好消息是，这一套组合拳打下来，后台Token消耗应该能降低不少，至少不会像我们以前测试同类产品时动不动就烧掉几十块钱调用费了。

不过话说回来，这套混合体验离完美还差得远。

首先，这些应用加载的本地大模型间彼此是独立运行的，32GB运存显然不足以运行所有本地大模型，只能在需要调用时开启对应的大模型进行操作，现场也只有一款设备是在同时运行多个本地大模型的。

（图源：雷科技）

其次，有时候本地和云端交接棒的时候还是会卡壳，甚至偶尔还会出现本地模型理解错意思，导致鼠标在屏幕上原地转圈圈的尴尬场面。

考虑到这些只是拿来分享的Demo，出现意外状况也算是在情理中了。

在我看来，英特尔今天搞的这场分享会，确实为目前的智能体落地指明了一条比较务实的方向。

要知道，在OpenClaw这类本地智能体应用爆火后，国内外的大模型厂商其实都有涨价，差距只在于涨多涨少而已，少一点的可能涨个50%，多一点的不但价格翻倍，就连Tokens消耗也要给你偷偷加上去。

骂的就是你，那个叫Claude的不人不鬼的玩意嗷。

你现在要还想用上满血OpenClaw，消耗起码是年初的一倍不止。在 这种情况下， 与其指望云端算力降价，不如把一部分负担转移到我们自己的终端设备上。

（图源：雷科技）

到最后，这是一场典型的多赢局面：用户省下了高昂的云端服务费，同时保住了大部分隐 私；而芯片厂商和电脑品牌则有希望迎来久违的换机潮，在内存和存储大涨价的今年，这样的机会可谓弥足珍贵。

但仔细想想，这背后藏着一种难以言喻的讽刺感。

我们这代人发明了越来越聪明的AI工具，这个行为的本意是为了解放双手，让自己有更多的时间去感受真实的生活。

可结果呢？为了能让这只龙虾在电脑里跑得更顺畅，我们不得不花更多的钱去升级硬件，花更多的时间去学习那些晦涩的部署教程。

我们在网上为了哪家厂商的模型参数更高、谁家的本地算力更强吵得不可开交， 甚至有人为了一个尚未成熟的自动化工具，盲目交出自己的隐私，心甘情愿地被厂商编织的效率神话牵着鼻子走。

也许在这个万物皆可AI的年代，真正被驯化的并不是那些代码，而是屏幕前那个越来越离不开它们的我们。

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