去年9月底，我们三易生活在Intel Tech Tour（技术之旅）活动中，提前接触到了英特尔的18A制程工艺，以及使用这一工艺的消费级和服务器CPU产品线。

不过那时候，由于相关芯片大多还处于测试阶段，所以虽然“摸”到了实物，但实际得到的产品信息大多还是偏向架构、制程之类的理论值。

好在，英特尔方面显然对他们新的消费级处理器信心十足。所以就在2026年刚开始，他们就在CES 2026（国际消费电子展）上，联合一众OEM厂商展出了大量基于第三代酷睿Ultra处理器的量产产品。仅仅几天后，我们也得到了更详细、基于量产产品和参考平台的各种实测成绩及细节信息。

当然，因为这些数据绝大多数其实已经在不久前结束的CES期间公布过，所以我们这次并不打算做简单的数据“复述”，而是会从中挖掘出一些更细节，可能没人注意到的信息。

跑分的微妙变化，其中却藏着关键信息

如果大家有仔细看去年秋季揭晓的相关资料就会发现，英特尔在当时虽然已经给出了新架构与LunarLake、Arrowlake的性能对比数据，但在彼时的对比图表里，一方面并未明确指出所用处理器的具体型号，另一方面所用的测试软件也是对内存带宽敏感的SPEC。这就不免“落下口实”，让人容易以为英特尔是在有意制造数据差异。

但是在最新的官方数据中，英特尔已经“改正”了这些问题。一方面现在他们明确了参与对比的处理器分别是各架构的顶配型号，另一方面也将测试软件换成了更偏实际应用，且对内存速度没那么敏感的CINEBENCH 2024。

结果在看似“不利”的条件下，第三代酷睿Ultra（准确来说，是其顶配型号388H）相比LunarLake（288V）的同功耗多核性能，反而从此前的领先50%以上变成了领先超过60%。哪怕是对比“看起来”P核数量更多（6P+8E+2LPE）的ArrowLake（285H），新一代酷睿Ultra也快了10%。

那么这意味着什么呢？简单来说，这就代表英特尔的E核、特别是LPE核在经过了数代的发展后，如今的IPC实际上已经越来越接近规模大得多的P核了。而且这还是在其P核、E核的峰值主频，比前代都更低的前提下所取得的领先。

既然如此，未来我们会不会看到英特尔在消费级转向“全小核”+“超多核”设计，或是像当年以发展型P6（酷睿）取代P7（奔腾4）路线那样，用小核作为主导重新推出“单一架构”的新处理器呢？从目前的信息来看，这个可能性似乎变得越来越大了。

核显进步超预期，更重要的是老产品也能获利

除了CPU部分的进步比去年秋季公布的数据更进一步之外，英特尔在CES 2026上公布的核显实测性能，也较去年刚披露时有了进一步的优化。

具体来说，拥有12核“Xe3”核心的ARC B390核显，在45W TDP下的平均游戏性能，就已经可以比60W TDP的RTX4050独显高出至少10%。

请注意，这里有两个细节。一是英特尔明确表示，消费者现在更喜欢看“游戏实测”、而不是“理论跑分”，所以他们更改了显卡测试的呈现方式，不再强调3DMARK之类的跑分成绩，而是直接用游戏实测数据说话。

第二点就在于，英特尔公布的这些数据，甚至还是在没有开启多帧生成的前提下测得，而这就是他们目前最有“底气”之处。因为无论英伟达的RTX40系列、还是AMD的旗舰核显（Radeon 8060s），都因为各种各样的原因无缘使用各家最新的多帧生成功能。

相比之下，第三代酷睿Ultra处理器的核显，反而成为了目前在这个级别里，唯一自带多帧生成，甚至是支持XeSS3硬件4倍帧生成的方案。如果英特尔真的想要在游戏帧率上“作弊”，完全可以打开这个功能来做对比。但他们并没有这么做。

此外我们还从英特尔方面了解到，ARC B390的4倍帧生成功能并非“独占”，它同样也会下放给英特尔过去的旧款核显以及独显产品。具体来说，只要是MeteorLake或之后型号处理器的核显，以及全系ARC独显，都将获得这一新功能的加持。

很显然，可以说英特尔这是看准了竞争对手目前产品线的弱点“有备而来”，但这又能怪谁呢？只能说英伟达和AMD在对于老产品的支持力度上，如今确实不如英特尔做得有诚意。

NPU算力相同、性能却有差？英特尔揭露了真相

最后，来看看第三代酷睿Ultra处理器在AI方面的一些官方数据，以及我们从中挖掘出的有趣细节。

根据英特尔方面目前的说法，第三代酷睿Ultra最高可以提供180TOPs的“平台算力”。其中120TOPs来自GPU，50TOPs源自NPU，剩下10TOPs则由CPU提供。

有看过我们三易生活此前一些相关内容的朋友可能还记得，对于绝大多数的PC来说，所谓“平台算力”这个说法其实都算得上是“耍流氓”。因为在这些系统里，不同的部件往往并不能真正协同去计算一个AI项目。但英特尔是个例外，因为他们从一开始就有自家的异构应用接口（One API），只要应用程序支持，就可以发挥出处理器不同模块的“算力”。

而且在第三代酷睿Ultra上，英特尔也格外强调了其AI引擎设计上的两个细节。一是它的核显与NPU都各自拥有独立的矩阵计算单元，且各自都能访问完整的系统内存池；二是它的CPU、GPU和NPU都支持INT8、FP16和FP32计算格式，因此才能确保真正的AI“异构融合”。很显然，这也是瞄准了竞品在硬件架构上的“硬伤”。

但英特尔在AI性能上曝光的“瓜”，还没这么简单。比如他们表示，大家都

用NPU运行同样大小的大语言模型，第三代酷睿Ultra的速度可以达到AMD锐龙AI9 HX370的4.3倍；而用NPU计算相同的FP32浮点项目，第三代酷睿Ultra的速度也有高通骁龙X Elite 84-100型的2.6倍速度。

这里我们我们提醒一下大家，第三代酷睿Ultra的NPU“理论算力”是50TOPs，而AMD和高通被被拿来对比的处理器，它们集成的NPU“理论算力”同样也是50TOPs。为什么明明理论算力相同的NPU，实际测试的计算速度却有好几倍的差异呢？

这就不得不说到目前芯片行业在统计“算力”时经常耍的猫腻了，那就是大家普遍都只会用自家芯片“最擅长”的数据格式去声称算力水平。比如用低精度的INT4或FP6来统计算力，所以在遇到INT8或FP32的模型时，执行速度自然就会“缩水”数倍。

反之，当英特尔能够拿出明明是相同“TOPs”值，实际跑起来却要快上几倍的AI成绩时，似乎也表明他们的芯片架构设计，确实要更务实、更“实诚”些。