一、前言：比对手24GB还便宜的32GB专业卡。
对企业AI研发与推理而言，显存容量始终是决定生产力的首要因素。
在众多企业积极推进AI转型和数字化重塑的当下，若依赖云端API并按Token计费，成本会随着员工使用量的增长而不断攀升，这对中小企业来说，无疑是一笔难以负荷的开支。
尽管NVIDIA凭借多年积累的CUDA生态壁垒，在AI领域拥有绝对主导权，但并非所有AI应用场景都非N卡不可，正如前文所述，AI推理以及本地化部署大模型和Agent，更看重显存容量与AI算力。
2026年第一季度，Intel推出了旗下最强专业显卡——Intel Arc Pro B70，该卡配备32GB超大显存，而价格仅为搭载24GB显存的NVIDIA RTX Pro 4000的一半。
Intel Arc Pro B70与早前发布的Arc Pro B60相同，均基于第二代Xe2架构，核心编号为BMG-G31，内含32个Xe2核心、4096个FP32单元（即4096个流处理器）以及32个光追单元，整体规格相比Arc Pro B60提升了60%。
每个BMG-G31核心内置256个XMX AI引擎，可提供367 TOPS的INT8峰值AI算力、22.94 TFLOPS的FP32浮点性能，以及183.5 TFLOPS的FP16 XMX算力。
显存方面，Intel Arc Pro B70采用256bit位宽、19Gbps速率的GDDR6显存，带宽高达608GB/s，容量为32GB。
与价格更高的NVIDIA RTX Pro 4000相比，Intel Arc Pro B70在显存容量和带宽上均高出对手33%，但售价却仅为其一半左右。
在大模型推理过程中，显存容量决定了模型参数的上限，而带宽则直接影响生成速度。
本次测试使用的是2块铭瑄Intel Arc Pro B70 32G Turbo显卡，整卡TBP为290W，加速频率2800MHz，国内售价9499元。
责任编辑：流云。