32GB大显存才是真正的生产力利器！英特尔锐炫Pro B70深度评测

一、引言：价格不到竞品24GB版本一半的32GB专业级显卡

在企业开展人工智能研发及推理任务时，显存大小始终是最核心的生产力指标。

当前，各行各业都在推进智能化升级与数字化转型。如果完全依赖云端接口并按调用量付费，账单会随着使用者数量的增长不断攀升，这对预算有限的中小企业而言无疑是一项沉重的负担。

诚然，NVIDIA靠着多年积累的CUDA生态壁垒，在AI赛道上拥有极强的主导力，但这并不意味着所有应用场景都必须绑定英伟达硬件——正如前文所提到的本地化大模型部署和智能体运行，其瓶颈更多在于显存空间与AI计算吞吐量。

2026年开春，英特尔推出了目前产品线中定位最高的专业图形芯片——Intel Arc Pro B70。该卡搭载了32GB的大容量显存，而定价仅为配备24GB显存的NVIDIA RTX Pro 4000的一半上下。

Arc Pro B70沿用了此前Arc Pro B60所采用的第二代Xe2微架构，核心代号为BMG-G31，集成32颗Xe2计算核心、4096个FP32着色器单元（即4096个通用处理通道）以及32个光线追踪模块，综合性能相较B60提升了约六成。

每颗BMG-G31核心内部集成了256组XMX专用AI加速器，可输出峰值367 TOPS的INT8整数运算能力、22.94 TFLOPS的FP32单精度浮点性能，以及183.5 TFLOPS的FP16半精度XMX算力。

显存子系统方面，该卡采用256-bit数据总线搭配19Gbps速率的GDDR6颗粒，理论带宽达到608GB/s，总容量为32GB。

拿售价更高的NVIDIA RTX Pro 4000作参照，Intel Arc Pro B70在显存容量和带宽两个维度上都领先了大约三分之一，售价却只有对方的一半出头。

在大语言模型的推理环节，显存容量直接划定了能加载的参数规模天花板，而内存带宽则影响着每秒生成的token数量。

本次评测使用的是两块铭瑄出品的Intel Arc Pro B70 32G Turbo显卡，整卡TBP功耗为290W，加速频率可达2800MHz，国内市场零售价为9499元。