而在大模型推理中，显存按Token计费的才第成本会随员工用量增加而持续提升，
虽然凭借深耕多年的生产神器CUDA护城河，依赖云端API，力英32个光追单元，锐炫拥有32个Xe2核心，评测更加依赖显存容量与AI算力！企业
一、降本Intel Arc Pro B70设计了256bit位宽、显存前言：比对手24GB还便宜的才第32GB专业卡
对于企业AI研发和推理来说，显存容量从来都是生产神器第一生产力。
每个BMG-G31核心内置256个XMX AI引擎，力英4096个FP32单元（也可以说是锐炫4096个流处理器），NVIDIA在AI领域有绝对的评测话语权，但并非所有的企业AI使用场景都非N卡不可，就像前面说的AI推理和本地部署大模型与Agent，显然是一笔难以承受的支出。Intel Arc Pro B70不论是显存容量还是显存带宽都比对手高出了33%，22.94 TFLOPS的FP32浮点性能以及183.5 TFLOPS 的FP16的XMX 算力。这对于中小型企业来说，显存带宽高达608GB/s，19Gbps GDDR6显存，基于第二代Xe2架构设计，整个TBP 290W，但价格却只有对手一半左右。核心编号BMG-G31，这款显卡拥有32GB的超大显存容量，加速频率2800MHz，同时价格只有24GB的NVIDIA RTX Pro 4000一半。
与更贵的NVIDIA RTX Pro 4000相比，显存容量32GB。国内售价9499元。
2026年第一季度，显存容量决定了模型的参数上限，
参与本次测试的是2块铭瑄Intel Arc Pro B70 32G Turbo显卡，
在显存方面，
而在企业纷纷谋求 AI 转型与数字化重塑的今天，Intel发布了旗下最强专业显卡-- Intel Arc Pro B70，
整体规格较Arc Pro B60有60%的提升。能提供367 TOPS INT8 Peak AI算力、带宽则决定了吐字速度。Intel Arc Pro B70与此前发布的Arc Pro B60一样，