一、前言：比对手 24GB 还便宜的 32GB 专业卡

对于企业 AI 研发和推理来说，显存容量从来都是第一生产力。

而在企业纷纷谋求 AI 转型与数字化重塑的今天，依赖云端 API，按 Token 计费的成本会随员工用量增加而持续提升，这对于中小型企业来说，显然是一笔难以承受的支出。

虽然凭借深耕多年的 CUDA 护城河，NVIDIA 在 AI 领域有绝对的话语权，但并非所有的 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，更加依赖显存容量与 AI 算力！

2026 年第一季度，Intel 发布了旗下最强专业显卡 -- Intel Arc Pro B70，这款显卡拥有 32GB 的超大显存容量，同时价格只有 24GB 的 NVIDIA RTX Pro 4000 一半。

Intel Arc Pro B70 与此前发布的 Arc Pro B60 一样，基于第二代 Xe2 架构设计，核心编号 BMG-G31，拥有 32 个 Xe2 核心，4096 个 FP32 单元（也可以说是 4096 个流处理器），32 个光追单元，整体规格较 Arc Pro B60 有 60% 的提升。

每个 BMG-G31 核心内置 256 个 XMX AI 引擎，能提供 367 TOPS INT8 Peak AI 算力、22.94 TFLOPS 的 FP32 浮点性能以及 183.5 TFLOPS 的 FP16 的 XMX 算力。

在显存方面，Intel Arc Pro B70 设计了 256bit 位宽、19Gbps GDDR6 显存，显存带宽高达 608GB/s，显存容量 32GB。

与更贵的 NVIDIA RTX Pro 4000 相比，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%，但价格却只有对手一半左右。

而在大模型推理中，显存容量决定了模型的参数上限，带宽则决定了吐字速度。

参与本次测试的是 2 块铭瑄 Intel Arc Pro B70 32G Turbo 显卡，整个 TBP 290W，加速频率 2800MHz，国内售价 9499 元。

二、图赏

铭瑄 Pro B70 Turbo 正面照，外形与 Intel 公版产品有一定差别。

通体哑光纯黑色外壳，搭配金色烫印文字，无公版的蓝色元素，整体风格更低调商务。

前置离心涡轮，向前吹风，出风口为显卡 I/O 接口区域。

背板有金属背板，用于提升显卡结构强度，同时也能辅助散热。

3 个 DP 2.1 和一个 HDMI 2.1 接口。

供电接口从原来的双 8pin 换成了 12V-2x6 接口，单口输入功率能到 600W。

真空均热板 + 定制全尺寸底座，可以同时覆盖所有显存颗粒、供电 MOSFET、电感等全部发热元件。

10 + 2 + 2（核心 + 显存 + 辅助 /IO）相供电电路，看上去不似消费级那么豪华，但实际上这块显卡单相输出功率能到 50W，2 相显存供电总计 100W，完全可以应对 16 颗显存的满载功耗。

BMG-G31 核心周围有 8 颗 GDDR6 显存，速率 19Gbps。

背面也有 8 颗 GDDR6 显存，单颗 2GB。正反面一共 16 颗，总容量 32GB。显存位宽 256bit，速率 19Gbps，带宽 608GB/s。

BMG-G31 核心特写，采用的是台积电 TSMC 5nm 制程工艺，核心面积 368mm2，晶体管数量 277 亿，拥有 32 个 Xe2 核心，共计 4096 个流处理器。

三、AI 测试：

1、单卡 Qwen3-4B LLM 推理服务性能测试

我们先试试 Arc Pro B70 32GB 的单卡推理性能，提示词长度 2048，并发数 4、固定生成 token 的输出，完整重复测试三次。

在提示词预处理阶段，Arc Pro B70 32GB 的推力能力为 11953 Token/s，在文本生成阶段，Arc Pro B70 32GB 每秒可以输出 195 个 Token。

从单卡推理性能上来看，Arc Pro B70 32GB 的表现比起价格更贵的 RTX Pro 4000 要强了 15% 左右。

2、Llama-3.1-8B

Llama-3.1-8B 的显存需求只有 7GB 左右，因此不仅可以对 Arc Pro B70 32GB 进行单卡、双卡测试，我们还能测试桌面版 RTX 5060 Ti 16GB 的推理性能并与之进行对比！

在低并发数下，单卡 Arc Pro B70 32GB 的性能略强于 RTX 5060 Ti 16GB。但随着并发数的提升， Arc Pro B70 32GB 凭借大显存的优势开始逆袭，并发数 90 时，可以领先 RTX 5060 Ti 16GB 约 75%。

2 张 Arc Pro B70 32GB 在低并发数时性能优势并不明显，但随着并发数的提升，特别是达到 100 并发后，双卡 Arc Pro B70 32GB 的性能几乎是单卡的 2 倍，是 RTX 5060 Ti 16GB 的 3.4 倍。

3、Ministral Instruct 2410 8B BF16

低并发区间（1 用户），RTX Pro 4000 小幅领先于 Arc Pro B70 32GB。

随着并发数上升，KV 缓存显存占用快速增长，24GB 显存的 RTX Pro 4000 开始触及瓶颈，吞吐量增速放缓。

而 32GB 显存的 Arc Pro B70 在高并发数时仍有充足余量，在 32 并发以上的企业多用户场景中，能够领先对手 60% 左右。特别是在并发数 40 时，领先幅度达到了 83%。

四、Windows 平台游戏性能测试：与 RTX 5060 Ti 8GB 持平

这里我们只放 2K 分辨率下的成绩！

1、烤机测试

2、 3DMark

3、刺客信条：英灵殿

4、地平线：零之曙光

5、孤岛惊魂 5

6、孤岛惊魂 6

7、古墓丽影：暗影

8、黑神话：悟空

9、霍格沃茨之遗

10、极限竞速：地平线 5

11、龙腾世纪：影障守护者

12、赛博朋克 2077

13、生化危机：安魂曲

14、巫师 3

15、无主之地 3

16、心灵杀手 2

17、星空

18、星球大战：亡命之徒

19、战争机器 5

测试数据汇总如下：

五、小结：不止是便宜

从性能上来看，进行单卡 Qwen3-4B LLM 推理服务性能测试时，不论是提示词预处理阶段，还是文本生成阶段，Arc Pro B70 32GB 的性能都比 RTX Pro 4000 Blackwell   24GB 快了 15% 左右。

在 Ministral Instruct 2410 8B BF16 测试中，RTX Pro 4000 仅仅在极少的时候能够小幅领先于 Arc Pro B70 32GB。

而随着并发数（用户数）的增加，KV 缓存显存占用快速增长，拥有 32GB 显存的 Arc Pro B70 开始反超 RTX Pro 4000，在并发数 40 时，领先幅度达到了 83%，此后领先优势依旧能保持在 70%。

同时我们也测试了双卡效率，在高并发数下，双卡 Arc Pro B70 32GB 的性能几乎是单卡的 2 倍。

对于想要本地部署 OpenClaw 的企业而言，双卡甚至 4 卡 Arc Pro B70 32GB 可以说是当下相对合理的选择之一。

128GB 超大显存在轻松运行 8bit 量化精度的 70B 模型的同时，还可预留充足显存给 KV 缓存，既保证了性能有保证了效率。

而在预算成本方面，4 张 Arc Pro B70 32GB 硬件采购成本仅为同规格 NVIDIA 专业卡的 30% 左右，搭配 OpenClaw 开源方案零授权费、零边际调用费，一次性投入即可长期无限制使用。

对企业而言，4 卡 Arc Pro B70 + 本地 OpenClaw 的组合，其价值远不止于省钱。全程内网运行，可以保证数据不至于泄露；同时还有完全自主可控的模型与服务，可深度对接内部业务系统、定制专属工作流。