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title: "陈立武：英特尔的目标是 “5-10 年 10 倍”，押注先进封装、玻璃基板和人工钻石"
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description: "英特尔 CEO 陈立武设定 5 至 10 年实现 10 倍回报的目标，正通过发力 EMIB 先进封装、玻璃基板及合成钻石等新材料，系统性重构技术路线图以突破物理极限。智能体 AI 爆发正带动 CPU 需求强劲回升；代工业务将聚焦良率与信任，并与马斯克共建 Terafab 项目，预计 2030 年后英特尔的真正潜力将全面显现。"
datetime: "2026-06-19T06:45:50.000Z"
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# 陈立武：英特尔的目标是 “5-10 年 10 倍”，押注先进封装、玻璃基板和人工钻石

英特尔 CEO 陈立武表示，他对英特尔的回报目标是"5 至 10 年内实现 10 倍"，并正在围绕先进封装、新型半导体材料与下一代基板技术，系统性地重构英特尔的技术路线图。

在近期一档播客节目中，陈立武详细阐述了其改造英特尔的路径：在稳固资产负债表、聚焦产品线之后，**他正将投注重心转向先进封装技术 EMIB、玻璃基板、以及氮化镓（GaN）、碳化硅（SiC）、磷化铟（InP）和人工合成钻石等新材料领域，**以应对传统工艺节点微缩趋近物理极限的挑战。他同时透露，智能体 AI 和推理场景的爆发正在带动 CPU 需求强劲回升，数据中心服务器中 CPU 与 GPU 的配比已从过去的一比八向一比四乃至更低演变。

陈立武表示，过去 14 个月已为英特尔股东创造了约 6 倍回报，但"这只是开始"。**他预计到 2030 至 2032 年，外界将开始真正认识到英特尔的潜力**——不仅限于 PC 客户端的传统基本盘，更将延伸至边缘计算、物理 AI 与智能体 AI 等新兴市场。

在他看来，英特尔的 XPU、先进封装与代工能力若能有效整合，将为不同工作负载提供定制化芯片解决方案，这是他为公司锚定的长期战略方向。

## 新材料成破局关键，先进封装与玻璃基板是重心

在传统工艺节点微缩日益逼近物理极限的背景下，陈立武将突破口指向材料科学与先进封装。他表示，英特尔目前已量产 18A 工艺，正推进 14A 量产，并能看到 10 纳米乃至 7 纳米的技术路径，但"这条路会越来越昂贵、越来越困难"。

**为此，陈立武在封装材料领域启动了多项布局。**他投资了玻璃基板公司 3DGS，看中玻璃作为散热绝缘材料的独特性能；在芯片间互连方面，英特尔正主推下一代先进封装技术 EMIB，并已宣布在印度和美国新墨西哥州推进先进封装制造合作项目。英特尔在模组领域拥有约 1000 项专利，如何将基板与模组有效整合，是陈立武强调的核心工程课题。

在半导体新材料方向，陈立武表示已在氮化镓、碳化硅、磷化铟三个方向均有投资，其中部分投资标的已被 ADI 等大型半导体公司收购。他还投资了一家人工合成钻石晶圆公司，看好钻石作为隔热材料在芯片封装中的应用潜力。"工程师的精神就是这样——你不断遭遇瓶颈，然后想办法跨越它或者绕过它，"他说。

## 代工业务：信任优先，良率与周期时间是核心指标

英特尔晶圆代工业务一度被外界视为难以为继，但陈立武选择坚守。他表示，做出这一决策的核心逻辑是：美国本土先进制造对于供应链安全具有战略价值，任何大型半导体企业都不能将供应链高度集中于一两个地理区域。

在执行层面，陈立武将代工业务的优先指标锁定为良率、缺陷密度和周期时间。他强调，代工本质上是一门信任的生意——"客户在把晶圆交给你之前，必须先信任你"。一旦良率不达标，客户因营收损失而流失，将难以挽回。

他同时表示，英特尔与台积电是合作伙伴关系，并非单纯竞争对手，行业整体也需要更多产能来满足持续增长的需求。他预计，**到 2030 至 2032 年，英特尔代工业务的真正潜力将开始在市场上得到体现。**

## Terafab 合作：与马斯克共建半导体基础设施

陈立武透露，英特尔与埃隆·马斯克推进的 Terafab 项目，源于双方共同判断——半导体基础设施的发展在产能、生产效率和功耗效率方面均滞后于 AI 需求的增长。在该合作框架下，马斯克决定自建晶圆厂，英特尔将提供技术和工艺支持，协助其加速推进生产。陈立武表示，他每周都与马斯克团队召开会议，合作进展顺利。

他也提及，马斯克在运营层面有打破惯例的思路，例如曾讨论是否允许在洁净室某些区域抽烟，"我可能不会走得那么远，但某些区域也许可以，关键是保持开放的心态"。

## 投资者最大误解：英特尔仍处"爬行"阶段，真正潜力 2030 年后显现

面对市场对英特尔转型进度的质疑，陈立武援引其一贯的"爬 - 走-跑"框架加以回应。他表示，过去数月仍处于"爬"的阶段：在 CPU 架构、GPU 架构和软件架构团队的搭建上，英特尔正在悄然布局，并力图以"大型初创公司"的速度推进跨越式创新；在代工侧，与台积电的差距仍然显著，必须保持谦逊，夯实 IP、良率等基础能力。

"我做 VC 的直觉告诉我——要找 10 倍回报的机会，"陈立武说。他以自己在 Cadence 的经历为参照：从代理 CEO 到卸任，前后为股东创造了约 76 至 85 倍回报。他坦承，英特尔体量更大，更难复制，**但"5 到 10 年内实现 10 倍回报"是他为自己设定的明确目标。**

_以下为访谈文字实录：_

> **主持人：** 欢迎回到 No Priors。今天 Allad 和我邀请到了陈立武——来自 Walden 的传奇投资人，Cadence 前 CEO，现任英特尔 CEO。我们将聊到他改造英特尔的计划、美国政府成为大股东意味着什么、如何成为出色的半导体投资人，以及我们能否在美国境内制造芯片。欢迎，立武。
> 
> ## 为什么接下英特尔这个担子？
> 
> **主持人：** 我们从一个显而易见的问题开始。出任这家极其重要的美国半导体公司 CEO，是一份真正艰难的工作。你为什么要接？
> 
> **陈立武：** 这是个好问题。我今年 66 岁，很多人说你应该退休了，何必去接行业里最烫手的这份工作。有几个原因：一是这是一家标志性的公司，对整个半导体生态系统和美国都极为重要；二是在 Cadence 之后，我决定再做一件大事。
> 
> **主持人：** 过去这一年发生了很多事。最让你意外的是什么？
> 
> **陈立武：** 最意外的事情，是我在此前任何工作或培训中都没有经历过的——某天一大早，特朗普总统要求我辞职，说存在利益冲突，没有例外。我当时先说服了自己：我不需要这份工作，我做这件事纯粹是为了拯救英特尔。把个人情绪放在一边后，我开始想我能为英特尔做什么。好在周四早上我争取到了一次会面，周一又有一次会面，他听了我的陈述——我在马来西亚出生，在新加坡长大，MIT 毕业，此后一直生活在美国，从未离开。我把这些分享给他，他听进去了，给了我继续做下去的机会。我非常感激。
> 
> **主持人：** 你说这份工作是"拯救英特尔"。英特尔赢、英特尔蓬勃发展，在你脑海中是什么样的图景？
> 
> **陈立武：** 我已经过了 14 个月，发生了很多事情。首先是改变文化，明确问责机制，加快决策速度。我习惯了初创公司的节奏，一切以光速推进，但英特尔有一层又一层的官僚会议体系，这是我必须改变的。其次是倾听客户——要让客户真正满意，你必须谦逊，愿意倾听，直面他们遇到的问题并解决它。第三，从第一天起，我就决定让所有工程团队直接向我汇报。我是工程师出身，我要亲自知道哪里出了问题、什么需要纠正。倾听客户、让客户满意、确保我们有正确的产品、简化产品线，并为未来五到十年制定清晰的路线图和愿景。
> 
> ## 英特尔的十年愿景
> 
> **主持人：** 你对英特尔十年后的愿景是什么？
> 
> **陈立武：** 我一贯的做事方式——无论在 Cadence 还是英特尔——是先爬，保持谦逊，倾听客户；再走；最终跑起来。一步一个脚印。
> 
> 第一步是夯实资产负债表——说实话，资产负债表的状况当时相当糟糕。我很欣慰美国政府成为了大股东。我向特朗普总统解释：看看日本，看看新加坡，这是基础设施层面，政府理应提供支持。
> 
> 其次，我非常感谢我的老朋友黄仁勋——他向英特尔投资了 50 亿美元，我也很高兴自己做了一些有价值的工作，他的 50 亿现在已经增值到 250 亿美元甚至更多。此外，软银的孙正义——我曾在软银董事会任职——也伸出援手。通过这些，我们稳固了资产负债表。
> 
> 接下来是聚焦产品，简化产品线，倾听客户，推出下一代领先产品。恰好现在智能体 AI 和推理 CPU 需求极为旺盛，所以某种意义上，我赶上了好时机。过去训练时 CPU 与 GPU 的比例大概是一比八，现在我能看到它变成一比四，甚至更低。CPU 变得重要了，我感到很欣慰。
> 
> 我和一些 AI 模型开发者聊过，他们说在强化学习环节、以及协调调度所有智能体的速度上，CPU 实际上表现更好。所以现在对我的 CPU 需求很高。在数据中心服务器产品线打好基础之后，另一块重要业务是我们的晶圆代工。这是资本密集型业务，并不容易。你需要有正确的 IP 组合——比如为移动客户做低功耗 IP，没有这些就服务不了他们。这是一门服务业，也是一门信任的生意——如果良率不达标，客户就会因为营收损失而放弃你。所以我非常专注于良率、缺陷密度、周期时间，确保能以高质量和高可靠性服务客户。最终要走向全栈，不只是硅本身——你需要软件，有客户直接问我"给我整个机架"，你需要提供系统级的解决方案。这些事情我都在一步一步地悄悄推进，同时招募我能找到的最优秀的人才。顺带一提，所有招聘都是我亲自去做的，没有借助猎头公司。
> 
> ## 与埃隆·马斯克合作 Terafab
> 
> **主持人：** 另一项被广泛讨论的重要举措是 Terafab，以及与埃隆·马斯克的合作。能讲讲这是怎么走到一起的，以及你们如何协作的吗？
> 
> **陈立武：** 我认为我们都同意，埃隆·马斯克是本世纪最伟大的企业家之一。他和我有一个共同的判断：半导体基础设施的发展没有跟上 AI 的增长——无论是产能、生产效率，还是功耗效率，都存在缺口，我们都看到了这个问题。
> 
> 其次，我非常享受与他合作的过程。他非常不拘一格，对每一个环节都会追问"为什么要用传统方式做"，这很让人耳目一新。我喜欢听到不同意见，然后大家一起找出最优路径，双方都能学到很多。他有一个清晰的愿景——他的机器人、他的汽车需要大量芯片。
> 
> Terafab 具体来说，是他决定自建晶圆厂，而我们很乐意与他合作，帮助他更快速地推进生产，利用我们的一些技术和工艺——这是一个双方共同协作的项目。他的团队很棒，我每周都和他们开会，与他合作非常令人振奋。他提到过一些想法，比如允许在洁净室里抽烟这类打破惯例的事——我可能不会走得那么远，但某些区域也许可以，关键是保持开放的心态，我们也在认真听取和评估。
> 
> ## 全球半导体供应链的变迁
> 
> **主持人：** 如果从宏观视角看 AI 正在如何推动全球半导体供应链的变化，逐国来看，你有什么观察？
> 
> **陈立武：** AI 对整个格局的影响，将超过互联网，而且影响更为深远。AI 首先是让你更高效地完成事情，有了大量智能体的帮助，很多以前需要自己做的繁琐任务现在可以更快完成。比如在半导体设计领域，时序优化和上市速度都可以大幅提升，成本也能降低。
> 
> AI 需求增长面临几个瓶颈：一是电力限制，一些国家根本没有足够的电力；二是氦气的影响，很多人没有意识到氦气对半导体行业的影响相当显著；三是存储器短缺，这是现在最紧迫的问题——即便你现在扩产，新产能也需要几年时间才能释放，CPU、GPU 同样供不应求，价格也因此上涨，成本最终会传导到客户端。
> 
> 最受冲击的公司，是那些不拥抱 AI 的公司。AI 可以帮助企业在几乎所有职能部门提升效率，企业应该主动拥抱 AI、找到更好地利用 AI 的方式——无论是预测、设计还是各类工作负载。
> 
> **主持人：** 反对 Terafab 和英特尔代工竞争力的最简单论点，是劳动力成本和国内制造可行性的问题。你决定继续加码代工业务，这背后是什么逻辑？
> 
> **陈立武：** 我在决定要继续押注代工、还是退出代工的时候，外界有很多声音，各种各样的——说太贵了，说行不通。但我最终判断：这对美国极其重要，对整个行业也极其重要。
> 
> 我们都经历过供应链挑战，任何半导体大公司都必须认真思考供应链的问题，必须拥有稳健且具有韧性的供应链，不能完全依赖某一个或两个地理集中的供应商。越来越多的人会意识到，在美国本土制造是至关重要的。
> 
> 我们最先进的工艺，比如 18A，也就是 1.4 纳米级别，我们已经在规划 1 纳米、0.7 纳米了。工艺节点越来越小，线宽比头发丝还细，复杂程度极高，任何一步出错都可能前功尽弃。正因如此，制造精度的要求越来越高，这将越来越成为瓶颈所在。
> 
> 我们非常尊重台积电，我们是很好的合作伙伴，而且行业需要更多产能来服务客户，所以我们决定咬牙坚持——长远来看这是关键之举，也是我能为行业创造更多价值的地方。
> 
> ## 物理极限与先进封装
> 
> **主持人：** 人们讨论了很久芯片微缩会遇到物理极限，线宽太窄就无法继续缩小。你认为什么时候会真正碰壁？
> 
> **陈立武：** 我们现在有 18A，正在推进 14A 量产，我能看到 10 纳米和 7 纳米的路径——这条路是可以走到的，但会越来越昂贵、越来越困难。这也是为什么我们需要合作伙伴，需要与基板供应商、设备厂商紧密协作，共同推动良率和性能的提升。
> 
> 另一个正在成为瓶颈的关键领域是先进封装。台积电有 CoWoS，我们有一个叫做 EMIB 的下一代方案，我必须确保它能在量产阶段达到客户要求的良率。
> 
> 当传统微缩开始遇到瓶颈时，我开始回到材料层面寻找突破——**氮化镓、碳化硅、磷化铟，我在这三个方向都有投资。**在封装材料方面，**我开始关注玻璃——玻璃是很好的散热绝缘材料，我投资了一家名为 3DGS 的公司。**英特尔在模组上拥有约 1000 项专利，如何把基板和模组整合在一起，是一个重要课题。我们最近也宣布了在印度和美国新墨西哥州的先进封装制造合作项目。另外，我还在关注人工合成钻石——这是另一种出色的隔热材料，我也投资了一家钻石晶圆公司。
> 
> 工程师的精神就是这样——你不断遭遇瓶颈，然后想办法跨越它或者绕过它。能在一个从 EDA 工具到设计再到制造的完整半导体生命周期都深度参与过的人，我现在很高兴能把这些经验用起来，为行业做一些贡献。
> 
> **主持人：** 那有没有一种可能，工艺节点趋同会拉平不同代工厂之间的性能差距，形成某种渐近线？
> 
> **陈立武：** 摩尔定律的本质是晶体管密度翻倍，但功耗和成本不会同比下降——你可以让性能翻倍，但面积和成本未必能同等下降。除非你找到了新材料、新设计方法。这正是为什么我开始加大对材料科学人才的招聘力度——这已经成为这个领域创新的核心。
> 
> 18 年前我还在投半导体的时候，很多一线 VC 对这个领域完全不感兴趣。我还记得，在合伙人会议上讲完半导体之后，一半人找借口离开了，剩下的另一半说"你有没有软件或服务的项目"，最终只剩下一两个人同情地陪我。现在，黄仁勋的英伟达市值 5.3 万亿美元，博通和台积电各两万亿，我的好朋友苏姿丰的 AMD 接近 8000 亿，英特尔接近 6000 亿。半导体再次成为热门领域，成为不可或缺的基础。15 到 20 年前，几乎没有 VC 愿意跟我一起投半导体，除了三星、ARM、软银这些大机构。现在，VC 蜂拥而至，对这个领域的投资热情极高，我非常欣慰。
> 
> ## 半导体投资的挑战
> 
> **主持人：** 你既是长期投资人，也是运营者。半导体投资面临很多困难——资本密集、结果不可预测、要深刻理解工作负载、对客户而言切换供应商风险很高、行业周期性强……你怎么看这些风险，又如何向他人建议在这条供应链里去哪里投资？
> 
> **陈立武：** 创投创业是我血液里的东西，我真的很享受。我在这里不是要炫耀，但作为一些背景：我有 159 家公司 IPO、126 个并购退出的记录，其中半导体投资超过 200 笔，38% 在美国。
> 
> 在投资方法上，我始终从一个核心问题出发：瓶颈在哪里，你在解决什么问题。比如我投了 Cradle Semiconductor，因为互连成为了瓶颈；我投了 Celestial AI，因为光互连在集群内变得越来越重要——黄仁勋几乎投了所有光子学相关的公司，这不是巧合。
> 
> 在设计层面，AI 和机器学习能否帮助降低复杂度、提升设计质量——我认为 EDA 领域有巨大机会，有几家新创公司正在往这个方向做，是一座金矿。在新材料方面，氮化镓、碳化硅、磷化铟都是我的投资方向，其中一些公司已经被 ADI 等大公司收购。功耗管理——从 40V 转换到 1V 这个过程损耗极大——同样是我看好的瓶颈赛道。
> 
> 我的投资框架始终是：问题是真实存在的吗？客户真的在为此挣扎吗？然后非常重要的是：第一个目标客户是谁？我倾向于选择超大规模客户——他们有能力、有意愿，如果他们喜欢你的东西，接下来几年愿意付出数百万甚至提供一定的保障，因为拿下一个大客户之后就可以规模化了。
> 
> 人才也非常关键——美国、硅谷、奥斯汀，以及以色列，都是我重点关注的地方。以色列有非常有颠覆性的创新型创业者，工作极其勤奋。在战时，他们仍然坚持开会——有时候说"有警报，我要去地下室，网可能不好，我们改成语音"，这种韧性让我深感钦佩。
> 
> 现在除了智能体 AI，物理 AI 是下一个重大前沿，要认真看全栈，这也是为什么我仍然深度参与很多前沿模型相关的投资——我非常看好用于物理 AI 的开源前沿技术，这是一座金矿。
> 
> ## Cadence 的经验
> 
> **主持人：** 你提到了 AI 在芯片设计和测试上带来更快、更便宜、更有创意的可能性。基于你在 Cadence 的经验，你认为哪些方向最肥沃？有什么已经在发挥作用了吗？
> 
> **陈立武：** 我在 Cadence 接近 15 年，最让我骄傲的事情之一是找到了自己的接班人，亲自培养他，他现在是一位非常出色的 CEO，正在积极拥抱 AI，把智能体 AI 引入工具来提升效率。Synopsys 的 Sassine 也在做同样的事，有英伟达 20 亿美元的投资支持，还收购了 Ansys 向全系统设计扩展。
> 
> 大公司在做，但也有机会留给初创公司去做更颠覆性的事，最终这些公司可以 IPO 或者被两家大公司收购。这取决于创业者的愿景。我的一贯哲学是：如果创业者想快速退出，那就帮他们实现；如果他们从第一天就想 IPO，那就帮他们走这条路。作为 VC，我们支持创业者的梦想，帮助他们实现。
> 
> ## 规模化与投资决策
> 
> **主持人：** 你提到的这些方向——材料公司、EDA、制造——如果看 10 年后，英特尔或未来的半导体公司会因为 AI 而面目全非吗？
> 
> **陈立武：** 我认为会。回到你说的资本密集、不可预测、周期性这些特点，这些都需要纳入投资决策。我通常喜欢很早进入、把团队搭建起来；找到能在困难时期陪你走的合适投资人，而不只是顺风顺水时的朋友；同时寻找战略投资人，无论是在制造、存储、互连还是其他维度为公司增值。我也有一些成长期和对冲基金的朋友，他们对公开市场有独特的视角，能够帮助创业者判断哪些方向要避免，这非常有价值。
> 
> 说实在的，我回头看，我投过的 10 家公司里，有 9 家在中途改变了商业计划，因为市场变了。所以我更喜欢有团队的创业者，而不只是一个人。还要有开放的心态，愿意倾听，接受我们的建议，但最终形成自己的判断——最好的结果不是"他叫我做什么我就做什么"，而是你给了足够的反馈，他自己推导出了你认可或者你理解的结论，这才是创业的乐趣所在。
> 
> 如果 10 年后再看，赢家将是那些能聚焦于一个细分领域、找到正确合作伙伴、并且能够规模化的公司。要有全栈解决方案，这很重要。大公司可以像黄仁勋一样，聚焦于 CUDA 和平台，全力打造成一个平台公司，他做到了。初创公司也可以像 Anthropic、OpenAI 一样，以更优雅的方式改变游戏规则，初创公司能以光速前进，真正成为主导者。
> 
> 对于英特尔，我希望它能扮演这样的角色——我们有 XPU，有先进封装，有代工，如果把这些整合起来，为不同工作负载定制专用芯片，这就是我的方向。
> 
> ## AI 时代的团队重构
> 
> **主持人：** 软件行业正在发生很大的变化——招什么样的人、谁适合管理多个智能体。很多人现在更倾向于招 30 到 50 岁的人，因为他们习惯管理团队，这种能力可以直接迁移到管理智能体上。在硬件或代工厂的背景下，你怎么看团队结构和能力的变化？
> 
> **陈立武：** 回到爬 - 走-跑的框架。"爬"的阶段，我招募了半导体行业最优秀的人才；现在我开始思考需要引进什么样的软件人才来构建全栈能力；同时我注意到团队平均年龄在 40 多岁到 50 岁，我需要引入一些更年轻的人才，让他们理解工作负载、理解前沿开源模型。
> 
> 有趣的是，我儿子现在成了我的老师。每次去他家陪孙子玩，我都会向他请教 AI 和机器学习的问题，他比我更了解这些。我学到了很多，然后试着把这些认知转化成投资判断和人才引进。
> 
> 英特尔过去是一家非常老派的依赖电子表格的公司，我正在把它转型为 AI 赋能的企业——不只是在设计环节，而是在整个组织全面拥抱 AI，减少对电子表格的依赖。我们要把资深技术人才和 AI 工具结合起来，不只是在销售和营销，现在设计端也在积极拥抱 AI。
> 
> ## 产业政策与资本来源
> 
> **主持人：** 对资本密集型企业来说，如何获取资金一直是个大问题。产业政策造就了台积电这样最重要的公司，但这种方式在美国商业文化里长期不受待见。你怎么看这件事？
> 
> **陈立武：** 对于资本密集型业务和基础设施项目，资本获取至关重要。现在一些 VC 已经愿意向单一公司投入 10 亿美元，这在以前是不可想象的。所以在早期投资策略上，要么非常早进入，在估值还合理的时候进去；要么做到 A 轮，但现在 A 轮的估值已经超过 10 亿了，很难。
> 
> 能够帮助规模化的资本，比如共同基金——他们对持股比例的要求没那么敏感，这类投资者我非常欢迎。对于像 AI 工厂、代工厂这类资本密集型项目，必须寻求政府资金、主权财富基金或大型基础设施基金的支持。主权财富基金和政府资金将越来越重要。
> 
> 作为上市公司，我也有意识地聚焦于更具长期增长导向的投资者，而不是每个季度都在问"你们什么时候回购股票"的短线资金——当然股东回报是合理的关切，但同时我必须把业务建起来，这个平衡很重要。
> 
> ## 投资者对英特尔最大的误解
> 
> **主持人：** 你认为投资者现在对英特尔最大的误解是什么？
> 
> **陈立武：** 有几点。首先，回到爬 - 走-跑：过去几个月我还在爬，但人们已经开始看到潜力了。产品方面，PC 客户端我们仍然有市场份额，但必须大幅提升性能——所以我正在悄悄地建立 CPU 架构、GPU 架构和软件架构团队，为跨越式领先做准备，就像一家大型初创公司那样快速前进，利用更好的技术实现跨越。
> 
> 在代工方面，我们与台积电差距还很大，我们必须保持谦逊，专注于打好基础——IP、良率、缺陷密度、周期时间——让代工变得更高效、更可靠。这是一门信任的生意，客户在把晶圆交给你之前，必须先信任你。这些事情需要更长的时间，但我认为到 2030 到 2032 年，人们会开始看到英特尔真正的潜力有多大。
> 
> PC 客户端是我们的基本盘，但我们正在向边缘延伸，向物理 AI 和智能体 AI 延伸。过去你只是给人类提供服务器和 PC，但现在有了另一个全新的维度——数以百万计的智能体需要访问算力，需要访问软件栈。我认为在智能体 AI 和物理 AI 这两个方向，英特尔都有机会，这场游戏还没结束。
> 
> AI 还只是个开始，你有黄仁勋主导的训练端，你有边缘端，你有智能体 AI，还有物理 AI——这是一个巨大的机会，大家都还有机会，这就是我要全力投入的方向。过去 14 个月已经为股东创造了 6 倍回报，但这只是开始，还有很大的空间。
> 
> 我做 VC 的直觉告诉我——要找 10 倍回报的机会。在 Cadence，我从代理 CEO 一路做到退休，股价从 2.4 美元涨到了为股东带来约 76 倍的回报；执行主席任满，大概是 85 倍左右。英特尔的体量更大，更难复制，**但我的目标是 10 倍——5 到 10 年内实现 10 倍回报，作为一个骨子里是 VC 的人，这就是我的目标。**
> 
> ## 算力将在哪里存在？
> 
> **主持人：** 有一种观点认为数据中心会越建越大，吉瓦只是个开始，集中化是主流。但你描述的业务图景似乎也包含了边缘和客户端计算。你认为算力最终会如何在数据中心、边缘、客户端之间分布，还是完全由应用工作负载来决定？
> 
> **陈立武：** 现在的大规模 AI 基础设施建设是正确的，我没有看到任何减速的理由，因为工作负载还在持续增长。目前的限制因素主要是供给侧——任何放缓都来自供给端的约束，而不是需求端。
> 
> 但我更关注的是：所有这些基础设施建好之后，什么样的应用会跑在上面？你必须找到真正有规模的应用——就像互联网时代，亚马逊、Netflix 这样的应用脱颖而出，而另一些则消失或被收购。AI 行业会经历同样的过程：大增长之后是整合，最终一两家真正的赢家浮出水面。
> 
> 聚焦应用是关键，你看 Netflix 是一个真正的应用，亚马逊也是真正的应用，它们都赢了。而且某些应用确实更适合在边缘或客户端运行——机器人、国防这些场景，设备端的算力选择非常关键，你对连接的假设、对设备内置能力的假设，决定了你能做什么。这一点在 SaaS 时代一度被忽视了。
> 
> 我的投资方法始终是：找到真实存在的问题、找到正确的合作伙伴、评估应用的市场规模是否可持续——如果你真的相信它，就加倍、三倍押注。当然，这也包括押注那些尚未大规模落地的应用。
> 
> **主持人：** 非常感谢你今天的到来，这是一次真正的享受。
> 
> **陈立武：** 谢谢邀请。

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