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title: "陳立武：英特爾的目標是 “5-10 年 10 倍”，押注先進封裝、玻璃基板和人工鑽石"
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description: "英特爾 CEO 陳立武設定 5 至 10 年實現 10 倍回報的目標，正通過發力 EMIB 先進封裝、玻璃基板及合成鑽石等新材料，系統性重構技術路線圖以突破物理極限。智能體 AI 爆發正帶動 CPU 需求強勁回升；代工業務將聚焦良率與信任，並與馬斯克共建 Terafab 項目，預計 2030 年後英特爾的真正潛力將全面顯現。"
datetime: "2026-06-19T06:45:50.000Z"
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# 陳立武：英特爾的目標是 “5-10 年 10 倍”，押注先進封裝、玻璃基板和人工鑽石

英特爾 CEO 陳立武表示，他對英特爾的回報目標是"5 至 10 年內實現 10 倍"，並正在圍繞先進封裝、新型半導體材料與下一代基板技術，系統性地重構英特爾的技術路線圖。

在近期一檔播客節目中，陳立武詳細闡述了其改造英特爾的路徑：在穩固資產負債表、聚焦產品線之後，**他正將投注重心轉向先進封裝技術 EMIB、玻璃基板、以及氮化鎵（GaN）、碳化硅（SiC）、磷化銦（InP）和人工合成鑽石等新材料領域，**以應對傳統工藝節點微縮趨近物理極限的挑戰。他同時透露，智能體 AI 和推理場景的爆發正在帶動 CPU 需求強勁回升，數據中心服務器中 CPU 與 GPU 的配比已從過去的一比八向一比四乃至更低演變。

陳立武表示，過去 14 個月已為英特爾股東創造了約 6 倍回報，但"這只是開始"。**他預計到 2030 至 2032 年，外界將開始真正認識到英特爾的潛力**——不僅限於 PC 客户端的傳統基本盤，更將延伸至邊緣計算、物理 AI 與智能體 AI 等新興市場。

在他看來，英特爾的 XPU、先進封裝與代工能力若能有效整合，將為不同工作負載提供定製化芯片解決方案，這是他為公司錨定的長期戰略方向。

## 新材料成破局關鍵，先進封裝與玻璃基板是重心

在傳統工藝節點微縮日益逼近物理極限的背景下，陳立武將突破口指向材料科學與先進封裝。他表示，英特爾目前已量產 18A 工藝，正推進 14A 量產，並能看到 10 納米乃至 7 納米的技術路徑，但"這條路會越來越昂貴、越來越困難"。

**為此，陳立武在封裝材料領域啓動了多項佈局。**他投資了玻璃基板公司 3DGS，看中玻璃作為散熱絕緣材料的獨特性能；在芯片間互連方面，英特爾正主推下一代先進封裝技術 EMIB，並已宣佈在印度和美國新墨西哥州推進先進封裝製造合作項目。英特爾在模組領域擁有約 1000 項專利，如何將基板與模組有效整合，是陳立武強調的核心工程課題。

在半導體新材料方向，陳立武表示已在氮化鎵、碳化硅、磷化銦三個方向均有投資，其中部分投資標的已被 ADI 等大型半導體公司收購。他還投資了一家人工合成鑽石晶圓公司，看好鑽石作為隔熱材料在芯片封裝中的應用潛力。"工程師的精神就是這樣——你不斷遭遇瓶頸，然後想辦法跨越它或者繞過它，"他説。

## 代工業務：信任優先，良率與週期時間是核心指標

英特爾晶圓代工業務一度被外界視為難以為繼，但陳立武選擇堅守。他表示，做出這一決策的核心邏輯是：美國本土先進製造對於供應鏈安全具有戰略價值，任何大型半導體企業都不能將供應鏈高度集中於一兩個地理區域。

在執行層面，陳立武將代工業務的優先指標鎖定為良率、缺陷密度和週期時間。他強調，代工本質上是一門信任的生意——"客户在把晶圓交給你之前，必須先信任你"。一旦良率不達標，客户因營收損失而流失，將難以挽回。

他同時表示，英特爾與台積電是合作伙伴關係，並非單純競爭對手，行業整體也需要更多產能來滿足持續增長的需求。他預計，**到 2030 至 2032 年，英特爾代工業務的真正潛力將開始在市場上得到體現。**

## Terafab 合作：與馬斯克共建半導體基礎設施

陳立武透露，英特爾與埃隆·馬斯克推進的 Terafab 項目，源於雙方共同判斷——半導體基礎設施的發展在產能、生產效率和功耗效率方面均滯後於 AI 需求的增長。在該合作框架下，馬斯克決定自建晶圓廠，英特爾將提供技術和工藝支持，協助其加速推進生產。陳立武表示，他每週都與馬斯克團隊召開會議，合作進展順利。

他也提及，馬斯克在運營層面有打破慣例的思路，例如曾討論是否允許在潔淨室某些區域抽煙，"我可能不會走得那麼遠，但某些區域也許可以，關鍵是保持開放的心態"。

## 投資者最大誤解：英特爾仍處"爬行"階段，真正潛力 2030 年後顯現

面對市場對英特爾轉型進度的質疑，陳立武援引其一貫的"爬 - 走-跑"框架加以回應。他表示，過去數月仍處於"爬"的階段：在 CPU 架構、GPU 架構和軟件架構團隊的搭建上，英特爾正在悄然佈局，併力圖以"大型初創公司"的速度推進跨越式創新；在代工側，與台積電的差距仍然顯著，必須保持謙遜，夯實 IP、良率等基礎能力。

"我做 VC 的直覺告訴我——要找 10 倍回報的機會，"陳立武説。他以自己在 Cadence 的經歷為參照：從代理 CEO 到卸任，前後為股東創造了約 76 至 85 倍回報。他坦承，英特爾體量更大，更難複製，**但"5 到 10 年內實現 10 倍回報"是他為自己設定的明確目標。**

_以下為訪談文字實錄：_

> **主持人：** 歡迎回到 No Priors。今天 Allad 和我邀請到了陳立武——來自 Walden 的傳奇投資人，Cadence 前 CEO，現任英特爾 CEO。我們將聊到他改造英特爾的計劃、美國政府成為大股東意味着什麼、如何成為出色的半導體投資人，以及我們能否在美國境內製造芯片。歡迎，立武。
> 
> ## 為什麼接下英特爾這個擔子？
> 
> **主持人：** 我們從一個顯而易見的問題開始。出任這家極其重要的美國半導體公司 CEO，是一份真正艱難的工作。你為什麼要接？
> 
> **陳立武：** 這是個好問題。我今年 66 歲，很多人説你應該退休了，何必去接行業裏最燙手的這份工作。有幾個原因：一是這是一家標誌性的公司，對整個半導體生態系統和美國都極為重要；二是在 Cadence 之後，我決定再做一件大事。
> 
> **主持人：** 過去這一年發生了很多事。最讓你意外的是什麼？
> 
> **陳立武：** 最意外的事情，是我在此前任何工作或培訓中都沒有經歷過的——某天一大早，特朗普總統要求我辭職，説存在利益衝突，沒有例外。我當時先説服了自己：我不需要這份工作，我做這件事純粹是為了拯救英特爾。把個人情緒放在一邊後，我開始想我能為英特爾做什麼。好在週四早上我爭取到了一次會面，週一又有一次會面，他聽了我的陳述——我在馬來西亞出生，在新加坡長大，MIT 畢業，此後一直生活在美國，從未離開。我把這些分享給他，他聽進去了，給了我繼續做下去的機會。我非常感激。
> 
> **主持人：** 你説這份工作是"拯救英特爾"。英特爾贏、英特爾蓬勃發展，在你腦海中是什麼樣的圖景？
> 
> **陳立武：** 我已經過了 14 個月，發生了很多事情。首先是改變文化，明確問責機制，加快決策速度。我習慣了初創公司的節奏，一切以光速推進，但英特爾有一層又一層的官僚會議體系，這是我必須改變的。其次是傾聽客户——要讓客户真正滿意，你必須謙遜，願意傾聽，直面他們遇到的問題並解決它。第三，從第一天起，我就決定讓所有工程團隊直接向我彙報。我是工程師出身，我要親自知道哪裏出了問題、什麼需要糾正。傾聽客户、讓客户滿意、確保我們有正確的產品、簡化產品線，併為未來五到十年制定清晰的路線圖和願景。
> 
> ## 英特爾的十年願景
> 
> **主持人：** 你對英特爾十年後的願景是什麼？
> 
> **陳立武：** 我一貫的做事方式——無論在 Cadence 還是英特爾——是先爬，保持謙遜，傾聽客户；再走；最終跑起來。一步一個腳印。
> 
> 第一步是夯實資產負債表——説實話，資產負債表的狀況當時相當糟糕。我很欣慰美國政府成為了大股東。我向特朗普總統解釋：看看日本，看看新加坡，這是基礎設施層面，政府理應提供支持。
> 
> 其次，我非常感謝我的老朋友黃仁勳——他向英特爾投資了 50 億美元，我也很高興自己做了一些有價值的工作，他的 50 億現在已經增值到 250 億美元甚至更多。此外，軟銀的孫正義——我曾在軟銀董事會任職——也伸出援手。通過這些，我們穩固了資產負債表。
> 
> 接下來是聚焦產品，簡化產品線，傾聽客户，推出下一代領先產品。恰好現在智能體 AI 和推理 CPU 需求極為旺盛，所以某種意義上，我趕上了好時機。過去訓練時 CPU 與 GPU 的比例大概是一比八，現在我能看到它變成一比四，甚至更低。CPU 變得重要了，我感到很欣慰。
> 
> 我和一些 AI 模型開發者聊過，他們説在強化學習環節、以及協調調度所有智能體的速度上，CPU 實際上表現更好。所以現在對我的 CPU 需求很高。在數據中心服務器產品線打好基礎之後，另一塊重要業務是我們的晶圓代工。這是資本密集型業務，並不容易。你需要有正確的 IP 組合——比如為移動客户做低功耗 IP，沒有這些就服務不了他們。這是一門服務業，也是一門信任的生意——如果良率不達標，客户就會因為營收損失而放棄你。所以我非常專注於良率、缺陷密度、週期時間，確保能以高質量和高可靠性服務客户。最終要走向全棧，不只是硅本身——你需要軟件，有客户直接問我"給我整個機架"，你需要提供系統級的解決方案。這些事情我都在一步一步地悄悄推進，同時招募我能找到的最優秀的人才。順帶一提，所有招聘都是我親自去做的，沒有藉助獵頭公司。
> 
> ## 與埃隆·馬斯克合作 Terafab
> 
> **主持人：** 另一項被廣泛討論的重要舉措是 Terafab，以及與埃隆·馬斯克的合作。能講講這是怎麼走到一起的，以及你們如何協作的嗎？
> 
> **陳立武：** 我認為我們都同意，埃隆·馬斯克是本世紀最偉大的企業家之一。他和我有一個共同的判斷：半導體基礎設施的發展沒有跟上 AI 的增長——無論是產能、生產效率，還是功耗效率，都存在缺口，我們都看到了這個問題。
> 
> 其次，我非常享受與他合作的過程。他非常不拘一格，對每一個環節都會追問"為什麼要用傳統方式做"，這很讓人耳目一新。我喜歡聽到不同意見，然後大家一起找出最優路徑，雙方都能學到很多。他有一個清晰的願景——他的機器人、他的汽車需要大量芯片。
> 
> Terafab 具體來説，是他決定自建晶圓廠，而我們很樂意與他合作，幫助他更快速地推進生產，利用我們的一些技術和工藝——這是一個雙方共同協作的項目。他的團隊很棒，我每週都和他們開會，與他合作非常令人振奮。他提到過一些想法，比如允許在潔淨室裏抽煙這類打破慣例的事——我可能不會走得那麼遠，但某些區域也許可以，關鍵是保持開放的心態，我們也在認真聽取和評估。
> 
> ## 全球半導體供應鏈的變遷
> 
> **主持人：** 如果從宏觀視角看 AI 正在如何推動全球半導體供應鏈的變化，逐國來看，你有什麼觀察？
> 
> **陳立武：** AI 對整個格局的影響，將超過互聯網，而且影響更為深遠。AI 首先是讓你更高效地完成事情，有了大量智能體的幫助，很多以前需要自己做的繁瑣任務現在可以更快完成。比如在半導體設計領域，時序優化和上市速度都可以大幅提升，成本也能降低。
> 
> AI 需求增長面臨幾個瓶頸：一是電力限制，一些國家根本沒有足夠的電力；二是氦氣的影響，很多人沒有意識到氦氣對半導體行業的影響相當顯著；三是存儲器短缺，這是現在最緊迫的問題——即便你現在擴產，新產能也需要幾年時間才能釋放，CPU、GPU 同樣供不應求，價格也因此上漲，成本最終會傳導到客户端。
> 
> 最受衝擊的公司，是那些不擁抱 AI 的公司。AI 可以幫助企業在幾乎所有職能部門提升效率，企業應該主動擁抱 AI、找到更好地利用 AI 的方式——無論是預測、設計還是各類工作負載。
> 
> **主持人：** 反對 Terafab 和英特爾代工競爭力的最簡單論點，是勞動力成本和國內製造可行性的問題。你決定繼續加碼代工業務，這背後是什麼邏輯？
> 
> **陳立武：** 我在決定要繼續押注代工、還是退出代工的時候，外界有很多聲音，各種各樣的——説太貴了，説行不通。但我最終判斷：這對美國極其重要，對整個行業也極其重要。
> 
> 我們都經歷過供應鏈挑戰，任何半導體大公司都必須認真思考供應鏈的問題，必須擁有穩健且具有韌性的供應鏈，不能完全依賴某一個或兩個地理集中的供應商。越來越多的人會意識到，在美國本土製造是至關重要的。
> 
> 我們最先進的工藝，比如 18A，也就是 1.4 納米級別，我們已經在規劃 1 納米、0.7 納米了。工藝節點越來越小，線寬比頭髮絲還細，複雜程度極高，任何一步出錯都可能前功盡棄。正因如此，製造精度的要求越來越高，這將越來越成為瓶頸所在。
> 
> 我們非常尊重台積電，我們是很好的合作伙伴，而且行業需要更多產能來服務客户，所以我們決定咬牙堅持——長遠來看這是關鍵之舉，也是我能為行業創造更多價值的地方。
> 
> ## 物理極限與先進封裝
> 
> **主持人：** 人們討論了很久芯片微縮會遇到物理極限，線寬太窄就無法繼續縮小。你認為什麼時候會真正碰壁？
> 
> **陳立武：** 我們現在有 18A，正在推進 14A 量產，我能看到 10 納米和 7 納米的路徑——這條路是可以走到的，但會越來越昂貴、越來越困難。這也是為什麼我們需要合作伙伴，需要與基板供應商、設備廠商緊密協作，共同推動良率和性能的提升。
> 
> 另一個正在成為瓶頸的關鍵領域是先進封裝。台積電有 CoWoS，我們有一個叫做 EMIB 的下一代方案，我必須確保它能在量產階段達到客户要求的良率。
> 
> 當傳統微縮開始遇到瓶頸時，我開始回到材料層面尋找突破——**氮化鎵、碳化硅、磷化銦，我在這三個方向都有投資。**在封裝材料方面，**我開始關注玻璃——玻璃是很好的散熱絕緣材料，我投資了一家名為 3DGS 的公司。**英特爾在模組上擁有約 1000 項專利，如何把基板和模組整合在一起，是一個重要課題。我們最近也宣佈了在印度和美國新墨西哥州的先進封裝製造合作項目。另外，我還在關注人工合成鑽石——這是另一種出色的隔熱材料，我也投資了一家鑽石晶圓公司。
> 
> 工程師的精神就是這樣——你不斷遭遇瓶頸，然後想辦法跨越它或者繞過它。能在一個從 EDA 工具到設計再到製造的完整半導體生命週期都深度參與過的人，我現在很高興能把這些經驗用起來，為行業做一些貢獻。
> 
> **主持人：** 那有沒有一種可能，工藝節點趨同會拉平不同代工廠之間的性能差距，形成某種漸近線？
> 
> **陳立武：** 摩爾定律的本質是晶體管密度翻倍，但功耗和成本不會同比下降——你可以讓性能翻倍，但面積和成本未必能同等下降。除非你找到了新材料、新設計方法。這正是為什麼我開始加大對材料科學人才的招聘力度——這已經成為這個領域創新的核心。
> 
> 18 年前我還在投半導體的時候，很多一線 VC 對這個領域完全不感興趣。我還記得，在合夥人會議上講完半導體之後，一半人找藉口離開了，剩下的另一半説"你有沒有軟件或服務的項目"，最終只剩下一兩個人同情地陪我。現在，黃仁勳的英偉達市值 5.3 萬億美元，博通和台積電各兩萬億，我的好朋友蘇姿豐的 AMD 接近 8000 億，英特爾接近 6000 億。半導體再次成為熱門領域，成為不可或缺的基礎。15 到 20 年前，幾乎沒有 VC 願意跟我一起投半導體，除了三星、ARM、軟銀這些大機構。現在，VC 蜂擁而至，對這個領域的投資熱情極高，我非常欣慰。
> 
> ## 半導體投資的挑戰
> 
> **主持人：** 你既是長期投資人，也是運營者。半導體投資面臨很多困難——資本密集、結果不可預測、要深刻理解工作負載、對客户而言切換供應商風險很高、行業週期性強……你怎麼看這些風險，又如何向他人建議在這條供應鏈裏去哪裏投資？
> 
> **陳立武：** 創投創業是我血液裏的東西，我真的很享受。我在這裏不是要炫耀，但作為一些背景：我有 159 家公司 IPO、126 個併購退出的記錄，其中半導體投資超過 200 筆，38% 在美國。
> 
> 在投資方法上，我始終從一個核心問題出發：瓶頸在哪裏，你在解決什麼問題。比如我投了 Cradle Semiconductor，因為互連成為了瓶頸；我投了 Celestial AI，因為光互連在集羣內變得越來越重要——黃仁勳幾乎投了所有光子學相關的公司，這不是巧合。
> 
> 在設計層面，AI 和機器學習能否幫助降低複雜度、提升設計質量——我認為 EDA 領域有巨大機會，有幾家新創公司正在往這個方向做，是一座金礦。在新材料方面，氮化鎵、碳化硅、磷化銦都是我的投資方向，其中一些公司已經被 ADI 等大公司收購。功耗管理——從 40V 轉換到 1V 這個過程損耗極大——同樣是我看好的瓶頸賽道。
> 
> 我的投資框架始終是：問題是真實存在的嗎？客户真的在為此掙扎嗎？然後非常重要的是：第一個目標客户是誰？我傾向於選擇超大規模客户——他們有能力、有意願，如果他們喜歡你的東西，接下來幾年願意付出數百萬甚至提供一定的保障，因為拿下一個大客户之後就可以規模化了。
> 
> 人才也非常關鍵——美國、硅谷、奧斯汀，以及以色列，都是我重點關注的地方。以色列有非常有顛覆性的創新型創業者，工作極其勤奮。在戰時，他們仍然堅持開會——有時候説"有警報，我要去地下室，網可能不好，我們改成語音"，這種韌性讓我深感欽佩。
> 
> 現在除了智能體 AI，物理 AI 是下一個重大前沿，要認真看全棧，這也是為什麼我仍然深度參與很多前沿模型相關的投資——我非常看好用於物理 AI 的開源前沿技術，這是一座金礦。
> 
> ## Cadence 的經驗
> 
> **主持人：** 你提到了 AI 在芯片設計和測試上帶來更快、更便宜、更有創意的可能性。基於你在 Cadence 的經驗，你認為哪些方向最肥沃？有什麼已經在發揮作用了嗎？
> 
> **陳立武：** 我在 Cadence 接近 15 年，最讓我驕傲的事情之一是找到了自己的接班人，親自培養他，他現在是一位非常出色的 CEO，正在積極擁抱 AI，把智能體 AI 引入工具來提升效率。Synopsys 的 Sassine 也在做同樣的事，有英偉達 20 億美元的投資支持，還收購了 Ansys 向全系統設計擴展。
> 
> 大公司在做，但也有機會留給初創公司去做更顛覆性的事，最終這些公司可以 IPO 或者被兩家大公司收購。這取決於創業者的願景。我的一貫哲學是：如果創業者想快速退出，那就幫他們實現；如果他們從第一天就想 IPO，那就幫他們走這條路。作為 VC，我們支持創業者的夢想，幫助他們實現。
> 
> ## 規模化與投資決策
> 
> **主持人：** 你提到的這些方向——材料公司、EDA、製造——如果看 10 年後，英特爾或未來的半導體公司會因為 AI 而面目全非嗎？
> 
> **陳立武：** 我認為會。回到你説的資本密集、不可預測、週期性這些特點，這些都需要納入投資決策。我通常喜歡很早進入、把團隊搭建起來；找到能在困難時期陪你走的合適投資人，而不只是順風順水時的朋友；同時尋找戰略投資人，無論是在製造、存儲、互連還是其他維度為公司增值。我也有一些成長期和對沖基金的朋友，他們對公開市場有獨特的視角，能夠幫助創業者判斷哪些方向要避免，這非常有價值。
> 
> 説實在的，我回頭看，我投過的 10 家公司裏，有 9 家在中途改變了商業計劃，因為市場變了。所以我更喜歡有團隊的創業者，而不只是一個人。還要有開放的心態，願意傾聽，接受我們的建議，但最終形成自己的判斷——最好的結果不是"他叫我做什麼我就做什麼"，而是你給了足夠的反饋，他自己推導出了你認可或者你理解的結論，這才是創業的樂趣所在。
> 
> 如果 10 年後再看，贏家將是那些能聚焦於一個細分領域、找到正確合作伙伴、並且能夠規模化的公司。要有全棧解決方案，這很重要。大公司可以像黃仁勳一樣，聚焦於 CUDA 和平台，全力打造成一個平台公司，他做到了。初創公司也可以像 Anthropic、OpenAI 一樣，以更優雅的方式改變遊戲規則，初創公司能以光速前進，真正成為主導者。
> 
> 對於英特爾，我希望它能扮演這樣的角色——我們有 XPU，有先進封裝，有代工，如果把這些整合起來，為不同工作負載定製專用芯片，這就是我的方向。
> 
> ## AI 時代的團隊重構
> 
> **主持人：** 軟件行業正在發生很大的變化——招什麼樣的人、誰適合管理多個智能體。很多人現在更傾向於招 30 到 50 歲的人，因為他們習慣管理團隊，這種能力可以直接遷移到管理智能體上。在硬件或代工廠的背景下，你怎麼看團隊結構和能力的變化？
> 
> **陳立武：** 回到爬 - 走-跑的框架。"爬"的階段，我招募了半導體行業最優秀的人才；現在我開始思考需要引進什麼樣的軟件人才來構建全棧能力；同時我注意到團隊平均年齡在 40 多歲到 50 歲，我需要引入一些更年輕的人才，讓他們理解工作負載、理解前沿開源模型。
> 
> 有趣的是，我兒子現在成了我的老師。每次去他家陪孫子玩，我都會向他請教 AI 和機器學習的問題，他比我更瞭解這些。我學到了很多，然後試着把這些認知轉化成投資判斷和人才引進。
> 
> 英特爾過去是一家非常老派的依賴電子表格的公司，我正在把它轉型為 AI 賦能的企業——不只是在設計環節，而是在整個組織全面擁抱 AI，減少對電子表格的依賴。我們要把資深技術人才和 AI 工具結合起來，不只是在銷售和營銷，現在設計端也在積極擁抱 AI。
> 
> ## 產業政策與資本來源
> 
> **主持人：** 對資本密集型企業來説，如何獲取資金一直是個大問題。產業政策造就了台積電這樣最重要的公司，但這種方式在美國商業文化里長期不受待見。你怎麼看這件事？
> 
> **陳立武：** 對於資本密集型業務和基礎設施項目，資本獲取至關重要。現在一些 VC 已經願意向單一公司投入 10 億美元，這在以前是不可想象的。所以在早期投資策略上，要麼非常早進入，在估值還合理的時候進去；要麼做到 A 輪，但現在 A 輪的估值已經超過 10 億了，很難。
> 
> 能夠幫助規模化的資本，比如共同基金——他們對持股比例的要求沒那麼敏感，這類投資者我非常歡迎。對於像 AI 工廠、代工廠這類資本密集型項目，必須尋求政府資金、主權財富基金或大型基礎設施基金的支持。主權財富基金和政府資金將越來越重要。
> 
> 作為上市公司，我也有意識地聚焦於更具長期增長導向的投資者，而不是每個季度都在問"你們什麼時候回購股票"的短線資金——當然股東回報是合理的關切，但同時我必須把業務建起來，這個平衡很重要。
> 
> ## 投資者對英特爾最大的誤解
> 
> **主持人：** 你認為投資者現在對英特爾最大的誤解是什麼？
> 
> **陳立武：** 有幾點。首先，回到爬 - 走-跑：過去幾個月我還在爬，但人們已經開始看到潛力了。產品方面，PC 客户端我們仍然有市場份額，但必須大幅提升性能——所以我正在悄悄地建立 CPU 架構、GPU 架構和軟件架構團隊，為跨越式領先做準備，就像一家大型初創公司那樣快速前進，利用更好的技術實現跨越。
> 
> 在代工方面，我們與台積電差距還很大，我們必須保持謙遜，專注於打好基礎——IP、良率、缺陷密度、週期時間——讓代工變得更高效、更可靠。這是一門信任的生意，客户在把晶圓交給你之前，必須先信任你。這些事情需要更長的時間，但我認為到 2030 到 2032 年，人們會開始看到英特爾真正的潛力有多大。
> 
> PC 客户端是我們的基本盤，但我們正在向邊緣延伸，向物理 AI 和智能體 AI 延伸。過去你只是給人類提供服務器和 PC，但現在有了另一個全新的維度——數以百萬計的智能體需要訪問算力，需要訪問軟件棧。我認為在智能體 AI 和物理 AI 這兩個方向，英特爾都有機會，這場遊戲還沒結束。
> 
> AI 還只是個開始，你有黃仁勳主導的訓練端，你有邊緣端，你有智能體 AI，還有物理 AI——這是一個巨大的機會，大家都還有機會，這就是我要全力投入的方向。過去 14 個月已經為股東創造了 6 倍回報，但這只是開始，還有很大的空間。
> 
> 我做 VC 的直覺告訴我——要找 10 倍回報的機會。在 Cadence，我從代理 CEO 一路做到退休，股價從 2.4 美元漲到了為股東帶來約 76 倍的回報；執行主席任滿，大概是 85 倍左右。英特爾的體量更大，更難複製，**但我的目標是 10 倍——5 到 10 年內實現 10 倍回報，作為一個骨子裏是 VC 的人，這就是我的目標。**
> 
> ## 算力將在哪裏存在？
> 
> **主持人：** 有一種觀點認為數據中心會越建越大，吉瓦只是個開始，集中化是主流。但你描述的業務圖景似乎也包含了邊緣和客户端計算。你認為算力最終會如何在數據中心、邊緣、客户端之間分佈，還是完全由應用工作負載來決定？
> 
> **陳立武：** 現在的大規模 AI 基礎設施建設是正確的，我沒有看到任何減速的理由，因為工作負載還在持續增長。目前的限制因素主要是供給側——任何放緩都來自供給端的約束，而不是需求端。
> 
> 但我更關注的是：所有這些基礎設施建好之後，什麼樣的應用會跑在上面？你必須找到真正有規模的應用——就像互聯網時代，亞馬遜、Netflix 這樣的應用脱穎而出，而另一些則消失或被收購。AI 行業會經歷同樣的過程：大增長之後是整合，最終一兩家真正的贏家浮出水面。
> 
> 聚焦應用是關鍵，你看 Netflix 是一個真正的應用，亞馬遜也是真正的應用，它們都贏了。而且某些應用確實更適合在邊緣或客户端運行——機器人、國防這些場景，設備端的算力選擇非常關鍵，你對連接的假設、對設備內置能力的假設，決定了你能做什麼。這一點在 SaaS 時代一度被忽視了。
> 
> 我的投資方法始終是：找到真實存在的問題、找到正確的合作伙伴、評估應用的市場規模是否可持續——如果你真的相信它，就加倍、三倍押注。當然，這也包括押注那些尚未大規模落地的應用。
> 
> **主持人：** 非常感謝你今天的到來，這是一次真正的享受。
> 
> **陳立武：** 謝謝邀請。

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- [ADI.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/ADI.US.md)
- [TSM.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/TSM.US.md)
- [CDNS.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/CDNS.US.md)
- [9984.JP](https://longbridge.com/zh-HK/quote/9984.JP.md)
- [SFTBY.US](https://longbridge.com/zh-HK/quote/SFTBY.US.md)

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