英特爾CEO：CPU僅滿足五成需求，14A明年第一季度投產，新架構或將推理功耗降至GPU的1/15

9月14日，英特爾CEO陳立武近日在一場產業峰會的爐邊對談中表示，隨著AI智能體規模急速擴張，CPU需求已遠超英特爾現有供給能力，目前僅能滿足前沿客戶約五成的需求。

同時，他透露公司製程技術取得重大進展，18A製程節點已進入量產，14A節點將於明年第一季投產。

陳立武表示，多位大型科技公司CEO已直接致電，要求增加CPU供貨，「我不得不致歉，因為我們的產能跟不上。」

他將這一短缺歸因於AI推理場景中CPU需求的爆發。在智能體編排、控制面及多執行緒任務處理上，CPU具備GPU難以取代的優勢。

此外陳立武透露，英特爾正扶持基於資料流架構與晶圓級擴展方案的新型專用晶片，在特定推理場景下，它們能以GPU 1/10至1/15的功耗提供同等效能。

在市值層面，陳立武透露，他接任CEO時英特爾市值約為900億美元，目前已升至約5000億美元。

在製程良率改善方面，陳立武披露，透過向設施設備商及數據分析合作夥伴開放工廠數據，英特爾已實現每年約7%的良率提升。他坦言上任初期工廠良率「糟糕至極」，但強調打破壁壘、尋求外部協助是扭轉局勢的關鍵。

智能體時代引發算力逆轉，高端CPU嚴重供不應求

市場普遍存在一種誤解，認為AI的發展僅僅依賴GPU。

陳立武指出，儘管GPU在模型訓練方面表現出色，但在進入智能體與強化學習推理階段後，算力需求正在發生逆轉。陳立武表示：

當需要進行編排、控制流以及複雜的單執行緒或多執行緒調度時，CPU是最好的選擇。

陳立武指出，目前前沿模型廠商都在緊急搶購高端CPU，這直接導致了英特爾產能的極度緊張。

他坦言目前的交付壓力極其巨大：

我只能提供客戶所需（CPU訂單）的50%。很多科技巨頭的CEO給我打電話排隊搶購，我不得不向他們致歉，因為我製造得還不夠多。

他明確預判，隨著未來數百萬甚至數萬億智能體上線，包括CPU、記憶體、網路頻寬在內的算力基礎設施將持續處於「供應受限」的環境中。

陳立武回顧接任CEO初期的挑戰時表示，公司問題的深度和廣度遠超其擔任董事會成員兩年間的判斷，「至少超出我預期的十倍以上」。

他將文化變革列為首要任務：一是建立問責文化，二是真正傾聽客戶。

他透露，一位大客戶在他上任不久後列舉了英特爾15個方面的失誤，

他們告訴我，你們的團隊不聽我們的，只會對我們說教，所以我們把你們從設計端移除了。

陳立武還強調，工程團隊直接向他匯報，使他能夠掌握真實的一線資訊，而非經過層層過濾的「美化版本」。

他將保持與創業公司和風險投資社群的持續連結視為避免英特爾再度錯失下一波技術浪潮的關鍵機制。

18A已全面量產，14A明年一季度投產

晶圓代工業務是英特爾振興的核心，但陳立武強調，代工的本質是「客戶服務業」，這要求英特爾徹底改變過去的文化。陳立武說：

代工不是高高在上，你需要以取悅和謙遜的姿態去服務客戶，無縫配合他們偏好的EDA工具或特定的第三方IP庫。

為了解決先進製程的良率問題，陳立武採取了雷霆手段，堅決打破了內部工程師隱瞞數據的積弊。他回憶了這段極具衝擊力的過程：

我必須改變文化，解雇了一些工程師，確保我們完全敞開心扉。當我們公開真實數據後，兩家設備廠商CEO好友打電話告訴我：「立武，我得告訴你個壞消息，這初始良率太可怕了。」我回答：「這就是為什麼我要向你們求助。」

在合力攻堅下，英特爾的先進製程迎來了大幅躍進。陳立武正式確認了最新的時間表與數據亮點：

好消息是，現在我看到良率每年有7%的提升。Intel 18A製程已經全面投入量產，Intel 14A製程將在明年第一季正式投產。

先進封裝是「終極聖杯」，巨資落地美國化解斷鏈危機

在摩爾定律放緩的背景下，陳立武把先進封裝視為產業未來的「終極聖杯」，並將其列為未來5年的戰略重點。

陳立武認為，透過將CPU、大容量記憶體與I/O整合的系統級封裝，是提升算力密度的關鍵。

然而，他也對供應鏈提出極其嚴厲的警告。他指出，全球關鍵封裝基板材料被極少數廠商壟斷（日本兩家、中國台灣地區兩家），且必須巨額預付才能取得產能。陳立武表示：

全球95%的先進封裝產能集中在單一地區，這極其危險。

英特爾正投入巨資，加速將先進封裝與製造能力落地美國本土。

「十年降維打擊計畫」與量子計算節點

針對當前AI基礎設施的演進，陳立武對電力消耗提出了深刻憂慮。

黃仁勳在訓練領域做得非常出色，但整個產業正面臨一個無法逾越的問題——電力消耗極限。

為了突破這一瓶頸，陳立武透露了他正在秘密布局的「十年前瞻工程」。

他指出，人腦處理極高難度的認知任務僅需數十瓦能耗，這意味著未來算力存在「降耗一萬倍的潛在技術空間」。

目前，英特爾正扶持基於資料流架構與晶圓級擴展方案的新創公司（如SambaNova、Cerebras），「在特定推理場景下，它們能以GPU 1/10至1/15的功耗提供同等效能。」

同時，公司正大力投入神經形態計算（Neuromorphic Computing）與類腦MPU。

對於更為前沿的量子計算，陳立武給出明確的商業化時程。他表示公司目前正高度聚焦於量子糾錯（Error Correction）難題的解決：

預計在未來3到5年內，量子計算將產生實質性的產業衝擊，它將與CPU、GPU形成異質混合運算網路，共同解決高維計算難題。