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

英特尔的回报目标是"5至10年内实现10倍"

近日，陈立武（Lip-Bu Tan）接受科技播客 No Priors（由 Elad Gil 和 Sarah Guo 主持）专访。

66 岁的前楷登电子（Cadence）CEO、传奇投资人陈立武（Lip-Bu Tan）没有选择步入退休生活，反倒接下了科技行业最难的一份差事：带领英特尔扭亏为盈、重振旗鼓。埃拉德・吉尔（Elad Gil）与郭莎拉（Sarah Guo）专访英特尔 CEO 陈立武，畅谈他接下这份重任的缘由，以及 “拯救英特尔” 真正意味着什么。

陈立武讲述，自己早年深耕初创企业的从业经历，如何指引他重塑英特尔内部文化 —— 推动公司决策提速、聚焦客户需求、建立权责清晰的问责机制。他还详解了优化英特尔资产负债表的布局方案：引入黄仁勋旗下英伟达、软银以及美国政府的多方投资。

此外，他分享了英特尔公司产品路线图：以中央处理器（CPU）为核心，面向智能自主 AI 与推理算力打造产品；谈及与埃隆・马斯克合作建设巨型晶圆厂（Terafab）的进展；分享他个人的半导体投资评判框架；并剖析 AI 正如何重塑这家他口中 “传统流程固化、表格化管理的老牌科技企业” 的研发设计与运营模式。

这里为您整理出这次极其硬核的访谈最核心的完整内容拆解与核心实录精华。

陈立武在访谈中用其兼具“传奇投资人”与“硬核工程师”的视角，深刻剖析了英特尔的文化重塑、最前沿的先进封装/新材料布局，以及与马斯克的神秘合作。

陈立武在播客中的核心10条问题：

1. 为什么陈立武选择执掌英特尔
2. 整顿英特尔的官僚文化
3. 英特尔的十年愿景（10x回报目标）
4. 与埃隆·马斯克在 Terafab 项目上的合作
5. 改变半导体供应链的地理格局
6. 物理微缩极限、先进封装、玻璃基板与人造金刚石
7. 半导体投资的挑战与三代半导体材料布局
8. 来自 Cadence 时期的成功经验复制
9. 投资者对英特尔最大的误解是什么
10. AI Agent 与推理（Inference）时代，算力会留在哪里

陈立武在播客中给出的答案：

• 执掌原因：出于国家战略和全球供应链安全考虑，不能将先进制造全押在亚洲。他认为自己“工程师+风投+资深CEO”的背景最适合帮英特尔重构代工模式。
• 整顿官僚文化：砍掉繁琐的会议和汇报层级，实施扁平化管理，引入硅谷初创公司的敏捷速度，让组织完全以客户和结果为导向。
• 十年愿景（10x回报）：英特尔复兴分为“爬、走、跑”三步，目前处于“爬”的打基础阶段。他设定了未来5-10年为投资者带来10倍回报的目标，真正爆发在2030年后。
• 与马斯克合作（Terafab）：两人都认为现有算力基础设施跟不上AI暴涨。马斯克自建晶圆厂（Terafab），英特尔全面提供技术与工艺支持。马斯克不设限的激进思维正在倒逼英特尔加速。
• 供应链地理格局：旨在欧美建立兼具韧性的制造与封装基地。英特尔与台积电是“竞合”关系，AI市场庞大，地理再平衡是为了满足客户对供应链韧性的刚需。
• 微缩极限与新材料：单纯靠摩尔定律微缩越发困难。英特尔押注先进封装（EMIB），并深度布局玻璃基板以解决散热与信号瓶颈。他还投资了人造金刚石（钻石）晶圆，将其作为芯片底部的终极散热材料。
• 半导体投资与三代半导体：半导体投资周期长、容错率低。他重点下注氮化镓（GaN）、碳化硅（SiC）和磷化铟（InP），认为AI数据中心和光电融合离不开这些新材料。
• 复制Cadence经验：复制当年的成功路径：让工程师重新成为主角，削减管理层。代工本质是“信任背书”，必须用严苛的良率（Yield）和周期时间（Cycle Time）赢回客户。
• 最大误解：市场只看短期财报，误以为英特尔已经出局。华尔街严重低估了英特尔转型代工的决心、18A工艺的进展以及在先进封装（如玻璃基板）上的长线底层资产重构。
• AI Agent与算力留存：训练仍集中在云端，但随着AI Agent爆发，出于隐私、延迟和能耗成本考虑，海量的推理（Inference）将走向去中心化，大量发生在PC、手机等边缘端。这正是英特尔的潜在机遇。

No Priors 播客专访：对话陈立武（完整实录翻译）

主持人（Sarah Guo & Elad Gil）：欢迎收听新一期的 No Priors。今天，Elad 和我非常荣幸地邀请到了陈立武（Lip-Bu Tan）先生。他是来自华登国际（Walden International）的传奇投资人，曾任 Cadence 的 CEO，而现在，他是英特尔（Intel）的掌舵人。

今天我们将聊聊他重塑英特尔的宏伟计划、美国政府作为主要股东的角色、如何成为一名卓越的半导体投资人，以及我们究竟能否在美国本土制造出顶尖芯片。欢迎你，立武。

陈立武（Lip-Bu Tan）：谢谢，很高兴见到你们。

1. 为什么在 66 岁接下“科技界最难的工作”？

主持人：我们从最显而易见的问题开始。去接下英特尔——这家对美国至关重要的半导体巨头——的 CEO 位置，绝对是全行业最艰难的一项工作。你为什么要接这个摊子？

陈立武：问得好。我今年 66 岁了，很多人都对我说：“你该退休了，而不是去接下这个整个行业里最烫手的山芋。”

促使我做这个决定的原因有两个：

• 第一，英特尔是一家标杆性（Iconic）的企业，它对整个半导体生态系统太重要了，对美国也太重要了。
• 第二，在执掌 Cadence 之后，我决定为这个行业再尽一次力。

主持人：在过去的 14 个月里发生了很多事情，最让你感到意外的是什么？

陈立武：最让我意外的、甚至是在我以前的工作经历或训练中从未遇到过的事情是——在刚上任不久的一个清晨，特朗普总统（President Trump）突然要求我辞职，理由是存在“利益冲突”，且没有任何例外空间。

当时我不得不首先说服我自己：我根本不需要这份工作，我来这里纯粹是为了拯救英特尔。 把这些个人情绪和利益得失抛开后，我开始思考我究竟能为英特尔做些什么。幸运的是，我们在周四早上开了一次会，接着周一又开了一次。在会上他愿意听我解释，我向他分享了我的背景：我出生于马来西亚，在新加坡长大，随后进入 MIT（麻省理工学院）深造，之后我一直生活在美国，从未离开过这个国家。

他非常认真地听取了我的陈述，最终给予了我完全的信任和机会。对此我非常高兴。

2. 拯救英特尔：文化重塑与产品线简化

主持人：现在你获得了这个证明自己的机会。当你提到“这份工作的目的是拯救英特尔”时，在你眼中，英特尔的“获胜”或“繁荣”应该是什么样子的？

陈立武：是的，我上任刚满 14 个月，这期间发生了太多事情。

如果要总结的话，核心有以下几点：

第一，重塑企业文化

我们要建立更强的问责制（Accountability），同时大幅提升决策速度。我太习惯硅谷的初创公司文化了——在那里一切都以光速推进。而英特尔内部过去充斥着一层又一层的官僚主义（Bureaucracy），开不完的跨部门会议。

我果断打破了这种低效的“开会文化”，强化结果导向，并开始频繁地倾听客户的声音。客户们对我的态度感到非常惊喜，他们说：“像陈立武这样级别的人，居然愿意如此谦逊地倾听并亲自帮我们解决面临的技术问题。”

第二，工程团队直接汇报

从上任第一天起，我就决定让所有的工程团队直接向我汇报。作为一名工程师出身的管理者，我想亲自撕开伤口，看看到底是哪里出了问题、有哪些是需要我马上纠正的。

第三，简化产品线

我们要精简冗杂的产品线，真正明确未来 5 到 10 年的路线图（Roadmap）和长远愿景。

3. 稳扎稳打的“十年愿景”与强大的地缘朋友圈

主持人：你对英特尔未来 10 年的愿景是什么？

陈立武：无论是我当年在 Cadence 还是如今在英特尔，我都信奉一贯的治企哲学：首先，你要学会“爬”（Crawl），保持谦逊，倾听客户；接着，学会“走”（Walk）；最终，才能在赛道上“奔跑与冲刺”（Run and Sprint）。 这就是我倡导的步步为营的文化。

对于我来说，第一步就是彻底扭转和强化我们的资产负债表（Balance Sheet）。

直言不讳地说，英特尔之前的资产负债表是极其糟糕的。因此，我非常高兴美国政府能够成为英特尔的大股东。正如我当时向特朗普总统解释的那样：当台积电（TSMC）创立之初，台湾当局就是其重要股东；无论是日本还是新加坡，政府对于这类半导体基础设施的战略级支持都是至关重要的。

其次，我非常感激我的老朋友——黄仁勋（Jensen Huang）。他直接用 50 亿美元 的真金白银注入并投资支持我。我很庆幸自己做对了一些工作，现在的这笔资产如果算上带动的效应，已经远远超过了 250 亿美元。

此外，软银（SoftBank）的孙正义（Masa）也对我伸出了援手，我以前曾是软银的董事。在这些盟友的支持下，我们巩固了资产负债表，得以将全部精力聚焦于产品本身。

4. AI 时代的 CPU 复兴与代工业务的本质

陈立武：在精简并聚焦产品后，我们迎来了行业长线红利。在某种程度上我们非常幸运，如今 AI 智能体（Agentic AI）和 AI 推理（Inference） 迎来爆发，这导致市场对高算力 CPU 的需求急剧飙升。

在传统的 AI 训练（Training）阶段，CPU 与 GPU 的配置比例通常是 1:8；但到了当前的推理和 Agent 时代，这个比例正在变成 1:4 甚至 1:2。

我与许多头部的 AI 大模型开发者和上下游团队进行了深度交流，他们明确表示：在强化学习（Reinforcement Learning） 以及多智能体协作与调度（Orchestrating Agents） 的速度表现上，CPU 实际上扮演着不可替代的高效角色。因此，我对目前英特尔数据中心服务器 CPU 的强劲需求感到非常欣慰。

晶圆代工（Foundry）业务的铁律

另一块核心业务是我们的代工服务。代工是一个极其消耗资本且门槛极高的行业。想要服务好客户，你必须具备两点：

• 完善的 IP 生态： 比如你想做移动端芯片的代工，你就必须拥有全套的低功耗 IP 库。没有这些底层资产，你根本无法服务客户。
• 信任（Trust）： 代工本质上是一种信任背书。客户把核心晶圆交给你，如果你的良率（Yield）不行，那对客户的营收来说将是一场灾难。

因此，我现在的核心精力完全死磕在三个硬性指标上：良率（Yield）、缺陷密度（Defect Density）以及周期时间（Cycle Time）。必须确保我们能为客户提供最高质量、最可靠的交付。

最终，英特尔代工必须走向“全栈（Full Stack）”服务。现在客户不仅向我要硅片，有些客户甚至直接要求：“立武，给我拉一整台服务器机柜（Whole Rack）过来。”这意味着我们必须具备系统级的建造能力。这些能力，都是我这段时间不显山不露水地、一步一个脚印建立起来的。同时，我亲自招募了大量业界顶尖的人才——顺便提一句，所有的核心高管招募都是我刷自己的电话本（Roster deck）逐一去请的，没有用任何猎头公司。

主持人：你在这个行业深耕了太久。在接手英特尔之前，你掌管了 Cadence 大约 12 年吧？

陈立武：准确地说是 13 年。之后又做了两年的执行董事长，加起来一共 15 年。好笑的是，当年我签合同时说“只干三个月”。所以现在别人和我说“就干三个月”的时候，我都会非常小心，因为一不小心就会变成 15 年（笑）。

5. 首次揭秘与马斯克的 “Terafab” 深度合作

主持人：听起来你未来还有很长的路要走。外界非常关注的另一个重大项目是 “Terafab”，以及你与埃隆·马斯克（Elon Musk）在该项目上的全面合作。你能具体聊聊这个项目是怎么促成的，以及你们是如何协同的吗？

陈立武：好的。我想大家都会同意，埃隆·马斯克是本世纪最杰出（如果不是最杰出之一的话）的超级企业家。

他和我在一件事情上有着完全一致的共识：目前的半导体基础设施发展速度，根本无法承载 AI 的指数级暴涨。 无论是在产能（Capacity）、生产效率（Productivity）还是功耗控制效率（Drive Efficiency）上，全行业都存在巨大的供应链缺口。

基于这个判断，埃隆做出了一个极其大胆的决定：他要建造属于他自己的晶圆厂，这个项目被称为 Terafab。

与此同时，英特尔非常荣幸能够成为他的核心合作伙伴。我们将全方位输出英特尔的半导体制造技术、工艺流程（Process）和工程经验，帮助他的晶圆厂以最快的速度切入正式量产。他麾下有一支执行力极强的铁军，我和他们每周都会举行例会，这种跨界协作让人感觉非常振奋。

埃隆是一个极其“不墨守成规”（Unconventional）的人。他会质疑传统半导体制造中的每一个既定步骤，质问为什么要按传统的老一套来。这种逆向思维非常提神，我很喜欢和有不同见解的人坐在一起，共同蹚出一条最好的新路。在这场合作中，我们双方都能学到太多东西。显然，无论是他的特斯拉汽车还是未来的 Optimus 机器人，未来都需要海量的底层芯片支持。

主持人：有传言说，他甚至提出过“希望能允许员工在昂贵的半导体洁净室（Clean Room）里抽烟”之类颠覆行业的想法？

陈立武：（笑）倒也没走得那么远。也许洁净室的某些非核心特定区域有讨论的余地，但他这种完全开放、不设限的思维模式，确实在倒逼我们去重新思考很多传统流程的合理性。

6. 先进封装的物理极限：玻璃基板与人造金刚石

主持人：这确实令人兴奋。无论是在美国本土扩建代工产能，还是与 Terafab 开展深度合作，大家都看到了英特尔的蜕变。

如果我们从宏观角度来看 AI 给全球半导体供应链带来的剧烈重构，许多国家都在重新定位自己。比如，有些国家（如印度、菲律宾）的传统外包、BPO（商务流程外包）和客服中心正在短期内被 AI 替代，面临剧烈冲击。而那些拥有廉价能源的国家正在疯狂建数据中心。

在这个大背景下，全球半导体制造格局应该如何调整？像拥有 NVIDIA、Mellanox 和英特尔深厚根基的以色列，是否应该在半导体制造上走得更远？菲律宾等国家是否应该重新夺回其制造业基地的底牌？

陈立武：这是一个宏大的好问题。AI 正在彻底重塑全球各行各业的版图，其带来的深远影响将远远超过当年的互联网革命。

在半导体设计本身，AI 和机器学习（ML）已经在大幅提升芯片设计的时序优化效率，缩短产品上市周期并降低成本。

但目前限制 AI 需求与暴涨的核心瓶颈有三个：

1. 电力约束（Power Constraint）： 这是众所周知的，很多国家根本拿不出数据中心所需的巨额电力供应。
2. 氦气危机（Helium Impact）： 许多人没有意识到，氦气作为半导体制造中必不可少的冷却与保护气体，其潜在的供应短缺对半导体行业的影响是极其致命的。
3. 存储芯片（Memory）的极端匮乏： 现在所有人都在全球市场上疯狂抢购高带宽内存（HBM/Memory），哪怕你现在砸钱建厂，产能释放也需要数年的周期。这直接导致了 CPU、GPU 的整体成本和售价被大幅推高。

摩尔定律的物理极限与破局之道

很多人持有一个悲观论调，认为英特尔的代工和 Terafab 很难与台积电竞争，因为美国的劳动力成本太高了。但经历过供应链危机的巨头都会明白，拥有一个具备强韧性（Resilient）和地缘多元化的供应链，是大型科技公司的刚性生命线。

我们对台积电充满敬意，他们是非常伟大的合作伙伴。但全球 AI 爆发所需的产能缺口太大了，我们双方必须共同释放更多的产能来喂饱这个市场。英特尔目前最先进的 14A 工艺（1.4 纳米） 进展顺利，并且我们已经开始规划 1 纳米（1nm）和 0.7 纳米（0.7nm）工艺。

芯片的线宽已经比人类的头发丝还要细无数倍，单纯依靠传统物理微缩（Scaling）路径的摩尔定律正在逼近极限，且研发和制造资本变得极端昂贵。因此，我们不能再单打独斗，必须依靠系统级的设计与材料科学的革命。

未来的核心瓶颈和破局点就在于先进封装（Advanced Packaging）：

• EMIB（嵌入式多芯片互连桥接）与 3D Foveros 技术： 台积电有他们的 CoWoS 封装，而英特尔拥有极其硬核的 EMIB 技术。我目前的死命令就是必须确保 EMIB 在进入大规模量产时的良率和性能完美达标。
• 玻璃基板（Glass Substrates）： 当传统基板在巨量功耗下面临变形和散热极限时，我通过英特尔的风投部门深度投资了一家叫 3DGS 的玻璃基板公司。玻璃是完美的绝缘与散热介质，英特尔在该领域拥有上千项专利。我们刚刚宣布了与印度政府、以及美国新墨西哥州基地的重大先进封装制造计划。
• 人造金刚石/人造钻石（Synthetic Diamonds）： 这是一个极其颠覆性的尝试。金刚石是自然界中导热率最高的终极热绝缘体。为了彻底释放 AI 芯片在恐怖功耗下的散热瓶颈，我直接投资了人造钻石晶圆公司 Diamond Foundry。我们尝试将人造钻石材料直接引入未来芯片底部的先进封装架构中。

作为一名工程师，最美妙的事情就是：当你撞到物理规律的南墙时，你要么想办法跳过去，要么想办法绕过去。 

7. 顶级风投的投资密码：直击供应链的“咽喉 bottleneck”

主持人：作为 Walden（华登国际）长期的顶级风险投资人，你创造了 159 家公司成功 IPO、126 家公司完成并购（M&A）的惊人神话。在半导体这个曾经被很多风投视为“又重、周期又长、容错率极低”的冷门领域里，你是如何捕捉机会的？

陈立武：（笑）谢谢，我只是非常享受陪伴创业者从零建立公司的过程。

我的投资逻辑其实非常简单，永远只盯着一个核心：当前的行业瓶颈（Bottleneck）在哪里？你帮客户解决了什么不可替代的痛点？客户是不是在为此坐立难安？

给大家举几个我深度布局的案例：

• 当数据中心集群内的芯片互连和通信速度成为严重瓶颈时，我投资了 Astera Labs ；
• 当电信号传输跟不上高带宽算力时，我果断下注了发力“光电融合/硅光子互连”的 Celestial AI。你看现在的黄仁勋，他几乎买下了全球所有能看到的硅光子和光电领域的顶尖初创公司，因为互连速度决定了 AI 集群的生死。
• 在第三代半导体新材料上，我全面下注了氮化镓（GaN）、碳化硅（SiC）和磷化铟（InP）。比如在数据中心电源管理中，将 48V 高压高效转化为芯片所需的 1V 电压时会损耗大量热能，谁能用新材料把功耗和发热打下来，谁就扼住了全行业的咽喉。

投资第一天就要锁定“超级客户”

在半导体创业中，如果你第一天没有锁定你的关键“标杆客户”，你就很难存活。我最喜欢的打法是，让初创团队直接去攻克那些超大规模的科技巨头（Hyperscalers）。

这些巨头拥有最庞大的应用场景，只要他们认可你的技术突破，他们不介意在第一年就甩给你数百万美金的订单，甚至为了绑定你愿意接受股权认股权证（Warrants）。只要拿下这样一个超级客户，你的初创公司就能瞬间实现规模化。

同时，我对寻找顶尖人才乐此不疲。除了硅谷和奥斯汀，以色列（Israel） 拥有极具颠覆性的硬核创业者。哪怕在动荡的战争时期，我和以色列团队开视频会时，警报声响起，他们会淡定地说：“立武，对不起，我得去趟地下防空洞，网络可能会变差，我们切成语音继续聊。”这种无与伦比的韧性（Resilient）和企业家精神，是我作为风投最愿意与之同行的力量。

未来的巨大处女地，除了当前的生成式 AI / 智能体（Agentic AI） 之外，下一个宏大边疆是具身智能/物理 AI（Physical AI）。这也是我目前深度参与并大举投资一些开源前沿大模型的原因。

8. 十年后的胜利者：打造全栈式的芯片平台

主持人：结合你在 Cadence 的 15 年经验以及如今在英特尔的铁腕转型，你认为 10 年后的半导体巨头会变成什么样？AI 会彻底改变半导体公司的形态吗？

陈立武：毫无疑问。回顾我过去几十年的投资生涯，我投过的公司里，有 90% 的企业在走到一半时，都因为市场的剧烈变化而彻底推翻并更改了他们最初的商业计划（Business Plan）。

正因如此，我投资时有两条铁律：

1. 我投的是一个具备抗压和应变能力的“创业家团队”，而不是单打独斗的孤勇者；
2. 创始人必须保持极其开放的心态（Open-minded），愿意倾听和接受导师的指导与反馈，并最终自己进化出正确的决策。

至于 10 年后什么样的半导体公司能最终赢下牌局，我的个人观点是：那些能够在一个特定垂直利基领域（Niche Area）做到极致，同时具备“全栈解决方案（Full Stack Solution）”能力并完成平台化蜕变的公司。

我非常钦佩黄仁勋。他当年顶着巨大压力和市场嘲笑，死磕 CUDA 软件生态，他从一开始要做的就不是一个单纯卖芯片的硬件贩子，而是一个庞大的算力平台公司。他成功做到了。同样的，像 Anthropic 和 OpenAI 这样的软件巨头，也在用极度优雅和迅猛的速度颠覆旧的游戏规则。

这正是英特尔正在悄然推进的自救与重构：我们拥有横跨 CPU、GPU 的异构计算架构（XPU），我们有世界最顶尖的先进封装（玻璃基板、EMIB），同时我们正在坚定地拆分并推进我们的晶圆代工服务（Foundry）。

当我们将全栈的算力、先进封装和开放代工完美熔于一炉时，我们就能为全球各种截然不同的 AI 工作负载（Workloads）定制最完美的专属硅片。这就是我正在带领英特尔奔赴的终局战场。

9. 组织重构、跨代团队与向下一代学习

主持人（Sarah Guo & Elad Gil）：开发半导体有着极高的复杂度，比如前期的各种配置设定、QA（质量保证）以及后续的方方面面。我很好奇，在物理世界或晶圆厂（Fab）的实际语境下，你如何看待团队结构、人员能力要求的转变，或者说 AI 的融入？这是一个自然的、缓慢的演进，还是在某些领域正在发生激进的质变？比如在材料科学领域，我们是不是可以直接用现有的“3A模型”加上一些化学计算就能搞定一切？我很想听听你对未来世界这方面的思考。

陈立武（Lip-Bu Tan）：这是一个很好的问题。这又回到了我前面提到的“爬、走、跑”三步走策略。

在“爬”的阶段，我基本上是在全力招揽半导体行业里最顶尖的硬核人才。而现在，我开始审视为了构建一个“全栈（Full Stack）”生态，我需要引入什么样的软件人才。

我注意到，我目前团队的平均年龄在 40 岁中后期到 50 岁之间。我必须引入新鲜血液，让他们带进对当前前沿大模型（Frontier Model）和开源生态的底层理解。 这对理解现代 AI 负载（Workload）至关重要。

在这方面，我发现我的儿子现在成了我的老师。每次他邀请我去他家看孙子孙女时，我都会拉着他，狠狠压榨和请教他在 AI 和机器学习方面的见解。他在这个圈子里扎得比我深得多。我从他那里学到了太多，这也帮助我理解如今的半导体投资，并据此为英特尔引入匹配的软件人才。

我们要彻底改变英特尔。过去的英特尔是一家非常古老、极度依赖电子表格（Spreadsheet，如 Excel）和繁琐流程的传统公司。现在我正在将其转型为一家由 AI 驱动、AI 赋能的创新企业。 我们在芯片设计上利用 AI 工具，并在全公司所有职能组织内全面拥抱 AI，减少对传统电子表格的依赖。

未来的核心，是把两代人才的优势，与我们能找到的最好的 AI 工具完美结合。这不仅用于组织管理、销售或市场营销，更将深度融入到我们的芯片设计（Design）中。

10. 重估产业政策与资本密集型企业的“长线长钱”

主持人：我想很多投资者——至少对我而言，自创办风投公司以来的这几年里——在思考这种资本密集型企业的多元化资金来源时，学到了很多。我以前做过很多软件行业的投资，软件不需要你在项目达到关键规模前，先兜里揣着 1.5 亿美元的底气，因此以前很少需要和资产负债表极度雄厚的老练朋友打交道。

而你在这条路上已经走了很久，并且你现在拥有与政府作为大股东共同合作的独特经验。你如何看待当前的产业政策（Industrial Policy）？这种政策曾催生了台积电（TSMC）这样全球最伟大的公司，但在很长一段时间里，美国商业文化对“政府干预工业”是有点排斥和不以为然的。你认为这种观念现在应该如何改变，或者说它在哪些方面最关键？

陈立武：问得好。对于资本密集型的半导体制造和基础设施行业，你必须拥有庞大的资本获取渠道。

坦率地说，即使是现在的早期风险投资，也变得极其资本密集。如今某些风投基金愿意在单家初创公司上砸下 10 亿美元，这在以前的 VC 圈是不可想象的，但现在每天都在发生。所以你必须适应这种“钟形曲线”的两端：要么像我们一样，在极早期（Pre-seed / Seed）就切进去；因为一旦到了 A 轮，很多 AI 公司的估值就已经冲着超过 10 亿美元去了。现在的市场环境里，想要投到一家投前估值在两三千万美元的优秀 AI 芯片初创公司已经非常罕见了。你必须练就鹰眼挑出对的人，然后帮他们找钱去规模化（Scale）。

这也是为什么现在很多大型公募基金（Mutual Funds）也喜欢在公司上市前就加入我的早期投资。我很欢迎他们，因为他们对“风投必须占股 20%”这种硬性指标没那么敏感——说实话，现在的创业项目哪有那么多 20% 的股权分给所有人？你必须找对志同道合的投资人。

而对于像 AI 算力工厂（AI Factory）和晶圆代工（Foundry）这种更加恐怖的资本无底洞，你必须无缝对接政府资金、主权财富基金（Sovereign Funds）以及行业内的超级巨型资本。 现在有几个巨型基金就是专门为了给这类基础设施建设提供弹药而设立的，我们必须深度接入这些资本，以此来规模化我们的代工运营。

总的来说，政府和主权基金变得极其关键。作为一家上市公司的掌舵人，我正在刻意调整英特尔的股东结构，把目光聚焦在那些真正看重“长线增长”的战略投资者身上。 只有这样，他们才能陪着我一起把业务真正做大，而不是每个季度都短视地逼问我：“你什么时候账上再搞一次股票回购（Share Buyback）？” 股票回购固然是好问题，但在现阶段，我更迫切的使命是把英特尔的底层业务重新建构起来。这种长短期的平衡至关重要。

11. 华尔街对英特尔的最大误解是什么？

主持人：你认为目前的投资者对英特尔最大的误解是什么？

陈立武：误解有很多。但首先，我想重申那句话：先爬，再走，最后跑。

在过去的 14 个月里，我们完成了“爬”的蓄势阶段，现在市场已经开始敏锐地察觉到英特尔隐藏的巨大潜力。

目前最核心的重点是，我们必须把最能打的核心产品交出来。在 PC 客户端领域，英特尔依然拥有极高的市场份额，但我们必须交付更加强悍的性能。这也是为什么我正在英特尔内部悄悄彻底重构 CPU 架构、GPU 架构和软件架构团队。 我想让英特尔内部孵化出多个“初创公司文化”的突击队，以便我们能以极快的速度迭代，用跨代的技术实现反超（Leapfrog）。

除了传统产品线的重构，市场上正涌现出庞大的新能量，比如 AI 智能体（Agentic AI）和物理 AI / 具身智能（Physical AI）。这些是我们正在大举投资的庞大处女地。

而在代工（Foundry）端，我们目前和台积电在市场表现和绝对性能上确实还有明显的客观差距。因此，我们必须保持敬畏与谦逊，老老实实地死磕我之前提到的那些底层建筑——IP 库、良率、缺陷密度和周期时间。必须做到足够高效和可靠。

代工是建立在“信任”之上的生意。客户必须在内心深处完全信任你，才会把价值连城的晶圆订单交到你手里。这个信任的重建需要漫长的周期，但我预计到 2030、2031 或 2032 年左右，英特尔代工的真正底牌和恐怖潜力将会全面浮出水面。

很多人还没意识到游戏根本没有结束。过去，你造服务器、造 PC，是服务于人类用户的；而未来的新维度是，将有数以亿计的“AI智能体（Agents）”夜以继日地接入算力网络、调用底层的软件栈。 这个增量市场是无限大的。在 Agent 时代和物理 AI 时代，英特尔完全有能力、也有机会在这个新局里扮演核心主导角色。

AI 浪潮才刚刚开始。黄仁勋用英伟达牢牢统治了云端训练（Training）市场，但在边缘端（Edge）、在 AI 智能体以及物理 AI 的广阔世界里，这是一场全新的大混战（Jumbo），每个人都有获胜并重新洗牌的机会。这正是我想带英特尔赢下的战役。

所以，我希望投资者能看到，尽管在过去的 14 个月里我们已经为股东创造了大约 6 倍的回报（注：此处陈立武指其接手或推进关键变革以来的阶段性股东价值资产重估），但这仅仅是个开始。我们未来还有巨大的上升空间。

主持人：这听起来像是在成熟期大盘股里拿到了风险投资（VC-like）级别的潜在回报率。

陈立武：没错！我骨子里终究是个风险投资人，我永远在寻找 10 倍（10x）回报的机会。 当年我接手 Cadence 时，从代理 CEO 做起，直到我卸任执行董事长，前后为股东创造了接近 76 到 85 倍的回报。当然，在英特尔复制这个神话要困难得多，因为英特尔现在的体量盘子大得惊人。但我依然对自己说：“行，那我们就把目标定在 5 到 10 年内实现 10 倍的回报。” 作为一个流淌着风投血液的人，这是我为自己设定的终极长线目标。

12. 端云协同：算力的终极留存状态

主持人：在这个庞大的基数上开启如此宏大的使命，祝你一切顺利（Godspeed）。在你的描述中，包含着一个关于 AI 工作负载留存在何处的底层信念。现在业内很多人认为：“未来一切都会走向集中化，我们要建越来越恐怖的数据中心，吉瓦（Gigawatt）级用电量只是个起点。在云端中心化地运行推理和计算，在效率上将绝对碾压边缘端或客户端。”

你是否认为未来算力会存在一个某种形态的“平衡状态（Equilibrium State）”，还是说这完全取决于未来的实际工作负载演进？你怎么看？

陈立武：这是一个极其深刻的好问题。目前全球确实在进行一场史诗级的 AI 数据中心军备竞赛（Build-up）。我认为这完全是正确的，而且短期内我看不到任何放缓的迹象，因为全球工作负载的增长速度太恐怖了。

现在行业唯一的变数是——我们正处于严重的“供应受限（Supply Constrained）”状态。 目前任何形式的增速放缓，纯粹是因为供应链产能跟不上。

但我看待这种宏大基础设施建设的视角略有不同：我永远只关注最终的“应用落地（Application）”。 如果你能精准识别出那个具有海量吞吐的杀手级应用，或者能把几个关键应用成功串联并创造颠覆性的价值，你就能赢。并不是盲目砸钱建数据中心的每一个人都能成为赢家。

这就像当年的互联网泡沫时代一样。最终，市场上只会诞生极少数像亚马逊（Amazon）、Netflix 这样的超级巨头，而大部分跟风建设基础设施的公司最终要么在行业整合中走向边缘化，要么直接销声匿迹或被折价收购。

历史总是押着相同的韵脚。我们以前早就看过同一场电影了，所以现在的乱象对我来说并不意外。关键在于谁能牢牢抓住最终的应用。例如 Netflix 是一个应用，亚马逊也是一个应用，他们抓住了应用，所以他们成了最终的赢家。

主持人：所以你的底层假设是，在未来的 AI 时代，有相当大一部分核心应用，在客户端（Client）或边缘端（Edge Compute）运行的表现和成本优势，将远远好于单纯依赖云端数据中心？

陈立武：精辟！完全正确！正是如此。

主持人：明白。作为风投，我个人也投资了大量专注于机器人（Robotics）以及国防科技（Defense）的公司。在这些领域，设备本地的端侧算力（Compute on the device）是一个极其关键且没有退路的抉择。无论是未来的家用机器人，还是其周边的网络连接环境，端侧算力的强弱直接决定了它能做什么。在过去那个纯粹的 SaaS 软件时代，大家似乎把本地端侧算力的重要性给忘光了。

陈立武：是的，完全是这样。我的核心投资哲学永远只有三条：

找到那个行业里真正迫切需要被解决的硬核痛点；

选对你可以绝对信任并深度绑定的团队与合作伙伴；

看清最终的应用场景。这个应用的盘子有多大？它是否具备长期的可持续性？如果它足够大，且你坚信不疑，那就压上全部筹码，双倍、甚至三倍地全仓下注（Double, Triple down）。

主持人：这意味着你甚至愿意将重注，押在那些目前甚至还没有被行业大规模部署和验证的前沿应用上。这太令人钦佩了。

立武，非常感谢你今天能来到我们的节目。这是一场极其享受且充满启发的对话。谢谢。

陈立武：谢谢你们