英特尔 CEO 陈立武在近期 No Priors 播客中首次系统阐述其改造英特尔的路线。他表示，过去 14 个月已经为英特尔股东创造约 6 倍回报，但“这只是开始”，其为自己设定的目标是在 5 到 10 年内实现 10 倍回报。陈立武称，外界到 2030 至 2032 年会开始看到英特尔真正的潜能，增长不只来自 PC 客户端基本盘，也会延伸到边缘计算、物理 AI 和智能体 AI。
陈立武今年 66 岁，曾是 Walden 投资人、Cadence 前 CEO。他在访谈中回忆，接任英特尔 CEO 后，最意外的经历是特朗普总统一度要求其辞职，理由是存在利益冲突。陈立武随后获得会面机会，向特朗普说明自己出生于马来西亚、成长于新加坡、毕业于 MIT，此后长期生活在美国，并强调自己接下这份工作是为了“拯救英特尔”。
从资产负债表到产品线：以“大型初创公司”速度重组
在陈立武的叙述中，英特尔转型的第一步是改变文化、明确问责、加快决策。他说，英特尔过去有多层官僚会议体系，而他习惯初创公司的推进速度，因此要求所有工程团队直接向他汇报，亲自了解问题所在，并从第一天起强调倾听客户、简化产品线、制定未来 5 到 10 年的路线图。
资产负债表也是其优先处理事项。陈立武称，美国政府成为英特尔大股东令他感到欣慰，他曾向特朗普解释，日本、新加坡等国家都把半导体视为基础设施，政府支持有其逻辑。他还提到黄仁勋向英特尔投资 50 亿美元，这笔投资现在已经增值到 250 亿美元甚至更多；软银的孙正义也伸出援手。通过这些资本支持，英特尔得以稳固资产负债表。
产品层面，陈立武把智能体 AI 和推理带来的 CPU 需求回升视为重要变化。过去训练场景中 CPU 与 GPU 的比例大约是一比八，现在他看到这一比例变成一比四，甚至更低。他还表示，一些 AI 模型开发者告诉他，在强化学习环节以及协调调度智能体时，CPU 表现更好，因此数据中心服务器产品线成为英特尔重新打基础的关键环节。
先进封装、新基板与新材料成为突破口
面对传统工艺节点微缩逼近物理边界，陈立武把重点转向材料科学和先进封装。他表示，英特尔已有 18A 工艺，正在推进 14A 量产，并能看到 10 纳米、7 纳米的技术路径；同时也在规划 1 纳米、0.7 纳米。工艺继续缩小会更昂贵、更困难，因此必须与基板供应商、设备厂商紧密协作，提升良率和性能。
先进封装是陈立武反复强调的瓶颈领域。台积电拥有 CoWoS，英特尔则主推下一代方案 EMIB，他称必须确保 EMIB 在量产阶段达到客户要求的良率。英特尔在模组领域拥有约 1000 项专利，如何把基板和模组整合，是其强调的核心工程课题。英特尔近期还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。
在材料布局上，陈立武列举了氮化镓、碳化硅、磷化铟三个投资方向，其中部分公司已被 ADI 等大型半导体公司收购。封装材料方面，他投资了玻璃基板公司 3DGS，看中玻璃作为散热绝缘材料的特性；他还投资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。他说：“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。”
代工业务强调信任，Terafab 与马斯克合作推进
对于一度被外界质疑的英特尔晶圆代工业务，陈立武选择继续投入。他表示，先进制造对美国本土供应链安全具有战略价值，任何大型半导体企业都不能把供应链高度集中在一两个地理区域。执行层面，他把良率、缺陷密度和周期时间列为核心指标，并强调代工本质上是服务业和信任生意；客户把晶圆交给英特尔之前，必须先信任英特尔，一旦良率不达标，客户因营收损失而离开，将难以挽回。
陈立武同时说明，英特尔与台积电是合作伙伴，并非单纯竞争关系。他承认英特尔在代工方面与台积电仍有显著差距，需要保持谦逊，打好 IP、良率、缺陷密度和周期时间等基础能力。按照他的判断，英特尔代工业务的真正潜能将在 2030 至 2032 年开始被市场看到。
访谈中，陈立武还披露了与埃隆·马斯克推进 Terafab 项目的细节。他称，两人共同判断半导体基础设施在产能、生产效率和功耗效率上没有跟上 AI 增长。马斯克决定自建晶圆厂，英特尔则提供技术和工艺支持，帮助其加速生产。陈立武每周都与马斯克团队开会，并称合作过程令人振奋。马斯克曾讨论洁净室某些区域是否允许抽烟，陈立武表示自己不会走得那么远，但关键是保持开放心态并认真评估。
AI 改变供应链、设计工具与投资框架
陈立武认为，AI 对全球格局的影响将超过互联网。在半导体设计中，AI 能提升时序优化效率、缩短上市时间并降低成本。但 AI 需求增长也面临多个瓶颈：部分国家电力不足，氦气对半导体行业影响显著，存储器短缺是当前最紧迫的问题；即使扩产，新产能也需要几年释放，CPU、GPU 供不应求导致价格上涨，成本最终会传导到客户端。
作为长期投资人，陈立武披露自己参与过 159 家公司 IPO、126 个并购退出，半导体投资超过 200 笔，其中 38%在美国。他的投资框架从“瓶颈在哪里、解决什么问题”出发：Cradle Semiconductor 对应互连瓶颈，Celestial AI 对应集群内光互连，EDA 领域因 AI 和机器学习降低设计复杂度而拥有机会，功耗管理中从 40V 转换到 1V 的损耗也是其关注方向。他还提到以色列创业者在战时仍坚持开会的韧性。
在 Cadence 经验部分，陈立武说，他在那里工作接近 15 年，最自豪的事情之一是培养了接班人；现任 Cadence CEO 正在把智能体 AI 引入工具提升效率。Synopsys 的 Sassine 也在做类似事情，并获得英伟达 20 亿美元投资支持，还通过收购 Ansys 向全系统设计扩展。他认为，大公司会推进 AI 设计工具，初创公司也能做更具颠覆性的工作，并最终 IPO 或被大型公司收购。
10倍目标与算力分布：从数据中心到边缘
谈到投资者对英特尔的误解，陈立武再次使用“爬、走、跑”框架。他说，过去几个月英特尔仍在“爬”的阶段，正在搭建 CPU 架构、GPU 架构和软件架构团队，以大型初创公司的速度推进跨越式创新。PC 客户端仍是基本盘，但英特尔正在向边缘、物理 AI 和智能体 AI 延伸；数以百万计的智能体需要访问算力和软件栈，这是他全力投入的方向。
陈立武以 Cadence 经历对照英特尔目标：他从代理 CEO 到卸任，为股东创造约 76 倍回报；担任执行主席任满时，回报约为 85 倍。他承认英特尔体量更大，更难复制，但作为“骨子里是 VC”的人，他寻找的是 10 倍回报机会，因此把英特尔目标定为 5 到 10 年内实现 10 倍。
对于算力分布，陈立武表示，大规模 AI 基础设施建设有其必要性，当前约束主要来自供给侧而非需求侧；但基础设施建成后，真正要看哪些应用能跑出规模。他用互联网时代的亚马逊和 Netflix 作类比，认为 AI 行业也会经历增长后的整合。机器人、国防等场景更适合边缘或客户端计算，设备端算力、连接条件和内置能力会决定应用形态。英特尔的方向则是整合 XPU、先进封装和代工能力，为不同工作负载提供定制化芯片。