英特尔 CEO 陈立武在 No Priors 播客首次系统谈及其改造英特尔的路径。他给出的长期目标是“5到10年内实现10倍回报”，并称过去14个月已为英特尔股东创造约6倍回报，但“这只是开始”。在他的叙述中，英特尔的转型不只围绕 PC 客户端基本盘展开，还包括数据中心服务器、边缘计算、物理 AI、智能体 AI、晶圆代工、先进封装和新材料。
陈立武现年66岁，曾是 Walden 的投资人、Cadence 前 CEO。他说，接下英特尔这份工作，一是因为英特尔是半导体生态和美国的重要公司，二是在 Cadence 之后想再做一件大事。他还回忆，特朗普总统曾因利益冲突问题要求他辞职；随后他获得会面机会，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，并得到继续任职的机会。
从资产负债表到产品线，英特尔仍在“爬”的阶段
陈立武用“爬-走-跑”概括自己的管理框架。他表示，过去数月英特尔仍处于“爬”的阶段，工作重点包括改变文化、明确问责、加快决策、减少层层会议，并让工程团队直接向他汇报。他强调自己是工程师出身，需要直接了解哪里出了问题、哪些产品和路线图需要调整。
在十年愿景中，他先提到资产负债表。他称当时资产负债表状况“相当糟糕”，美国政府成为大股东让他感到欣慰。他向特朗普总统解释，日本和新加坡都把相关产业视为基础设施，政府理应提供支持。陈立武还提到黄仁勋向英特尔投资50亿美元，并称这笔投资现在已增值到250亿美元甚至更多；软银的孙正义也提供了帮助。完成资本层面的稳固后，他把注意力转向聚焦产品、简化产品线和推出下一代产品。
需求侧的变化来自智能体 AI 和推理场景。陈立武称，训练阶段 CPU 与 GPU 的比例过去大约是一比八，现在他看到这一比例变成一比四，甚至更低。部分 AI 模型开发者告诉他，在强化学习以及协调调度多个智能体的速度上，CPU 表现更好，因此数据中心服务器产品线中的 CPU 需求很高。他同时提出，客户不只需要硅片，有客户直接问他“给我整个机架”，这要求英特尔形成从芯片到软件再到系统级方案的能力。
代工业务坚持信任逻辑，良率、缺陷密度和周期时间排在前列
对于晶圆代工业务，陈立武称外界曾提出退出或继续投入的不同意见，理由包括成本高、可行性受质疑。但他最终选择继续押注，因为美国本土先进制造对美国和整个行业都重要。经历供应链挑战后，他认为大型半导体公司不能完全依赖一两个地理集中区域的供应商，供应链必须稳健且具备韧性。
在执行指标上，陈立武把良率、缺陷密度和周期时间放在核心位置。他说，代工是一门服务业，也是一门信任的生意，客户在把晶圆交给你之前必须先信任你；如果良率不达标，客户会因营收损失而离开。英特尔目前已量产18A工艺，正在推进14A量产，并规划1纳米、0.7纳米，同时也能看到10纳米和7纳米的路径。他承认工艺越往前越昂贵、越困难，任何一步出错都足以影响结果。
陈立武对台积电的表述并非单纯竞争。他称英特尔非常尊重台积电，双方是很好的合作伙伴，行业也需要更多产能来服务客户。谈到英特尔代工与台积电的差距，他说差距仍然很大，英特尔必须保持谦逊，夯实 IP、良率、缺陷密度和周期时间等基础能力。他预计，到2030到2032年，人们会开始看到英特尔真正的潜力。
Terafab 与马斯克合作，半导体基础设施追赶 AI 需求
访谈中，陈立武披露了英特尔与埃隆·马斯克推进 Terafab 项目的合作逻辑。他说，双方共同判断是半导体基础设施的发展没有跟上 AI 增长，无论产能、生产效率还是功耗效率都存在缺口。马斯克的机器人和汽车需要大量芯片，因此决定自建晶圆厂，英特尔则提供技术和工艺支持，帮助其更快推进生产。
陈立武表示，他每周都与马斯克团队开会，合作过程令他兴奋。他也提到马斯克在运营层面喜欢追问“为什么要用传统方式做”，并提出过一些打破惯例的想法，例如是否允许在洁净室某些区域抽烟。陈立武说自己不会走得那么远，但某些区域也许可以，关键是保持开放心态，同时认真听取和评估。
从全球半导体供应链看，陈立武认为 AI 对格局的影响将超过互联网。AI 让企业在预测、设计和多种工作负载中提升效率，但需求增长也遇到瓶颈：电力限制、氦气对半导体行业的影响、存储器短缺，以及 CPU、GPU 供不应求。即便扩产，新产能也需要几年时间释放，价格上涨和成本传导会进入客户端。
先进封装、玻璃基板与人工合成钻石成为路线图重点
面对传统工艺节点微缩逼近物理边界，陈立武把突破口放到材料科学和先进封装。他提到台积电有 CoWoS，英特尔推进下一代先进封装方案 EMIB，核心任务是让它在量产阶段达到客户要求的良率。英特尔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。
材料方面，陈立武投资了氮化镓、碳化硅、磷化铟三个方向，其中部分标的已被 ADI 等大型半导体公司收购。他还投资玻璃基板公司 3DGS，看中玻璃作为散热绝缘材料的性能。英特尔在模组领域拥有约1000项专利，如何把基板与模组整合，是他提出的工程课题。除此之外，他还投资了一家人工合成钻石晶圆公司，认为钻石是出色的隔热材料，可用于芯片封装。
陈立武说，摩尔定律的本质是晶体管密度翻倍，但功耗和成本不会同步下降；除非找到新材料和新设计方法，否则性能、面积与成本无法一起改善。这也是他加大材料科学人才招聘力度的原因。他用一句话概括工程师精神：“你不断遭遇瓶颈，然后想办法跨越它或者绕过它。”
从 Cadence、EDA 到物理 AI，投资经验进入英特尔管理框架
谈到半导体投资，陈立武给出自己的记录：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。他的投资方法从瓶颈出发，例如投 Cradle Semiconductor 是因为互连成为瓶颈，投 Celestial AI 是因为集群内光互连越来越重要。他还提到黄仁勋几乎投资了所有光子学相关公司。
在 EDA 和芯片设计上，陈立武认为 AI 与机器学习能降低复杂度、提升设计质量。他在 Cadence 近15年，称最骄傲的事之一是找到并培养接班人；现在 Cadence 正把智能体 AI 引入工具以提升效率。Synopsys 的 Sassine 也在做类似工作，并得到英伟达20亿美元投资支持，还通过收购 Ansys 向全系统设计扩展。
组织层面，陈立武称英特尔过去是一家依赖电子表格的老派公司，他正在推动其成为 AI 赋能企业。他已招募半导体人才，也在思考引入什么样的软件人才来构建全栈能力；同时，团队平均年龄在40多岁到50岁，他希望加入更年轻的人才，使团队理解工作负载和前沿开源模型。他还提到自己的儿子现在成了他的 AI 和机器学习老师。
在投资者误解部分，陈立武说英特尔并未只停留在 PC 客户端，而是在向边缘、物理 AI、智能体 AI 延伸。他称 PC 客户端仍是基本盘，但必须提升性能；CPU 架构、GPU 架构和软件架构团队正在搭建，目标是像大型初创公司一样快速推进。对于算力分布，他认为大规模 AI 基础设施建设仍受供给侧约束，应用层会经历增长与整合，类似互联网时代的 Amazon 和 Netflix。机器人、国防等场景则更适合在边缘或客户端运行。对英特尔而言，XPU、先进封装和代工能力如果整合起来，为不同工作负载定制专用芯片，就是他明确给出的方向。