英特尔 CEO 陈立武在 No Priors 播客首次长谈中表示，他为英特尔设定的回报目标是“5 到 10 年内实现 10 倍”。他称，过去 14 个月公司已为股东创造约 6 倍回报，但“这只是开始”。在他描述的路线中，英特尔的转型不只围绕 PC 客户端基本盘，还会延伸至数据中心、边缘计算、物理 AI 与智能体 AI。
这次访谈由主持人与 Allad 邀请陈立武参与，介绍其从 Walden 投资人、Cadence 前 CEO 到英特尔 CEO 的经历。谈到为何接下英特尔，他说自己 66 岁，外界曾认为他应退休，但英特尔是一家标志性公司，对半导体生态系统和美国都极为重要；在 Cadence 之后，他也决定再做一件大事。
从“爬-走-跑”到资产负债表修复
陈立武将英特尔改造概括为“爬-走-跑”：先保持谦逊、倾听客户，再逐步提高速度。他回忆，过去一年最意外的事件是特朗普总统曾要求他辞职，理由是存在利益冲突且“没有例外”。他随后争取到会面，说明自己出生于马来西亚、成长于新加坡、毕业于 MIT，此后一直生活在美国，最终获得继续任职的机会。
他上任后优先改变文化、明确问责机制、加快决策速度，并让所有工程团队直接向他汇报。陈立武称，英特尔过去存在层层会议和官僚流程，而他习惯初创公司的节奏。公司还要倾听客户、简化产品线、推出下一代领先产品，并为未来 5 至 10 年制定清晰路线图。
在资本层面，他说当时英特尔资产负债表“相当糟糕”，因此对美国政府成为大股东表示感谢，并向特朗普解释，日本、新加坡都将此类制造能力视为基础设施。黄仁勋向英特尔投资 50 亿美元，陈立武称这笔投资已增值至 250 亿美元甚至更多；软银孙正义也给予支持。这些资金帮助公司稳固资产负债表。
CPU 回升、代工坚守与 Terafab 合作
陈立武表示，智能体 AI 与推理需求正在带动 CPU 需求回升。过去训练场景中 CPU 与 GPU 的比例约为一比八，如今他看到这一比例变为一比四甚至更低。部分 AI 模型开发者告诉他，在强化学习以及协调调度智能体的速度上，CPU 表现更好。英特尔在数据中心服务器产品线之外，还将继续推进晶圆代工。
对于代工业务，他承认其资本密集且不容易，但美国本土先进制造对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。执行指标上，他强调良率、缺陷密度和周期时间，并称代工本质是信任生意：“客户在把晶圆交给你之前，必须先信任你。”英特尔与台积电在他看来是合作伙伴，行业也需要更多产能。
谈到与埃隆·马斯克的 Terafab 项目，陈立武说双方共同判断是：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，英特尔提供技术和工艺支持，帮助其加速生产。陈立武每周与马斯克团队开会，并提到马斯克会挑战传统做法，例如讨论洁净室某些区域能否抽烟；他称自己不会走得那么远，但关键是保持开放心态。
先进封装、玻璃基板与人工合成钻石
在传统工艺节点微缩逼近物理边界时，陈立武把突破口转向材料科学和先进封装。他称英特尔已有 18A，正在推进 14A 量产，也能看到 10 纳米和 7 纳米路径，但这条路会越来越昂贵、越来越困难。因此，公司需要与基板供应商、设备厂商紧密协作，提升良率和性能。
先进封装是另一个瓶颈。台积电有 CoWoS，英特尔推进下一代方案 EMIB，并需在量产阶段达到客户所需良率。陈立武投资了玻璃基板公司 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，如何把基板和模组整合，是他强调的工程课题。英特尔也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。
在新材料方向，他投资了氮化镓、碳化硅、磷化铟相关公司，其中部分标的已被 ADI 等大型半导体公司收购。他还投资人工合成钻石晶圆公司，看好钻石作为隔热材料在封装中的用途。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。”
AI 重塑半导体投资、设计与组织
陈立武认为，AI 对全球半导体供应链的影响将超过互联网。需求增长面对电力限制、氦气影响和存储器短缺；即使扩产，新产能也需要几年释放，CPU、GPU 同样供不应求。他还提到，AI 可提高半导体设计中的时序优化、上市速度并降低成本。
作为投资人，他列出 159 家公司 IPO、126 个并购退出、超过 200 笔半导体投资、其中 38% 在美国的经历。他的投资框架是寻找真实瓶颈：Cradle Semiconductor 面向互连瓶颈，Celestial AI 关注集群内光互连；EDA、功耗管理、氮化镓、碳化硅、磷化铟也在其关注范围。黄仁勋几乎投资所有光子学相关公司，他认为这并非巧合。
谈到 Cadence 经验，他说自己在 Cadence 近 15 年，最骄傲的是培养接班人。Cadence 正把智能体 AI 引入工具提升效率；Synopsys 的 Sassine 也在推进类似方向，并有英伟达 20 亿美元投资支持，还通过收购 Ansys 向全系统设计扩展。陈立武称，大公司在做，初创公司也能做更具颠覆性的事，最终 IPO 或被两家大公司收购。
在组织上，他正在为英特尔引入半导体顶尖人才、软件人才和更年轻的人才，以理解工作负载和前沿开源模型。他说儿子已成为自己学习 AI 和机器学习的老师。英特尔过去是一家依赖电子表格的老派公司，他希望把它转为 AI 赋能企业，让资深技术人才与 AI 工具结合，不只在销售和营销，也进入设计环节。
2030 至 2032 年的判断与算力分布
对于投资者对英特尔的误解，陈立武称公司仍处“爬”的阶段。PC 客户端仍有市场份额，但必须提升性能；CPU 架构、GPU 架构和软件架构团队正在搭建。代工方面与台积电差距仍大，需要继续夯实 IP、良率、缺陷密度和周期时间。他认为到 2030 至 2032 年，外界会开始看到英特尔真正的潜力。
他以 Cadence 经历作参照：从代理 CEO 到退休，股价从 2.4 美元起步，为股东带来约 76 倍回报；执行主席任满时约为 85 倍。英特尔体量更大、更难复制，但他仍把“5 到 10 年内 10 倍回报”设为目标。面向未来，他希望英特尔整合 XPU、先进封装和代工，为不同工作负载定制专用芯片。
在算力分布上，陈立武认为当前大规模 AI 基础设施建设是正确的，限制主要来自供给侧，而非需求侧。但基础设施建成后，关键是找到能规模化运行的应用。他以亚马逊、Netflix 为互联网时代例子，称 AI 行业也会经历增长后的整合。机器人、国防等应用更适合边缘或客户端运行，设备端算力、连接假设和内置能力会决定可实现的工作负载。