英特尔 CEO 陈立武在 No Priors 播客中首次系统讲述接手英特尔后的改造路径。他表示，自己的目标是让英特尔在“5到10年内实现10倍回报”，而过去 14 个月公司已为股东创造约 6 倍回报，但“这只是开始”。在他看来，英特尔的长期机会不只来自 PC 客户端基本盘，还将延伸到数据中心服务器、边缘计算、物理 AI 与智能体 AI。
陈立武今年 66 岁，曾是 Walden 的投资人、Cadence 前 CEO。他在访谈中回顾，接任英特尔是因为这家公司对半导体生态系统和美国都极为重要，同时他在 Cadence 之后希望再做“一件大事”。他还谈到特朗普总统曾要求他辞职并称存在利益冲突，随后他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，并长期生活在美国，最终获得继续推进工作的机会。
从“爬行”开始：资产负债表、产品线与工程团队
陈立武用“爬、走、跑”描述英特尔转型。他称上任后先改变文化、明确问责、加快决策，并让所有工程团队直接向自己汇报。作为工程师出身的管理者，他要直接了解问题所在，推动客户反馈进入产品决策，同时简化产品线，为未来五到十年制定清晰路线图。
在资产负债表层面，他称当时状况“相当糟糕”，因此欢迎美国政府成为大股东，并向特朗普解释日本、新加坡等地对基础设施的支持逻辑。他还提到黄仁勋向英特尔投资 50 亿美元，如今这笔投资已增值至 250 亿美元甚至更多；软银的孙正义也提供支持。陈立武认为，这些资金帮助英特尔稳住了资产负债表。
产品方面，智能体 AI 与推理需求改变了 CPU 的地位。陈立武称，过去训练场景中 CPU 与 GPU 的配比大约是一比八，现在已看到一比四甚至更低。他与 AI 模型开发者交流后认为，在强化学习以及协调调度大量智能体时，CPU 表现更好，因此数据中心服务器中的 CPU 需求正在回升。
代工业务坚持到底：良率、缺陷密度和周期时间
英特尔晶圆代工业务一度受到质疑，但陈立武选择继续投入。他解释，供应链韧性对美国和整个行业都很重要，大型半导体公司不能完全依赖一两个地理区域集中的供应商。英特尔最先进的 18A 工艺已量产，并在规划 1 纳米、0.7 纳米等路径；他也提到 18A 对应 1.4 纳米级别，制造精度要求极高，任何环节出错都会影响结果。
在执行指标上，陈立武强调代工是服务业，也是信任生意。客户把晶圆交给英特尔前，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，就很难挽回。因此他把良率、缺陷密度和周期时间列为核心指标，同时补足 IP 组合，例如面向移动客户的低功耗 IP。他也表示，英特尔与台积电是合作伙伴，行业需要更多产能来服务客户，英特尔与台积电之间仍有差距，必须保持谦逊。
Terafab 与马斯克：为 AI 需求补上半导体基础设施
访谈中，陈立武详细谈到与埃隆·马斯克推进 Terafab 的合作。他称双方共同判断是，半导体基础设施在产能、生产效率和功耗效率上都没有跟上 AI 增长。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；英特尔将在技术和工艺上提供支持，帮助其加速推进生产。陈立武表示，他每周都与马斯克团队开会，并形容合作过程令人振奋。
他还谈到马斯克在运营层面的反常规思路，例如讨论洁净室某些区域能否抽烟。陈立武称自己“不会走得那么远”，但某些区域可以讨论，关键在于保持开放心态并认真评估。谈到全球供应链，他认为 AI 对格局的影响将超过互联网；当前 AI 需求的瓶颈包括电力限制、氦气影响、存储器短缺，以及 CPU、GPU 供给紧张带来的成本传导。
先进封装、玻璃基板与人工合成钻石
面对传统工艺节点微缩逼近物理极限，陈立武把突破口放在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。台积电有 CoWoS，英特尔则主推下一代先进封装方案 EMIB，重点是在量产阶段达到客户要求的良率。
在材料方向，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特性。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。此外，陈立武还投资人工合成钻石晶圆公司，认为钻石是出色的隔热材料。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。”
他进一步解释，摩尔定律的核心是晶体管密度翻倍，但功耗和成本不会同步下降；性能可以提升，面积和成本却不一定同比改善，除非找到新材料和新设计方法。这也是他加大招聘材料科学人才的原因。回顾投资环境，他说 18 年前一线 VC 对半导体兴趣有限，而现在英伟达市值 5.3 万亿美元，博通和台积电各约 2 万亿美元，苏姿丰领导的 AMD 接近 8000 亿美元，英特尔接近 6000 亿美元，半导体重新成为基础性行业。
投资框架、AI 组织与2030年后的英特尔
作为长期投资人，陈立武称自己有 159 家公司 IPO、126 个并购退出记录，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”开始：互连瓶颈让他投资 Cradle Semiconductor，光互连在集群内变得重要让他投资 Celestial AI；他也认为 EDA、AI 机器学习辅助设计、功耗管理等方向存在机会，其中 40V 转换到 1V 的损耗问题是他关注的瓶颈之一。
谈到 Cadence 经验，他说自己在那里接近 15 年，最自豪的是培养了接班人；Cadence 正在把智能体 AI 引入工具提升效率。Synopsys 的 Sassine 也在推进类似工作，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。陈立武认为，大公司在做，初创公司也能通过更颠覆性的方式走向 IPO 或被收购。
在组织层面，陈立武正在把英特尔从依赖电子表格的老派公司，转向 AI 赋能企业。他表示，团队平均年龄在 40 多岁到 50 岁，需要引入更年轻的人才理解工作负载和前沿开源模型；他的儿子也成为他学习 AI 和机器学习的老师。对于资本密集型项目，他认为政府资金、主权财富基金和大型基础设施基金越来越重要，AI 工厂和代工厂都需要这类支持。
面对投资者疑问，陈立武认为外界对英特尔最大的误解是低估了“爬行”阶段的工作。他正在重建 CPU 架构、GPU 架构和软件架构团队，同时在代工侧补强 IP、良率、缺陷密度与周期时间。他判断到 2030 至 2032 年，英特尔真正的潜力会被更多人看到。参照 Cadence 经历，他称自己从代理 CEO 到退休为股东带来约 76 倍回报，执行主席任满时约为 85 倍；英特尔体量更大、难度更高，但他的目标仍是“5到10年内实现10倍回报”。
在算力分布问题上，陈立武认为大规模 AI 基础设施建设仍然正确，限制更多来自供给端而非需求端。他关心这些基础设施建好后会承载哪些大规模应用，并以亚马逊、Netflix 在互联网时代脱颖而出为例。机器人、国防等场景更适合边缘或客户端计算，设备端算力、连接假设和内置能力将决定应用边界。对于英特尔，他希望整合 XPU、先进封装和代工能力，为不同工作负载定制专用芯片。