英特尔 CEO 陈立武在 No Priors 播客中首次系统谈及接手英特尔后的改造计划。他称，自己今年 66 岁，仍选择承担这份“拯救英特尔”的工作，是因为英特尔对半导体生态系统和美国都极为重要，也是他在 Cadence 之后想完成的另一件大事。陈立武在访谈中表示，过去 14 个月英特尔已为股东创造约 6 倍回报，但“这只是开始”，他给自己的目标是在 5 到 10 年内实现 10 倍回报。
谈到任内意外事件时，陈立武提到特朗普总统曾在一大早要求他辞职，理由是利益冲突且没有例外。他随后获得会面机会，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，此后一直生活在美国，从未离开。陈立武说，特朗普听取了他的陈述，并给了他继续工作的机会，他对此表示感激。
从资产负债表到产品线，英特尔先“爬”再“跑”
陈立武用“爬—走—跑”描述英特尔的十年路线。第一步是稳固资产负债表。他表示，英特尔当时资产负债表状况相当糟糕，因此很高兴美国政府成为大股东，并向特朗普解释，日本、新加坡等地都把半导体视为基础设施，政府理应提供支持。他还感谢黄仁勋向英特尔投资 50 亿美元，并称这笔投资已经增值到 250 亿美元甚至更多；软银孙正义也提供了帮助。
在组织层面，陈立武称自己接手后首先改变文化，明确问责机制，加快决策速度。他习惯初创公司的节奏，但英特尔曾有层层官僚会议体系。为更直接掌握工程问题，他从第一天起就让所有工程团队直接向自己汇报，并把重点放在倾听客户、提升客户满意度、简化产品线、制定未来五到十年的路线图和愿景上。
产品方向上，陈立武表示，智能体 AI 和推理场景正在带动 CPU 需求回升。过去训练场景中 CPU 与 GPU 的比例大约为一比八，如今他看到这一比例变为一比四，甚至更低。他还称，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的速度上，CPU 实际表现更好。英特尔在数据中心服务器产品线打基础后，还要走向全栈，不只提供硅片，还要提供软件和系统级解决方案，有客户甚至直接提出“给我整个机架”。
代工坚守：良率、缺陷密度与周期时间
英特尔晶圆代工业务曾被外界质疑，陈立武表示，他在是否继续押注代工的问题上听到许多反对意见，包括成本太高、难以运行等，但最终判断这是对美国和整个行业都极为重要的选择。他认为，大型半导体公司必须拥有稳健且有韧性的供应链，不能完全依赖一两个地理集中区域。英特尔已经拥有 18A 工艺，并在规划 1 纳米、0.7 纳米等更先进节点。
陈立武强调，代工本质上是服务业，也是信任生意。客户在把晶圆交给代工厂前，必须先建立信任；一旦良率不达标，客户因营收损失而离开，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，同时补足移动客户所需的低功耗 IP 等能力。他还表示，英特尔尊重台积电，双方是很好的合作伙伴，行业也需要更多产能服务客户。
Terafab 与马斯克：共同补足 AI 基础设施短板
访谈中，陈立武披露了英特尔与埃隆·马斯克推进 Terafab 的背景。他认为，自己与马斯克形成共同判断：半导体基础设施没有跟上 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，协助其更快推进生产。
陈立武表示，他每周都与马斯克团队开会，合作过程令人振奋。他形容马斯克不拘一格，经常追问每个环节为何必须沿用传统方式。马斯克曾提出类似允许在洁净室某些区域抽烟的打破惯例想法，陈立武回应称自己不会走得那么远，但某些区域可以保持开放心态，并认真听取与评估。
材料科学、EMIB 与玻璃基板成为突破口
对于芯片微缩接近物理极限的问题，陈立武称英特尔已有 18A，正在推进 14A 量产，并能看到 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，英特尔需要与基板供应商、设备厂商紧密协作，共同推动良率和性能提升。先进封装正在成为关键瓶颈，台积电有 CoWoS，英特尔则主推下一代方案 EMIB，并要确保量产阶段达到客户要求的良率。
陈立武把突破口延伸到材料科学。他已在氮化镓、碳化硅、磷化铟方向投资，其中部分公司被 ADI 等大型半导体公司收购。在封装材料方面，他关注玻璃，并投资玻璃基板公司 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，是他强调的重要工程课题。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。
人工合成钻石也是陈立武提到的方向。他投资了一家钻石晶圆公司，看好钻石作为隔热材料在芯片封装中的用途。陈立武说：“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。”他还指出，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，这也是他加大材料科学人才招聘的原因。
半导体投资、AI 团队与 2030 年后的英特尔
作为长期投资人，陈立武回顾称，自己有 159 家公司 IPO、126 个并购退出的记录，半导体投资超过 200 笔，其中 38% 在美国。他的投资方法始终围绕“瓶颈在哪里、解决什么问题”。他举例说，投资 Cradle Semiconductor 是因为互连成为瓶颈，投资 Celestial AI 是因为集群内光互连日益重要；EDA、AI 和机器学习用于降低设计复杂度、提升设计质量，也是他看好的方向。
陈立武还谈到 Cadence 经验。他在 Cadence 近 15 年，称最自豪的事情之一是找到并培养接班人；如今 Cadence 正在把智能体 AI 引入工具提升效率，Synopsys 的 Sassine 也在推进类似方向，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，大公司在做这件事，初创公司也有机会做更颠覆性的方向，最终通过 IPO 或被大型公司收购退出。
在 AI 时代的团队重构上，陈立武称，英特尔“爬”的阶段先招募半导体行业优秀人才，随后开始思考引入软件人才以构建全栈能力。他注意到团队平均年龄在 40 多岁到 50 岁，因此希望引入更年轻的人，让他们理解工作负载和前沿开源模型。他还说，自己的儿子现在成了 AI 和机器学习方面的老师，自己会把学到的内容转化为投资判断和人才引进。
谈到投资者对英特尔的误解，陈立武表示，外界已开始看到产品和代工侧的进展，但公司仍在“爬”的阶段。PC 客户端仍是基本盘，英特尔还在向边缘、物理 AI 和智能体 AI 延伸。他预计到 2030 至 2032 年，人们会开始看到英特尔真正的潜力。陈立武称，Cadence 曾从 2.4 美元股价一路为股东创造约 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，但他的目标就是 5 到 10 年内 10 倍。
对于算力分布，陈立武认为，大规模 AI 基础设施建设仍在进行，放缓来自供给端约束而不是需求端。他更关心这些基础设施建好后运行哪些有规模的应用。他用亚马逊、Netflix 作类比，认为 AI 行业也会经历增长和整合，最终少数赢家出现。机器人、国防等场景更适合在边缘或客户端运行，设备端算力、连接假设与内置能力会决定应用边界。对英特尔而言，XPU、先进封装和代工能力若能整合，就能为不同工作负载定制专用芯片，这正是陈立武给出的长期方向。