英特爾

智通財經APP獲悉，在數據中心CPU需求大爆發以及18A先進芯片製程業務步入增長軌跡的大背景之下，華爾街近期對英特爾(INTC.US)的看漲情緒愈發濃厚。華爾街知名投資機構Melius Research近日將英特爾目標價從100美元上調至150美元，將該股視為AI推理與智能體計算時代的CPU最核心受益者 + 挑戰台積電先進製程/代工反轉敍事標的。

這種看漲情緒也體現在期權市場中，交易員已經開始押注英特爾股價未來將進一步上漲。將於6月5日到期的周度期權顯示出大量看漲期權買盤活動。交易員預計，到本週五收盤前，英特爾股價可能出現約7%的波動。執行價為113美元、114美元和115美元附近的平值跨式組合價格約為7.70美元至7.90美元，這意味着市場預計在期權到期前，英特爾股價可能在105美元至121美元之間波動。

看漲期權成為市場交易的絕對主角。其中，執行價120美元的看漲期權成交量超過2.7萬張，而115美元執行價的看漲期權成交量也超過2萬張。與此同時，110美元、115美元、120美元、125美元以及130美元執行價的看漲期權未平倉合約持續增加，表明交易員正在為英特爾突破上漲後進一步延續漲勢進行佈局。

相比之下，看跌期權交易相對平淡，僅在100美元、110美元和115美元執行價附近出現部分對衝需求。從整體期權市場表現來看，交易員普遍押注英特爾的這輪上漲行情仍有進一步擴大的空間。

得益於投資者對於英特爾持續升温的看漲熱潮以及高管釋放出的積極展望，英特爾股價在週三美股盤初一度暴漲近10%，最終收漲超4%。該公司高管強調，英特爾先進半導體制造工藝Intel 3和18A節點的產能供應正在顯著提升，以及全球數據中心領域對英特爾CPU的需求持續炸裂。

據瞭解，英特爾首席財務官戴維·津斯納於6月2日在美國銀行2026年全球科技大會上表示：“在短期內，一切都關乎供應。我們正在推進芯片供應爬坡。在接下來的一段時間內，姑且説，幾個季度左右，3A和18A的供應將會出現有意義的供給增加規模。這將提升至滿足我們從需求角度所看到的一些基本情況。”

而就在前一天，英特爾首席執行官陳立武在中國台北Computex大會上表示，英特爾正在從人們長期以來認為的“個人電腦CPU供應商”升級為覆蓋PC、邊緣、數據中心、AI機架、定製芯片和先進封裝的全棧AI計算平台，並且強調戰略重心首先落在18A製程與Xeon 6 Plus(Xeon 6+)。

數據中心CPU需求爆發 英特爾欲衝擊“AI算力產業鏈霸主地位”

津斯納還討論了全球AI數據中心建設狂潮對於英特爾CPU近乎無止境的需求，並指出公司在數據中心領域實現營收與利潤同步且顯著增長路徑不會有問題。他還指出，由於AI智能體迅速風靡全球，CPU市場確實出現了不可控的“爆炸式增長”。

津斯納表示：“顯然，隨着我們從訓練轉向推理、從推理轉向智能體和多智能體以及強化學習，CPU：GPU之間的比例正在顯著上升。因此，這隻會推動大量CPU需求。説實話，規模已經足夠大。我們擁有足夠的需求，如果我們能夠很好地執行供應爬坡，在數據中心領域大規模增加銷售額應該沒有問題。”

英特爾這輪敍事修復的核心，不是簡單的“老牌CPU廠商反彈”，而是試圖把自身重新放回AI基礎設施價值鏈的中心。當AI從大模型訓練進入推理、智能體、多智能體和強化學習階段，系統瓶頸不再只由GPU算力決定，CPU承擔的任務編排、狀態管理、工具調用、數據庫訪問、網絡請求、代碼執行和安全隔離會顯著增加。

在Agentic AI(即AI智能體)框架下，英特爾試圖把“CPU orchestrates the show”塑造成新的AI基礎設施定價錨。傳統AI推理可以高度依賴GPU完成矩陣計算，但智能體工作流會把一個任務拆成規劃、檢索、文件讀寫、規則校驗、代碼執行、工具調用和結果驗證等多個階段，這些環節天然更依賴通用CPU、內存訪問、I/O和系統調度。傳統推理場景GPU與CPU資源需求約為7:1，而在智能體工作流中可能趨近1:1甚至CPU更重;這並非意味着GPU不重要，而是意味着AI數據中心從“GPU孤島”進入“CPU+GPU+ASIC+光互連網絡基礎設施+存儲”的異構系統時代，英特爾押注的是AI應用複雜化之後的系統級算力再分配。

Xeon 6 Plus、Rack Scale Blueprint和與富士康、SambaNova等夥伴的合作，顯示英特爾正在從賣芯片走向賣“可部署的AI機架方案”。這與英偉達DGX/GB系列、AMD機架級方案以及雲廠商自研AI集羣的趨勢一致：企業客户越來越不願自行拼裝芯片、網絡、存儲、散熱和軟件棧，而是傾向採購經驗證的機櫃級基礎設施。英特爾若能利用x86生態、ODM夥伴、服務器客户和開放標準切入AI機櫃市場，就有機會把CPU需求復興轉化為類似英偉達Blackwell機架集羣那樣的系統級AI創收，而不是隻停留在單顆處理器ASP改善。

“解耦推理”是英特爾AI敍事中最值得關注的工程方向。SambaNova RTU、英特爾Xeon和英偉達GPU協同分工，本質上是在把AI推理流水線拆給最適合的硬件執行：GPU負責大模型提示詞預處理或高並行算子，RTU負責特定令牌生成，CPU負責智能體調度、工具執行和工作流控制。若這類異構組合在真實企業場景中能實現2到3倍端到端性能提升，那麼英特爾就能繞開“和英偉達正面拼GPU”的不利戰場，轉而強調自己在AI系統控制面、CPU調度面和服務器平台層的不可替代性。

津斯納表現出了在客户端和數據中心市場與Arm(ARM.US)架構產品及其他解決方案競爭的信心。他表示：“在數據中心方面，我會説我們有強大競爭力。在某些情況下，我們有非常強大的多產品線。在其他情況下，特別是在多線程方面，則沒有那麼好。” “當然，我們一直關注基於ARM的解決方案，在客户端領域這是不錯的競爭態勢。我認為，鑑於我們的龐大市場份額和強勁性能，我們已經表明自己能夠很好地與這些基於ARM架構的解決方案進行競爭。所以我對我們的產品組合非常有信心，能夠繼續掌控市場。”

先進芯片代工蓄勢崛起

陳立武表示，Intel 18A製程已支持Panther Lake量產，良率每月提升約7%，超英特爾的內部預期。根據陳立武透露的最新進展，Intel 14A的0.5 PDK已發佈，10月計劃向外部客户推0.9 PDK ，團隊已着手10A、7A製程節點的長期先進製程規劃。陳立武還表示，隨着AI算力基礎設施的聚焦能力從訓練逐漸轉向推理，CPU在AI時代日益重要且不可或缺，CPU與GPU的配置比例從 1:8加速向1:1靠攏，甚至可達4:1。此外，英特爾業務規劃顯示，目前正積極爭取ASIC業務，提供定製化AI CPU或者AI GPU芯片方案。

如果18A量產穩定，它不僅能支撐PC端Panther Lake，也會為後續服務器CPU、AI head-node、ASIC代工和14A客户導入建立信任基礎。這正是英特爾從“落後製程公司”重新被市場定價為“美國先進芯片製造反攻先鋒資產”的更宏大敍事核心。

津斯納則談到了未來幾年從Intel 7過渡到3甚至18A製程的計劃。津斯納表示：“實際上，即便是在今年，我們也會看到Intel 7的晶圓投片量顯著上升，至少最初會如此;然後可能到明年，我認為我們可以在2027年開始稍微降低它，並讓Intel 3和18A來填補供給端巨大缺口。”他還指出，筆記本端的18A正在迅速爬坡，而且這是他們至少過去五年來爬坡最快的產品。

曾長期深陷困境並遭受投資者質疑的英特爾代工業務也終於吸引到一批長期求之不得的大客户。此前有報道稱，英特爾與蘋果(AAPL.US)在談判持續逾一年後於近期達成初步協議，將為蘋果設備生產部分芯片。蘋果訂單若落地，將成為英特爾代工業務迄今最具分量的外部客户背書。英特爾的另一重要外部客户承諾來自埃隆·馬斯克。馬斯克在4月表示，該公司計劃在其Terafab芯片項目中使用英特爾更先進的14A製造工藝來生產芯片。這使得特斯拉成為英特爾14A技術的第一個主要客户。

瞄準AI供應鏈核心瓶頸——先進封裝

在先進封裝領域，台積電(TSM.US)的CoWoS長期佔據主導地位。然而，隨着AI軍備競賽愈演愈烈，封裝產能瓶頸自2022年底以來一直未能緩解，並已成為制約AI芯片供應鏈的核心痛點之一。儘管各大廠商紛紛擴產並推進新技術，供應緊張局面依舊持續。

在此背景下，英特爾的“嵌入式多芯片互連橋(EMIB)”技術正逐漸受到行業關注。面對AI芯片對異構集成和帶寬的極致需求，英特爾的EMIB封裝技術通過嵌入式硅橋實現了高帶寬、低成本的Chiplet互聯，避開了大面積硅中介層的成本制約，自2017年量產以來已廣泛應用於服務器、網絡和HPC領域。

這一技術路線與台積電的CoWoS在功能定位上高度重疊，為尋求替代方案的廠商提供了可行選項。據此前報道，英特爾正就其先進封裝服務與至少兩家大型客户展開持續磋商，其中谷歌(GOOGL.US)和Meta(META.US)有望成為未來設計的潛在採用者，亞馬遜(AMZN.US)據傳也在接洽合作之列。另外，韓國存儲芯片巨頭SK海力士也正在考慮採用英特爾研發的2.5D封裝技術EMIB，該公司目前正在進行測試，以將HBM和系統半導體與英特爾提供的EMIB嵌入式基板結合使用。

上述這些潛在大客户的獲取對英特爾而言是一項重大突破——該公司正致力於業務轉型，以吸引外部客户使用其芯片製造技術。有分析人士指出，在英特爾的代工業務體系中，雖然18A-P(18A的增強版本)是英特爾重新敲開頂級客户大門的工藝名片，但是先進封裝可能才是英特爾代工業務更現實、更快看到商業回報的突破口。

當下，AI芯片正在從獨立芯片裸片競爭變成Chiplet、HBM、2.5D/3D封裝、系統級集成的競爭。對於英偉達、谷歌、亞馬遜、AMD乃至未來更多自研AI ASIC的雲廠商而言，先進製程依然重要，但真正卡住AI芯片出貨節奏的，已經變成了先進封裝和HBM。

研究機構Epoch AI在2026年的分析中指出，2025年AI芯片幾乎吸收了全部可用的CoWoS與HBM供應，而邏輯晶圓製造反而不是最緊的約束;前沿AI芯片通常需要先進邏輯芯片裸片、HBM，以及將二者集成到同一封裝中的CoWoS類先進封裝能力。而英特爾的先進封裝技術，正好契合這個方向。

需要強調的是，英特爾在先進封裝上的積累並不弱。按照英特爾官方介紹，其先進封裝路線覆蓋EMIB、Foveros、Foveros Direct等多個技術平台，目標是在2030年實現單封裝內集成1萬億個晶體管。

具體來看，EMIB 本質上是一種嵌入式多芯片互連橋方案，可以在不使用傳統大尺寸硅中介層的情況下，實現多個芯片裸片之間的高密度互連;Foveros則進一步走向3D堆疊，把邏輯、I/O、緩存或其他功能芯粒進行垂直集成;Foveros Direct採用混合鍵合技術，可進一步提升互連密度和能效。

對英特爾而言，如果只談18A、14A，很容易被市場拿來和台積電做比較，但如果把EMIB、Foveros、Foveros Direct與未來的18A-P、18A-PT、14A組合起來看，它就更有勝算和底氣。

因此，從商業化角度看，先進封裝也可能比先進製程更快給英特爾帶來外部客户認可。先進製程的客户導入週期長，牽涉PDK、IP、EDA、良率、成本和長期產能承諾，尤其像蘋果、高通、英偉達這樣的客户，不可能輕易把核心旗艦芯片從台積電遷出。但先進封裝的切入方式更靈活。客户可以先把部分Chiplet、部分AI ASIC、部分高端封裝項目交給英特爾驗證，不一定一開始就全面切換晶圓製造。因此，先進製程決定英特爾能否重新站上牌桌，而先進封裝可能決定它能否先拿到籌碼。

英偉達入局AI PC市場，但推翻“舊制”不易

在GTC大會上，黃仁勳宣佈英偉達推出NVIDIA RTX Spark超級芯片。通過全新的NVIDIA RTX Spark芯片，英偉達(NVDA.US)要聯手微軟(MSFT.US)、Arm、聯發科等合作伙伴重塑個人AI智能體時代的Windows PC。

不同於單一芯片企業發佈的芯片產品，此次英偉達發佈的PC芯片是IP架構、芯片設計、算力賦能、系統生態、終端適配全鏈條的協同佈局，今年秋季便會有終端產品上市。在英偉達的定義裏，AI時代，PC將承擔全新的角色，從單純的工具躍升為並肩協作的智能搭檔。

在AI時代，X86架構正不斷受到衝擊是一個不爭的事實。相較於傳統x86 AI PC、高通單一Arm AI PC方案，英偉達聯合產業鏈眾巨頭打造的RTX Spark將成為AI PC新節點，資本市場也用真金白銀進行了站隊。

不過，消費市場不同於商用市場，技術發佈的高潮需要終端的承接。單從性能來看，RTX Spark的參數很優秀，但硬件一直不是英偉達最大的挑戰，能否真正意義上的重新定義PC還有待觀察，即便英偉達在AI時代和失敗不怎麼掛鈎。

一方面是定價的制約.雖然終端的售價還沒出來，但參考現有配置的成本以及蘋果本的定價，搭載RTX Spark的AI PC售價或許將和多數人沒什麼關係。換句話説，初期的RTX Spark就是一個昂貴的玩具，而端側跑大模型，對絕大多數人來説也是偽需求，註定前期只是個小眾產品。

另一方面，生態適配仍是最大的瓶頸。長期以來，Windows系統基於x86架構深度開發，很多軟件均無原生Arm版本。IDC全球及中國研究副總裁王吉平對作者指出，英偉達芯片架構思路非常適應當時當日的AI終端發展，採用CPU、NPU混合架構，取長補短。但ARM PC今天還不能説完全成功，x86的英特爾和AMD的產品兼容能力很強，尤其在商用市場，英偉達面臨着軟件適配的等諸多問題。

目前，Windows on Arm平台的應用適配率不足30%。即便有英偉達CUDA生態加持，短期內仍無法快速完成海量存量軟件的Arm原生適配。而要吸引更多的開發者，英偉達需要賣出足夠多的終端，但價格又制約了這一點，成了“死循環”。英偉達的再次出手，拉開了改變四十年產業格局的PC智能化革命，AI PC產業將迎來真正的拐點。但“新平台”的崛起，並不意味着老架構就失靈，這是一個需要較長時間檢驗比拼的過程。對於英特爾來説，這意味着其增長態勢還有望持續。