英特尔

台积电

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，華爾街金融巨頭們近日對於x86架構CPU超級巨頭——英特爾(INTC.US)的看漲情緒可謂愈發濃厚。花旗集團對於英特爾目標價從95美元大幅上調至130美元，另一知名投資機構Melius Research更是將英特爾目標價從100美元上調至150美元，凸顯出“數據中心CPU需求狂潮+18A先進芯片製程利潤前景持續改善”正在共同點燃並推進英特爾的超級牛市敍事。

據瞭解，在有媒體報道稱英特爾已要求PC製造商們使用基於其18A先進芯片生產工藝製造的芯片產品之際，華爾街投資巨頭Wedbush Securities認為，這是這家半導體制造巨頭正在優先考慮擴張其利潤率的積極信號。

Wedbush Securities分析師Matt Bryson週三在給客户的一份報告中寫道：“在我們看來，這一策略是非常合理的，因為英特爾應該優先把較舊且已實現產能擴張的製程節點用於利潤率更高的Xeon數據中心級別CPU生產，而英特爾啓用更新產能的能力(因為它擁有現有潔淨室空間)是一項戰略優勢，這一路徑使其能夠利用這一優勢。”“在我們看來，問題反而在於，18A節點以及基於該工藝製造的芯片產品的實際性能表現到底有多強(CEO陳立武近日暗示良率正在快速改善)。”

在華爾街金融巨頭摩根大通舉辦的第 54 屆全球科技、媒體與通信年會上，英特爾CEO陳立武表示， Intel 18A(即2nm以下的1.8nm級別先進芯片製程)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。

CPU文藝復興

隨着Anthropic重磅推出的Claude Cowork，以及OpenClaw這類可自主執行任務的超級AI代理工具在2026年集中爆發，AI智能體浪潮可謂迅速席捲全球，AI算力架構瓶頸正在從以矩陣乘加吞吐為核心的GPU，徹底轉向以控制流、任務編排、內存/IO協調為核心的數據中心CPU，面向超大規模AI數據中心的高性能CPU陷入嚴峻供不應求態勢。

華爾街分析師們則正在把AI算力基礎設施敍事從“GPU獨霸/單核驅動”擴展為“AI GPU/ASIC+CPU+HBM/DRAM/NAND存儲芯片+光互連主導的數據中心高速連接系統協同”的全棧算力重估。

AI智能體風靡全球之際，AI算力投資主線正在從“圍繞GPU的單點算力競賽”轉向“AI智能體驅動的全棧算力系統”，下一輪超額阿爾法收益也將不再僅僅屬於AI GPU/AI ASIC領域最強龍頭名單，而會系統性擴散到CPU、存儲、PCB、液冷系統、ABF載板與廣泛晶圓代工等全棧AI算力基礎設施層，而在這種AI主線敍事轉變中，CPU、光互連與存儲芯片可能是最大贏家勢力。

過去兩年AI敍事幾乎被GPU壟斷，CPU一度像是AI軍備競賽裏的“配角”;但隨着開源的OpenClaw這類型代理式AI工作流(即AI智能體)主導的推理工作負載、數據編排、任務調度、內存訪問、網絡通信和多工具調用全面增長，市場可謂徹底意識到：沒有強大的CPU作為系統中樞，GPU集羣無法高效運轉。這本質上就是CPU從“被低估的基礎設施”重新回到芯片舞台最中央，帶有非常明顯的“文藝復興”式復古浪潮意味。

早期大模型推理以“單次請求—單次生成”為主，CPU更多承擔數據搬運、請求路由與基礎調度，屬於典型的輔助控制面;但進入AI智能體與強化學習時代後，系統負載不再是單一前向推理，而是演變為包含任務規劃、工具調用、子代理協同、環境交互、狀態管理與結果驗證在內的複雜閉環。“編排層”(orchestration layer)本質上是強控制流、強分支判斷、強系統調用、強內存訪問的CPU密集型任務，無法被GPU高效替代，因此CPU正從過去的“配角”變成決定系統吞吐、時延與資源利用率的新瓶頸。

數據中心CPU需求爆發+先進芯片代工蓄勢崛起

18A可謂是“數據中心CPU需求狂潮+18A先進芯片製程利潤前景持續改善”敍事的製造端驗證點。Wedbush把Intel要求PC廠商採用18A芯片解讀為“利潤率保護”，關鍵邏輯在於，英特爾管理層正在力爭把有限的老節點產能更多留給高毛利Xeon、服務器和工業客户，同時用18A承接客户端新品，從而優化產能配置與毛利結構。

幾乎同一時間，Tom’s Hardware援引Nikkei報道稱，Intel已把受限的Intel 7產能轉向服務器和工業客户，因為這些領域利潤率更高，AI驅動的數據中心CPU需求在2025年持續上升。

陳立武在摩根大通第54屆全球科技、媒體與通信會議上的表態，核心是告訴市場：18A不只是技術路線圖上的節點，而是已經進入Panther Lake量產支撐階段，且良率每月提升約7%—8%，正在從“工程風險”轉向“商業化可驗證”。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。

同時，AI從訓練轉向推理和Agentic AI，會顯著提高CPU在AI數據中心中的戰略權重。GPU負責大規模矩陣計算，但CPU負責調度、I/O、內存管理、任務編排、安全隔離、數據庫訪問、網絡棧和多智能體工作流執行;當AI應用從“單次推理”變成“持續運行的軟件勞動力”，CPU需求就會從傳統服務器更新週期上升為AI基礎設施擴張週期。花旗最新模型也呼應這一點：其預計數據中心服務器CPU[總潛在市場規模，即CPU TAM]將從2025年的293億美元擴張至2030年的1315億美元，複合年增長率約35%，並將該機構對於英特爾的目標價從95美元大幅上調至130美元。

華爾街最高150美元目標價來自Melius Research的明星分析師Ben Reitzes。Melius把英特爾納入AI半導體“瓶頸資產”重估框架。Reitzes認為，隨着AI算力基礎設施需求持續製造算力供給瓶頸，英特爾等聚焦AI算力瓶頸的那些半導體公司相比於傳統軟件公司和非半導體類“科技七巨頭”而言將獲得更多市值或上漲空間。落到英特爾基本面本身，Melius的邏輯主要是兩點：第一，Agentic AI推動x86服務器CPU需求重新加速，AI從訓練走向推理與智能體執行後，需要更多CPU承擔調度、I/O、內存管理、工作流編排和安全控制;第二，Intel Foundry(即英特爾先進製程芯片代工業務)在陳立武領導下有大規模釋放增長價值的可能性。