英特爾

智通财经APP获悉，在数据中心CPU需求大爆发以及18A先进芯片制程业务步入增长轨迹的大背景之下，华尔街近期对英特尔(INTC.US)的看涨情绪愈发浓厚。华尔街知名投资机构Melius Research近日将英特尔目标价从100美元上调至150美元，将该股视为AI推理与智能体计算时代的CPU最核心受益者 + 挑战台积电先进制程/代工反转叙事标的。

这种看涨情绪也体现在期权市场中，交易员已经开始押注英特尔股价未来将进一步上涨。将于6月5日到期的周度期权显示出大量看涨期权买盘活动。交易员预计，到本周五收盘前，英特尔股价可能出现约7%的波动。执行价为113美元、114美元和115美元附近的平值跨式组合价格约为7.70美元至7.90美元，这意味着市场预计在期权到期前，英特尔股价可能在105美元至121美元之间波动。

看涨期权成为市场交易的绝对主角。其中，执行价120美元的看涨期权成交量超过2.7万张，而115美元执行价的看涨期权成交量也超过2万张。与此同时，110美元、115美元、120美元、125美元以及130美元执行价的看涨期权未平仓合约持续增加，表明交易员正在为英特尔突破上涨后进一步延续涨势进行布局。

相比之下，看跌期权交易相对平淡，仅在100美元、110美元和115美元执行价附近出现部分对冲需求。从整体期权市场表现来看，交易员普遍押注英特尔的这轮上涨行情仍有进一步扩大的空间。

得益于投资者对于英特尔持续升温的看涨热潮以及高管释放出的积极展望，英特尔股价在周三美股盘初一度暴涨近10%，最终收涨超4%。该公司高管强调，英特尔先进半导体制造工艺Intel 3和18A节点的产能供应正在显著提升，以及全球数据中心领域对英特尔CPU的需求持续炸裂。

据了解，英特尔首席财务官戴维·津斯纳于6月2日在美国银行2026年全球科技大会上表示：“在短期内，一切都关乎供应。我们正在推进芯片供应爬坡。在接下来的一段时间内，姑且说，几个季度左右，3A和18A的供应将会出现有意义的供给增加规模。这将提升至满足我们从需求角度所看到的一些基本情况。”

而就在前一天，英特尔首席执行官陈立武在中国台北Computex大会上表示，英特尔正在从人们长期以来认为的“个人电脑CPU供应商”升级为覆盖PC、边缘、数据中心、AI机架、定制芯片和先进封装的全栈AI计算平台，并且强调战略重心首先落在18A制程与Xeon 6 Plus(Xeon 6+)。

数据中心CPU需求爆发 英特尔欲冲击“AI算力产业链霸主地位”

津斯纳还讨论了全球AI数据中心建设狂潮对于英特尔CPU近乎无止境的需求，并指出公司在数据中心领域实现营收与利润同步且显著增长路径不会有问题。他还指出，由于AI智能体迅速风靡全球，CPU市场确实出现了不可控的“爆炸式增长”。

津斯纳表示：“显然，随着我们从训练转向推理、从推理转向智能体和多智能体以及强化学习，CPU：GPU之间的比例正在显著上升。因此，这只会推动大量CPU需求。说实话，规模已经足够大。我们拥有足够的需求，如果我们能够很好地执行供应爬坡，在数据中心领域大规模增加销售额应该没有问题。”

英特尔这轮叙事修复的核心，不是简单的“老牌CPU厂商反弹”，而是试图把自身重新放回AI基础设施价值链的中心。当AI从大模型训练进入推理、智能体、多智能体和强化学习阶段，系统瓶颈不再只由GPU算力决定，CPU承担的任务编排、状态管理、工具调用、数据库访问、网络请求、代码执行和安全隔离会显著增加。

在Agentic AI(即AI智能体)框架下，英特尔试图把“CPU orchestrates the show”塑造成新的AI基础设施定价锚。传统AI推理可以高度依赖GPU完成矩阵计算，但智能体工作流会把一个任务拆成规划、检索、文件读写、规则校验、代码执行、工具调用和结果验证等多个阶段，这些环节天然更依赖通用CPU、内存访问、I/O和系统调度。传统推理场景GPU与CPU资源需求约为7:1，而在智能体工作流中可能趋近1:1甚至CPU更重;这并非意味着GPU不重要，而是意味着AI数据中心从“GPU孤岛”进入“CPU+GPU+ASIC+光互连网络基础设施+存储”的异构系统时代，英特尔押注的是AI应用复杂化之后的系统级算力再分配。

Xeon 6 Plus、Rack Scale Blueprint和与富士康、SambaNova等伙伴的合作，显示英特尔正在从卖芯片走向卖“可部署的AI机架方案”。这与英伟达DGX/GB系列、AMD机架级方案以及云厂商自研AI集群的趋势一致：企业客户越来越不愿自行拼装芯片、网络、存储、散热和软件栈，而是倾向采购经验证的机柜级基础设施。英特尔若能利用x86生态、ODM伙伴、服务器客户和开放标准切入AI机柜市场，就有机会把CPU需求复兴转化为类似英伟达Blackwell机架集群那样的系统级AI创收，而不是只停留在单颗处理器ASP改善。

“解耦推理”是英特尔AI叙事中最值得关注的工程方向。SambaNova RTU、英特尔Xeon和英伟达GPU协同分工，本质上是在把AI推理流水线拆给最适合的硬件执行：GPU负责大模型提示词预处理或高并行算子，RTU负责特定令牌生成，CPU负责智能体调度、工具执行和工作流控制。若这类异构组合在真实企业场景中能实现2到3倍端到端性能提升，那么英特尔就能绕开“和英伟达正面拼GPU”的不利战场，转而强调自己在AI系统控制面、CPU调度面和服务器平台层的不可替代性。

津斯纳表现出了在客户端和数据中心市场与Arm(ARM.US)架构产品及其他解决方案竞争的信心。他表示：“在数据中心方面，我会说我们有强大竞争力。在某些情况下，我们有非常强大的多产品线。在其他情况下，特别是在多线程方面，则没有那么好。” “当然，我们一直关注基于ARM的解决方案，在客户端领域这是不错的竞争态势。我认为，鉴于我们的庞大市场份额和强劲性能，我们已经表明自己能够很好地与这些基于ARM架构的解决方案进行竞争。所以我对我们的产品组合非常有信心，能够继续掌控市场。”

先进芯片代工蓄势崛起

陈立武表示，Intel 18A制程已支持Panther Lake量产，良率每月提升约7%，超英特尔的内部预期。根据陈立武透露的最新进展，Intel 14A的0.5 PDK已发布，10月计划向外部客户推0.9 PDK ，团队已着手10A、7A制程节点的长期先进制程规划。陈立武还表示，随着AI算力基础设施的聚焦能力从训练逐渐转向推理，CPU在AI时代日益重要且不可或缺，CPU与GPU的配置比例从 1:8加速向1:1靠拢，甚至可达4:1。此外，英特尔业务规划显示，目前正积极争取ASIC业务，提供定制化AI CPU或者AI GPU芯片方案。

如果18A量产稳定，它不仅能支撑PC端Panther Lake，也会为后续服务器CPU、AI head-node、ASIC代工和14A客户导入建立信任基础。这正是英特尔从“落后制程公司”重新被市场定价为“美国先进芯片制造反攻先锋资产”的更宏大叙事核心。

津斯纳则谈到了未来几年从Intel 7过渡到3甚至18A制程的计划。津斯纳表示：“实际上，即便是在今年，我们也会看到Intel 7的晶圆投片量显著上升，至少最初会如此;然后可能到明年，我认为我们可以在2027年开始稍微降低它，并让Intel 3和18A来填补供给端巨大缺口。”他还指出，笔记本端的18A正在迅速爬坡，而且这是他们至少过去五年来爬坡最快的产品。

曾长期深陷困境并遭受投资者质疑的英特尔代工业务也终于吸引到一批长期求之不得的大客户。此前有报道称，英特尔与苹果(AAPL.US)在谈判持续逾一年后于近期达成初步协议，将为苹果设备生产部分芯片。苹果订单若落地，将成为英特尔代工业务迄今最具分量的外部客户背书。英特尔的另一重要外部客户承诺来自埃隆·马斯克。马斯克在4月表示，该公司计划在其Terafab芯片项目中使用英特尔更先进的14A制造工艺来生产芯片。这使得特斯拉成为英特尔14A技术的第一个主要客户。

瞄准AI供应链核心瓶颈——先进封装

在先进封装领域，台积电(TSM.US)的CoWoS长期占据主导地位。然而，随着AI军备竞赛愈演愈烈，封装产能瓶颈自2022年底以来一直未能缓解，并已成为制约AI芯片供应链的核心痛点之一。尽管各大厂商纷纷扩产并推进新技术，供应紧张局面依旧持续。

在此背景下，英特尔的“嵌入式多芯片互连桥(EMIB)”技术正逐渐受到行业关注。面对AI芯片对异构集成和带宽的极致需求，英特尔的EMIB封装技术通过嵌入式硅桥实现了高带宽、低成本的Chiplet互联，避开了大面积硅中介层的成本制约，自2017年量产以来已广泛应用于服务器、网络和HPC领域。

这一技术路线与台积电的CoWoS在功能定位上高度重叠，为寻求替代方案的厂商提供了可行选项。据此前报道，英特尔正就其先进封装服务与至少两家大型客户展开持续磋商，其中谷歌(GOOGL.US)和Meta(META.US)有望成为未来设计的潜在采用者，亚马逊(AMZN.US)据传也在接洽合作之列。另外，韩国存储芯片巨头SK海力士也正在考虑采用英特尔研发的2.5D封装技术EMIB，该公司目前正在进行测试，以将HBM和系统半导体与英特尔提供的EMIB嵌入式基板结合使用。

上述这些潜在大客户的获取对英特尔而言是一项重大突破——该公司正致力于业务转型，以吸引外部客户使用其芯片制造技术。有分析人士指出，在英特尔的代工业务体系中，虽然18A-P(18A的增强版本)是英特尔重新敲开顶级客户大门的工艺名片，但是先进封装可能才是英特尔代工业务更现实、更快看到商业回报的突破口。

当下，AI芯片正在从独立芯片裸片竞争变成Chiplet、HBM、2.5D/3D封装、系统级集成的竞争。对于英伟达、谷歌、亚马逊、AMD乃至未来更多自研AI ASIC的云厂商而言，先进制程依然重要，但真正卡住AI芯片出货节奏的，已经变成了先进封装和HBM。

研究机构Epoch AI在2026年的分析中指出，2025年AI芯片几乎吸收了全部可用的CoWoS与HBM供应，而逻辑晶圆制造反而不是最紧的约束;前沿AI芯片通常需要先进逻辑芯片裸片、HBM，以及将二者集成到同一封装中的CoWoS类先进封装能力。而英特尔的先进封装技术，正好契合这个方向。

需要强调的是，英特尔在先进封装上的积累并不弱。按照英特尔官方介绍，其先进封装路线覆盖EMIB、Foveros、Foveros Direct等多个技术平台，目标是在2030年实现单封装内集成1万亿个晶体管。

具体来看，EMIB 本质上是一种嵌入式多芯片互连桥方案，可以在不使用传统大尺寸硅中介层的情况下，实现多个芯片裸片之间的高密度互连;Foveros则进一步走向3D堆叠，把逻辑、I/O、缓存或其他功能芯粒进行垂直集成;Foveros Direct采用混合键合技术，可进一步提升互连密度和能效。

对英特尔而言，如果只谈18A、14A，很容易被市场拿来和台积电做比较，但如果把EMIB、Foveros、Foveros Direct与未来的18A-P、18A-PT、14A组合起来看，它就更有胜算和底气。

因此，从商业化角度看，先进封装也可能比先进制程更快给英特尔带来外部客户认可。先进制程的客户导入周期长，牵涉PDK、IP、EDA、良率、成本和长期产能承诺，尤其像苹果、高通、英伟达这样的客户，不可能轻易把核心旗舰芯片从台积电迁出。但先进封装的切入方式更灵活。客户可以先把部分Chiplet、部分AI ASIC、部分高端封装项目交给英特尔验证，不一定一开始就全面切换晶圆制造。因此，先进制程决定英特尔能否重新站上牌桌，而先进封装可能决定它能否先拿到筹码。

英伟达入局AI PC市场，但推翻“旧制”不易

在GTC大会上，黄仁勋宣布英伟达推出NVIDIA RTX Spark超级芯片。通过全新的NVIDIA RTX Spark芯片，英伟达(NVDA.US)要联手微软(MSFT.US)、Arm、联发科等合作伙伴重塑个人AI智能体时代的Windows PC。

不同于单一芯片企业发布的芯片产品，此次英伟达发布的PC芯片是IP架构、芯片设计、算力赋能、系统生态、终端适配全链条的协同布局，今年秋季便会有终端产品上市。在英伟达的定义里，AI时代，PC将承担全新的角色，从单纯的工具跃升为并肩协作的智能搭档。

在AI时代，X86架构正不断受到冲击是一个不争的事实。相较于传统x86 AI PC、高通单一Arm AI PC方案，英伟达联合产业链众巨头打造的RTX Spark将成为AI PC新节点，资本市场也用真金白银进行了站队。

不过，消费市场不同于商用市场，技术发布的高潮需要终端的承接。单从性能来看，RTX Spark的参数很优秀，但硬件一直不是英伟达最大的挑战，能否真正意义上的重新定义PC还有待观察，即便英伟达在AI时代和失败不怎么挂钩。

一方面是定价的制约.虽然终端的售价还没出来，但参考现有配置的成本以及苹果本的定价，搭载RTX Spark的AI PC售价或许将和多数人没什么关系。换句话说，初期的RTX Spark就是一个昂贵的玩具，而端侧跑大模型，对绝大多数人来说也是伪需求，注定前期只是个小众产品。

另一方面，生态适配仍是最大的瓶颈。长期以来，Windows系统基于x86架构深度开发，很多软件均无原生Arm版本。IDC全球及中国研究副总裁王吉平对作者指出，英伟达芯片架构思路非常适应当时当日的AI终端发展，采用CPU、NPU混合架构，取长补短。但ARM PC今天还不能说完全成功，x86的英特尔和AMD的产品兼容能力很强，尤其在商用市场，英伟达面临着软件适配的等诸多问题。

目前，Windows on Arm平台的应用适配率不足30%。即便有英伟达CUDA生态加持，短期内仍无法快速完成海量存量软件的Arm原生适配。而要吸引更多的开发者，英伟达需要卖出足够多的终端，但价格又制约了这一点，成了“死循环”。英伟达的再次出手，拉开了改变四十年产业格局的PC智能化革命，AI PC产业将迎来真正的拐点。但“新平台”的崛起，并不意味着老架构就失灵，这是一个需要较长时间检验比拼的过程。对于英特尔来说，这意味着其增长态势还有望持续。