英特尔 CEO 陈立武：Intel 14A 制程计划 2028 年风险试产、2029 年量产，内存短缺 2028 年前不会缓解

2 月 8 日消息，英特尔新任 CEO 陈立武在 2 月 3 日的 Cisco AI Summit（思科 AI 峰会）上表示：Intel 14A 制程计划在 2028 年进入风险试产阶段，并在 2029 年实现量产。

实际上，英特尔在 1 月发布 2025 年 Q4 财报时还承诺“2027 年下半年风险试产、2028 年量产”。短短 11 天之后就迅速改口。

陈立武强调，英特尔正聚焦于 14A 工艺，这是其路线图中最先进的制程节点，并提到需提升良率、可预测性和 IP 支持，以吸引外部代工客户。

在制程路线方面，陈立武将 18A 视为当前最重要的短期任务。他表示，在其接手英特尔时 18A 良率“相当差”，随后引入外部行业经验与合作资源，包括 PDF Solutions 和 KLA 等公司，以推动良率改善。他称自己要求 18A 实现每月 7% 至 8% 的良率提升，而目前已实现稳定月提升。

陈立武还透露，在 18A 出现改善迹象后，已经有“多家客户”表现出兴趣，但出于保密原因拒绝透露客户名称。

他指出，代工业务不仅需要良率提升，还必须控制工艺波动、提供可预测性，并且要向客户提供更完整的 IP，尤其是面向移动客户的低功耗 IP，而这些在过去被认为有所欠缺。

在面向客户的交付准备上，陈立武称英特尔预计会在“本月”提供“0.5 PDK”（注：英特尔 PDK 制程设计套件是其晶圆代工服务的核心，用于支持外部客户利用 Intel 18A 等先进技术进行芯片设计），以便客户使用测试芯片与英特尔进行工艺协作。他表示客户正在“高度参与”，并希望在今年下半年看到客户就具体产品与产量做出更明确的量产承诺。

在代工业务的商业模式上，陈立武反复强调“服务化”转型。他将代工称为一种需要长期磨合的服务业务，要求文化与执行方式改变，并用“靠磨出来的生意”形容其特征：代工企业必须持续稳定交付，靠稳定的表现赢得客户信任。他还谈到英特尔希望客户采用循序渐进的方式分配产能，例如从 5%、10%、20% 逐步提升到 50%，通过阶段性合作建立信任，再扩大关键产品的代工比例。

对于外界关注的“客户需求是否真实”的问题，陈立武表示：如果市场看到英特尔决定在玻璃基板等关键材料上投入资金，或新增某些资本设备以扩产，那将意味着已经有“真实客户”做出承诺，英特尔正在用更审慎的方式进行配套投资。

谈到 AI 产业增长瓶颈时，陈立武认为短期内最大的限制来自内存。他表示在与主要厂商沟通后得到的信息是，“直到 2028 年都不会缓解”，并称 AI 负载会消耗大量内存。他还提到算力需求持续上升，客户“急需更多产品”，甚至有 CEO 直接把电话打到他这里要求增加供货，而英特尔此前并未准备足够的产能来满足需求，因此他将生产与供应链执行视为当前重点。

除内存外，他还列举了多项 AI 基础设施的关键限制因素：例如散热与功耗，高性能处理器可能因热问题被迫降频，因此液冷、流体与浸没式散热一天比一天更重要；其二是互连方式，他认为互连正从铜走向光，以满足速度与时延需求；其三是软件栈，他强调 AI 进展需要“全栈”能力，不仅是芯片，还包括集群管理软件。他提到 Kubernetes 在管理上很有价值，但在复杂集群中未必能快速定位根因，并指出已有初创公司在做集群诊断与管理工具。

在更宏观的竞争与技术趋势上，陈立武表示量子计算“近在眼前”，并将“物理 AI”视为“AI 智能体”之后的下一个风口，再往后就是量子计算。他还谈到开源的重要性，称自己是坚定的开源支持者，并将 DeepSeek 形容为一次“警醒”。

他表示自己原本认为中国会因缺少先进 GPU 与工具而落后，但在招聘 CPU 架构师时才感受到中国的人才密度，例如华为拥有百名顶尖 CPU 架构师，具备突破工具限制的创新能力。他指出，中国在某些方面“差距不大”，若美国不谨慎可能出现被“跃迁式追赶”的可能。

在产品与架构策略方面，陈立武称英特尔未来会做 GPU，并表示已经聘请了首席 GPU 架构师。他同时强调自己并不执着于 x86，英特尔也在积极拥抱 RISC-V 与 Arm，并提到“软件 2.0”的理念，即硬件设计基于软件需求。他还指出先进封装正在成为新的瓶颈，英特尔正投资以实现类似“系统级晶圆封装”的方案。在材料层面，他称英特尔将加倍投入玻璃基板，同时也关注金刚石等材料，并提到氮化镓在射频与开关应用中的价值。他认为 CMOS 技术“有些接近极限”，因此新材料的重要性正在上升。

面向企业用户的建议部分，陈立武强调 AI 落地应从“要解决的问题与目标结果”出发，而不是盲目先上技术。他认为如果在陈旧 IT 基础上直接叠加 AI 反而会被历史包袱拖累，必须先重建底层基础设施。他以英特尔自身举例称，公司也存在遗留系统，并表示自己经招聘了新 CIO，要求其重新评估基础系统，以功能为单位导入 AI 工具，并建立可量化的成功指标，便于向董事会解释在生产率与收入上的改进。