重构半导体供应链 (陈立武)

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精彩片段：商业计划书因市场而变

陈立武： 在我投资的公司中，有十分之九在半途中改变了他们的商业计划，因为市场已经发生了改变。因此，我喜欢那些拥有团队、而不仅仅是单打独斗的创业者。

无论是在 Cadence (楷登电子) 还是在英特尔 (Intel)，我始终坚信：首先你得学会爬，保持谦逊，倾听客户的声音；接着，我的第一步是增强资产负债表，聚焦产品，真正简化我们的产品线，倾听客户，然后推动下一代具有领导地位的产品。当前，智能体 AI (Agentic AI) 的崛起让推理 CPU (Inference CPU) 的需求大幅增加，因此我很高兴目前对我们 CPU 的需求非常强劲。

我当然也非常高兴，我的老朋友黄仁勋 (Jensen Huang) 投入了 50 亿美元来支持我，而这 50 亿美元如今已经变成了 250 亿美元。展望 10 年后，什么样的公司会胜出？那些……

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从投资人到英特尔 CEO：为什么接下“最烫手山芋”？

萨拉： 听众朋友们，欢迎回到 No Priors 节目。今天埃拉德和我和陈立武坐在一起。他是来自 Walden International (华登国际) 的传奇投资人，前 Cadence CEO，现任英特尔 CEO。我们将探讨他改造英特尔的计划、美国政府作为大股东的影响、如何成为优秀的半导体投资者，以及我们是否能在美国本土制造芯片。欢迎你，立武。很高兴见到你。我们从一个显而易见的问题开始：对于这家无比重要的美国半导体公司而言，接下 CEO 的职位是一项极具挑战的重任。你究竟为什么会选择接下这份工作？

陈立武： 好问题。我已经 66 岁了，大家都说我应该退休，而不是去接这份全行业最烫手的工作。之所以做这个决定，主要有几个原因。第一，英特尔是一家具有标志性意义的公司，对于整个半导体生态系统以及美国都至关重要。所以在离开 Cadence 之后，我决定再战一局。

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与特朗普的博弈：利益冲突风波与拯救英特尔的执念

埃拉德： 过去的一年里发生了许多事情。对你来说，最让你感到意外的是什么？

陈立武： 最让我感到意外的，甚至是我在之前的职位和培训中都从未经历过的一件事，就是某天清晨，特朗普总统让我辞职，理由是存在利益冲突，且没有任何例外。我必须首先说服自己——你看，我并不需要这份工作，我这么做纯粹是为了拯救英特尔。一旦抛开这种个人得失的考量，我就开始理清思路，思考我能为英特尔做些什么。

陈立武： 幸运的是，我们在周四早上进行了一次会面，接着在周一又见了一面。他认真倾听了我的想法，让我有机会做自我介绍：我出生于马来西亚，在新加坡长大，曾就读于麻省理工学院 (MIT)，此后一直居住在美国，从未离开过这个国家。我分享了我的这段经历，他听得非常认真。最终他决定给我这个机会，这让我感到非常高兴。

萨拉： 现在你获得了大展拳脚的机会。当你提到你的任务是“拯救英特尔”时，这对你意味着什么？在你的心目中，英特尔的获胜或繁荣是怎样的？

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文化变革与工程回归：陈立武改革英特尔的 14 个月

陈立武： 我接手已经有 14 个月了。在这 14 个月里发生了很多事情。具体来说有几点：第一，改变公司文化，显然要推动更强的问责制 (Accountability)，同时在决策制定上必须更加迅速。我习惯了创业公司的文化，一切都要以光速推进。而在这里，我必须打破那些层层开会、极度官僚的作风。因此，我改变了问责机制，倾听客户声音，客户对此感到很欣喜——有像立武这样谦逊的人愿意倾听并解决他们面临的问题，尽力让客户满意。

另一方面，从第一天起，我就决定所有的工程团队直接向我汇报。因为我接受过工程训练，我想知道哪里出了问题，以及我需要纠正什么。倾听客户、取悦客户，然后确保我们有正确的产品。简化我们的产品线，为未来 5 到 10 年制定清晰的路线图与愿景。

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爬、行、跑：重构资产负债表与推理 CPU 的爆发机遇

埃拉德： 你对英特尔 10 年后的愿景是怎样的？

陈立武： 我总是坚信我以前在 Cadence 和现在在英特尔秉持的理念：首先是学会“爬”，保持谦逊，倾听客户的声音；其次是决定开始“走”；最后是“跑”和冲刺。这就是我步步为营的文化。我的第一步是重构我们非常糟糕的资产负债表。

陈立武： 以前的资产负债表在某种程度上可以说是非常糟糕的。因此，我很欣喜美国政府能成为我们的大股东。就像我向特朗普总统解释的那样，台积电 (TSMC) 创立之初，台湾地区政府也是其大股东。你看日本、新加坡，这都是美国政府可以提供支持的基础基础设施。

其次，我非常高兴我的老朋友黄仁勋也投入了 50 亿美元进行投资并支持我，这说明我至少做对了一些工作。他的 50 亿美元投资现在已经变成了 250 亿美元甚至更多。另外，软银的孙正义 (Masa Son) 也向我伸出了援手——我曾是软银董事会的一员。通过这些支持，我们增强了资产负债表，然后聚焦于产品，真正简化了产品线，倾听客户，进而推动了下一代领导力产品。

陈立武： 某种程度上，我们非常幸运。目前，智能体 AI (Agentic AI) 和推理 CPU (Inference CPU) 的需求呈现出极度爆发的态势。在训练阶段，CPU 与 GPU 的配比可能是 1:8；但现在我看到，这一配比正在变成 1:4，甚至可能达到 1:1。我对 CPU 重新变得重要感到非常高兴。我和一些 AI 模型开发者和开发商谈过，他们表示在强化学习 (Reinforcement Learning) 以及编排所有智能体的速度方面，CPU 实际上表现得更好。所以在某种程度上，我对目前我们 CPU 的高需求感到高兴。因此，我认为整体上我们要在数据中心服务器端打好产品基础。

陈立武： 另一个关键板块是我们的晶圆代工 (Foundry) 业务。起初，这是一项资本密集型业务，非常不易。你真的需要具备几点条件：必须拥有所有正确的 IP，以便支持客户。例如如果是移动相关的客户，你必须拥有低功耗的 IP 组合，否则你就无法为他们服务。代工本质上是服务业，是一门基于信任的生意。如果人们把晶圆订单交给你，而你的良率 (Yield) 不行，他们的收入就会泡汤，公司就会完蛋。因此，专注良率、缺陷密度 (Defect Density) 以及循环周期 (Cycle Time) 至关重要，必须确保以高质量和高可靠性去服务并满足客户。这些是我非常关注的重点。

最终，你必须真正走向全栈——不仅是芯片，还需要有软件。有些客户甚至要求我提供整个机柜系统 (Whole Rack)。所以你必须具备构建系统的能力。这些都是我一步步在默默做的事情。同时我也在招揽能找到的最优秀的顶尖人才。顺便说一下，所有的招聘都是我亲自完成的，没有委托任何猎头公司。有时拥有一个人脉关系网，知道该找谁，是非常有用的。

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Terafab 计划：与埃隆·马斯克的不寻常合作

埃拉德： 的确如此。你在这个行业深耕了很久，在接下这个重任之前，你在 Cadence 执掌了大概 12 年。

陈立武： 13 年。抱歉，是的。还有 2 年担任执行董事长，一共是 15 年。最开始我只签了三个月。所以现在我非常小心，一旦有人说“就干三个月吧”，最后可能就会变成 15 年。

埃拉德： 哈哈，看来你面前还有很长一段路要走。另一个被广泛讨论的重大倡议是 Terafab，以及在这方面与埃隆·马斯克 (Elon Musk) 的合作。你能多透露一些这个项目是如何促成的，以及你们是如何协作的吗？

陈立武： 好的。我想我们都同意埃隆·马斯克是本世纪最杰出、甚至就是最出色的企业家。他和我都持有相同的观点：现有的半导体基础设施实际上没有跟上 AI 的增长步伐。在产能 (Capacity)、生产效率 (Productivity) 和系统运行效率方面，传统基础设施都落后了。所以他和我都认为这里面缺失了某些环节。

其次，能与他合作让我感到非常愉快。他非常不走寻常路 (Unconventional)，基本上会对每一步提出质疑——为什么我们要用传统的方式做这些事？这在某种程度上让人感觉非常耳目一新，我喜欢这样。我喜欢人们持有不同的观点，大家一起努力去寻找最佳路线。我们都会从合作中学到很多。他显然有一个宏伟的愿景：他的机器人和汽车需要大量的芯片。

埃拉德： 你能为那些不太熟悉 Terafab 的人解释一下它具体是什么吗？

陈立武： Terafab 是他决定建立自己的晶圆厂 (Fab)。与此同时，我们非常高兴能与他合作，确保我们能够共同帮助他更快地走向生产，利用我们的一些技术和工艺，这是我们目前正在合作的项目。我和他手下的一支非常优秀的团队每周都会开会，这种合作方式确实让人感觉耳目一新。

埃拉德： 他还提到过一些事情，比如他希望能够在无尘室 (Clean Room) 里抽烟之类，而这些通常在半导体行业是绝对被禁止的。

陈立武： 我想我不会走得那么远。也许无尘室的某些区域可以，但我们抱有开放的态度，我们也在倾听，看看是否可以实现。

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全球供应链重组：AI 的宏观影响与资源瓶颈

埃拉德： 看到你们在美洲业务上的转型，逐步建立起代工业务并与 Terafab 等展开合作，确实非常令人兴奋。如果站在宏观角度来看全球 AI 与半导体供应链的变化，不同国家的情况各有不同。以一些宣称受到 AI 裁员潮影响的国家为例，我认为目前大多数裁员都有些言过其实，很多实际上只是因为 2020 年新冠疫情期间的过度招聘。但我看到首当其冲被削减的是外包公司，因为企业更愿意裁减外部人员而非内部员工。因此，外部客户支持、外部 IT 等正在被削减，这对于拥有庞大 BPO (业务流程外包) 产业的国家（如菲律宾、印度等）短期内会产生冲击。

如果问其他国家未来如何积极参与到 AI 浪潮中，这几乎必须因地制宜。电力廉价的地方可以做数据中心，具备模型训练能力的国家会去训练模型，但这可能仅限于美国和极少数其他地方。你如何看待半导体供应链的这种全球性转移？某些国家是否应该加大投资？例如，考虑到 Mellanox (迈络思)、英伟达和英特尔在以色列的深厚积淀，以色列是否应该在半导体领域做更多尝试？其他国家如菲律宾，是否应该重新转型为制造基地？你从全球化视角怎么看？

陈立武： 好问题。我认为 AI 显然正在改变整个行业格局，其影响将比互联网更加深远和广泛。最初，AI 能够帮助你提高工作效率，许多智能体 (Agents) 会协助你处理以前需要人工完成的繁琐、单调的事务，而且提供结果的速度更快。在半导体设计方面，AI 能够大大缩减时序收敛 (Timing Convergence) 的时间，显著降低成本，从而带来极大的效率提升。

但与此同时，AI 的爆发和增长正面临着几大核心瓶颈。首先是大家都知道的电力约束 (Power Constraint)，有些国家根本没有足够的电力，因而受到很大制约。其次是许多人没有意识到的氦气 (Helium) 危机，氦气的供应紧张对半导体制造有很大影响。第三就是大家都知道的内存 (Memory) 短缺，每个人都在争夺内存资源。尽管你可以通过建设晶圆厂来增加产能，但那需要数年的时间。同样，CPU、GPU 也都面临极高的需求。此外，芯片价格也在上涨，因为我们必须把成本转嫁给客户。这些都将对行业的整体增长产生深远影响。

陈立武： 另外，我认为那些如果不主动拥抱 AI 的企业将受到最大的冲击。因为 AI 可以在企业运营的各种不同职能上带来巨大的效率提升。我们应该张开双臂迎接 AI，并找到更好的方式，将 AI 应用到预测、设计以及所有不同的工作负载中。这其中的潜力是巨大的。

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本土制造的现实拷问：咬紧牙关坚持的初衷

萨拉： 很多人会提出一个比较直白的质疑，认为无论是 Terafab 还是英特尔的代工业务，要在竞争中胜出都面临巨大的挑战。这不仅取决于你刚才提到的 IP 和业务推进速度等内部因素，还有外部因素——比如劳动力成本和本土制造能力的差距。你显然坚信在美国本土进行制造是可行的，埃隆也同样坚信。你能谈谈这方面吗？劳动力成本的约束到底有多严重？

陈立武： 是的。当初我在决定是应该在晶圆代工业务上“加倍下注”还是彻底退出时，市场上有各种各样的声音，正如你所能想象到的那样。很多人说：“这太贵了，根本行不通。”但我最终决定，这对于美国和整个半导体行业来说都至关重要。我们都亲历过供应链中断的挑战，对于半导体领域的任何一家大型企业而言，都必须认真审视供应链，建立健全且具韧性的供应链。你不能将所有的鸡蛋放在一两个不同地理区域的篮子里。

因此，越来越多的人会意识到，美国本土制造是至关重要的。在最先进的工艺方面，例如我们推出了 14A 工艺（即 1.4 纳米），并且我们已经开始规划 1 纳米和 0.7 纳米。这些制程线宽已经比头发丝还要细，具有极高的复杂度，每一步都不允许犯错，一旦出错，整批晶圆就会付诸东流。因此在制造过程中必须做到极致精准。制造正在成为行业发展的最大瓶颈。

陈立武： 我们对台积电充满敬意，他们是伟大的合作伙伴。但更重要的是，我们双方都需要更多的产能来服务客户。因此我们决定“咬紧牙关”坚持下去。从长远来看，本土制造至关重要，这也是我能为整个行业创造更多价值的地方。

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摩尔定律的物理墙：新材料与先进封装的下注

埃拉德： 长期以来，人们一直在讨论我们终将迎来一个物理极限，即由于线宽太窄，我们将无法再继续进行微缩。你认为我们什么时候会真正撞上这堵极限墙？

陈立武： 好问题。目前我们有了 18A，接着要将 14A 投入量产，我还能看到 10A 和 7A 的技术路径。我认为我们能够走到那里，但这会变得越来越昂贵，难度也越来越高。这就是为什么我们需要合作伙伴，仅凭我们自己是无法独立完成的。我们必须与基板厂商、设备厂商合作，以确保我们能够真正提升良率和性能。

另一个已经成为瓶颈的领域是先进封装 (Advanced Packaging)。我们都知道台积电有 CoWoS 封装，而我们英特尔拥有一项非常优秀的封装技术叫做 EMIB（嵌入式多芯片互连桥接），这是极具优势的下一代封装。我需要确保它能达到满足客户要求的量产良率。目前，硅材料的物理特性正在逼近极限，所以我也在关注一些新材料，回归到材料科学与元素周期表——比如氮化镓 (GaN)、碳化硅 (SiC) 以及磷化铟 (InP)。这三种材料我都有投资。

陈立武： 另外，在封装领域，我开始投资玻璃基板 (Glass Substrate)。玻璃是一种非常优秀的绝缘体和散热材料。为此我投资了一家名为 3DGS (3D Glass Solutions) 的创业公司。同时我意识到，英特尔在基板和模块领域拥有上千项专利。如何把基板和模块结合起来？我们刚刚宣布了与印度政府的一项大型合作项目，在印度进行制造，同时也在美国新墨西哥州进行制造。

我认为先进封装至关重要。此外，我也开始关注人造钻石 (Artificial Diamond)，这同样是极佳的散热和绝缘材料。所以我投资了 Diamond Foundry 公司。这是我们正在探索的下一代技术。我们通过新材料、新基板以及新的设计方法来推动技术前行。作为工程师，最棒的一点就是当你撞墙时，你总会想办法要么跳过去，要么绕过去，从而取得更好的结果。我作为投资者和半导体建设者在这个行业干了很久，从 EDA 工具到设计再到制造，拥有这些经验确实很好，现在我可以借此为行业做出一点微薄的贡献。

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半导体风投热潮：从 SaaS 的冷落到算力的万亿狂飙

埃拉德： 这非常令人兴奋。正如你所说，我们总是能找到解决物理限制的办法，但确实也存在物理极限，比如到了 7A 或其他某个阶段，就必须寻找新材料或绕道而行。一个有趣的问题是，二十年前人们就在讨论技术会达到瓶颈，这是否意味着最终我们会走向一个“性能均等化”的渐近线，使得不同代工厂之间的性能差距被逐渐抹平？

陈立武： 好问题。在摩尔定律的演进中，功耗、成本和面积是一个双面刃。你可以使性能翻倍，但在成本和芯片面积上却无法以相同的幅度下降。因此，你必须在这些方面做出妥协，除非找到全新的材料和设计方法，而这就变成了材料科学的问题。我开始招募更多材料科学方面的人才，这就是我们领域的创新方式。

陈立武： 我还记得 18 年前，我仍在坚持投资半导体，而当时大多数风投机构——甚至是我的好朋友所在的那些一线风投机构，一旦听到我谈论半导体，合伙人会议里有一半的人就会找借口溜出会议室。剩下的一半人会问我：“立武，你有没有什么软件即服务 (SaaS) 的项目？”最终只剩下几个同情我的人还坐在那里听我讲。

如今历史已经改变。看看现在的半导体行业：老黄 (Jensen Huang) 的英伟达已经是一家市值达 5.3 万亿美元的巨头，博通 (Broadcom) 和台积电也是 2 万亿美元级别的公司。我多年的好友苏姿丰 (Lisa Su) 带领的 AMD 市值接近 8000 亿美元，而英特尔也回升到了接近 6000 亿美元。半导体再次变得炙手可热，并成为核心支柱。15、20 年前我投资半导体时，没有风投愿意加入我，除了三星 (Samsung)、ARM、软银等大型企业与我共同投资。而现在，我看到大量的风投机构争先恐后地投资半导体，这让我感到非常高兴。

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半导体早期投资经：寻找核心瓶颈与锚定首个大客户

萨拉： 考虑到这个曾经被认为“太重、太贵”的领域的巨大投资热情，作为 Walden 的长期风险投资者和运营者，那些普遍的担忧包括：高资本开支、设计能否成功量产以及流片失败的不可预测性、客户切换的高风险（我们曾一起投资过一些公司，即使赢得了设计也依然面临如何扩大订单规模的难题），还有行业的周期性。你建立工厂需要真金白银的投入，但任何一年的市场需求都可能会发生剧烈波动。你如今作为投资者，同时又接下了有史以来最大的赌注——去担任英特尔的 CEO。你如何看待这些不同的风险，并如何给其他在这条供应链上进行投资的人提供建议？我知道这是一个非常庞大的问题，但考虑到你的资历，当前市场上存在很多投机性行为（比如“内存短缺就买入内存股”），同时也存在对材料科学等具有 10 年长期研发周期的项目缺乏耐心的情况。

陈立武： 你的问题覆盖面很广，我来试着解释一下。首先，风投和创业已经融入了我的血液，我非常享受这个过程。这并不是在吹嘘，在投资生涯中，我取得了一些不错的退出成果——我有 159 家公司成功 IPO，126 家实现 M&A（并购），其中包含了大量的半导体公司。在我这些年投资的半导体公司中，有 38% 在美国。

在投资方面，我总是关注“瓶颈在哪里”以及“你试图解决什么问题”。例如，我投资了 Astera Labs（阿斯特拉实验室）和 Celestial AI。因为在算力集群中，互连 (Interconnect) 已经成为了新的瓶颈。因此我决定支持 Celestial AI 的光子互连技术，因为速度在算力集群中变得越来越重要。看看老黄，他投资的几乎每一家公司也都与光子学相关。

陈立武： 另一方面，我们需要关注技术解决方案。例如我们谈到的设计复杂度和成本，我们能否利用 AI 和机器学习来推动更好的设计与解决方案？一些新创公司正在切入 EDA 领域，以推动性能的提升。我认为这是一个创新的金矿。此外还有我们提到的新材料，比如磷化铟 (InP)，这就是为什么我投资了相关企业。还有氮化镓和碳化硅，其中一家做电源管理芯片的公司已经被并购，ADI (亚德诺半导体) 刚刚收购了 Empower。高效率电源管理芯片 (IVR) 是一个非常优秀的领域，因为当电力从 48 伏特转换到 1 伏特时，你会损耗大量的能量，如何提升电源转换效率非常关键。因此，功耗和散热成为了新的瓶颈。我投资时始终在看：我们试图解决的问题是否真实？客户是否对此有着迫切的需求？

陈立武： 其次，从第一天起就锚定你的第一个客户至关重要。我通常喜欢那些超大规模云服务商 (Hyperscaler) 客户。他们拥有极大的业务规模，如果他们喜欢你的技术，未来几年愿意支付数千万美元甚至提供部分股权认购权 (Warrant) 都是值得的，因为拥有一个大客户就能帮助你实现规模化。这就是我投资半导体初创公司的一贯公式。

另外，人才在哪里也非常重要。我非常看好美国硅谷、奥斯汀，以及以色列，那里有很多杰出的人才。我在以色列进行了大量的投资，因为那里的创业者非常有颠覆性、充满创新精神，而且极其刻苦。即便在当前的战争时期，他们仍然坚持开电话会议，甚至有时会说：“抱歉，防空警报响了，我得去地下室，网络可能不太好，我们用语音沟通。”这种坚韧不拔的创业精神让我深感佩服。

陈立武： 综上所述，我认为半导体行业机会巨大，特别是在 AI 领域。除了智能体 AI (Agentic AI) 之外，具身智能 / 物理 AI (Physical AI) 将是下一个巨大的前沿阵地。在这个过程中，你必须提供全栈解决方案。这也是我仍然关注许多前沿模型的原因，我投资了一些开源前沿技术，特别是用于物理 AI 的技术，这绝对是一个金矿。

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AI 时代的晶圆厂与晶体管：未来 10 年的终极博弈

埃拉德： 你提到利用 AI 让芯片设计与测试变得更快、更便宜和更有创意。鉴于你在 Cadence 的丰富经验，你认为最肥沃的创新土壤在哪里？有什么是已经显现出成效的吗？

陈立武： 我在 Cadence 工作了近 15 年，最自豪的事之一就是找到了我的接班人（Anirudh Devgan）。我培养了他，他现在成为了一名极其出色的 CEO，并全力拥抱 AI，通过引入智能体 AI 来大幅提升设计效率。新思科技 (Synopsys) 也同样在做这些努力，他们获得了英伟达 20 亿美元的投资与支持。此外，新思科技还收购了物理仿真软件巨头 Ansys，将触角延伸到了整个系统设计领域。所以大家都在尽其所能地进行布局。但对于初创公司而言，仍然有进行颠覆性创新的空间，它们最终可以选择上市，或者被楷登、新思或西门子并购。对于风投而言，我们的角色就是支持创业者的梦想，帮助他们实现抱负。

埃拉德： 如果展望未来 10 年，在未来的产品开发或 AI 对半导体行业的影响下，像 Periodic 这样的材料公司，以及在 EDA 和设计等其他环节深耕的团队，是否会让未来的半导体公司或英特尔与今天截然不同？

陈立武： 我认为是的。萨拉，回到你刚才提到的资本密集、不可预测和周期性问题，在进行投资决策时必须把这些因素考虑进去。我通常喜欢在非常早期就进入，把团队组建起来，这很有趣。同时要寻找那些愿意与你长期合作的个人投资者，而不仅仅是看重机构的牌子。我更看重那些在这一领域有深厚经验、能够陪你共度时艰的伙伴。很多投资人在顺境时合作愉快，一旦公司陷入困境就会拍屁股走人。我喜欢那些能陪公司走过低谷的伙伴。很多成功的企业在腾飞前都曾多次濒临破产。因此，找到志同道合的长期伙伴、以及在制造、内存和连接性方面能为公司带来战略增值的战略投资者至关重要。我也很喜欢与成长阶段 (Growth Stage) 和对冲基金的朋友们合作，他们能从公开市场的视角引导创业者避开陷阱。这一切都充满挑战与乐趣。

对于初创公司而言，工程研发就像是在不断解决问题，每一步都需要找到合适的人来帮你破局。如果你能跨过这些关卡，等待你的就是下一个前沿。

陈立武： 坦白地说，在我投资的公司中，有十分之九在半途中改变了他们的商业计划，因为市场已经发生了改变。因此，我喜欢那些拥有团队而不是只靠单打独斗的创业者。其次要保持开放的心态，愿意倾听我们的指导，并最终制定出他们自己的计划，而不是只听我的。最理想的状态是，你给他们足够的反馈，他们自己得出与你期望相同、或者更优秀的结论，这才是创业最有趣的地方，他们的决策速度会快得多。

回到你的问题：展望 10 年后，什么样的公司能赢得胜利？这只是我的个人观点——那些能够清晰阐述自身愿景，并像激光一样聚焦于某个特定细分领域的公司。同时能够找到正确的合作伙伴并实现规模化扩张。正如我之前提到的“全栈解决方案”，你需要提供完整的解决方案。因此，未来大型巨头需要将自己转型为庞大的平台型公司，就像老黄一样——我非常钦佩他，他极度专注于 CUDA，致力于打造平台，而且他做到了。对于初创公司（如 Anthropic, OpenAI）而言，他们找到了更优雅的实现方式，改变了游戏规则。初创公司以光速运转，完全有机会成为主导者。

我希望英特尔也能在其中扮演关键角色，因为我们拥有 XPU、先进封装以及晶圆代工，如果将这些结合起来，我们可以针对不同的工作负载构建专属的定制芯片。这就是我们正在努力的方向。

埃拉德： 这非常有说服力。我想问的是，这是否也会从根本上改变你们的工作方式？在软件世界中，招聘的人才画像和团队管理方式正在发生巨大变化，人们现在更倾向于招聘 30 到 50 岁的人，因为他们更擅长管理复杂的团队和多个 AI 智能体 (Agents)，理解质检 (QA) 以及整体架构的复杂度。在晶圆厂或物理硬件世界里，你是否也看到了这种团队结构或能力的变革？它是一个渐进的过程，还是存在一个利用 AI 结合化学材料进行颠覆的根本性转变？

陈立武： 很好的问题。回到“爬、走、跑”的逻辑。在“爬”的阶段，我招募了半导体行业最顶尖的工程技术人才；而现在，我开始引入软件人才以构建全栈能力。我目前管理团队的平均年龄在 40 岁后期到 50 岁左右，但我需要不断引入年轻的新生代力量，让他们来理解新的工作负载、前沿模型以及开源技术。

在这方面，我儿子现在反倒成了我的老师。每次他邀请我去他家看孙子时，我就会向他请教 AI 和机器学习方面的最新动态，他在这方面比我更灵通。我从他那里学到了很多，并努力理解这些变化，从而把相关的顶尖人才引入英特尔。英特尔过去是一个非常陈旧、依赖电子表格 (Spreadsheet) 的传统公司。而现在，我正在将其转型为一家由 AI 驱动、在设计和整个组织中全面拥抱 AI 的企业，减少对传统电子表格的依赖，并将硬件人才与最先进 AI 工具结合起来，这不仅应用于我们的销售和营销部门，更是应用在最核心的芯片设计环节。

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结语：追求十倍的风投回报率

萨拉： 我想很多投资人——至少对我而言，自从成立风投机构以来，在思考资本密集型公司的不同资金来源时，学到了很多。以前我们做软件，如果需要 1.5 亿美元才能让公司达到某种临界规模，对资产负债表的依赖还没有那么强烈。而你不仅在半导体领域深耕多年，现在更是以美国政府为大股东的身份在进行运营。你如何看待这种“产业政策 (Industrial Policy)”？它在台积电等公司取得了巨大的成功，但在美国商业文化中却曾长期不被看好，你觉得现在应该如何改变这种观念？

陈立武： 好问题。对于资本密集型业务和基础设施建设而言，你必须有渠道获得庞大的资本支持。即便在现在的风险投资领域，投资也变得非常资本密集，一些风投机构甚至愿意在单家公司上投入 10 亿美元，这在以前的风投行业是难以想象的。因此，你必须适应这种变化。在投资上我喜欢那种“哑铃型”的分布：你要么在极早期介入，因为现在的 A 轮融资估值就已经超过了 10 亿美元，而像以前那种预种子轮 (pre-seed) 阶段 2000 万到 3000 万美元估值的情况已经非常罕见了。所以你必须挑出最优秀的项目，并为其寻找能实现规模化扩张的资本。这也是为什么一些共同基金也开始进入早期投资阶段，我对此很欢迎，因为他们对占股比例的要求没那么严苛，毕竟现在没有那么多 20% 的股份可以分给每个投资人。

在面对 AI 工厂和芯片制造代工这类资本密集型项目时，你真的需要引入政府资金、主权财富基金以及超大型专项基金的支持。这些基金的组织架构就是为了支持国家级基础设施建设，我们需要积极对接他们来扩大我们的运营规模。同时，作为一家上市公司，我也刻意将精力聚焦在那些长期的、成长导向的投资者身上，而不是那些只要求我们短期回购股票的短期资金。我们需要平衡好这种关系。

萨拉： 你认为目前投资者对英特尔最大的误解是什么？

陈立武： 有很多误解。首先，回到“爬、行、跑”的阶段。过去 14 个月我们是在“爬”，但人们已经开始认识到其中的潜力。最重要的是，我们需要推出最优秀的产品。在 PC 客户端，我们虽然仍占有市场份额，但我们需要构建更卓越的性能。因此，我一直在默默招揽并组建最顶尖的 CPU 架构师、GPU 架构师和软件架构师团队，以实现技术上的“跨越式发展 (Leapfrog)”。我希望将英特尔改造为由多个“创业文化”组成的联合体，快速移动并利用更先进的技术实现跨越。

在产品之外，智能体 AI、物理 AI 都是我们可以投资的巨大市场。在代工业务上，我们与台积电在良率和性能上还有很大的差距，因此我们必须保持谦逊，踏实做好基础建设——如我之前提到的 IP、良率、缺陷密度以及缩短循环周期，以提高效率和可靠性。这需要更长的时间，但我相信到 2030 到 2032 年左右，我们的成效会逐步显现。

陈立武： 人们可能没有意识到我们在产品和代工方面的巨大潜力。PC 客户端是我们的面包和黄油，但我们在向边缘、物理 AI 以及智能体 AI 延伸。在过去，我们是为人类提供服务器和 PC；而现在，数以亿计的 AI 智能体 (Agents) 都需要访问计算资源和软件栈。在这个新的维度中，我们有很大的机会赢得游戏。游戏还没有结束，我们在智能体 AI 和物理 AI 领域大有可为。AI 才刚刚开始，英伟达主导了训练阶段，但在边缘推理、智能体编排和物理 AI 的广阔市场中，每个人都有胜出的机会。这就是我想带领英特尔前行的方向。虽然在过去的 14 个月里我们已经为股东创造了 6 倍的回报，但这仅仅是个开始，我们还有巨大的上升空间。

萨拉： 这是风投级别的回报！

陈立武： 哈哈，是的。作为一个骨子里是风投人的人，我总是追求 10 倍 (10x) 的回报。在 Cadence 退休时，我们给股东创造了大约 76 到 85 倍的回报（股价从接手时的 2.42 美元开始计算）。英特尔因为体量更大，要实现这个倍数很难，但我的目标是在未来 5 到 10 年内为股东带来 10 倍的回报，这是我的风投初心。

埃拉德： 祝你在如此庞大的使命和基础之上一切顺利。在你描述的未来工作负载中，存在着一种坚定的信念。有些人认为我们只会建设越来越大的数据中心，吉瓦 (Gigawatt) 级别的算力只是个开始，集中化和在云端运行推理是主导方式；而另一些人则看好边缘计算和客户端。你认为未来算力分布会达到一个怎样的均衡状态，还是说一切都要由具体的工作负载来决定？

陈立武： 很好的问题。目前我们看到了极其庞大的 AI 基础设施建设潮，我认为这是正确的，没有任何减缓的迹象，因为数据负载正在暴增。我认为目前唯一的减速带是供应链的产能约束 (Supply Constraint)。但在庞大的基础设施建设之后，我们必须关注最终的解决方案和实际应用 (Applications)。

我更关注应用。如果你能找到一个具有海量需求、或者可以通过几个细分应用组合起来形成庞大市场的产品，并专注于此，你就能够胜出。并不是每一个跟风建设基础设施的公司都能成为赢家，有一些会赢得非常大，而另一些则会随着时间的推移而衰落或被并购。就像互联网时代一样，我们看到了亚马逊、Netflix 这样的巨头脱颖而出，而另一些公司则平庸化、消失或被收购。在我看来，AI 浪潮也将遵循完全相同的演进轨迹。

陈立武： 企业应该专注于它们服务的具体应用，并审视这个应用的规模、可持续性以及竞争激烈程度。如果赛道过于拥挤，可能最终只有一两家能够生存，其余的将进行整合。我们已经看过很多次这样的历史电影了，所以这并不令人感到意外。最重要的是像 Netflix 或亚马逊这样能真正解决用户痛点的应用，这才是真正的赢家。

埃拉德： 所以你的前提是，这些应用在未来通过客户端或边缘端计算能够得到比纯云端数据中心更好的服务？

陈立武： 确实如此。

埃拉德： 明白了。我投资了很多机器人和国防领域的公司，在设备终端进行计算是一个非常关键的抉择。比如一个家用机器人，你对于它在本地的计算能力和联网状态的假设，决定了它能做什么。在之前的 SaaS 时代，这一点曾经在很大程度上被大家遗忘了。

陈立武： 没错。我的投资逻辑就是：第一，寻找真正需要被解决的真实问题；第二，找到值得合作的关键伙伴；第三，审视应用的规模和可持续性。如果应用足够广阔且你深信不疑，就加倍甚至三倍地下注。

埃拉德： 包括对那些尚未被大规模部署的应用进行前瞻性押注？

陈立武： 是的。

萨拉： 这太棒了。非常感谢你今天加入我们，和你的对话非常愉快。谢谢。

埃拉德： 谢谢你，立武。

陈立武： 谢谢大家。

萨拉： 听众朋友们，可以在 Twitter 上关注我们 @nopriorspod。如果你想看到我们的脸，可以订阅我们的 YouTube 频道。也可以在 Apple Podcasts、Spotify 或其他任何你收听节目平台关注我们，这样每周都能收到最新一期节目的推送。并且可以在 no-priors.com 注册邮件订阅或获取每一期节目的完整文字稿。

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