英特尔(INTC.US)“牛市叙事”越来越夯! AI推理拉爆CPU需求 18A先进制程渐入佳境

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，华尔街金融巨头们近日对于x86架构CPU超级巨头——英特尔(INTC.US)的看涨情绪可谓愈发浓厚。花旗集团对于英特尔目标价从95美元大幅上调至130美元，另一知名投资机构Melius Research更是将英特尔目标价从100美元上调至150美元，凸显出“数据中心CPU需求狂潮+18A先进芯片制程利润前景持续改善”正在共同点燃并推进英特尔的超级牛市叙事。

据了解，在有媒体报道称英特尔已要求PC制造商们使用基于其18A先进芯片生产工艺制造的芯片产品之际，华尔街投资巨头Wedbush Securities认为，这是这家半导体制造巨头正在优先考虑扩张其利润率的积极信号。

Wedbush Securities分析师Matt Bryson周三在给客户的一份报告中写道：“在我们看来，这一策略是非常合理的，因为英特尔应该优先把较旧且已实现产能扩张的制程节点用于利润率更高的Xeon数据中心级别CPU生产，而英特尔启用更新产能的能力(因为它拥有现有洁净室空间)是一项战略优势，这一路径使其能够利用这一优势。”“在我们看来，问题反而在于，18A节点以及基于该工艺制造的芯片产品的实际性能表现到底有多强(CEO陈立武近日暗示良率正在快速改善)。”

在华尔街金融巨头摩根大通举办的第 54 届全球科技、媒体与通信年会上，英特尔CEO陈立武表示， Intel 18A(即2nm以下的1.8nm级别先进芯片制程)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。

CPU文艺复兴

随着Anthropic重磅推出的Claude Cowork，以及OpenClaw这类可自主执行任务的超级AI代理工具在2026年集中爆发，AI智能体浪潮可谓迅速席卷全球，AI算力架构瓶颈正在从以矩阵乘加吞吐为核心的GPU，彻底转向以控制流、任务编排、内存/IO协调为核心的数据中心CPU，面向超大规模AI数据中心的高性能CPU陷入严峻供不应求态势。

华尔街分析师们则正在把AI算力基础设施叙事从“GPU独霸/单核驱动”扩展为“AI GPU/ASIC+CPU+HBM/DRAM/NAND存储芯片+光互连主导的数据中心高速连接系统协同”的全栈算力重估。

AI智能体风靡全球之际，AI算力投资主线正在从“围绕GPU的单点算力竞赛”转向“AI智能体驱动的全栈算力系统”，下一轮超额阿尔法收益也将不再仅仅属于AI GPU/AI ASIC领域最强龙头名单，而会系统性扩散到CPU、存储、PCB、液冷系统、ABF载板与广泛晶圆代工等全栈AI算力基础设施层，而在这种AI主线叙事转变中，CPU、光互连与存储芯片可能是最大赢家势力。

过去两年AI叙事几乎被GPU垄断，CPU一度像是AI军备竞赛里的“配角”;但随着开源的OpenClaw这类型代理式AI工作流(即AI智能体)主导的推理工作负载、数据编排、任务调度、内存访问、网络通信和多工具调用全面增长，市场可谓彻底意识到：没有强大的CPU作为系统中枢，GPU集群无法高效运转。这本质上就是CPU从“被低估的基础设施”重新回到芯片舞台最中央，带有非常明显的“文艺复兴”式复古浪潮意味。

早期大模型推理以“单次请求—单次生成”为主，CPU更多承担数据搬运、请求路由与基础调度，属于典型的辅助控制面;但进入AI智能体与强化学习时代后，系统负载不再是单一前向推理，而是演变为包含任务规划、工具调用、子代理协同、环境交互、状态管理与结果验证在内的复杂闭环。“编排层”(orchestration layer)本质上是强控制流、强分支判断、强系统调用、强内存访问的CPU密集型任务，无法被GPU高效替代，因此CPU正从过去的“配角”变成决定系统吞吐、时延与资源利用率的新瓶颈。

数据中心CPU需求爆发+先进芯片代工蓄势崛起

18A可谓是“数据中心CPU需求狂潮+18A先进芯片制程利润前景持续改善”叙事的制造端验证点。Wedbush把Intel要求PC厂商采用18A芯片解读为“利润率保护”，关键逻辑在于，英特尔管理层正在力争把有限的老节点产能更多留给高毛利Xeon、服务器和工业客户，同时用18A承接客户端新品，从而优化产能配置与毛利结构。

几乎同一时间，Tom’s Hardware援引Nikkei报道称，Intel已把受限的Intel 7产能转向服务器和工业客户，因为这些领域利润率更高，AI驱动的数据中心CPU需求自2025年以来持续上升。

陈立武在摩根大通第54届全球科技、媒体与通信会议上的表态，核心是告诉市场：18A不只是技术路线图上的节点，而是已经进入Panther Lake量产支撑阶段，且良率每月提升约7%—8%，正在从“工程风险”转向“商业化可验证”。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。

同时，AI从训练转向推理和Agentic AI，会显著提高CPU在AI数据中心中的战略权重。GPU负责大规模矩阵计算，但CPU负责调度、I/O、内存管理、任务编排、安全隔离、数据库访问、网络栈和多智能体工作流执行;当AI应用从“单次推理”变成“持续运行的软件劳动力”，CPU需求就会从传统服务器更新周期上升为AI基础设施扩张周期。花旗最新模型也呼应这一点：其预计数据中心服务器CPU[总潜在市场规模，即CPU TAM]将从2025年的293亿美元扩张至2030年的1315亿美元，复合年增长率约35%，并将该机构对于英特尔的目标价从95美元大幅上调至130美元。

华尔街最高150美元目标价来自Melius Research的明星分析师Ben Reitzes。Melius把英特尔纳入AI半导体“瓶颈资产”重估框架。Reitzes认为，随着AI算力基础设施需求持续制造算力供给瓶颈，英特尔等聚焦AI算力瓶颈的那些半导体公司相比于传统软件公司和非半导体类“科技七巨头”而言将获得更多市值或上涨空间。落到英特尔基本面本身，Melius的逻辑主要是两点：第一，Agentic AI推动x86服务器CPU需求重新加速，AI从训练走向推理与智能体执行后，需要更多CPU承担调度、I/O、内存管理、工作流编排和安全控制;第二，Intel Foundry(即英特尔先进制程芯片代工业务)在陈立武领导下有大规模释放增长价值的可能性。