他的逻辑基于一个观察随着Agentic AI和推理工作负载的兴起，计算需求结构正在改变。其中：训练阶段：CPU：GPU比例从1：8向1：4演变；推理阶段：比例进一步向1：1靠拢；强化学习和代理编排：CPU实际上优于GPU。这意味着在AI全流程中，CPU的价值被大幅低估了。英特尔作为x86架构的主导者，正在重新定位自己在AI基础设施中的角色。陈立武明确表示，英特尔的野心不止是卖芯片：我们要做full-stack解决方案不只是硅，还包括软件，甚至整rack系统。此外，陈立武还透露了一个重磅合作：英特尔正在与马斯克推进Terafab项目。这源于双方共同判断即半导体（核心股）基础设施的发展在产能、生产效率和功耗效率方面均滞后于AI需求的增长。在合作框架下，马斯克决定自建晶圆厂，英特尔将提供技术和工艺支持，协助其加速推进生产。陈立武表示，他每周都与马斯克团队召开会议，合作进展顺利。布局三大材料领域陈立武在访谈中指出，英特尔完整布局18A、14A量产路线，团队甚至已经在规划1纳米、0.7纳米的后续路线。但他也没回避现实工艺节点越往下走，研发成本越高、技术难度越大，传统的尺寸微缩早晚会摸到物理瓶颈。所以英特尔一边往前挤制程，一边把先进封装当成了下一个突破口，EMIB方案的量产良率，已经成了眼下必须啃下来的硬骨头。陈立武正将投注重心转向先进封装技术EMIB、玻璃基板（核心股）、以及氮化镓（核心股）（GaN）、碳化硅（核心股）（SiC）、磷化铟（InP）和人工合成钻石等新材料领域，以应对传统工艺节点微缩趋近物理极限的挑战。此外，陈立武关于供应链的表态也让人寻味。他强调，美国本土先进制造的战略价值，认为任何大型半导体（核心股）企业都不能把供应链高度集中在一两个地理区域。分散布局确实能降低地缘风险，可随之上涨的制造成本、拉长的协同周期，最终会不会转嫁到下游企业和普通消费者身上，谁也给不出准话。关于代工，陈立武将其的优先指标锁定为良率、缺陷密度和周期时间。陈立武表示，代工本质上是一门信任的生意。预计到2030至2032年，英特尔代工业务的真正潜力将开始在市场上得到体现，且不仅限于PC客户端的传统基本盘，更将延伸至边缘计算、物理AI与智能体AI等新兴市场。



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