2026.09.24 | 9K | INTC | Intel Expert: CPU Inflection

摘要

AI服务器与Agentic AI共同抬升CPU需求，Intel服务器CPU出货量预计由2026年1,250万颗增至2028年1,650万颗。Intel 18A正推进产能和良率爬坡，Intel 14A或于2029年后商业化，EMIB外部收入有望在2028年达到10亿美元上下。

要点

2026年成为服务器CPU需求拐点，AI服务器需要主机CPU、控制平面、存储及网络资源，Q2出货量同比增长9%、ASP同比增长48%，其中约12个百分点来自主动调价、其余约36个百分点来自供需关系等因素；Intel服务器CPU出货量预计从2026年的1,250万颗增至2028年的1,650万颗

1. Meta

Muse除大语言模型推理使用GPU外，浏览器、专用安全虚拟机、网络栈、数据库及工具调用等大量环节依赖CPU；中性情形下，2027年3,000万到5,000万DAU预计新增5万到15万颗CPU等效资源，2028年1亿到2亿DAU预计新增15万到40万颗，Intel若获得30%到40%份额则分别对应约2万到6万颗和5万到15万颗

1. Intel 18A当前合计产能约每月3万片300毫米晶圆，今年年底目标约每月4万片，明年向每月5万到6万片靠拢；Panther Lake和Clearwater

Forest当前良率分别约80%和50%，预计到2027年分别稳定在85%以上和60%到75%的经济区间

1. Intel 18A最明确的外部客户是亚马逊，对应AI集群内部高带宽互联的AI Fabric Chip及Intel 3定制Xeon 6，微软项目进展相对较慢；Intel

14A更面向外部代工客户，特斯拉合作目前基本确定，潜在产品覆盖汽车、Tesla Optimus机器人及AI数据中心计算芯片

1. Intel

14A预计到2027年年底形成约每月6,000片产能、2028年年底达到约每月2.4万片，商业化量产可能要到2029年以后；预测良率将从2027年工程及早期试产阶段的30%到50%，提升至2028年的60%到70%和2029年的75%到85%

Intel先进封装外部重点客户为谷歌和亚马逊，EMIB适配多计算芯粒、多HBM及超大型AI封装，外部收入预计2027年为小几亿美元、2028年验证顺利时达到10亿美元上下；与SK海力士的HBM及DRAM合作仍在洽谈，基准情形下可能2029年试生产、2030年商业化

Q:请介绍Meta Muse AI对CPU需求的拉动，以及如何测算其对CPU颗数、核数或使用量的需求。

A:目前市场仍低估了Meta Muse对CPU的拉动，而且这一逻辑不仅适用于Meta Muse，也适用于未来所有类似的Agent。Meta Muse与传统Chatbot不同:传统Chatbot的基本流程是用户输入问题，由GPU完成大语言模型推理并返回答案，CPU主要承担预处理、网络和归档等工作。Meta Muse并非单纯的Chatbot。根据Meta公开信息，其关键设计之一是每个Meta Muse都可以运行在持久化或专用安全虚拟机（Dedicated Security VM）中。该专用虚拟机拥有自己的浏览器，可以访问网页、填写表格、订票和处理客服等任务。

因此，Meta Muse的一次任务实际上包括大语言模型推理、浏览器实例、虚拟机、网络栈、数据库、工具调用和JavaScript等，甚至还涉及多个Agent之间的协调。其中只有大语言模型推理使用GPU，其余大量工作都依赖CPU，因此其CPU使用强度与传统AI完全不同。中性测算可假设一个Meta Muse日活跃用户每天执行3个真正意义上的Agent任务，每个任务平均运行15到20分钟，执行过程中平均需要2个vCPU。按3×20×2计算，每个活跃用户每天约需要120个vCPU分钟，即约2个vCPU小时。

如果DAU达到1,000万，每天将产生2,000万个vCPU小时，除以24，相当于约83万个vCPU持续运行。考虑到服务器不能100%满载，按60%到70%的平均利用率计算，再假设未来一颗Xeon可提供约100到150个有效核心资源，单纯支 撑1,000万DAU，理论上可能需要约1万到2万颗服务器CPU或等价核心。若DAU达到1亿，大概需要10万到20万颗CPU等效资源；如果使用强度更高，例如每位用户每天让Agent工作1到2个小时，这一数字还会明显增加。

这并不意味着Meta短期内就会带动20万颗CPU需求，因为其中存在四个变量。第一，Meta会进行非常激进的虚拟机超分配。第二，许多Meta Muse虚拟机并非始终处于活跃状态。第三，Meta不会只采用Intel，还会采用AMD和自研芯片。第四，许多任务可以共享公共服务，并非真正由一名用户独占一个核心。更现实的商业测算是:2026年仍处于算线阶段，当前需求较小；到2027年，如果DAU达到3,000万到5,000万，新增CPU需求估计约为5万到15万颗CPU等效资源；到2028年，如果DAU达到1亿到2亿，而且真正的Agent任务明显普及，需求可能达到15万到40万颗服务器CPU等效资源。

以上测算针对整个市场，并不代表全部需求都由Intel获得。如果Intel最终获得相关通用CPU需求的30%到40%，对应2027年的新增需求约为2万到6万颗，2028年约为5万到15万颗，但这些都属于中性预估。

Q:上述测算包含多项假设变量，未来是否仍有变化空间？

A:Meta Muse刚刚上线，市场对其后续使用体验和生态匹配等方面才开始形成认识。按上述中性测算，Intel每年服务器CPU出货量约为1,000多万颗，新增需求不到15万颗，即约1%到2%，单看Meta Muse带来的增量并不大。真正重要的逻辑并非Meta Muse本身，而是所有Agent带来的需求，Meta Muse只是其中之一。

Q:这是一个面向消费者的市场。如果未来应用场景扩大并形成用户习惯，考虑到此前假设每名用户每天执行3个任务、每个任务持续15到20分钟，而用户每天使用手机的时间远不止1小时，相关需求是否还有提升空间？

A:有提升空间。相关模型假设，如果2028年全球服务器CPU需求指数在不考虑Agentic AI时为100，考虑所有Agentic AI需求后，大概会达到105到115。

Q:如果暂不考虑Agentic AI或Meta Muse这类面向消费者的Agent，今年、明年和后年服务器CPU行业原本预期的出货量如何？Intel服务器CPU的出货量和行业供需趋势如何？

A:从服务器市场看，2026年是一个非常明确的拐点，这一变化超出了许多人对2025年的预期。此前市场普遍认为AI投资主要流向GPU，通用计算CPU需求会较弱，但现实正好相反。AI服务器不仅需要GPU，也需要大量主机CPU，以及控制平面、存储 和网络等资源。因此，今年Intel和AMD的交货周期都出现拉长，其中Intel在中国的交货周期一度达到约6个月，AMD则达到约8到10周。

由于Q3尚未结束，目前可参考Q2数据:出货量同比增加9%，ASP同比增加48%。第三方报告显示，2026年AI服务器出货量大概为280万台，同比增长30%以上，而且AI服务器在整个服务器市场中的占比已经很高。预计2026年和2027年服务器 CPU出货量将保持强劲的两位数增长，增长动能会延续到2028年。不过，也要考虑AMD争夺市场所带来的竞争因素。

服务器CPU价格走势可分为三个阶段。第一阶段为2026年下半年至2027年上半年，价格仍会偏强，因为当前供应非常紧张，高核心数产品的需求尤其紧张。今年部分服务器SKU已经调价，包括旗舰产品，涨幅约为12%，但不同系列不一定都按照这一幅度调整 。分析CPU价格时更应关注ASP。Q3和Q4的ASP同比增幅可能还会高于Q2的48%，11月大概率还会进行一次调价。

到2027年下半年，价格涨幅会趋缓，因为Intel 18A相关产能将逐步释放，供应会有所改善，AMD下一代AMD EPYC也在扩产，这些因素会抑制价格上涨。从2027年下半年开始，CPU常规价格将趋于平稳。不过，新一代CPU的核心数更多、内存带宽更高，因此每个插槽的单价依然会更高。到2028年，每插槽价格仍将处于高位，但每核心价格会下降。这是服务器CPU未来较为核心的趋势。例如，现在一颗CPU可能售价为1,000到5,000，未来旗舰CPU售价达到8,000甚至1万也有可能，但核心数可能从64核提升至128核、192核甚至更多。

Q:Q2的ASP同比增长48%，其中有多少来自产品升级和核心数增加，又有多少来自供需趋紧所导致的同型号CPU涨价？

A:在48%的增幅中，约12个百分点来自主动调价。也就是说，即使其他条件不变，也不存在产品技术升级，单纯主动调价仍会带来约12%的上涨。其余约36个百分点来自供需关系等因素。

Q:Q3和Q4的ASP环比涨幅预计分别是多少？

A:环比涨幅不会像同比增幅那么明显。平均来看，Q3相较Q2可能略有上涨，幅度大概在10%以下；Q3和Q4各自的环比涨幅预计都在10%左右，不会特别明显。

Q:一个插槽与核心数之间是什么关系？是否可以将一个插槽理解为一颗CPU？

A:不同产品型号的核心数并不相同，例如有64核、128核和192核等。可以将一个插槽理解为一颗CPU，但这是针对服务器的表述。

Q:有数据显示，明年全球服务器CPU市场规模可能达到4,000多万颗或5,000多万颗。对于今年、明年和后年，整个行业及Intel预期的CPU出货量分别是多少？

A:行业总量可能与上述数据接近，但暂未专门核实。Intel服务器CPU出货量方面，2026年预计为1,250万颗，2027年为1,450万颗，2028年为1,650万颗。同比增速方面，2026年预计增长10%到15%，2027年增长12%到 18%，2028年增长10%到15%。

Q:近期路透社报道了Intel与SK海力士的潜在合作，能否介绍相关情况？

A:从9月这一时间点看，Intel过去一年最大的变化并非某一款产品突然增强，而是三条业务线开始形成一定程度的共振。第一条是先进制程。Intel 18A已经不再是能否量产的问题，而是良率、成本和产能能否进入爬坡阶段；Intel 18A相关制程已于6月进入风险生产，Intel 14A也已进入客户测试和产能预留阶段。第二条是先进封装，其重要性甚至可能超过先进制程。Intel从事EMIB多年，目前正重点转向新的EMIB方案。AI芯片越来越多采用多HBM和大型封装，真正的瓶颈不仅在于芯片本身，还在于如何将十几块甚至更多芯片与HBM集成在一个封装内。第三条是CPU重新受益于AI。过去行业认为AI时代的CPU需求会下降，但事实并非如此。

Intel与SK海力士的合作目前仍在洽谈，预计合作重点将集中在HBM和DRAM，其他方向的优先级较低，其中服务器DRAM、HBM以及相关DRAM前道的优先级最高。SK海力士在美国已有较明确的布局，并在印第安纳正式启动一个投资超过40亿美元的 HBM项目。其当时的目标是到2028年10月实现洁净室就绪，并于2029年下半年开始量产下一代HBM。该项目并非完整的晶圆厂，而是先进封装和测试基地，相关专用晶圆仍主要在韩国制造。

因此，美国已有HBM后道布局，但缺少相应的先进前道能力。如果Intel与SK海力士的合作落地，可能补上这一缺口并形成闭环:由韩国生产HBM晶圆，在印第安纳完成堆叠封装；如果未来Intel前道取得成功，则可由Intel在美国生产晶圆，再在印第 安纳完成封装，从而直接在美国交付。这是当前判断。

这项产能规划的落地周期会比较长，不应理解为项目成立后到2028年即可大量出货。预计可能要到2030年前后才能完成并进入第二阶段运营，甚至还可能更晚。厂房、公共设施、洁净室和设备选型等都需要重新规划。今年下半年到明年上半年可能主要确定合作结构 ，包括采用租赁还是合资模式、由谁出资以及如何隔离知识产权等；2027年至2028年主要完成厂房配置修改和设备订购；2028年至2029年进入工程和认证阶段；如果一切顺利，2029年才可能进入试生产，2030年才会实现商业化。这属于基准情形。

按数量估算，一期产能可能为每月1.5万到2.5万片300毫米晶圆。验证顺利后，可提升至每月3万到5万片；如果云服务提供商参与，例如亚马逊或微软加入并签订长期包销协议，长期产能可能扩展至每月5万到8万片，甚至更高。关键不在于是否有厂房，而在于 由谁承担资本风险，因为先进晶圆厂的资本投入非常高。如果仅由Intel和SK海力士承担，策略可能会比较谨慎；如果亚马逊、谷歌或微软参与，情况将有所不同。

Q:请介绍先进制程方面Intel 18A和Intel 14A的现有客户、订单及对应产品。

A:Intel 18A和Intel 14A需要分开看。Intel 18A最确定的外部客户是亚马逊。Intel与亚马逊已于2024年正式签署谅解备忘录，并确认Intel Foundry将使用Intel 18A为亚马逊生产一款AI Fabric Chip，同时使用Intel 3生产一款定制Xeon 6。亚马逊是目前最明确的客户。第二个客户是微软，双方也有较明确的谅解备忘录，但微软项目目前的进展不及亚马逊快。

不过，对于Intel 18A而言，相较外部客户，Intel自有的Panther Lake和Clearwater Forest产品更为重要。Intel 14A才是真正决定Intel Foundry Services能否长期发展的节点，因为Intel 14A从一开始就更多面向外部代工客户设计。今年Q2已正式确认完成相关开发。与外部客户的讨论中，特斯拉最为突出，相关合作目前基本确定，特斯拉可能成为Intel 14A具有象征意义的大客户。

Q:亚马逊的AI Fabric Chip具体是什么产品？它用于训练、Inferentia，还是其他用途？是否已有更具体的名称？

A:该产品目前称为AI Fabric Chip。它不是传统意义上的CPU，而是一款用于AI集群内部高带宽互联、位于网络层的定制ASIC。最终发布时可能会采用新的品牌名称，但亚马逊目前尚未正式命名。该产品主要用于连接和网络，而不是用于计算。

微软也确认了一款采用Intel 18A的芯片设计，但没有说明具体用途。推测其大概率可能是Microsoft Maia，不过这一点并不确定。Intel自有产品则比较明确，包括Panther Lake、Core Ultra Series 3，以及服务器端的Clearwater Forest，即Xeon 6相关产品；Clearwater Forest的产品节奏很适合采用Intel 18A。

Intel 14A方面，如果特斯拉相关项目进展顺利，大概会涉及两类产品。第一类是特斯拉汽车和Tesla Optimus机器人所需的AI计算芯片；第二类是更大型的AI数据中心计算芯片。相关芯片一方面面向车辆和机器人，另一方面面向AI数据中心，这是比较明确的客户方向。预计Intel 14A最先进制程的主要应用很可能不是手机，而是三类产品:AI ASIC、类似亚马逊AI Fabric Chip的网络芯片，以及高性能计算产品。手机产品预计不会特别多。

Q:博通、AMD、高通等ASIC或定制芯片公司是否会成为Intel潜在的代工客户？

A:这些公司肯定是潜在客户。不过，博通、高通和苹果等公司在移动IP、射频和低功耗库等方面的积累都很深，切换晶圆代工厂时会非常谨慎。因此，预计这些客户不会采取特别激进的切换策略。

Q:英伟达是否也与Intel就代工合作进行过探讨？

A:双方有过探讨，但并未进行非常深入的讨论。推测英伟达可能仍更倾向于台积电。Intel与联发科也讨论过一些合作，联发科与Intel的讨论程度可能比英伟达更深入。

Q:Intel 14A最快的产能规划、放量节奏和良率爬坡预计如何？也请介绍Intel 18A的产能情况。

A:目前Intel 18A主要有两个生产地点，合计产能约为每月3万片300毫米晶圆。今年年底的中位数目标约为每月4万片，明年将进一步向每月5万到6万片靠拢。

Intel 14A处于另一个阶段，目前还不能视为成熟产能。最新预测或目标是:到2027年年底达到约每月6,000片，到2028年年底达到约每月2.4万片。Intel 14A真正实现商业化量产，可能要到2029年以后。

Q:通常需要达到每月多少万片，才能认为Intel 14A已实现商业化大规模量产？

A:正常情况下，至少需要达到每月3万片以上，或者每月3万到4万片以上，大致相当于目前Intel 18A的产能水平。

Q:目前Intel 18A的良率大概处于什么水平？

A:这里有一个容易混淆的点:Panther Lake这类相对较小的计算单元，与Clearwater Forest这类大型服务器芯片完全不同。Panther Lake对应的良率中位数目前约为80%；Clearwater Forest这类大型芯片对缺陷更加敏感，目前良率较低，约为50%。

Q:Intel 18A良率后续还有多少提升空间，预计会达到什么水平？

A:良率肯定会继续优化提升。到2027年，在Intel 18A的潜在产品中，尺寸较小的Panther Lake良率预计会稳定在85%以上；大型Clearwater Forest的良率预计会稳定在60%到75%的经济区间。大型芯片并非一定要达到90%以上的良率才能实现盈利。

Q:Intel 14A目前仍处于早期阶段，因此其良率是否只能提供预期数据？

A:目前只能进行预测。预计2027年初期处于工程和早期试产阶段时，良率大概为30%到50%，不会超过50%；到2028年开始进入大规模制造阶段时，良率大概会达到60%到70%；到2029年成熟后，可能稳定在75%到85%。以上均为预测数据。

Q:请介绍Intel先进封装业务的客户、对应芯片、产能和商业化节奏。

A:先进封装方面，客户对EMIB相关技术的兴趣较高，积压订单也在陆续增加。从客户角度看，最值得关注、规模最大的两个外部客户是谷歌和亚马逊。

先进封装业务的直接客户不一定是最终在产品上展示品牌标识的公司。例如，谷歌的ASIC可能由联发科参与设计，前道晶圆代工可能由台积电完成，但先进封装可能由Intel承担，这是完整产业链中的不同环节。对应芯片基本都是大型AI加速器或定制化AI加速器。以谷歌为例，主要对应下一代TPU；今年的主要方向仍是TPU V7，后续产品的封装面积会更大，HBM数量也会继续增加，届时EMIB相关方案可能有机会切入。

亚马逊方面，更可能对应训练类芯片及其后续迭代产品，也包括其他自研AI芯片。从技术角度看，更适合EMIB的芯片通常具有几个特征:计算芯粒较多、HBM较多，并且封装面积非常大。Intel相关封装的最大尺寸可以达到120×120毫米。

EMIB产能很难与台积电CoWoS直接比较。CoWoS通常使用整块硅中介层，而EMIB只使用局部硅桥，因此不能简单地将一个EMIB封装与一个CoWoS封装等价，也不宜直接比较Intel和台积电各自有多少万片产能。

Intel先进封装产能目前主要分布在美国和亚洲，其中包括新墨西哥，后续还会继续扩产。从商业化角度看，2026年仍将以内部产品使用产能和外部产品认证为主。明显的外部收入爬坡大概会在2027年下半年开始，2028年进入稳定运行水平，2029年达 到峰值。长期来看，这将是一项规模超过10亿美元的业务，理论上单个大型客户就可能形成数十亿美元的业务量。

在基准情形下，2026年可向外部客户提供的高端EMIB有效产能较少。2027年，随着谷歌、亚马逊等客户的需求爬坡，产能可能扩大至原来的2到3倍；2028年以后，如果客户验证顺利，第一阶段应可达到数万甚至十万级别的AI芯片封装量。

Q:先进封装业务在明年和后年的收入体量大概处于什么范围或量级？

A:数十亿美元属于长期情形。预计2027年收入应低于10亿美元，大概处于小几亿美元、个位数亿美元的量级。2028年之后情况会有所改善；如果客户验证顺利，2028年收入可能达到10亿美元上下，2029年的规模会更大。

Q:Intel的ABF载板主要供应商有哪些？

A:暂不掌握Intel ABF载板主要供应商的具体信息。

Q:与台积电相比，Intel先进封装业务有哪些优势和劣势？

A:总体而言，Intel的优势在于架构灵活性和潜在成本，台积电则胜在成熟度、良率和整体生态。Intel的第一个优势是EMIB不需要一整块大型硅中介层，这是其核心产品优势。第二，EMIB适合超大型AI封装。当一个封装需要集成十几个计算芯粒、小 模块、HBM和I/O裸片时，多个局部硅桥理论上比一整块超大型硅中介层更加灵活。

第三，EMIB-T的垂直供电具有差异化特点。加入相关结构后，电源可以穿过硅桥直接向上输送。AI芯片当前越来越突出的问题不只是信号传输，而是供电网络。在几千瓦级封装中，IR压降、电源噪声和散热等都是核心问题，EMIB-T在这一方面具有较强的技 术差异化。第四，Intel具备美国本土供应链优势。

Intel的劣势也比较明显。第一，Intel为外部客户量产先进封装的经验远少于台积电。第二，CoWoS生态更加成熟。第三，当前良率和成熟度仍是台积电的强项。

以上仅供交流探讨，不构成投资建议