在Cisco AI峰会上,刚刚赴任10个月的Intel CEO Lip-Bu Tan初度系统败露了AI基础设施的真实瓶颈。这位曾率领Cadence 25年的EDA用具教父,用一句话颠覆了行业共鸣：“若是有什么会拖慢AI,那一定是内存,不是算力。”
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“一又友齐劝我别接这烂摊子”
开场时,Cisco高管Jeetu Patel半开打趣地说：\"你保握了我交友速率的记录——从没东说念主让我这样快开发友谊。\"Lip-Bu Tan的回复更实诚：“加入Intel董事会两年后,许多一又友劝我别当CEO——你在风投界名声那么好,干嘛接这个烂摊子?”
但他最终照旧劝服了爱妻：\"这是一家符号性公司,对行业、对好意思国齐太遑急了。“10个月曩昔,Lip-Bu用\"marching off the map”(踏入未知领域)款式这段履历——未必气象不断,只可边走边学。
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摩尔定律压缩到\"三四个月\"
当被问到AI发展的最大制约要素时,Lip-Bu Tan的谜底出东说念主预思：
“内存。内存供应商告诉我,至少到2028年齐不会缓解。”
为什么?因为AI\"统一\"了太多内存。他提到与CEO黄仁勋的擅自调换:\"Jensen下一代产物需要多半HBM内存。\"而全球只须三家主要供应商(三星、SK海力士、好意思光),其中两家明确默示产能已被锁死到2028年。
更惊东说念主的是算力需求的增速。Lip-Bu泄露了一个数据：\"曩昔摩尔定律的周期是3-4年,当今酿成了3-4个月。\"这意味着计较需求的推广速率比任何东说念主思象的齐快。
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台积电产能：AI芯片的\"七寸\"
天然内存是第一瓶颈,但Lip-Bu更惦记的是2027年的芯片产能危机:
2024-2025年新增15-18GW算力
2026年新增约30GW
2027年,晶圆厂产能将再次成为最大瓶颈
他直言：“台积电等厂商约50%的先进制程产能齐用于AI芯片。到2027年,瓶颈会从电力重新回到半导体制造。”
这与此前SemiAnalysis首创东说念主Dylan Patel的\"台积电瓶颈论\"一辞同轨——当扫数东说念主盯着数据中心电力时,信得过的死结在上游。
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为什么Nvidia\"被动\"多线押注?
访谈中,Lip-Bu揭示了一个苍凉细节：Intel正在同期押注CPU、GPU、RISC-V和ARM架构。
“我刚遴聘了顶尖的GPU架构师,还在拥抱RISC-V和ARM。要道不在于信守x86,而是从软件层往下界说硬件。”
这背后的逻辑是:没东说念主知说念AI的最优架构是什么。英伟达用GPU总揽老师市集,但推理市集正在分化——Intel客户发现CPU在某些场景下性能更优,而Cerebras用WSE(晶圆级芯片)抢走了OpenAI的750MW推理订单。
Lip-Bu说得更直白：\"每个CEO齐给我打电话——Lip-Bu,我是你最遑急的客户,能多给我点货吗?“这种供不应求的状态,倒逼芯片厂商必须\"多条腿步辇儿”。
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18A良率暴涨背后：洞开的力量
Intel代工业务(Foundry)是Lip-Bu的计策要点。他接办时,18A制程良率\"很是倒霉\",但通过一个反老例操作完了了逆转:
“我让扫数一又友来襄理——PDF Solutions、KLA等开发商。咱们’掀开和服’(open up the kimono),让外部众人进来会诊。当今良率每月教育7-8%,这是行业最好扩充。”
这种\"透明即信任\"的策略凯旋了：
Panther Lake(潘瑟湖)芯片已寄托18A分娩
多个客户主动上门条目使用18A
14A制程(1.4纳米)将于2028年风险量产、2029年量产
Lip-Bu给客户的得意也很简直：“给我你最大、最遑急的产物,先给我5%-50%的份额,让我逐渐获得信任。”
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中国AI：比你思象的更接近
当Jeetu Patel建议\"中国模子仅仅蒸馏好意思国模子\"的不雅点时,Lip-Bu Tan的回答让现场敌对凝重:
“我最近思招顶尖CPU架构师,发现华为有100个宇宙级CPU架构师。我惶恐了。”
他追问这些东说念主才为何去华为,得到的谜底是：“天然咱们莫得Cadence、Synopsys的顶级EDA用具,也莫得ASML的光刻机,但咱们有’穷东说念主的目的’(poor man’s way)。何况咱们在暗暗自研开发。”
Lip-Bu的论断令东说念主警觉：“他们仅仅稍许过期。若是咱们不留意,他们会超越式超越。”
更致命的差距在基础设施审批速率:“在好意思国,数据中心的监管审批经过很长;在中国,一朝决定就能飞速获批并建成。”
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开源AI：好意思国惟一的刀兵?
靠近中国政府补贴AI研发的模式,Lip-Bu给出了好意思国的\"游戏表面\"谜底：开源。
“我激烈支握开源。坦率讲,有许多专科东说念主士告诉我——Lip-Bu,咱们在开源AI上依然过期中国了。DeepSeek仅仅一记警钟。”
但问题在于:开源模子的老师老本太高,莫得交易模式复古。Lip-Bu泄露,一些一又友正在重建开源社区,甚而树立独处盘问机构(而非依赖大学),专诚资助顶尖AI盘问者。
他还敕令产业界参加基础盘问:“大家公司受短期事迹压力,无法投资10-20年的永恒模式。而顶尖老师正被亚洲和欧洲挖走,这太危急了。”
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散热、互连、软件：全栈优化才是长进
除了芯片和内存,Lip-Bu Tan还指出了三个被低估的瓶颈:
散热本领 “高性能GPU或CPU有时不得不降频,因为散热跟不上。风冷依然不够了,液冷、微流体冷却、浸没式冷却正在成为标配。”
光互连 “曩昔靠铜缆和Credito、Astera Labs的有缠绵,当今必须转向光互连。速率和蔓延条目太高了。”
集群经管软件 “Kubernetes很好,但处治不了本体问题。当今有许多创业公司来找我,专攻GPU/CPU集群的故障会诊——你齐不知说念问题出在哪。”
他强调Intel正在探索新材料:玻璃(优秀绝缘体)、东说念主造金刚石、氮化镓(用于射频和开关)——“CMOS快到极限了,咱们得翻遍元素周期表。”
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量子计较：AI之后的下一个战场
Lip-Bu Tan的时候线很明晰:
当今：AI模子老师与推理
近期：Agentic AI(智能体)
中期：Physical AI(物理宇宙AI,如机器东说念主)
远期：量子计较
“量子就在拐角处,这是AI之后的下一波波澜。”
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给企业CIO的建议：别把AI堆在旧系统上
访谈临了,Lip-Bu对全球数百万IT决策者喊话：
“不要把AI堆在留传系统上——不会胜利的。我刚招了能找到的最好的CIO,告诉她：当今是重新凝视基础架构的好时机。你得拆掉旧的,再逐功能引入AI用具。”
他还共享了一个冷水数据:MIT老师的盘问夸耀,全球经济的分娩力增长率仍然极低,甚而低于19世纪的某些期间。
“这透露AI的选择还不够等闲。咱们必须明确方向、设想经过、开发可掂量的缠绵,才智信得过向董事会讲解:投资这项本领教育了分娩力和营收。”
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尾声：国度矿藏的双严惩事
Jeetu Patel临了说：“Intel是国度矿藏,但你亦然。”
{jz:field.toptypename/}Lip-Bu Tan的处事很明晰：
短期：让18A/14A代工获得客户信任
中期：重建好意思国半导体制造才智
永恒：在开源、材料、量子等领域保握开首
他在风投界干了几十年,当今采用\"再战一次\"。粗略正如他所说——这不仅是一家公司的转型,更是一个产业、一个国度的生苦战。
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