一场迟到但精准的反击：英特尔GPU战略浮出水面
当整个科技圈还在热议“谁还能撼动英伟达的王座”时，英特尔悄悄完成了最关键的一步——它不再只谈CPU、不说GPU，而是正式宣布：自己要造AI GPU了。
这不是一次模糊的路线图预告，也不是PPT上的远景规划。在旧金山思科AI峰会上，英特尔CEO陈立武（Lip-Bu Tan）以罕见的笃定语气确认：英特尔已全面启动GPU自主研发与量产计划，并将聚焦于AI训练与推理的核心场景——尤其是那个让所有大模型公司夜不能寐的痛点：内存墙（Memory Wall）。
关键人物已就位：一支“全明星级”GPU攻坚队
英特尔没有从零起步。它选择了一条更高效的路径：重金集结顶尖人才，直击AI芯片最硬核的架构层。
- 总指挥官是凯沃尔克·凯奇奇安（Kevork Kechichian）——这位前Arm数据中心高管，去年9月空降英特尔，如今执掌数据中心事业部，并直接统领GPU战略落地；
- 首席架构师则是埃里克·德默斯（Eric Demers）——高通13年老将、移动GPU与AI加速器设计权威，今年1月已低调加入英特尔，负责定义第一代AI GPU的底层架构；
- 更重要的是，这支团队并非孤立作战。它深度整合了英特尔在先进封装（如Foveros）、高带宽内存（HBM）集成、以及18A制程节点上的自研能力——这些，恰恰是当前英伟达GPU难以快速复刻的“物理级护城河”。
不拼参数，拼解法：英特尔的差异化逻辑
陈立武在演讲中一针见血：“今天的GPU不是算得不够快，而是数据搬不动。”
他指出，主流AI加速器正深陷“存储危机”：HBM带宽吃紧、内存延迟高企、数据在芯片内外反复搬运，导致真实计算效率不足40%。而英特尔的破局点很清晰：
✅ 把内存‘焊’进GPU里——依托IDM 2.0模式，自主整合HBM堆叠与封装；
✅ 用18A工艺重构互连密度——提升芯粒（chiplet）间数据吞吐，缓解带宽瓶颈；
✅ 专注推理优化与能效比——不盲目对标H100的峰值TFLOPS，而是瞄准企业客户更关心的每瓦特推理吞吐量（tokens/sec/W）和部署成本。
这背后，是一个清醒的战略转向：英特尔不再执着于“复制英伟达”，而是用系统级工程能力，解决英伟达生态暂时顾不上的现实问题。
红海中的蓝海：瞄准2025–2026年的AI基建换代窗口
陈立武甚至给出了明确的时间锚点：他预测，存储芯片短缺将持续至2028年——这意味着，未来三年，任何能缓解内存压力、提升数据搬运效率的AI芯片，都会成为云厂商和大模型公司的“刚需替代方案”。
而英特尔的野心不止于卖芯片：GPU将成为其18A先进制程商业化落地的关键载体，同时反哺代工业务（IFS），构建“设计—制造—封装—软件”全栈AI算力生态。
换句话说，这是一场以GPU为支点，撬动整个IDM 2.0转型的战役。
结语：不是挑战者，而是“第二选择”的塑造者
英特尔入局GPU，从来不是为了在发布会上喊一句“我们来了”。它带着被市场低估多年的先进封装、内存集成与制程技术，选择在一个所有人都焦灼于“算力饥渴”的时刻，冷静地问了一句：“如果瓶颈不在算力，而在数据流动，你还需要一张更大的卡吗？”
答案，或许正藏在下一代英特尔GPU的硅片设计里。