英特尔2025Q1财报核心分析 财务表现 - 25Q1营收126.7亿美元，同比-0.4%/环比-11.2%，位于指引上限(117-127亿美元)，主要受益于Xeon处理器销量超预期及客户提前采购[2] - 毛利率39.2%，同比-5.9pcts/环比-2.9pcts，远超指引预期(36%)，得益于Raptor Lake需求强劲及Meteor Lake成本优化[2] - EPS为0.13美元，显著优于指引预期(0.00美元)[2] - 经营性现金流8亿美元，自由现金流-37亿美元，现金余额210亿美元[13][14] 分部门业绩 - Intel Products营收117.6亿美元(环比-10%)：CCG环比-13%受产品组合影响，DC AI环比-5%但AI服务器需求强劲[3] - Intel Foundry营收47亿美元(环比+8%)，受Intel7提前交付及先进封装需求推动，但营业亏损23亿美元[3][15] - 其他业务营收9.4亿美元(环比-15%)，拟出售Altera 51%股权获44亿美元收益[3][15] 未来指引 - 25Q2营收指引112-124亿美元(中值同比-8.0%/环比-6.8%)，毛利率36.5%(同比-2.2pcts)[4] - 下修2025年资本开支至180亿美元(原200亿)，聚焦18A节点量产及Intel4/3良率提升[4] - 预计25H2推出Panther Lake首款SKU，26H1扩展产品线，PC市场预计增长3%-5%[4][24] 战略调整 - 组织架构扁平化改革，所有关键部门直接向CEO汇报，目标2025年运营支出降至170亿美元[7] - IDM2.0战略强化，亚利桑那与俄亥俄工厂整合提升Intel4/3制程良率，18A节点2025年底量产[7][34] - AI战略聚焦推理模型和边缘计算，开发全栈式解决方案，Panther Lake将支持AI代理工作负载[10][27] 产品与技术 - Raptor Lake需求异常旺盛，Intel7制程面临供应紧张，反映市场对N-1/N-2代产品价格敏感[25][31] - Panther Lake按18A工艺推进，商用AIPC需求强劲，采取与Meteor/Lunar Lake相同的分阶段发布策略[24][32] - 数据中心领域Granite Rapids处理器与AI加速器将满足云计算需求，Xeon6推动服务器整合[29][33] 行业趋势 - Windows10终止服务及设备老化推动PC换机周期，AIPC渗透率持续提升[4][10] - AI服务器快速普及导致传统服务器CPU升级延迟，但核心数实现两位数增长[10] - 关税政策及宏观经济不确定性影响采购行为，客户倾向保守库存策略[17][31]

文章核心观点 苹果集成自研M系列芯片PC大卖掀起Arm PC芯片浪潮，AMD下一代Sound Wave APU将入局Arm PC芯片市场，2024年AMD在X86市场表现强劲，但Arm PC崛起带来挑战，Arm PC发展面临生态问题，AMD曾涉足Arm芯片，此次入局能否成为赢家待察 [1][6][8][12] AMD首颗Arm PC芯片 - AMD下一代Sound Wave APU是基于Arm的新型芯片，2026年将与高通、英特尔、NVIDIA在Windows on Arm市场竞争 [1] - 该芯片基于台积电3nm节点制造，目标5 - 10W外形尺寸，有2个P核、4个E核，4MB L3缓存，4个RDNA 3.5 CU，16GB 128位LPDDR5X - 9600 RAM支持的第四代AI引擎，还配备16MB MALL缓存 [3] - 芯片主要针对AI工作负载，功耗低，RDNA 3.5+ CU可能是AI工作负载重要驱动因素 [4][5] - 此前认为Sound Wave是基于Zen 6的APU，现多方面消息显示将转移到基于Arm的CPU世界，意味着AMD或准入Arm APU市场 [6] X86市场，AMD越战越勇 - 2024年AMD在消费和服务器领域的x86 CPU市场显著增长，蚕食英特尔主导地位，尤其在台式电脑处理器领域 [8] - 2024年第四季度，英特尔在消费PC处理器市场出货量份额领先，但AMD出货量和收入份额提升，消费级CPU收入份额攀升至24.6%，出货量份额增长4% [8] - 台式机处理器市场，AMD出货量份额飙升至27.1%，收入份额达27.3%；移动处理器领域，AMD出货量份额达23.7%，收入份额上升至21.6%；服务器领域，AMD出货量份额升至25.1%，收入份额飙升至35.5% [9][10][11] Arm PC芯片，不会一路坦途 - 苹果M系列成功吸引对Arm PC芯片的兴趣，高通、英伟达等发力，国内初创企业此芯也参与，TechInsights预测到2029年底Arm对笔记本电脑市场占有率将达40%以上，收入份额攀升至52% [14] - 高通过去几年挣扎、英伟达Arm PC芯片跑分糟糕，表明Arm PC发展不易，生态问题是最大挑战，尤其是Windows on arm进展缓慢 [16] - 要让Windows on Arm可行，芯片厂商和OEM需适当投资Arm上的原生Windows软件、推动微软从头构建Windows for Arm、将Windows on Arm重新定义为配套设备 [18] AMD过往Arm芯片涉足情况 - 2014年2月AMD推出基于ARM 64位技术的服务器CPU平台，代号西雅图的Opteron A1100系列芯片，但之后产品迟迟未面世，原因与构建模块不适应服务器领域及生态有关 [18]

英特尔与台积电的合作策略 - 英特尔高管表示尽管希望减少对台积电的依赖但在可预见的未来仍将继续向其订购芯片[1] - 公司正在评估内部生产与外包的最优比例不再追求将台积电使用率降至零的战略[1] - 目前英特尔在台积电生产旗舰酷睿200系列处理器的硅片并自行封装支付溢价影响了毛利率[1] 下一代产品的制造计划 - 下一代Core 300系列"Panther Lake"CPU将主要利用自有18A技术在美国Fab 52和Fab 62生产预计提升毛利率[2] - 当前约30%产品外包未来比例将大幅下降但具体目标比例（如20%或15%）仍在讨论中[2] - 高端高利润产品如Xeon处理器始终由内部生产而客户端PC的高端CPU也倾向自研[2] 外包生产的细分领域 - 小众客户端计算机产品及低价控制器（售价10-15美元）可能继续由台积电代工[2] - 控制器依赖尾随节点（如14nm/22nm）而英特尔缺乏相关工艺技术因此外包更合适[3] 合作关系的商业考量 - 台积电被评价为"优秀供应商"与英特尔代工厂形成良性竞争关系[1] - 外包策略调整反映公司更长期依赖外部代工的趋势而非完全自给自足[2]

文章核心观点 - Nvidia股价涨势停滞，投资者对AI计算发展路径和Nvidia技术依赖度持谨慎态度[1] - 分析Nvidia增长驱动因素及未来挑战，包括产品迭代、技术优势及竞争格局[2] Nvidia核心AI芯片产品 - Hopper H100是目前最赚钱的AI芯片，采用集群计算技术，适用于AI神经网络训练[3] - Blackwell系列将取代Hopper，训练性能提升2.5倍，采用双芯片集成设计[3][4] - GB200超级芯片结合双Blackwell GPU与Grace CPU，强化计算能力[3] Nvidia技术优势与市场地位 - 并行计算技术积累始于图形芯片领域，早期布局使其在AI时代占据先机[5][6] - 数据中心GPU市场份额达90%，主导AI训练芯片市场[7] - CUDA编程语言生态绑定行业，形成软硬件协同壁垒[13] 竞争对手动态 - AMD推出Instinct MI350芯片，性能号称提升35倍，但年收入50亿美元远低于Nvidia的1000亿美元[12] - 英特尔因Falcon Shores芯片市场反馈不佳，暂不商业化，落后于Nvidia[13] - 云计算巨头（AWS、Google Cloud、Azure）尝试自研芯片但未撼动Nvidia地位[7][9] AI芯片需求与行业趋势 - 微软、亚马逊、Meta、谷歌计划投入数千亿美元建设AI数据中心[10] - 市场担忧AI数据中心需求短期见顶，微软取消部分数据中心租约[10] - 中国初创公司DeepSeek通过低资源消耗的推理技术取得突破，但Nvidia强调其GPU仍为推理核心[11] 产品迭代与客户策略 - Nvidia通过快速硬件更新和集群系统设计（如H100批量部署方案）保持领先[9] - 美国政府限制高端AI芯片对华出口，影响Nvidia中国市场布局[4][11]