英特尔AI战略转向ASIC模式：英特尔效仿博通，ASIC优先于训练芯片

英特尔AI战略调整：从训练转向自定义硅

　　英特尔近期明确表示，其AI战略将优先采用类似博通的ASIC（应用特定集成电路）模式，而非过度追逐训练芯片热潮。这一转变在Barclays全球技术大会上由英特尔副总裁John Pitzer阐述，他指出公司正聚焦功率优化的推理GPU，同时大力发展ASIC业务。该业务已形成活跃格局，尤其在自定义网络ASIC领域，如SmartNIC，用于网络包处理、遥测和流量管理等负载。

　　这一方向得益于CEO Lip-Bu Tan的推动，其在Cadence时期的自定义硅经验加速了这一进程。英特尔计划通过内部代工服务区分自身，与博通和Marvell竞争，提供从设计到制造的一站式解决方案，缩短上市时间并加强客户协作。

　　英特尔AI战略转向ASIC模式

　　英特尔强调ASIC业务的“活力”，客户需求主要来自超大规模运营商，这些运营商希望绕过传统模式，直接接入代工以定制芯片。英特尔 Foundry的内部资源成为关键差异化因素，支持先进封装和快速迭代。相比博通依赖外部制造，英特尔可实现更紧密的设计-生产循环。

　　在边缘AI方面，公司继续推进AI PC产品线，如Meteor Lake、Lunar Lake和Panther Lake，集成NPU单元。同时，开发Crescent Island等推理专用GPU，使用LPDDR5X内存优化功耗。中央工程集团下设专用ASIC部门，由Srini Iyengar领导，针对特定工作负载提供类似谷歌TPU或亚马逊Trainium的定制方案。

　　英特尔AI战略转向ASIC模式

　　博通在自定义AI ASIC领域占据主导，2025财年AI收入预计超300亿美元，客户包括谷歌、Meta和ByteDance。其XPU系列针对训练和推理，提供高能效优势。英特尔虽在通用训练芯片上落后NVIDIA和AMD，但通过代工整合ASIC，旨在为超大规模客户提供完整栈服务，避免外部依赖。

　　这一模式借鉴博通的成功，但英特尔突出制造自主性。过去，英特尔在Gaudi系列和Falcon Shores等训练加速器上投入，但市场反馈显示通用芯片难以快速赶超，现转向定制以利用现有资产。

　　Gaudi 3作为当前主力AI加速器，聚焦训练和推理，但英特尔承认其未能主导市场。Falcon Shores原计划融合GPU和x86，但已调整为内部测试平台，后续Jaguar Shores将转向机架级完整解决方案。ASIC转向允许英特尔灵活响应客户需求，如网络和边缘负载，而非单一训练竞争。

　　2025年AI加速器市场规模超1000亿美元，训练芯片仍主导，但推理和自定义ASIC占比快速升至40%。博通的自定义订单 backlog达730亿美元，显示超大规模运营商偏好专用硅以降低成本和功耗。英特尔此举响应这一趋势，利用代工复兴计划吸引客户，避免纯硬件竞争的劣势。

　　发展趋势中，ASIC提供更高能效，适合特定算法，如搜索排名或推荐系统，预计2026年渗透率达50%。英特尔的一体化路径或降低门槛10%，但需克服制造良率和客户信任挑战。竞争加剧下，NVIDIA通用GPU仍领跑训练，AMD和博通分食自定义，英特尔需证明代工可靠性以分羹。

　　英特尔前任领导承认AI策略不足，现转向ASIC需快速执行。代工服务的内部优势可缩短周期，但大规模生产需稳定18A等节点。机遇在于边缘和企业市场，AI PC与自定义硅结合，或开辟新营收。

　　英特尔向博通式ASIC模式的转向，体现了其在AI领域的务实调整。它虽放弃部分训练竞争，却通过代工整合开辟定制路径。这一策略将助力公司从通用芯片落后中恢复，提供更贴合客户需求的解决方案，推动AI硬件向高效定制的平稳演进。