英伟达携手英特尔背后

我们认为，英特尔与英伟达的协议进一步巩固了英伟达公司的市场主导地位，并代表了向下一个计算时代过渡的一个里程碑。

正如英特尔公司在上世纪八九十年代牢牢掌控市场一样，英伟达如今已将其护城河延伸至 x86 生态系统（涵盖个人电脑和数据中心），并根据我们的估计将其总可用市场规模扩大了 5000 亿美元。这背后的潜台词是，英特尔首席执行官陈立武正在采取必要措施拯救英特尔。他这样做，就是将公司的未来之车搭上，而未来正由英伟达的编程模型和平台 CUDA 定义。

据我们估计，此举还将使英特尔的TAM增加约1000亿美元，并为迅速衰落的x86业务注入新的活力。我们的经济模型表明，英特尔的晶圆代工业务仍然是其扭亏为盈的重大阻力，但此次合作将带来的系统级芯片产品将为其带来急需的提振。总的来说，我们认为此举对两家公司和x86客户来说都是双赢，并将进一步推动人工智能的发展。

在这篇突发分析中，我们回顾了交易的要点，预测了此次合作对个人电脑和数据中心领域的经济影响，并分析了对英特尔、英伟达、AMD、Arm Ltd. 和超大规模厂商的战略影响，最后我们将展望未来。

我们先回顾一下今年 6 月我们说过的话。在一篇题为 《英特尔重塑命运的内幕》的研究报告中，我们建议英特尔应该与英伟达合作——基本上是搭上 CUDA 的顺风车——并倾向于采用英伟达的标准。虽然我们没想到英伟达会做出这项投资，但它的方向与本周发生的事情一致——不过两家公司更进一步，将数据中心的机会纳入其中，我们将在这篇研究报告中对此进行评估。

这笔交易的关键是混合 x86-CUDA 堆栈，我们将在本文中深入探讨。

我们认为，英特尔与英伟达的合作应该被理解为系统级的押注，而非单点产品的合作。两家公司实际上正在标准化一个以 CUDA 为先、兼容 x86 的架构，该架构涵盖数据中心的机架式 AI 和客户端设备的集成显卡。通过将设计锚定在 NVLink、先进封装和芯片组上，该合作将竞争从单个组件转移到紧密耦合的 CPU-GPU 子系统，而软件粘性 (CUDA) 和集成经济性是关键。我们认为，虽然股权部分对英特尔有利，但它也表明英特尔致力于协调发展路线图，以降低该合作成为昙花一现的 OEM 协议的风险。

我们的分析表明，短期价值有两方面。首先，它为英伟达提供了一个庞大而稳定的 x86 合作伙伴，适用于 CPU 邻近度和内存语义至关重要的异构系统，同时保留了台积电作为领先芯片的潜在制造来源。其次，它为英特尔提供了一条可靠的途径，使其能够参与加速计算需求——无论是在机架式计算还是在 AI PC 中——而无需拥有完整的 GPU 软件堆栈。如果实施，集成英伟达 GPU 芯片的英特尔 SoC 组件可以提高英特尔制造业务的单位吞吐量，并为那些希望使用 CUDA 而无需拆除和替换现有软硬件资源的 x86 中心企业创建可复制的模式。

我们认为这对企业架构师和投资者有以下启示：

如果成功，采购将转向预先验证的 CPU-GPU“系统 SKU”，从而缩短企业 AI 工作负载的生产时间。

从 PC 角度来看：如果声称的约 1.5 亿台设备中哪怕只有一小部分倾向于支持 AI 的 SoC，那么软件分发和开发人员的亲和力也会随之而来。

代工市场的不确定性仍然是我们的主要担忧。我们认为最有可能的分工是台积电负责主芯片，英特尔负责SoC集成，这在产量增加的同时，也在一定程度上平衡了风险。英特尔的代工几乎完全依赖于自身的产能需求，虽然这并不能解决代工困境，但肯定不会带来什么损害。

我们认为，这项协议的最终意义在于，它正式将接力棒从纯 x86 设计转移到以 CUDA 为中心的系统。英特尔将利用封装和规模优势保持竞争力，而英伟达则通过将 x86 打造为其架构中的“一等公民”，从而拓展其护城河。此外，它还为英伟达搭建了从 x86 到 CUDA 的桥梁，使其能够进入企业级 AI，而企业级 AI 是超大规模计算企业和 NeoCloud 预计在 AI 之外的领域。

下图展现了 x86 的发展历史及其在客户端（蓝色）和数据中心（棕色）领域的巨大崛起。你可以看到 x86 在 80 年代和 90 年代的上升轨迹，然后在新冠疫情时期达到顶峰，随后迅速下滑。需要注意的是，PC 收入在上个十年初期达到顶峰，这对英特尔来说就像是煤矿里的金丝雀。新冠疫情为 x86 PC 带来了“死猫反弹”，但此后销量有所下降。正如我们 反复报道的那样，失去销量领先地位是英特尔代工困境的核心。

无论如何，我们去年估计的潜在市场规模为550亿美元。这些公司表示，这是一个250亿至500亿美元的市场机遇。以下数据涵盖了总支出，其中包括戴尔科技公司、惠普公司、惠普企业公司、超微电脑公司等公司的收入。因此，从这个意义上讲，这与公司声明相符。但我们认为，这个机遇远不止于此，稍后我们会解释。

我们认为，x86 TAM 背后更重要的故事并非历史轨迹，而是新的访问模式。通过使 CUDA 成为定制英特尔 CPU 和联合开发的 SoC 上的一等公民，Nvidia 现在拥有了更清晰的 x86 安装基础（包括机架和客户端）。我们认为，两家公司 250 亿至 500 亿美元的机会范围与上图所示的新冠疫情后市场规模合理对应，其组合将转向加速的、CUDA 可寻址的系统，而不是独立的 CPU。

我们的假设是，价值获取从“仅 CPU”设计转向紧密集成的 CPU-GPU 子系统，其中软件锁定和封装经济学占主导地位。

在 AMD 和 Arm 的压力下，英特尔获得了可靠的 CUDA 途径；Nvidia 获得了进入 x86 领域的直接途径，而此前该领域默认采用以英特尔为中心的解决方案。

但我们认为TAM要大得多。以下两点支持了我们的假设，并因此预测Nvidia和Intel的TAM将分别扩张5000亿美元至1万亿美元和1000亿美元：

我们预计人工智能市场将会增长，因为现在迁移变得更加容易。这使得企业能够更快地进入人工智能领域。因此，在我们看来，这既能加速增长，又能扩大潜在市场规模。

我们还假设PC市场将会加速增长，而不是下滑。PC市场是英特尔和英伟达整体市场的一部分，因为它们都将从AMD手中夺回市场份额。此外，正在开发的PC中，很大一部分将用于SoC。

CUDA 是主要驱动力。我们预计 PC 市场将加速发展并扭转颓势。PC 市场是英特尔和英伟达整体市场的一部分，我们预计它们都将从 AMD 手中夺取市场份额。此外，正在开发的 PC 中，很大一部分将用于 SoC 开发，并支持英特尔的代工愿景。

总结： 我们认为这项协议将把下滑的 x86 市场转变为一个可由 CUDA 扩展的市场。如果执行得当，x86 将不再是一个受控下滑的业务，而是成为 Nvidia 平台的分销渠道，同时通过 SoC 集成、通往企业 AI 的混合桥梁以及英特尔和台积电的量产，恢复英特尔的竞争力。

我们认为，数据中心的故事不仅关乎巨额的绝对价值，还关乎结构转变。下面的幻灯片强调了主导趋势——“AI Extreme”（加速/并行）工作负载将超越传统的 x86 处理，并在未来十年内持续增长。数据清楚地表明，这是 Nvidia 已经转向有利的需求方向。目前，数据中心的建设主要集中在超大规模的资本支出上，而企业仍在试水。与英特尔的合作以 CUDA 优先堆栈的形式创建了一个实用的入口，该堆栈仍然兼容 x86，从而最大限度地降低了代码迁移风险，并让通用平台无需重写 Arm 代码即可加速发展。我们认为，这座桥梁将释放软件重力与运营熟悉度之间的联系。

执行重点从芯片选择转移到预先验证的 CPU-GPU 系统，从而缩短了企业 AI 的生产时间。

通过减少移植摩擦，x86-CUDA 简化了核心工作负载（数据库、分析、应用服务器）与传统计算一起采用加速的途径。

关键要点：我们的研究表明，随着“AI Extreme”成为默认设置，Nvidia 仍保持其平台优势，而英特尔则通过将 x86 转变为 CUDA 的首选传输平台，获得了更大的市场影响力。其结果是，企业级应用的加速发展——超越超大规模计算和 NeoCloud——而无需强制进行大规模架构迁移。

我们认为，英特尔和英伟达的最新财报体现了市场数据中可见的转型。英伟达目前的  数据中心收入约为英特尔的 10倍，总收入约为英特尔的4倍 ，而英特尔的相对优势在于消费PC——这正是联合SoC计划明确瞄准的利润来源。我们认为，这实际上标志着英特尔x86时代垄断地位的终结，加速系统及其高效运行的软件将获得更大的价值。

如果不进行平台转型，英特尔多年来的收入下滑（大约在中位数至个位数之间）将限制其维持领先代工的能力。与英伟达合作，为英特尔在增长最快的领域提供了一条可行的途径，使其能够扩大产量并占据重要地位，同时使英伟达能够进入PC和企业级市场仍然占据主导地位的x86分销领域。

尽管我们仍然怀疑英特尔是否有能力成为台积电的可行前沿替代品，但这种合作关系是我们多年来看到的第一个积极信号。

总结： 我们的研究表明，SoC 路线图是 PC 市场的关键因素。如果各公司能够按计划执行，Nvidia 就能将数据中心领域的领先地位转化为客户市场份额，同时顺利跨越 x86 兼容性的鸿沟。

我们认为，未来的道路展现了一个严峻的现实。按2025年的营收运行率计算，英伟达的营收已经是英特尔和AMD总和的两倍多，而这笔交易将使下一轮增长进一步转向以CUDA为中心的系统。我们的研究表明，在预测期内，英特尔的机会将增加约1000亿美元，但这并非在于重夺GPU领导地位，而在于通过x86-CUDA SoC和略高的代工厂吞吐量来稳定客户端/数据中心的份额。英伟达的优势则更大——随着加速系统成为云端和企业级的默认配置，其平台TAM扩张规模可能超过5000亿美元，甚至接近1万亿美元。

相比之下，AMD 在我们的预测中处于困境。随着市场转型，它短期内可能会继续占据 CPU 市场份额，但如果它无法在 CUDA 浪潮中稳固地位，其风险状况将在 2027 年之后上升。我们认为，AMD 的 CUDA 授权路径对英伟达来说既具有战略合理性（引入可靠的第二来源，从而缓和英特尔的 chiplet 定价权），又具有政治务实性，因为历史上的反垄断先例曾促使 IBM、微软和英特尔开放接口并维护竞争。

以下另外几点值得注意：

实际采购动态发生了变化，英特尔可以成为 Nvidia 制造/SoC 的第二来源，除非 AMD 获得 CUDA 访问权，否则它将被推向第三位。

政策顺风很重要：如果 Nvidia 不自愿扩大 CUDA 的访问权限，监管机构可能会强迫其这样做，从而加速 AMD 的发展，但会加强 CUDA 的中心地位。

关键要点：重心转向 CUDA 混合架构。英特尔凭借封装和产量重获市场关注；英伟达提升平台经济效益；在我们的预测情景中，AMD 必须要么积极布局 CUDA，要么面临强劲的逆风风险。

我们认为，这笔交易将为英特尔带来多年来未曾拥有的东西——在加速计算领域拥有可信的口碑，能够引起开发者和企业信息技术的共鸣。即时的现金注入固然有帮助，但其战略意义在于，它能够让英特尔在PC和数据中心这两个终端设备上都能访问CUDA。这种访问权将重新与那些真正决定工作负载投资的人们产生关联。

如果英特尔继续推进 x86-CUDA SoC 和机架级集成，即使尖端芯片制造业务仍由台积电负责，客户端芯片的单位产量也能保持稳定，服务器芯片的单位产量也能上升。我们对代工业务的复苏持谨慎态度；该协议并不能解决英特尔的制程工艺差距。但它确实创造了可重复、可交付的英特尔可大规模组装的系统，这在制程工艺迎头赶上之前，是理想的桥梁。

此外，我们提出以下观察结果：

我们的假设是，CUDA 将成为新的 AI-first 工作负载事实上的系统应用程序编程接口，为 Nvidia 重新创造英特尔曾经享有的开发者锁定，而英特尔作为分销合作伙伴而不是平台所有者。

只要英特尔能够按时交付引人注目的 SoC，它就能重新获得与开发人员的联系，获得一条支持制造经济的批量生产途径，并有时间修复代工竞争力。

我们相信，此次合作将使 CUDA 从数据中心的“奇葩”发展成为涵盖企业 AI 和主流 PC 的全栈标准。英伟达将获得一个拥有无与伦比的 x86 覆盖范围的分销合作伙伴，将其软件业务重心转化为新的市场空间，包括客户端 SoC、机架式 x86-CUDA 混合计算平台，以及为那些 AI 应用进展缓慢的企业提供更便捷的入门途径。我们认为，随着客户在迈向加速计算的同时保持对 x86 的熟悉度，这座桥梁将成为潜在的催化剂，这将进一步拓宽英伟达的护城河，并削弱定制化替代方案的竞争力。

具体来说，近期有两个显著影响：

1）英伟达凭借 x86-CUDA 笔记本电脑直接进入主流 PC 的利润池，这些笔记本电脑不仅面向游戏市场，还拓展到量产客户市场；

2）此次合作将对不兼容 CUDA 的云专用芯片策略造成压力。我们预计超大规模替代方案不会消失，但我们预计，除非（或除非）这些方案获得一流的 CUDA 地位，否则 CUDA 之外的大规模投资将会减少。

总结：我们的研究表明，CUDA 将成为数据中心和 AI PC 的默认开发平台，而英特尔则扮演着战略合作伙伴的角色，而非势均力敌的竞争对手。英伟达则用一些控制权换取更大的市场空间，将 x86 平台变成了其平台的分销渠道。真是天才之举。

我们相信，AMD 仍是业内最优秀的运营商之一，并有望在短期内继续占据 PC 和 x86 数据中心市场的份额。它没有受制于代工厂，并拥有强大的产品执行力。战略问题在于中期，因为重心正在转向 CUDA 兼容的混合架构，而英特尔现在拥有 AMD 所缺乏的更清晰的 x86-CUDA 通道。由于缺乏一流的 CUDA 访问权限，随着企业和 OEM 厂商将 CUDA 作为事实上的 API，在经过预先验证的 CPU-GPU 系统上进行标准化，AMD 的潜在市场将会缩小。Instinct 加速器凭借其自身的软件堆栈取得了真正的进展，但一旦 CUDA 成为 x86 的原生加速器，并行生态系统的合理性就会减弱，未来几年的投资案例也会变得更加困难。

我们的研究表明，上行路径很简单：如果 AMD 确保作为第二家供应商获得 CUDA 访问权限，它将保持相关性，在小芯片谈判中增加对英特尔的定价优势，并使 AMD 在增长最快的领域保持相关性。

总结： 凭借执行力和 x86 市场份额的增长，AMD 仍有望在 2025-26 年实现增长，但要想在 2027 年之后保持这一增长轨迹，可能需要在 CUDA 浪潮中扮演关键角色。如果没有 CUDA，我们预计 Instinct 的前景将更加艰难，并将逐渐重新定位到低端加速平台。开源 CUDA 替代方案仍然是一个未知数，但目前我们认为它们在高性能计算等特定领域具有利基市场，短期内不会对 CUDA 造成颠覆。

尽管专家们对此持相反意见，但我们认为 Arm 显然是受益者，而非受害者。即使英伟达正在与英特尔合作开发 x86-CUDA 混合架构，它也将继续向云端和 OEM 厂商提供基于 Arm 的处理器和全框架。我们认为，Arm 保持了其结构性优势——更快的流片速度、更低的单位功能成本、低功耗、强大的生态系统和巨大的晶圆产量——并且在许多工作负载的上市时间上至少领先一代。

最终，英伟达的路线图呈现了双轨制：一方面，Arm 系统致力于提升每瓦性能和成本效益；另一方面，x86-CUDA 系统则致力于最大程度地提高兼容性和企业级采用率。对于超大规模计算企业，我们预计它们将在人工智能领域继续蓬勃发展，但在芯片项目方面将面临阻力。他们希望减少对英伟达的依赖，但 CUDA 的经济性和软件引力限制了栈外替代方案的选择空间。

预计云计算将继续投资定制硅片，但不是一流的 CUDA 大规模部署可能会更具针对性并且扩展速度更慢。

随着 CUDA 成为默认 API，Arm 和 x86 的占用空间都可以扩大——Arm 在速度和成本上胜出，而 x86 在熟悉度和分布上胜出。

底线： 我们的研究表明，目前没有明显的输家。Arm 凭借卓越的成本/功能曲线，乘上了同样的 AI 浪潮；Nvidia 将两种指令集都货币化；云计算的 TAM 也在增长——只是它们在 CUDA 的重心下能躲避的地方越来越少。

我们相信，这项协议将重塑竞争格局。陈立武正在采取务实的举措，为英特尔重返加速计算领域提供了可靠的途径，而无需投入无限的资金和时间。x86 上的 CUDA 为企业和 PC OEM 厂商搭建了一座直接的桥梁，缓冲了客户量下滑的影响，并为英特尔提供了可重复的 SoC 产品线，以便大规模生产。

我们认为，除非英特尔能够证明其持续的节点节奏，或建立合资/合作模式，以降低资本风险并吸引外部客户，否则代工仍将是一个结构性悬念，而这并不能弥补制程差距。短期内最合理的分工仍然是台积电主导芯片业务，英特尔则负责系统集成和量产封装。

我们仍然支持改变晶圆厂的计划。

对英伟达来说，这笔交易的数学意义非凡。50亿美元的股权支票开启了跨个人电脑和企业数据中心的分销飞轮，并将CUDA的触角延伸至英伟达一直以来渗透不足的市场。我们的研究表明，随着加速系统成为默认布局，x86从竞争对手转变为入口，英伟达将获得比其现金支出高出10倍的TAM增长。该公司用一定程度的控制权换取了更大的市场表面积，我们认为这将有利于平台的增值。

在我们的情景中，风险仍然是执行层面的，而非概念层面的。英特尔必须按时交付，协调文化，并防止代工业务限制其发展速度；英伟达必须在开放性与平台完整性之间取得平衡，并妥善处理与超大规模厂商之间的紧张关系。我们认为，相对于战略优势而言，这些风险是极易控制的。

以下两点值得注意：

对于操作员来说，最终效果是更简单、CUDA 优先的入口，保留了 x86 熟悉度并缩短了生产时间。

对投资者的净效应：英特尔赢得了时间和数量；Nvidia 在更大的可寻址安装基础上复合了软件主导的经济效益。

总结： 这笔交易标志着从 x86 时代向以 CUDA 为中心的系统时代的功能性交接。英特尔通过封装、系统和分销重新获得市场影响力；而英伟达凭借更大、更持久的 TAM 成为 AI 基础设施领域的新常态。

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