292| 英特尔-英伟达：接力棒传至CUDA时代

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在瞬息万变的计算领域，一场深刻的变革正在悄然发生。当传统x86架构的增长面临瓶颈，人工智能的浪潮正以前所未有的速度重塑着行业格局。你是否曾思考，芯片巨头们将如何应对这一挑战，并抓住下一个增长机遇？

近期，英特尔与英伟达达成了一项里程碑式的战略合作，这不仅是两家公司之间的简单交易，更被视为计算时代“接力棒”从纯x86设计向以CUDA为中心的系统传递的关键信号。这项合作旨在将英伟达强大的CUDA编程模型与英特尔的x86生态系统深度融合，涵盖从PC客户端到数据中心的广泛应用。

本文将深入剖析这一“混合x86-CUDA堆栈”的交易细节、潜在市场规模（TAM）的巨大变化，以及它对英特尔、英伟达、AMD、Arm乃至超大规模云服务商的深远战略影响。我们不禁要问，这一联盟将如何重塑芯片行业的竞争版图？它又将为技术从业者带来哪些新的机遇与挑战？让我们一同探索，这场合作如何定义未来的计算范式。

阅读收获

1. 理解计算范式转变： 深入了解从传统x86到CUDA优先的混合计算架构的演进趋势，为技术选型和架构设计提供前瞻性视角。
2. 洞察芯片巨头战略： 掌握英特尔与英伟达合作背后的深层逻辑，以及AMD、Arm和云服务商在这一新格局下的应对策略，助力职业发展规划。
3. 把握AI应用加速机遇： 认识到x86-CUDA混合堆栈如何简化企业AI工作负载的部署，缩短投产时间，为企业级AI落地提供新思路。
4. 评估CUDA生态影响力： 认识到CUDA作为AI开发事实标准的重要性进一步提升，为开发者在AI领域的技能树规划提供明确方向。

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深度分析 作者：David Vellante 和 David Floyer[1]

在我们看来，英特尔与英伟达的协议进一步凸显了英伟达公司在市场上的主导地位，并标志着向下一个计算时代过渡的一个里程碑。

正如英特尔公司在80年代和90年代曾主导市场一样，英伟达现在已将其护城河深入扩展到x86生态系统（包括PC和数据中心），并根据我们的估计，将其潜在市场规模扩大了5000亿美元。这背后的潜台词是，英特尔首席执行官Lip-Bu Tan正在采取必要措施来拯救英特尔。通过这样做，他将公司的未来与CUDA（英伟达的编程模型和平台）所定义的未来紧密相连。

根据我们的估计，此举还将使英特尔的潜在市场规模增加约1000亿美元，并为迅速衰退的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一个重大阻碍，但此次合作将生产的片上系统产品将为其带来急需的提振。总的来说，我们认为这对两家公司、x86客户以及人工智能的发展势头都是一个胜利，并提供了进一步的助推力。

在此次深度分析中，我们将回顾交易要点，预测此次合作在PC和数据中心领域的经济影响，并剖析其对英特尔、英伟达、超微半导体公司（AMD）、Arm有限公司以及超大规模云服务商的战略影响，最后我们将展望未来值得关注的方面。

我们在2025年6月给英特尔的建议

我们首先回顾一下今年6月我们所说的话。在一份题为《深入剖析英特尔重塑命运的努力[2]》的研究报告中，我们建议英特尔应与英伟达合作——基本上是借力CUDA——并积极采纳英伟达的标准。尽管我们没有预料到英伟达的这项投资，但它与本周发生的事情方向一致——尽管两家公司将其推向了更深远的层面，包括数据中心的机会，我们将在本研究报告中进行评估。

这项交易的关键是混合x86-CUDA堆栈，我们将在本文中深入探讨。

交易详情

我们认为，英特尔与英伟达的协议应被理解为一项系统押注，而非单一产品合作。两家公司正在有效地标准化一种CUDA优先、x86兼容的架构，该架构涵盖数据中心的机架级AI和客户端设备的集成显卡。通过将设计锚定在NVLink、先进封装和小芯片上，此次合作将竞争从单个组件转移到紧密耦合的中央处理器-图形处理器子系统，其中软件粘性（CUDA）和集成经济性是关键。在我们看来，尽管股权部分对英特尔有所帮助，但它也表明了双方致力于调整路线图，以降低这成为短期OEM合作的风险。

我们的分析表明，近期价值是双重的。首先，它为英伟达提供了一个大型、稳定的x86合作伙伴，用于CPU邻近性和内存语义至关重要的异构系统，同时保留台积电作为领先芯片的可能制造来源。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——无论是在机架中还是在AI PC中——而无需拥有完整的GPU软件堆栈。如果执行得当，英特尔整合英伟达GPU小芯片的片上系统组装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而无需彻底更换现有软件和硬件资产的x86中心企业创造一个可重复的模式。

我们认为这对企业架构师和投资者有以下影响：

• 如果成功，采购将转向预验证的CPU-GPU“系统SKU”，从而缩短企业AI工作负载的投产时间。
• PC方面：如果声称的约1.5亿台设备中，即使是一小部分转向AI就绪的片上系统，软件分发和开发者亲和力也将随之而来。
• 晶圆代工业务的不确定性仍然是我们关注的一个主要问题。我们认为最可能的分工是台积电负责领先芯片，英特尔负责片上系统集成，这在产量增加的同时，在一定程度上平衡了风险。英特尔的晶圆代工业务几乎完全依赖于其自身的内部产能需求，虽然这不能解决代工困境，但肯定不会造成损害。

在我们看来，最终结果是这项协议正式确立了从纯x86设计到以CUDA为中心的系统的接力棒传递，英特尔利用封装和规模来保持竞争力，而英伟达则通过使x86成为其架构上的一等公民来扩大其护城河。此外，它还为英伟达提供了一个x86到CUDA的桥梁，进入企业AI市场，这是超大规模云服务商和新兴云服务商之外的AI市场。

评估混合x86-CUDA的潜在市场规模（TAM）

下图展示了x86的历史轨迹及其在客户端（蓝色）和数据中心（棕色）的巨大崛起。你可以看到80年代和90年代的上升趋势，随后在新冠疫情时代达到顶峰，然后迅速下滑。请注意，PC收入在上个十年初期达到顶峰，这对于英特尔来说是煤矿中的金丝雀。新冠疫情为x86 PC带来了“死猫跳”，但此后销量有所放缓。正如我们反复报道[3]的那样，失去销量领先地位是英特尔代工业务困境的核心。

无论如何，我们去年将该潜在市场规模定为550亿美元。两家公司表示这是一个250亿至500亿美元的市场机会。我们下面的数据包括总支出，其中包括戴尔科技公司、惠普公司、慧与公司、超微电脑公司等公司的收入。因此，从这个意义上说，它与公司的声明一致。但我们认为这个机会远不止于此，我们将在后面解释。

我们认为x86潜在市场规模背后更重要的故事不是历史轨迹——而是新的访问模式。通过使CUDA成为定制英特尔CPU和共同开发的片上系统上的一等公民，英伟达现在拥有了更清晰的途径进入x86的现有安装基础——无论是在机架中还是在客户端设备中。在我们看来，两家公司提出的250亿至500亿美元的机会范围与上图所示的后疫情时代市场规模合理对应，市场组合正转向加速的、CUDA可寻址的系统，而非独立的CPU。

• 我们的假设是，价值获取将从“纯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性占据主导地位。
• 英特尔在AMD和Arm的压力下，获得了可靠的CUDA途径；英伟达则获得了直接进入以前默认采用以英特尔为中心解决方案的x86资产的途径。

但在我们看来，潜在市场规模要大得多。以下两点强调了我们的假设，这些假设导致我们预测英伟达和英特尔的潜在市场规模分别扩大5000亿至1万亿美元和1000亿美元：

• 我们假设AI市场将增长，因为它现在更容易迁移。这将使企业更快地实现AI。因此，在我们看来，这既是潜在市场规模的加速，也是其扩张。
• 我们还假设PC市场将加速增长，而不是衰退。这是英特尔和英伟达总市场的一部分，因为它们都将从AMD手中夺回市场份额。此外，更大比例的PC开发将进入片上系统。
• CUDA是主要驱动力。我们假设PC市场将加速并扭转下滑趋势。这是英特尔和英伟达总市场的一部分，因为我们预计它们都将从AMD手中夺取份额。此外，更大比例的PC开发将进入片上系统开发，并支持英特尔的代工业务愿景。

总结： 我们认为这项协议将把一个正在衰退的x86市场转变为一个可由CUDA扩展的市场。如果执行得当，x86将不再是一个衰退中的业务，而是成为英伟达平台的分销渠道，同时通过片上系统集成、通往企业AI的混合桥梁以及英特尔和台积电的大规模制造，恢复英特尔的重要性。

数据中心超级周期再获提振：混合x86-CUDA堆栈

我们认为，这里的数据中心故事不仅关乎巨大的绝对美元金额，也关乎市场组合的转变。下面的幻灯片强调了主导趋势——“极致AI”（加速/并行）工作负载将超越传统的x86处理，并在未来十年持续增长。数据清楚地表明，这是英伟达已经成功利用的需求方向。目前，建设主要集中在超大规模云服务商的资本支出上，而企业仍在试水。英特尔的合作以CUDA优先的堆栈形式创建了一个实用的入口，该堆栈保持x86兼容性，最大限度地降低了代码迁移风险，并允许通用系统在无需Arm重写的情况下进入加速计算。在我们看来，这座桥梁将通过操作熟悉度释放软件引力。

• 执行重点从芯片选择转向预验证的CPU-GPU系统，缩短了企业AI的投产时间。
• 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）在传统计算之外采用加速的路径。（如何简化？似乎目前仍没有明确的应用场景）

关键要点：我们的研究表明，随着“极致AI”成为默认选项，英伟达保持其平台优势，而英特尔则通过将x86转变为CUDA的一等传输方式来获得重要性。结果是企业级应用加速更快——超越超大规模云服务商和新兴云服务商——而无需强制进行全面的架构迁移。

云服务商现阶段的AI供给方式主要有2种： - GPU物理机交付，客户可以在物理机上部署私有模型，做数据工程，最终通过API向外部应用提供服务； - 端到端的API交付，通过直接提供API订阅服务，赋能外部应用

数字揭示了向“极致AI”过渡的故事

我们认为，英特尔和英伟达最新的财报数据清晰地展现了市场数据中可见的转型。英伟达现在的数据中心收入大约是英特尔的10倍，总收入大约是英特尔的4倍，而英特尔的相对优势在于消费级PC——这是联合片上系统计划明确瞄准的利润池。在我们看来，这实际上标志着英特尔x86时代垄断的终结，价值正流向加速系统以及使这些系统高效运行的软件。

如果没有平台转型，英特尔多年来的收入下滑（大致下降中个位数到个位数）将限制其维持领先晶圆代工厂的能力。与英伟达合作，为英特尔提供了一条在增长最快的细分市场中实现销量和重要性的可行途径，同时让英伟达能够进入x86分销渠道，而PC和企业资产在这些渠道中仍然根深蒂固。

尽管我们仍然对英特尔能否成为台积电可靠的领先替代者持怀疑态度，但这项合作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，片上系统路线图是PC市场的关键因素。如果两家公司能够按计划执行，英伟达可以将数据中心领域的领导地位转化为客户端市场份额，同时驾驭x86兼容性的桥梁。

2025-2035年：英伟达和英特尔的潜在市场规模扩大，AMD陷入困境

我们认为，未来的道路展现了一个严峻的现实。英伟达在2025年的营收运行率上已经超过英特尔和AMD的总和两倍多，而这项交易将进一步推动下一阶段的增长转向以CUDA为中心的系统。我们的研究表明，英特尔在预测期内的机会将扩大约1000亿美元，但这更多是关于通过x86-CUDA片上系统和略高的代工吞吐量来稳定客户端/数据中心市场份额，而不是夺回GPU领导地位。英伟达的上升空间则要大一个数量级——随着加速系统成为云和企业中的默认配置，其平台潜在市场规模的扩张可能超过5000亿美元，并接近1万亿美元。

相比之下，在我们的设想中，AMD则陷入困境。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浪潮中获得稳固地位，其风险状况在2027年后将增加。在我们看来，为AMD提供CUDA授权路径对英伟达而言既具有战略合理性（引入一个可靠的第二供应商，从而制约英特尔的小芯片定价权），又具有政治实用性，考虑到历史上推动IBM、微软和英特尔开放接口并维护竞争的反垄断先例。

以下额外几点值得注意：

• 实际采购动态发生变化，英特尔可以成为英伟达的制造/片上系统第二供应商，将AMD推向第三位，除非AMD获得CUDA访问权限。
• 政策顺风很重要：如果英伟达不主动扩大CUDA访问权限，监管机构可能会强制要求其这样做，这将加速AMD的发展路径，但同时也会巩固CUDA的核心地位。

关键要点：重心转向CUDA混合系统。英特尔通过封装和销量重获重要性；英伟达巩固平台经济效益；在我们的预测情景中，AMD要么接入CUDA，要么面临强劲逆风的风险。

战略影响和启示

英特尔

我们认为这项交易为英特尔带来了多年未有的东西——一个在加速计算领域可信的叙事，能够引起开发者和企业信息技术的共鸣。即时的现金注入有所帮助，但战略意义在于在堆栈的两端——PC和数据中心——都能访问CUDA。这种访问恢复了英特尔在实际决定工作负载投资的人群中的重要性。

如果英特尔在x86-CUDA片上系统和机架级集成方面执行得当，即使领先芯片的生产仍由台积电负责，客户端的单位销量也能稳定，服务器封装的销量也能增长。我们对代工业务的扭亏为盈仍持谨慎态度；这项协议并不能解决英特尔的工艺差距。但它确实创造了可重复、可交付的系统，英特尔可以大规模组装，这是在工艺技术赶上之前正确的过渡桥梁。

此外，我们还有以下观察：

• 我们的假设是，CUDA将成为新的AI优先工作负载的事实系统应用程序编程接口，为英伟达重现英特尔曾经享有的开发者锁定，而英特尔则成为分销伙伴而非平台所有者。
• 对英特尔而言，其净收益是重新获得开发者认可，获得支持制造经济的销量途径，以及修复代工竞争力的时间，前提是它能按时交付有吸引力的片上系统。

英伟达

我们认为这项协议将CUDA从数据中心现象转变为一个涵盖企业AI和主流PC的全栈标准。英伟达获得了一个拥有无与伦比x86覆盖范围的分销伙伴，将其软件引力转化为客户端片上系统、机架级x86-CUDA混合系统等新的市场领域，并为那些迟迟未采用AI的企业提供了一个更便捷的入口。在我们看来，这座桥梁是潜在的加速器，因为客户在进入加速计算的同时保持了对x86的熟悉度，这进一步拓宽了英伟达的护城河，并削弱了定制替代方案。

两个近期效应尤为突出： 1）英伟达通过x86-CUDA笔记本电脑直接进入主流PC利润池，将其业务从游戏扩展到大批量客户端市场； 2）此次合作对不兼容CUDA的云特定芯片策略构成压力。我们不期望超大规模云服务商的替代方案会消失，但我们确实预计，在CUDA之外的大规模押注将收窄，直到（或除非）它们获得CUDA的一等公民地位。

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，英特尔将扮演战略合作伙伴的角色，而非绝望的竞争对手。英伟达以部分控制权换取更大的市场覆盖面，将x86资产转变为其平台的分销渠道。这真是天才之举。

AMD

我们认为AMD仍然是业界最优秀的运营商之一，并有望在PC和x86数据中心市场继续占据短期份额。它没有内部代工业务的负担，并得到扎实的产品执行力的支持。战略问题在于中期，因为重心正在转向与CUDA对齐的混合系统，而英特尔现在拥有AMD所缺乏的更清晰的x86-CUDA通道。如果没有一流的CUDA访问权限，随着企业和OEM厂商将CUDA作为事实上的API，并标准化预验证的CPU-GPU系统，AMD的可寻址市场将缩小。Instinct加速器在自己的软件堆栈方面取得了实际进展，但一旦CUDA成为x86的原生功能，并行生态系统的理由就会减弱，未来几年后的投资前景将变得更加艰难。

• 我们的研究表明，上升路径是直接的：如果AMD作为第二供应商获得CUDA访问权限，它将保持其重要性，在小芯片谈判中增加对英特尔的定价影响力，并使AMD在增长最快的细分市场中保持相关性。

总结：AMD在2025-26年仍可通过执行力和x86市场份额增长实现增长，但要在2027年后维持这一轨迹，可能需要在CUDA浪潮中扮演关键角色。否则，我们认为Instinct将面临更艰难的局面，并逐渐重新定位到加速平台的较低层级。开源CUDA替代方案仍然是一个不确定因素，但目前我们认为它们在高性能计算等特定领域属于小众市场，短期内不会颠覆CUDA。

Arm和超大规模云服务商

尽管评论员有相反的说法，但我们认为Arm是明显的受益者，而非受害者。即使英伟达与英特尔合作开发x86-CUDA混合系统，它仍将继续向云服务商和OEM厂商出货基于Arm的处理器和完整框架。在我们看来，Arm保持其结构性优势——更快的流片、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。

结果是英伟达的双轨路线图：以Arm系统形式推动每瓦性能和成本效率，同时以x86-CUDA系统形式最大化兼容性和企业采用。对于超大规模云服务商，我们预计它们将在AI领域继续蓬勃发展，但在芯片计划方面将面临摩擦。它们希望减少对英伟达的依赖，然而CUDA的经济性和软件引力缩小了非堆栈替代方案的机会窗口。

• 预计云服务商将继续投资定制芯片，但那些不具备CUDA一流地位的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的足迹都可以扩展——Arm在速度和成本上取胜，x86在熟悉度和分销上取胜。

总结：我们的研究表明，这里没有明显的输家。Arm凭借卓越的成本/功能曲线乘着同样的AI浪潮，英伟达通过两种指令集实现盈利，而云服务商则扩大了其潜在市场规模——只是在CUDA的重心面前，它们可躲藏的地方更少了。

前瞻

我们认为这项协议重置了竞争假设。Lip-Bu Tan正在采取一项务实的举措，为英特尔提供了一条可信的途径，使其在不假设拥有无限资金或时间的情况下重返加速计算领域。x86上的CUDA为企业和PC OEM厂商创建了一个即时桥梁，缓冲了客户端销量侵蚀，并为英特尔提供了一条可大规模组装的可重复片上系统产品线。

在我们看来，它并没有解决工艺差距，代工业务仍然是一个结构性悬而未决的问题，直到英特尔证明其能持续推进节点节奏，或者建立一个能够降低资本风险并吸引外部客户的合资/合作模式。最合理的近期分工仍然是台积电负责领先芯片，英特尔推动系统集成和大规模封装。

我们仍然倾向于剥离代工业务的计划[4]。

对于英伟达而言，其计算结果令人信服。50亿美元的股权投资开启了PC和企业数据中心的分销飞轮，并将CUDA的影响力扩展到英伟达历史上渗透不足的市场。我们的研究表明，随着加速系统成为默认配置，x86从竞争对手转变为入口，英伟达获得的潜在市场规模提升是其现金支出的10倍。该公司以一定程度的控制权换取了更大的市场覆盖面，我们认为这增加了平台的价值。

目前来看C端应用完全可以、也理应基于API来提供服务，这对于头部的API供应商来说，影响并不大；但对于企业端来说，未来专用小模型应用，x86-CUDA 是真正的成本切入口，毕竟企业侧对动辄百万的GPU算力资本投入是吃不消的。

在我们的设想中，风险仍然在于执行层面而非概念层面。英特尔必须按时出货，整合企业文化，并防止代工业务的故事限制其发展速度；英伟达必须平衡开放性与平台完整性，并管理与超大规模云服务商的紧张关系。在我们看来，相对于战略上的巨大收益，这些风险是极易管理的。

以下两点值得注意：

• 对运营商而言的净效应是，一个更简单、CUDA优先的入口，它保留了x86的熟悉度并缩短了投产时间。
• 对投资者而言的净效应是：英特尔赢得了时间和销量；英伟达在更大的可寻址安装基础上巩固了软件驱动的经济效益。

总结：这项交易代表了从x86时代到以CUDA为中心的系统时代的功能性交接。英特尔通过封装、系统和分销重获重要性；英伟达凭借更大、更持久的潜在市场规模，成为AI基础设施领域的新默认选择。

延伸思考

这次分享的内容就到这里了，或许以下几个问题，能够启发你更多的思考，欢迎留言，说说你的想法~

1. 英特尔与英伟达的合作，在多大程度上能真正解决英特尔在先进制程工艺上的挑战？其晶圆代工业务的未来走向会是怎样的？
2. AMD在面对“CUDA优先”的行业趋势时，除了寻求CUDA授权，还有哪些潜在的差异化竞争策略可以有效应对？
3. 对于企业级AI应用开发者而言，x86-CUDA混合堆栈的普及，将带来哪些具体的开发效率提升和技术栈选择上的变化？

原文标题：Intel-Nvidia: The baton passes to the CUDA era

#CubeInsight #x86-CUDA

Notice：Human's prompt, Datasets by Gemini-2.0-flash-thinking

---【本文完】---

公众号：王知鱼，专注数据存储、云计算趋势&产品方案。

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1. https://siliconangle.com/author/guestauthor/ ↩
2. https://thecuberesearch.com/282-breaking-analysis-inside-intels-bid-to-rewire-its-destiny/ ↩
3. https://thecuberesearch.com/247-special-breaking-analysis-the-root-cause-of-intels-troubles-a-critical-analysis/ ↩
4. https://thecuberesearch.com/287-breaking-analysis-decoding-trumps-intel-pivot/ ↩