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英特尔1987年以来最佳单日表现:AI推理浪潮如何将CPU变为新的淘金热

2026年4月25日1 分钟阅读
英特尔1987年以来最佳单日表现:AI推理浪潮如何将CPU变为新的淘金热

新闻摘要

2026年4月24日(美国东部时间),英特尔股价创下自1987年以来最佳单日表现,上涨超过24%,收于82.57美元,盘中一度触及83美元。此次飙升使英特尔市值突破4160亿美元,股价达到自2000年互联网泡沫顶峰以来的最高水平。今年以来,英特尔股价已上涨约124%,此前在2025年已实现84%的显著增长。

2026年第一季度财报:连续第六次超预期

英特尔于2026年4月23日(美国东部时间)收盘后公布了2026年第一季度财务业绩,营收达到135.8亿美元,同比增长7.18%,这是公司连续第六个季度超出自身业绩指引。非公认会计准则每股收益为0.29美元,远超华尔街预期的0.01美元。非公认会计准则毛利率达到41%。

表现最亮眼的部门是数据中心和人工智能(DCAI),营收为50.5亿美元,同比增长22%。英特尔晶圆代工业务增长16%。人工智能驱动的业务线目前占英特尔总营收的约60%,同比增长40%。自2025年3月接任CEO的谭立普(Lip-Bu Tan)表示,这些业绩证明了“新英特尔”的转型,该转型围绕人工智能基础设施和先进制造重塑。

人工智能推理的繁荣:CPU为何重回需求中心

英特尔复苏的核心驱动力在于人工智能工作负载部署方式的结构性转变。过去几年,半导体行业的重点一直集中在训练大型语言模型所需的图形处理器(GPU)上。随着人工智能从训练阶段转向广泛的实际应用——特别是通过人工智能代理和推理应用——中央处理器(CPU)再次成为关键组成部分。

英特尔高管在财报电话会议上指出,数据中心部署中CPU与GPU的比例正在迅速收紧。在传统的人工智能训练基础设施中,CPU与GPU的比例大约为1:8。随着推理和代理式人工智能工作负载的扩展,这一比例预计将收窄至1:4,在完全自主的代理式计算场景中甚至可能接近1:1。每个持续运行的人工智能代理都需要大量的CPU资源进行编排、内存管理和协调——这些任务仅靠GPU无法优化处理。

英特尔披露,2026年第一季度其至强(Xeon)服务器处理器的需求非常强劲,以至于公司出售了之前已冲销为库存的芯片。服务器CPU的交货时间已延长至约六个月,英特尔承认至强处理器存在供应限制,未满足的需求内部描述以字母“B”开头,暗示着数十亿美元的规模。

至强6和战略合作

英特尔的至强6处理器正成为下一代人工智能基础设施的基石。该芯片已被选为英伟达(NVIDIA)DGX Rubin系统的宿主CPU,这是英特尔在人工智能数据中心领域与专注于GPU的竞争对手并驾齐驱的重要认可。此外,英特尔和谷歌宣布了一项多年合作,将在谷歌云的工作负载优化实例中持续部署至强处理器,包括最新的至强6代。

这些合作表明,领先的超大规模云服务提供商正在积极将英特尔的芯片作为其人工智能计算堆栈的组成部分进行集成,而不仅仅是作为遗留组件。与英伟达的合作尤为重要,因为两家公司传统上是在服务器市场的不同甚至有时是竞争的领域运营。

CPU供应限制和定价趋势

人工智能推理需求的爆炸式增长导致CPU市场出现明显的供应紧张。自2026年3月以来,服务器CPU价格上涨了10%至20%,而消费级CPU价格同期上涨了5%至10%。分析师预计,随着英特尔将生产能力从消费级芯片重新分配给至强服务器处理器,2026年下半年将出现另一轮8%至10%的价格上涨。

英特尔一直在将晶圆投产和制造优先级转向至强生产线,以满足企业和云的需求——这一举措可能会暂时限制低端消费处理器的供应。这一转变标志着半导体经济学的一个重要变化:人工智能基础设施需求,而非消费PC周期,现在是CPU生产决策的主要驱动力。

分析师上调评级和目标价

在财报发布和股价飙升之后,主要金融机构迅速调整了它们的展望。包括Northland、汇丰(HSBC)、CFRA和Benchmark在内的公司都发布了上调评级或提高目标价的报告,目标价集中在75美元至95美元之间。分析师们引用了CPU供应收紧、人工智能驱动的收入增长加速、晶圆代工业务轨迹改善以及对英特尔多年战略路线图重拾信心等因素。

英特尔晶圆代工:先进制造进展

除了CPU业务,英特尔的晶圆代工部门在2026年第一季度实现了16%的营收增长。公司最先进的制造技术——18A工艺节点——正继续通过与外部客户的资格认证里程碑。英特尔将其晶圆代工业务定位为长期增长的支柱,目标是那些寻求台积电(TSMC)国内或多元化替代方案的半导体制造商和超大规模云服务提供商。

市场背景

英特尔的戏剧性复苏发生在更广泛的半导体行业因人工智能而经历复兴之际。英特尔能够利用其现有的CPU架构专业知识、与云服务提供商的深厚关系以及其制造能力,使其在不断发展的人工智能基础设施格局中处于独特地位。随着人工智能工作负载的成熟并超越以GPU为主的训练管线,高性能CPU在规模化运行推理和代理式任务方面的需求预计将在2026年剩余时间和2027年期间大幅增长。

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