财通海外 | 英特尔-深度：AI基础设施范式重构，Intel迎来价值重估

重要提示：本微信号推送的内容仅面向财通证券客户中符合《证券期货投资者适当性管理办法》规定的专业投资者。本微信号建设受限于难以设置访问权限，为避免不当使用所载内容可能带来的风险，若您并非专业投资者，请勿订阅、转载或使用本微信号的信息。

核心观点

系统级能力构筑竞争壁垒，AI时代平台价值持续提升：公司依托Intel Products与Intel Foundry双轮驱动，形成产品设计、先进制造及软件生态一体化布局。据Gartner数据，2026年AI PC市场份额预计提升至54.7%，总量达1.43亿台。18A持续提升制程竞争力，x86、oneAPI与OpenVINO强化跨架构开发及AI部署能力，形成区别于Fabless厂商和传统晶圆代工厂的系统级竞争优势。

Xeon系统级价值持续提升，AI基础设施升级有望驱动公司CPU业务增长：AI推理架构持续演进，CPU在任务调度、控制流及系统编排等环节的重要性提升。据TrendForce数据，2026年全球服务器出货量预计同比增长12.8%，其中AI服务器同比增长28.1%。公司围绕Xeon持续推进产品迭代，并依托x86生态强化平台优势，有望持续受益于AI基础设施扩容带来的CPU需求增长。
先进制造能力持续兑现，客户导入与产业政策形成双重驱动，Foundry成长空间逐步打开：据TrendForce数据，2026年全球晶圆代工收入预计同比增长24.8%至约2,188亿美元。公司18A量产持续推进，2026Q2 18A晶圆产出环比增长超50%。随着客户验证及外部订单逐步释放，叠加美国本土制造政策支持，Foundry有望成为公司中长期增长的重要驱动力。
投资建议：我们预计公司2026-2028年总营收分别为624.44/753.07/892.99亿美元，归母净利润-90.54/64.56 /102.14亿美元。对应27-28年PE分别为78/49倍，首次覆盖，给予“增持”评级。
风险提示：先进制程研发不及预期风险、AI基础设施需求增长不及预期风险、生态合作推进不及预期风险。

正文内容

1   产品、制作与软件协同构筑AI时代系统级算力与先进制造平台

1.1    产品与制造双轮驱动公司向系统级平台转型
公司正由传统 CPU龙头向覆盖客户端、数据中心与先进制造的系统级平台厂商转型。当前，公司业务架构以Intel Products产品分部和Intel Foundry晶圆制造为两大核心，其中Intel Products主要由CCPG与DCAI构成，负责CPU及相关产品的设计、开发、销售与服务；Intel Foundry则承担制程研发、晶圆制造、封装测试与对外代工服务。2025年年报中，公司将CCPG、DCAI和Intel Foundry列为三大可报告分部；随着Altera于2025年9月完成51%股权出售并退出合并报表范围，公司业务布局进一步聚焦核心计算与先进制造主线。
CCPG：承接AI PC与端侧AI的平台化需求，构建CPU、GPU、NPU及连接能力协同的客户端算力底座。CCPG主要面向消费级与商用PC、边缘设备及部分工业场景，产品覆盖Intel Core、Intel Core Ultra、Arc显卡、无线连接及Thunderbolt等平台组件。随着AI PC渗透、Windows换机和企业PC更新周期推进，客户端竞争重心逐步从单一CPU性能向CPU、GPU、NPU协同、功耗控制、软件兼容及整机生态适配等综合能力延伸。在此背景下，CCPG以x86 CPU为基础广泛服务PC与边缘设备，并进一步支持零售、工业机器人及边缘AI等多元生态。
DCAI：聚焦云、企业、通信和高性能计算场景，以软硬件集成满足复杂工作负载需求。DCAI面向云服务商、超大规模数据中心、OEM、企业及通信客户，围绕AI、数据分析、网络和边缘计算等关键负载，形成覆盖Xeon服务器CPU、AI加速器、NIC、IPU、定制ASIC及相关软件栈的产品体系。随着AI应用加速普及，工作负载逐步从企业数据中心向边缘环境延伸，市场对基础设施能效和低时延性能提出更高要求。针对日益复杂的计算需求，DCAI通过软硬件组合提供工作负载优化解决方案，并围绕异构计算、网络、内存技术及开放标准推进产品研发，支持AI能力规模化部署。
Foundry：整合先进制程与封装能力，持续拓展晶圆代工业务边界。随着AI及高性能计算推动芯片设计由传统单片式架构向Chiplet架构演进，先进封装协同的重要性持续提升。Intel Foundry业务涵盖先进制程研发、高量产制造、先进封装及设计赋能等关键环节，并已形成覆盖美国本土、欧洲和亚洲的多区域制造与封测布局。依托系统级芯片能力、全球运营规模及地域分散优势，公司已具备从晶圆制造到先进封装的一体化交付能力。目前，Foundry业务仍以支持Intel Products内部制造需求为主，同时已向外部客户提供晶圆代工服务，未来计划进一步扩大业务规模。
产品分部与制造分部并行布局，形成区别于纯Fabless厂商和传统代工厂的混合型竞争路径。产品端，公司依托x86架构构建覆盖客户端与数据中心的产品体系，涵盖Core Ultra、Xeon、Arc、IPU等产品，并通过软件生态强化平台能力；制造端，公司持续推进 Intel 18A、Intel 14A 等先进制程及 Foveros、EMIB 等先进封装技术研发，在支撑内部产品迭代的基础上逐步拓展晶圆代工业务。产品和制造并行结构，决定了公司在AI 时代作为“系统级算力底座+先进制造平台”的双重定位。
1.2    18A量产与产品导入加速推进，IDM协同推动供给侧修复
IDM战略持续深化，18A成为关键验证节点。作为同时具备半导体产品设计与制造能力的IDM厂商，公司持续推进先进制程技术研发及先进封装布局。Intel 18A作为公司先进制程路线图中的关键节点，通过集成RibbonFET全环绕栅极晶体管与PowerVia背面供电技术，进一步提升每瓦性能与芯片密度，相较Intel 3可实现超过15%的每瓦性能提升和30%的芯片密度提升。未来，18A及其衍生节点18A-P预计将成为多代客户端及服务器CPU产品的关键制造工艺。
RibbonFET与PowerVia升级晶体管结构与供电架构，制程系统性优化。RibbonFET采用GAA晶体管结构，通过使堆叠的带状沟道被栅极完全包围，在实现密集、可扩展的晶体管布局的同时改善漏电控制；PowerVia行业首创的背面供电实现方案，通过消除晶圆正面电源布线的需求来优化信号传输。面向AI PC及服务器CPU，相关工艺升级有助于进一步改善芯片性能与能效表现，为新一代客户端及服务器处理器的持续迭代提供底层工艺支撑。
客户端：18A率先导入Panther Lake，多引擎协同的AI PC平台迭代升级。Panther Lake，即Intel Core Ultra Series 3，是公司首款基于Intel 18A的客户端SoC，面向消费级、商用AI PC、游戏设备及边缘计算等应用场景。该平台采用可扩展的多芯粒架构，最高配置16个CPU核心、12个Xe核心和50个NPU TOPS，提供多线程性能提升高达60%，游戏性能提升超过77%，电池续航可达27小时。随着18A工艺进入产品落地阶段，公司客户端产品的竞争维度进一步由传统CPU性能迭代拓展至CPU、GPU、NPU等多计算引擎，以及先进封装与软件能力的协同优化。
服务器：18A进一步拓展至Clearwater Forest，推动服务器产品向高核心密度、高吞吐与高能效方向升级。Clearwater Forest，即Intel Xeon 6+，是公司首款基于Intel 18A打造的服务器处理器，面向云原生、高密度部署及通信等应用场景。产品最高支持288个E-core，单核IPC较前代提升17%，进一步改善了核心密度、吞吐与能效表现，推动18A由客户端产品延伸至数据中心场景。
Panther Lake与Clearwater Forest构建18A的双线产品验证路径，供给侧修复逻辑由工艺发布转向产品导入和规模交付。18A后续在客户端及服务器产品中的导入进度、产量及收入贡献，将成为观察公司先进制程落地及供给侧修复成效的重要指标。
1.3   软件生态协同降低跨架构开发与AI应用部署成本
依托x86存量生态优势，降低AI应用迁移与部署成本。随着AI应用由训练向推理延伸，部署场景由云端向PC、边缘及企业服务器拓展，客户的关注重点不仅在于算力供给，还涉及既有应用复用、模型快速部署及运维体系衔接等问题。x86架构长期覆盖客户端、企业服务器及数据中心等场景，使公司能够依托既有软硬件生态承接AI应用部署需求，降低客户由传统计算环境向AI计算环境迁移过程中的系统改造成本。
统一异构计算开发体系，降低跨架构开发与迁移成本。随着AI计算由单一处理器向CPU、GPU及各类加速器协同演进，仅依靠底层硬件兼容仍难以解决异构环境下的开发适配问题。公司将oneAPI定位于开放、统一的异构计算软件栈，通过向CPU、GPU、FPGA及其他加速器提供统一的编程模型与开发工具，降低不同硬件架构间的开发与迁移成本。目前，oneAPI工具体系覆盖DPC++/C++、Fortran等开发工具，并提供CUDA至SYCL迁移、AI开发及OpenVINO等工具。通过将不同硬件架构纳入统一开发体系，开发者可基于同一套工具链开展跨架构开发与优化，减少针对不同硬件重复编写及适配代码的工作量。
打通模型优化与推理部署链路，降低AI应用生产环境落地成本。OpenVINO是开源AI推理工具包，支持对TensorFlow、PyTorch等框架训练的模型进行转换、压缩、优化与部署，并可运行于本地设备、云端、浏览器及Intel硬件环境。其核心价值在于缩短模型由训练框架进入生产环境的部署路径，并通过低延迟、高吞吐、模型压缩及硬件利用率优化等方式降低推理成本。
x86、oneAPI与OpenVINO协同覆盖应用迁移、异构开发与推理部署环节，共同降低AI应用全生命周期部署成本。客户端，OpenVINO可配合Core Ultra处理器中的CPU、GPU与NPU执行端侧AI推理；数据中心，oneAPI与OpenVINO支持客户在Xeon、GPU及IPU等不同计算资源之间进行开发与部署适配。由此，公司以x86生态提供存量兼容基础，通过oneAPI降低跨架构开发与适配成本，并借助OpenVINO优化推理部署流程，形成覆盖AI应用迁移、开发与部署环节的软件支持体系。

2   公司产品部门率先修复，Foundry 业务逐步进入兑现阶段

2.1 收入规模逐步筑底，业绩修复驱动资本开支加码
收入规模逐步筑底企稳，利润端释放修复信号。收入端来看，行业需求调整叠加市场竞争加剧，收入规模较周期高位明显回落。2021年前，公司受益于PC及服务器CPU需求处于周期高位，经营表现相对强劲；2022年以来，PC市场需求回落、客户端库存调整、数据中心市场竞争加剧，收入进入调整阶段；2023-2025年，公司收入连续三年维持在530亿美元左右，收入规模逐步进入筑底阶段。利润端来看，制造投入与阶段性费用进一步放大业绩波动，相关压力缓解后盈利能力开始修复。收入承压的同时，先进制程投入带来的折旧压力叠加减值、重组费用等因素进一步影响利润表现，公司2024年经营利润跌至-54.2亿美元；2025年经营利润回升至4.82亿美元，利润端呈修复迹象。
26Q2业绩显著超预期，资本开支不断加码。2026Q2，公司实现收入161亿美元，同比增长25%，达2011年以来最强季度增速；Non-GAAP毛利率为41.8%，同比+12.1 pct，超出此前业绩指引。同期Non-GAAP EPS达到0.42美元，较2025Q2的-0.10美元明显提升；经营现金流为70.06亿美元，经营质量持续修复，流动性状况强劲。另一方面，受客户需求持续强劲推动，公司于2026Q2将全年资本开支指引上调至超过200亿美元。为提升供给能力，公司计划加快设备采购、洁净室建设及关键材料储备，以承接AI基础设施扩张带来的新增需求。同时，公司预计2027年资本开支将继续高于2026年，且绝大部分投资将投向美国制造网络，持续为后续产能释放提供支撑。
展望后续，行业需求结构升级与公司供给能力改善有望形成共振，为基本面修复进一步释放空间。行业层面，AI PC渗透率提升，以及AI推理与Agentic AI应用扩展，有望持续带动高性能客户端CPU、服务器CPU及异构计算平台需求。公司层面，2026Q2公司需求表现保持强劲，收入显著高于指引中值；同时管理层表示当前需求仍超过供给能力，说明短期增长约束更多来自产能释放与先进制程爬坡。随着供给能力逐步改善，公司有望更好承接下游需求，推动收入增长与盈利能力进一步修复。
18A良率提升超预期，产品放量节奏不断推进，为收入增长提供支撑。综合来看，公司经营表现已由2021年以来的周期下行与制造投入高压阶段，逐步转向收入企稳、毛利率回升及市场预期改善的修复阶段。随着AI终端与数据中心需求扩张及先进制程能力持续改善，基本面修复趋势有望持续兑现。

2.2  CCPG夯实产品部门利润基本盘，DCAI承接AI基础设施增量

产品部门仍是公司当前收入和利润的核心来源，也是基本面率先修复的主阵地。Intel Products由CCPG和DCAI构成，主要负责CPU及相关半导体产品的设计、开发、销售和服务；其中，CCPG聚焦PC和边缘设备市场，而DCAI主要面向数据中心、云、企业、通信和高性能计算场景。2025年，CCPG营收322.28亿美元，经营利润为93.17亿美元，经营利润率29%；DCAI营收169.19亿美元，经营利润为34.22亿美元，经营利润率20%。

2.2.1CCPG客户端业务逐步企稳，AI PC推动产品结构升级
客户端市场正由传统PC出货修复转向AI PC驱动的结构升级，CCPG有望受益于行业TAM重构与高端产品占比提升。从行业端看，根据Gartner的数据，2026Q1全球PC出货量为 6280万台，同比增长4%，但该增长主要受到渠道提前备货、内存价格上涨前的库存补充等因素推动，传统出货量修复并不完全等同于终端真实需求强劲。与此同时，IDC预计2026年全球PC出货量或将下降，但市场收入仍将增长1.6%，反映行业增长逻辑正在从单纯出货量扩张转向ASP提升和产品结构升级。
AI PC成为客户端市场的重要结构性增量，公司有望受益于新一轮终端平台升级。据Gartner预测，2026年AI PC出货量将超过1.4亿台，占全球PC出货量的比重超50%，AI PC市场逐步由概念导入迈向规模渗透阶段。产品端，公司以Core Ultra Series 3承接新一轮终端升级需求，通过整合CPU、GPU、NPU及平台连接能力，构建端侧AI计算平台；制造端，18A率先导入客户端产品，有助于进一步改善每瓦性能、图形性能、本地AI推理能力及整机平台体验。随着AI PC渗透率持续提升与18A产品逐步放量，CCPG业务增长驱动有望由传统PC出货修复进一步拓展至高端产品占比提升与产品结构优化。
客户端CPU市场仍以x86架构为主，公司在x86市场保持领先，同时面临AMD份额提升及ARM架构渗透压力。据Mercury Research数据，2026Q2 公司在x86客户端CPU中的出货量份额约为69.7%，AMD约为30.3%，公司仍占据主导地位，但AMD份额较2025Q2提升6.4pct。与此同时，ARM架构正加快向PC市场渗透，Gartner预计随着应用兼容性逐步改善，Arm架构AI笔记本将在消费市场获得更高份额。公司优势主要体现在广泛的x86软硬件生态、OEM客户基础以及Core Ultra平台整合能力；但AMD持续提升x86市场份额，同时ARM架构加速向AI PC渗透，公司客户端业务仍面临竞争压力。
客户端需求保持韧性，AI PC持续驱动业绩增长。2026Q2，公司CCPG实现收入89亿美元，环比增长15%，高于公司预期，客户端需求延续较强韧性。受AI PC渗透率持续提升带动，AI PC收入环比增长26%，占客户端收入比重已提升至约三分之二，成为业务增长的重要驱动力；同时，Edge业务保持稳健增长，收入占CCPG比重约10%，成为新的增长贡献来源。盈利方面，CCPG实现营业利润23亿美元，占收入比重26%，环比有所下降，主要因公司为优化工厂网络以匹配客户端及服务器需求而计提库存相关费用。
产品矩阵持续丰富，Edge AI有望成为CCPG新的增长方向。展望后续，公司预计Edge及Physical AI市场有望成长为与传统PC市场规模相当的新增长空间，目前公司已取得130项Series 3边缘AI设计订单，覆盖机器人Brain及Control等应用场景，为业务持续增长提供支撑。产品布局方面，公司于2026Q2推出面向下一代掌机市场的Intel Arc G-Series处理器，进一步拓展Arc产品在移动游戏场景的应用；同时，Arc集成显卡已覆盖创作者、工作站、商用及游戏等40余项设计，市场应用持续提升。商用市场方面，vPro管理软件激活量过去四个季度增长1500%，进一步强化了公司在企业级PC市场的管理及安全能力。
2.2.2  AI 基础设施扩容推动服务器 CPU 重回核心环节，DCAI 收入与利润弹性同步释放
AI基础设施建设驱动数据中心进入新一轮扩容周期，DCAI 有望受益于服务器需求扩张。当前，全球AI基础设施投资仍处于高景气扩张阶段，IDC预计2029年AI基础设施支出将达到7,580亿美元，其中加速服务器占比将升至94.3%；TrendForce预计，2026年全球服务器出货量预计同比增长近13%，其中AI服务器出货量同比增速超过28%。随着AI负载由基础模型训练逐步拓展至推理、智能体及企业级应用，数据中心算力建设需求亦由GPU等加速计算资源向完整系统扩展，带动Host CPU、网络、存储及安全卸载等环节的重要性同步增长。在此背景下，服务器CPU的需求基础进一步由传统云计算扩容延伸至AI基础设施建设，DCAI有望受益于新一轮数据中心扩容周期。
服务器CPU市场由Intel、AMD主导的x86竞争格局向x86与Arm并行演进。 据Mercury Research数据，2026Q2在核心数据中心x86服务器CPU市场中，Intel Xeon出货量份额约为53.6%，AMD EPYC约为46.4%，AMD份额环比提升2.9%、同比提升9.2%，市场竞争进一步加剧。从架构维度看，TrendForce指出，在云厂商自研CPU及NVIDIA Grace/Vera等方案推动下，Arm服务器CPU份额已首次突破20%。公司仍具备成熟的x86生态、头部云客户合作基础等优势，但同时面临AMD EPYC份额提升及Arm架构持续渗透带来的竞争压力。
AI演进驱动CPU需求增长，叠加ASIC业务快速扩张，DCAI增长动能进一步增强。2026Q2，公司DCAI业务延续高增长态势，实现收入63亿美元，同比增长59%，环比增长24%，主要得益于超大规模云厂商及企业客户需求旺盛。同时，ASIC业务线保持快速增长，收入环比增长约20%，同比近200%，持续贡献业务增量。盈利方面，DCAI实现营业利润25亿美元，占收入比重40%，环比增加约10亿美元，受收入增长、产品利润率提升及费用管控优化共同驱动。
北美CSP进入新一轮AI基础设施扩张周期，算力投入由GPU集群扩张进一步延伸至自研ASIC及AI推理等多元化需求。TrendForce预测，2026年全球前八大CSP资本开支预计超过7,100亿美元，同比增长约61%，其中北美CSP仍是AI服务器及数据中心投资的重要力量。从投资方向来看，Google、Amazon等厂商在持续扩张AI服务器部署的同时，加大TPU、Trainium等自研ASIC投入；Microsoft与Oracle则继续推进GPU基础设施建设。头部CSP资本开支持续增长与算力架构多元化，有望为服务器CPU及相关数据中心基础设施需求提供支撑。
持续拓展数据中心产品布局，完善服务器平台能力。公司围绕服务器计算及数据中心连接产品持续推进产品迭代，不断完善数据中心产品体系。2026Q2，公司推出基于18A制程的首款服务器级产品Xeon 6 Plus（Clearwater Forest），持续推进先进制程在数据中心产品中的应用；同时，推出覆盖10GbE至200GbE的新一代控制器及网络适配器产品，进一步丰富服务器平台及连接产品布局，强化数据中心、企业及电信等场景的产品覆盖，为DCAI业务持续增长提供支撑。
2.3  先进制程量产与外部客户导入推动Foundry
经营改善，成长空间逐步打开
AI算力需求持续向先进制程与先进封装集中，供需趋紧为公司Foundry业务拓展打开潜在窗口。据TrendForce预计，2026年全球晶圆代工收入将同比增长24.8%至约2,188亿美元；其中，台积电5/4nm及以下先进制程产能预计全年保持满载，三星5/4nm级制程订单亦明显增加。与此同时，AI芯片向多芯粒架构演进，进一步提升先进封装需求，CoWoS等高端封装产能供给持续偏紧。先进制程与先进封装供需趋紧，叠加客户供应链多元化需求，为公司拓展外部代工业务提供潜在市场机会。
18A量产推动经营改善兑现，下一代先进制程布局持续推进。2026Q2，公司Foundry分部实现收入58亿美元，环比增长6%，其中外部晶圆代工业务实现收入2.93亿美元；18A晶圆产出较目标高约25%，环比增长超过50%，带动晶圆厂产量提升；经营亏损为21亿美元，较上季度收窄3.48亿美元，主要受益于18A及Intel 4/3制程持续成熟，良率提升叠加生产周期缩短及规模效应释放，共同推动晶圆制造成本下降。在18A量产持续推进的基础上，公司同步推进下一代先进制程布局：Panther Lake主要SKU制造成本较年初累计下降约50%，预计2026年全年可进一步降低约20%，18A工艺降本持续推进；与此同时，公司持续推进14A工艺研发，目前已完成14A 0.9版本PDK的关键研发工作，计划于2026年10月交付。

全球晶圆代工竞争格局高度集中，先进制程竞争逐步进入量产能力与良率比拼阶段。台积电凭借先进制程量产能力、CoWoS/SoIC先进封装以及成熟的IP、EDA和客户生态保持明显领先；三星已具备3nm和2nm GAA工艺，并布局2.5D/3D先进封装，技术路线较为完整，但先进制程良率及外部客户拓展仍存在压力。Intel方面，18A同样采用GAA架构，先进制程能力持续改善，相关数据显示18A良率已由65%提升至85%，并已获得多家外部客户设计定案。整体来看，2nm级先进制程竞争已由单纯的技术节点升级，逐步转向良率、规模量产及客户导入能力的综合比拼。

外部客户导入有望成为Foundry中期拐点的核心催化。当前，18A主要用于内部产品量产及工艺验证，18A-P进一步面向外部客户需求，14A则是公司后续拓展高性能计算、消费电子及云厂商自研芯片等外部订单的重要节点。客户验证角度，14A早期PDK已获得客户积极反馈，并有客户开展测试芯片评估；同时，苹果预计于2027年在部分M系列芯片中采用Intel 18A制程，为Foundry拓展外部客户提供潜在标杆验证。展望后续，若18A-P与14A能够持续获得外部设计导入并逐步形成规模化订单，Foundry业务有望降低对内部制造需求的依赖，逐步提升外部代工业务占比。

先进封装有望成为Foundry最先兑现收入的外部化方向。随着AI加速器及云厂商自研ASIC向多芯粒架构演进，客户对EMIB、Foveros等先进封装能力的需求持续增长。2026Q1，公司先进封装服务在手订单进一步增加，并宣布对马来西亚后端设施实施多年期扩建，以承接已锁定的客户需求；相关需求预计自2027年起逐步转化为收入，先进封装有望成为Foundry外部业务收入的重要增量来源。

综合来看，Foundry仍处于投入与产能爬坡阶段，外部客户导入与先进封装收入兑现构成后续经营改善的关键变量。随着14A 客户导入、18A-P 外部化和先进封装订单积累，Foundry业务有望逐步扩大外部收入来源，并推动先进制造能力向商业化价值转化。

3   AI工作负载演进与生态协同持续强化公司平台价值

3.1    AI工作负载演进，CPU系统价值持续提升据中心

3.1.1   Agentic AI加速推理需求释放，算力需求迈向持续任务执行

传统生成式AI主要应用于问答、摘要和内容生成等单轮交互场景，而Agentic AI进一步具备自主规划、工具调用、权限校验及多步骤任务执行等能力，AI应用形态由单次响应逐步向持续任务执行演进。
Agentic AI正推动AI由“问答助手”向“任务执行者”演进，企业推理需求有望由单次调用转向持续运行。以OpenAI Codex、Anthropic Claude Code和OpenClaw为代表的新一代AI Agent，已具备读取代码库、调用工具、提交修改及连接外部应用等能力，能够围绕复杂任务执行多步骤工作流。据Garnter预测，至2028年，至少15%的日常工作决策将由Agentic AI自主完成，33%的企业软件应用将集成Agentic AI。随着AI应用由单轮交互向自主规划与复杂任务执行演进，Agentic AI有望加速嵌入企业软件及业务流程，推动推理需求由单次调用向多步骤、持续性任务执行延伸，进一步提升企业侧推理算力需求。

Agent规模化运行推动AI计算负载向系统级任务延伸，CPU需求有望迎来新增量。据IDC预测，2029年全球活跃AI Agent将超过10亿个，日均执行动作量约2,170亿次，带来大量持续性计算负载。与传统大模型推理主要依赖GPU完成矩阵计算不同，Agent工作流还涉及决策编排、工具调用、上下文管理及任务同步等环节，其中部分任务由CPU承担。据公司与佐治亚理工学院的最新研究，在测试的Agentic AI工作负载中，CPU侧工具处理最高可占端到端总延迟的90.6%；大Batch场景下，CPU动态能耗占比最高可达44%。随着Agent数量增长与任务执行频次提升，AI基础设施的算力需求有望由模型推理进一步向任务编排、工具执行等系统级负载延伸，为CPU需求带来新的增量空间。

3.1.2   推理架构多维演进，CPU应用边界持续拓展

SLM轻量化降低推理资源门槛，CPU部署可行性逐步提升。相较于LLM，SLM规模更小，对内存容量及计算资源的需求相对较低；与此同时，量化等模型优化技术进一步降低模型内存占用和推理延迟，为CPU承载部分AI推理负载创造条件。随着服务器CPU持续强化AI计算能力，CPU在适配的SLM推理场景中的部署可行性逐步提升。德勤与公司的联合测试结果显示，在AWS云环境的特定测试配置下，相比G5.12xlarge GPU实例，采用M7i.12xlarge CPU实例运行相应推理任务可节省56.8%的成本，表明随着SLM推理落地，CPU在成本敏感型AI推理场景中的部署价值正逐步显现。

AI部署范围持续拓展，复杂工作流进一步强化CPU基础算力价值。据IDC预测，2027年亚太地区75%的企业AI工作负载将运行于按需适配的混合基础设施，企业AI逐步由集中式云端向私有云、非云IT及边缘环境延伸。随着AI负载覆盖更多基础设施环境，CPU承担的职责由推理计算进一步延伸至工作负载调度、数据准备与传输、内存及I/O管理、控制流等系统任务，逐步成为支撑完整AI工作流运行的重要基础算力。与此同时，Agentic AI推动推理由单次模型调用向多步骤工作流演进，CPU进一步参与工作流协调、数据处理与搬运以及模型周边操作管理。随着AI部署节点持续增加及工作流复杂度不断提升，CPU在AI基础设施中的负载需求有望进一步扩大。

底层模型架构持续演进，存算分离推动CPU承担更多基础设施任务。传统大模型中，大量实体名称、固定短语等静态知识主要通过模型参数存储，并依赖神经网络计算完成知识检索，导致本可通过低成本查询完成的任务占用GPU计算资源。DeepSeek提出的Engram架构通过引入“条件记忆（Conditional Memory）”，将部分静态知识从模型参数中解耦，并以可查询记忆表的形式存储于主机CPU内存，通过PCIe异步预取实现按需调用，从而减少GPU对静态知识检索的计算负担。实验结果显示，即使将100B参数Embedding表完全卸载至主机CPU内存，端到端推理吞吐量损失仍仅为2.8%，验证了存算分离架构的可行性。随着部分知识存储、检索及数据搬运任务逐步向CPU侧迁移，服务器CPU有望进一步拓展在超大规模模型推理中的应用边界。

围绕AI推理、部署模式及模型架构演进带来的CPU价值提升，公司持续完善CPU产品、软件平台及底层架构布局，强化服务器CPU对AI基础设施演进趋势的适配能力：

产品层面，公司自第四代Xeon可扩展处理器起引入AMX矩阵加速能力，通过直接在CPU上加速矩阵运算，提升CPU在适配AI推理场景中的处理效率；同时，Xeon 6系列产品通过P-core与E-core双架构覆盖高性能计算与高密度部署等不同需求，为AI推理、通用计算及多样化企业工作负载提供差异化算力支撑。

软件层面，公司持续完善AI软件平台及边缘生态布局，AI Assistant Builder 2.0支持Multi-Agent编排及MCP框架，可协同本地与云端算力资源，支持企业构建混合AI应用；Intel Edge Software Platform提供动态部署、应用编排及全生命周期管理能力，支撑AI应用由开发环境向大规模边缘节点迁移。

底层能力方面，公司已围绕分层内存架构持续完善服务器
CPU能力。
Xeon 6
支持基于
CXL
的
Flat Memory Mode
，可将处理器本地
DRAM
与
CXL
扩展内存整合为统一内存空间，并由处理器硬件自动完成数据放置及内存分层管理，在提升内存容量与资源利用效率的同时，降低应用层内存管理复杂度
；
此外，
CXL还支持内存扩展、内存池化及一致性访问，
可
为存算分离架构下的大容量内存管理及数据访问提供底层支撑
。

3.2    客户合作与产业政策协同提升公司AI基础设施平台价值

3.2.1   与Google深化云端基础设施合作，Xeon与IPU持续拓展应用

2026年4月，公司与Google宣布深化AI基础设施合作。根据双方公告，Google Cloud将继续部署Intel Xeon处理器，支撑AI训练编排、低延迟推理及通用计算等工作负载；同时，双方将进一步联合开发基于定制ASIC的IPU，用于承担网络、存储及安全等基础设施任务，以提升大规模AI数据中心的资源利用率、系统效率及整体稳定性。
依托Google长期合作，持续拓展头部云服务商市场。随着AI基础设施持续向异构架构演进，CPU在计算调度、数据处理及系统级性能优化中的作用不断提升，现代AI工作负载对CPU与基础设施加速器协同能力的要求同步提高。Google Cloud持续部署Xeon，有望推动公司产品在头部云服务商AI基础设施中的持续应用，持续受益于云端AI基础设施建设需求；与此同时，双方围绕AI基础设施开展长期技术合作，有助于深化公司与头部云服务商的合作关系，为后续拓展更多云服务商及企业级客户提供支撑。
3.2.2   异构推理生态合作持续拓展系统协同能力，强化Xeon平台价值
深化 NVIDIA 战略合作，强化 AI 基础设施平台布局。2025年9月，公司与NVIDIA宣布共同开发多代数据中心及PC产品，双方将依托NVIDIA NVLink实现架构互联，推动 NVIDIA AI 计算平台与 Intel CPU 技术及 x86 生态深度融合。其中，数据中心领域，公司将为NVIDIA定制x86 CPU，并集成至NVIDIA AI基础设施平台；PC领域，公司将推出集成NVIDIA RTX GPU Chiplet的x86 SoC产品。同时，NVIDIA计划投资50亿美元认购公司普通股，进一步深化双方合作关系。随着x86 CPU被集成至NVIDIA AI基础设施平台，公司有望进一步拓展x86架构在GPU主导的AI基础设施中的应用空间，同时依托成熟的软件生态和技术优势，持续提升其在AI系统中的战略地位。
Agentic AI 推理加速走向异构计算，Xeon价值进一步凸显。2026年4月，公司与SambaNova宣布推进下一阶段合作，共同推出面向Agentic AI的生产级异构推理方案。该方案采用GPU、SambaNova RDU与Xeon 6协同的异构架构，由Xeon 6承担Host CPU及系统编排功能，计划于2026下半年面向企业、云服务商及主权AI市场提供生产级部署方案。据SambaNova测试，与基于Arm的服务器CPU相比，Xeon 6的LLVM编译时间提升超过50%；与现有x86竞争产品相比，矢量数据库性能提升70%，进一步验证了Xeon 6在Agentic AI推理场景中的竞争力。2026Q2，公司进一步联合SambaNova及Foxconn发布机架级及存算分离推理创新方案，持续完善面向Agentic AI的数据中心基础设施产品布局。随着Agentic AI推理逐步采用控制、解码等功能分工明确的异构架构，公司有望依托Xeon 6在控制、编排及任务执行环节的核心定位，进一步提升公司在企业级AI推理基础设施中的系统级价值。

3.2.3重点项目加速落地，产业政策持续赋能本土先进制造

TeraFab项目有望打开先进制造业务长期成长空间。2026年4月，公司宣布加入Elon Musk发起的TeraFab项目，依托自身芯片设计、晶圆制造及先进封装能力，与Tesla、SpaceX、xAI等共同参与构建新一代先进半导体制造体系。TeraFab项目定位为面向AI算力需求的新一代芯片制造平台，围绕AI、机器人及太空探索等应用，规划构建覆盖芯片设计、制造及先进封装的一体化制造体系。若TeraFab项目持续推进，公司有望进一步承接马斯克生态持续增长的AI芯片制造需求，为其晶圆代工业务提供长期稳定订单支撑；同时，随着公司与Tesla等产业链核心企业合作的持续深化，公司有望进一步参与美国AI基础设施建设体系，提升其在先进制造产业链中的战略地位及产业影响力。

美国本土化政策持续加码，助推先进制造能力扩张。一方面，美国政府将向公司投资89亿美元，并通过认购公司普通股取得约9.9%的股权；美国商务部表示，该项投资旨在巩固美国在人工智能领域的领先优势，进一步推动先进芯片研发制造向美国本土布局。另一方面，美国《国内税收法典》Section 48D规定，对于2026年及以后投入使用的符合条件资产，先进制造投资税收抵免比例由25%提高至35%，有助于公司降低先进制造项目投资成本。股权投资强化战略协同，税收抵免缓解资本投入压力，共同支撑公司推进美国本土先进制程及先进封装能力建设。

4  盈利预测及投资建议

4.1关键假设

1）客户计算业务集团（CCPG）：PC市场需求逐步修复，Windows换机周期及AI PC渗透率提升有望支撑客户端处理器需求，同时新一代产品持续迭代带动产品结构改善。我们预计2026-2028年客户计算业务集团收入分别为338.10、346.57、354.77亿美元，对应增速分别为4.91%、2.50%、2.37%，整体保持稳健增长。

2）数据中心与人工智能事业部（DCAI）：全球AI基础设施建设持续推进，服务器CPU需求回暖，新一代至强处理器持续放量，有望带动数据中心业务收入较快增长。我们预计2026-2028年数据中心与人工智能事业部收入分别为238.75、291.23、309.60亿美元，对应增速分别为41.11%、21.98%、6.31%，成为公司业绩修复的重要支撑。

3）Intel晶圆代工业务（IFS）：随着先进制程持续推进、18A逐步进入量产阶段以及内部产品导入和外部客户拓展，公司晶圆代工业务有望进入快速放量期。我们预计2026-2028年公司晶圆代工业务收入分别为236.37、337.44、496.40亿美元，对应增速分别为32.60%、42.76%、47.11%，有望成为公司未来最主要的增量来源之一。

4）其他业务：随着公司持续聚焦核心计算、数据中心及晶圆代工业务，非核心业务规模预计有所收缩，其他业务收入短期承压。我们预计2026-2028年其他业务收入分别为27.72、28.85、29.88亿美元，对应增速分别为-22.20%、4.09%、3.58%；2026年明显下滑后，2027-2028年预计逐步企稳并恢复小幅增长。

财务比率假设：
公司期间费用率预计整体呈下降趋势。随着收入规模恢复及成本控制措施持续推进，销售及管理费用率预计维持相对稳定并逐步下降，由2025年的8.75%调整至2026年的9.00%，随后于2027—2028年降至8.50%和8.10%。公司持续加大先进制程、晶圆代工及AI相关产品的研发投入，以推进产品迭代并提升技术竞争力；随着收入规模扩大及研发投入效率提升，研发费用增长但费用率逐步下降至2026—2028年的22.19%、21.35%和19.00%。
税率方面，2026年受Mobileye商誉减值及CHIPS相关衍生品公允价值损失等一次性非经常项目影响，公司账面利润受到较大拖累。由于上述损失不可用于税前抵扣，剔除相关项目后公司经营层面的应税利润仍为正，因此仍需确认所得税费用，预计2026年表观所得税率为-15.00%。随着一次性因素消退，2027—2028年所得税率按美国联邦法定企业所得税率21.00%进行预测。
综上，我们预计公司2026-2028年总营收分别为624.44/753.07/892.99亿美元，同比增长18%/21%/19%；归母净利润-90.54/64.56/102.14亿美元。
4.2  可比公司估值分析

我们选取了与公司主营业务及AI算力领域相关的半导体企业博通、英伟达、超威半导体（AMD）和迈威尔科技作为可比公司。当前AI算力需求持续增长，半导体行业景气度回升，因此我们采用PE估值法。可比公司2026-2028年PE估值中位数分别为59/31/22倍。公司当前价格对应2027-2028年PE分别为78/49倍，高于可比公司估值中位数。公司作为全球主要CPU厂商之一，在PC及服务器处理器领域具备深厚技术积累，并持续推进先进制程代工能力提升。我们看好公司制程升级、产品迭代及AI业务发展的长期潜力，市场对公司业绩超预期增长有较大信心，给予更高溢价。

风险提示

先进制程研发不及预期风险：公司未来产品竞争力及晶圆代工业务拓展高度依赖18A-P、14A等先进制程的研发及量产进度。若先进制程研发、良率爬坡或量产节奏不及预期，可能影响公司先进制程竞争力及晶圆代工业务发展，进而影响公司收入增长及盈利修复。
AI基础设施需求增长不及预期风险：公司服务器CPU及AI基础设施业务受益于企业AI部署、Agentic AI应用及AI数据中心建设。若AI服务器需求、企业级AI应用落地或云厂商资本开支低于市场预期，可能导致服务器CPU及相关产品需求增长放缓，进而影响公司AI相关业务收入及业绩表现。
生态合作推进不及预期风险：公司持续推进与Google、NVIDIA等产业伙伴在AI基础设施及异构计算领域的合作。若相关合作项目推进、产品部署或生态建设进度不及预期，可能影响公司AI平台生态拓展及产品市场渗透，削弱公司在AI基础设施领域的竞争优势。

注：文中报告节选自财通证券研究所已公开发布研究报告，具体报告内容及相关风险提示等详见完整版报告。

证券研究报告：《英特尔深度：AI基础设施范式重构，Intel迎来价值重估》

对外发布时间：2026年10月17日

报告发布机构：财通证券股份有限公司（已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格）

本报告分析师：

郝艳辉  登记编号：S0160525080001

景柄维  登记编号：S0160525090009