摩尔定律的本质变化——晶体管密度翻倍，但功耗和成本不会同比下降。材料科学成为创新核心。
作为英特尔转型的关键人物，陈立武分享了如何通过“先爬、再走、后跑”的策略拯救这家芯片巨头。
以下是他的核心洞察：1️⃣ 英特尔转型：“拯救”而非“工作”他以 66 岁高龄接手 CEO 任务，核心目标是拯救英特尔这一美国半导体基石。策略是先爬、再走、后跑：首先通过问责制和去官僚化改变公司文化，强化资产负债表，并简化产品线以专注于领导力产品。2️⃣ AI 的新前沿：智能体 AI 与物理 AI陈立武认为 AI 的影响将超过互联网。除了大模型训练，他极其看好 Agentic AI（智能体 AI） 和 Physical AI（物理 AI）。他指出，在强化学习和智能体调度方面，CPU 的需求反而因其效率优势而激增。3️⃣ 代工业务：信任是核心他将代工定义为“信任业务”。成功的关键不在于口号，而在于对良率（Yield）、缺陷密度和周期时间的极致追求。建立具有韧性的美国本土供应链，对于行业和国家安全都至关重要。4️⃣ 突破物理极限：新材料与先进封装摩尔定律虽面临挑战，但创新未止。陈立武正大力布局先进封装（如玻璃基板）以及氮化镓、碳化硅、磷化铟甚至人造钻石等新材料，以解决散热、互连和电力管理等核心瓶颈。5️⃣ 投资哲学：寻找“瓶颈”解决者作为传奇 VC，他始终寻找能解决行业瓶颈（如互连速度、功耗）的团队。他更看好能提供全栈解决方案的公司，并倾向于投资那些愿意倾听客户、能根据市场快速调整方案的创业团队。
传统半导体 scaling 正在变得更难、更贵，也越来越受到物理条件限制。
电力是瓶颈。 散热是瓶颈。 内存是瓶颈。 互联是瓶颈。 封装是瓶颈。 制造产能也是瓶颈。
所以，下一轮 AI 基础设施投资不会只流向最明显的芯片公司，也会流向那些能让系统继续扩张的材料和组件。
磷化铟和光通信有关， 磷化铟具有将电信号转换为光信号以及将光信号转换为电信号的能力，用于光通信领域核心器件光收发器中，支撑AI发展所带来的大规模数据传输需求。玻璃基板和先进封装有关。 GaN、SiC 和功率效率有关。 热管理材料和机柜功率密度提升有关。 先进基板和 chiplet 架构复杂度提升有关。
AI 需要的不只是更多计算。
它还需要更强的物理基础设施。
