算力戰爭進入“垂直整合”新階段一、發生了什麼：關鍵節點與角色定位人事事實：多家權威媒體報導，英特爾首席技術與AI官 Sachin Katti 離職並加入 OpenAI，將負責面向 AGI 的算力與基礎設施相關工作；英特爾方面由 CEO 陳立武（Lip‑Bu Tan） 親自兼管 AI/先進技術條線。該崗位今年 4 月剛完成升級與整合，Katti就位僅數月。人物背景：Katti曾在史丹佛任教，創辦過AI網路最佳化公司 Uhana（後併入 VMware），2021年加入英特爾，歷任網路與邊緣CTO、事業部總經理，2025年升任Chief Technology & AI Officer。技術堆疊橫跨網路、邊緣、AI軟硬體與平台化工程。二、對兩家公司的影響（一）對OpenAI：把“基礎設施”提到與“模型”同等戰略位補短板：OpenAI近兩年被多家媒體報導正推進自研/定製AI晶片與更大規模的資料中心（如與微軟相關的“Stargate”項目傳聞），核心目的在於降低訓練/推理成本、緩解對單一供應鏈的依賴。Katti擅長軟硬體協同與大規模平台落地，可補上“從設計到落地的工程化閉環”。強化議價與多供應鏈策略：在GPU（輝達/AMD）、代工（台積電）、網路與記憶體（高速互聯/HBM）等環節，硬體老兵能讓OpenAI在技術選型、成本與交付周期上更具系統最佳化與跨廠商博弈能力。台積電對AI需求的指引作用側面說明了上游產能與交付仍是瓶頸。組織訊號：OpenAI把一位“傳統晶片大廠的CTO”引入核心層，意味著其增長飛輪從“模型→產品”擴充為“模型×基礎設施×供應鏈”的三元結構，面向未來 2–3 年的推理規模化與算力自給需求。（二）對英特爾：短期“真空帶”與中期“再聚焦”的兩難短期挑戰：關鍵崗位的“上任—離任”周期過短，疊加今年高層多項調整，容易帶來路線與節奏的擾動。CEO 親自抓 AI，能在短期統一口徑，但也把“兌現產品/工藝節點”的壓力直接放到了公司核心層。中期博弈：英特爾一邊要證明AI晶片與平台路線的競爭力（與輝達/AMD的性能—生態差距是客觀存在的），一邊還要通過代工模式吸引外部大客戶，平衡“做產品 vs. 做平台/代工”的資源分配。行業觀察機構評論稱，英特爾正以更積極的節奏重啟資料中心加速器與相關軟體生態，但執行難度高、窗口期有限。人才側啟示：當頭部AI實驗室開出“面向AGI基礎設施”的一線崗位，上游晶片巨頭的人才流向就不僅僅是“去友商”，而是“去下游超級買家”。這對英特爾意味著“技術敘事需要更快落到可交付的里程碑”，以增強核心技術崗位的“留人磁場”。三、行業層面的三點洞察1）算力—模型垂直整合回潮2010s 的“軟硬分離”被生成式AI的極端算力需求重新改寫：模型進步越來越仰賴晶片、記憶體、互聯、系統軟體到資料中心選址/供電的端到端最佳化。OpenAI引入CTO等級的人才，是面向“成本/能效/規模”三角的現實主義選擇；媒體多次報導的自研/定製晶片與超巨量資料中心計畫，也在驗證“基建就是護城河”。2）上游—下游關係重排當下游的AI實驗室、雲與應用平台在採購與自研間雙輪平行，上游晶片/代工廠不再天然擁有話語權；議價與路線越來越取決於能否配合“模型—軟體—資料—維運”做系統最佳化。台積電對AI的樂觀指引與擴產，也折射出供給側主導力仍集中於極少數廠商；這進一步推高了頭部實驗室“自己做一部分”的動力。3）人才流動的方向正在“指路”頂級硬體/系統工程人才從晶片公司流向AI應用與基礎設施“超級買家”正成為趨勢；這類流動本身，就是對產業利潤中心遷移的“投票”。監管與產業政策側的動態（如美國晶片法案相關稅收激勵的擴圍呼籲）也在推動資本與人才繼續向AI基礎設施聚集。四、結語這起看似“個人去留”的事件，本質上是算力戰爭中的組織與產業結構訊號，也是大模型時代權力中心從“演算法領先”邁向“算力自給”的清晰拐點。對 OpenAI 來說，把算力當成產品、把供應鏈當成戰略，決定了模型迭代的速度和單位成本的下限。對英特爾來說，能否用更強的執行力把路線圖兌現成客戶可見的里程碑，決定了其 AI 敘事的含金量。更廣的行業層面，護城河正從單顆晶片性能轉向端到端系統工程與組織能力。接下來，真正的比分會寫在兩條曲線上：（1）每次推理的成本（2）每瓦可產生的有效算力。誰能把這兩條線同時向下壓，誰就掌握了下一輪的主動權，誰能把人才、資本與供應鏈高效組織起來的一方，誰將在下一輪AI競爭中獲得更穩的勝率。 (AI Xploring)
