7月23日，英特爾公佈2026年第二季度業績：營收161.28億美元，同比增長25%，創下十五年來最快增速紀錄。非GAAP每股收益0.42美元，去年同期虧損0.10美元。資料中心與AI業務收入62.62億美元，同比增長59%，經營利潤24.74億美元。英特爾給出的三季度收入指引為158億至168億美元。
CEO陳立武將增長歸因於AI驅動的計算需求，並把CPU、ASIC、先進封裝和晶圓代工並列為承接增長的主要方向。
英特爾本次公佈的報告糾正了AI硬體市場長期存在的一種偏見：GPU主導模型訓練，並不意味著CPU需求一定會被壓縮。此前GPU的火爆確實壓制了CPU，但智能體AI正在讓資料中心重新計算通用算力的配置。AI算力競爭從未停留在單顆晶片，任何被忽略的系統環節，都可能隨著負載變化成為新的瓶頸。
01. AI資本開支開始補齊系統短板，伺服器CPU由配套採購轉為緊缺資源
大模型訓練階段，雲廠商將資本開支集中於GPU，伺服器CPU經常被歸入配套採購。但推理進入規模部署後，GPU前後的資料預處理、模型路由、網路通訊、權限管理和任務編排都需要CPU參與。
推理、Agent和多智能體應用增加了任務調度、資料處理、資料庫檢索、網路通訊與工具呼叫，資料中心採購正在由追求單點峰值算力，轉向提高整套系統的利用率。英特爾重新回到AI牌桌，依靠的正是這一變化。
在此行業周期下，英特爾Q2資料中心的資料變化明顯。資料顯示，DCAI收入增速達到59%，遠高於客戶端計算與物理AI業務的13%；DCAI經營利潤從去年同期6.33億美元升至24.74億美元，利潤增幅明顯高於收入。伺服器業務同時獲得出貨、產品組合和供給緊張的支援，Xeon 6也成為英特爾歷史上爬坡速度較快的產品之一。
研究人員對多GPU大模型推理系統的測試發現，CPU配置不足會造成核心啟動延遲、通訊阻塞和分詞延遲；增加CPU資源後，不同配置下的首個Token延遲可改善1.36倍至5.40倍。
另一項針對五類智能體工作負載的研究顯示，部分樣本中，運行在CPU上的工具處理環節最高可佔總延遲的90.6%。
兩項研究或許不能代表所有AI負載，但足以說明端到端性能無法只用GPU數量衡量。
Agent進一步放大了這種影響。因為一次使用者請求可能觸發多輪模型呼叫、資料庫查詢、程式碼執行和外部工具操作。每增加一層工具與編排，CPU、記憶體和網路需要處理的上下文、並行請求和控制任務都會增加。
英特爾管理層因此再次上調伺服器CPU需求判斷，預計行業單位出貨在2026年和2027年保持強勁的兩位數增長，增長動能延續至2028年。CEO陳立武還明確表示，AI從訓練擴展至推理、Agent和多智能體系統後，通用伺服器CPU密度正在提高。
CPU需求回升也沒有削弱GPU的重要性。目前訓練仍由GPU和定製加速器主導，英特爾獲得的是異構計算擴容帶來的增量。GPU叢集規模越大，控製麵、資料面與通用計算的資源配置越難壓縮。於是伺服器CPU從“夠用即可”轉向影響叢集吞吐和利用率，英特爾的增長也開始獲得PC周期之外的新支撐。
02. Xeon重新貢獻利潤，英特爾還要把產品優勢延伸為平台收入
CPU業務改善給英特爾帶來了久違的利潤彈性。Q2集團非GAAP毛利率為41.8%，同比提高12.1個百分點；非GAAP研發及管理費用降至39.67億美元，同比下降8%。去年同期虧損5.03億美元，今年Q2收入擴張、良率提升與費用控制共同推動非GAAP經營利潤達到27.70億美元。
產品層面，英特爾正在擴大Xeon在異構AI系統中的位置。公司公佈的方案如下：由Xeon承擔主機計算與任務編排，SambaNova RDU執行部分推理，輝達Blackwell GPU負責加速任務的分離式架構。Xeon 6+則成為英特爾首款採用18A工藝的伺服器級產品。
該路線不要求英特爾複製輝達的GPU生態。英特爾擁有x86軟體基礎、企業客戶關係和本地部署經驗，可以參與不同加速器之間的連接、調度與資料處理。銀行、製造、醫療和政企客戶擁有大量傳統資料庫與業務應用，AI需要讀取現有系統，並在權限約束下執行任務。多數業務軟體長期運行於x86環境，遷移成本、相容性和可靠性仍是採購決策的重要部分。
Xeon若能把模型推理、資料庫、業務軟體和資料治理連接起來，英特爾獲得的收入將可能延伸至網路產品、定製ASIC、軟體最佳化和先進封裝。目前英特爾已經推出覆蓋10GbE至200GbE的資料中心乙太網路產品，並在Q2擴大Agent基礎設施與定製晶片合作。
競爭壓力同樣清晰。AMD還在繼續爭奪伺服器CPU市場，雲服務商擴大了Arm和自研晶片部署，GPU廠商也在加強CPU與加速器的繫結。英特爾管理層承認，當前公司部分產品領域仍然落後，伺服器路線圖還需要最佳化單線程、多線程性能和能效。x86生態為英特爾提供了時間窗口，但決定窗口能否轉化為持續訂單的是產品執行。
03. 需求已經越過供給能力，製造投入決定該輪復甦的含金量
英特爾當前的主要矛盾集中在供給。管理層表示，伺服器CPU需求顯著高於可供應數量，晶圓、記憶體和基板仍是AI基礎設施擴張中的主要限制。伺服器新增供應更多集中在三季度末和四季度，短期收入仍會受到產能爬坡節奏影響。
供不應求提高了訂單能見度和議價能力，同時也迫使英特爾增加裝置、潔淨室和供應鏈投入。為此公司已把2026年資本開支計畫上調至超過200億美元，並預計2027年投入顯著高於2026年。管理層稱，新增資本開支將重點投向Intel 3、18A、18A-P、先進封裝、基板與記憶體供應。
增長與現金流之間的衝突隨之出現。資料顯示，英特爾Q2經營現金流為70.06億美元，調整後自由現金流為負84.19億美元。公司解釋道，主要受合作夥伴出資變化、資本投入和融資租賃付款影響。英特爾目前的強勁需求已經開始改善經營利潤，只是尚未穩定轉化為自由現金。
代工業務仍是利潤表上的主要壓力。Intel Foundry Q2收入57.65億美元，同比增長31%，經營虧損20.89億美元；虧損較去年同期31.68億美元明顯縮小，規模仍接近DCAI當季經營利潤。18A-P已經進入風險生產，部分Panther Lake產品進入大規模製造。良率、外部客戶和產能利用率，將影響代工虧損後續的縮小速度。
英特爾的復甦已經由需求驗證進入製造驗證。CEO陳立武上任後反覆強調客戶承諾與投資紀律，英特爾也表示，較大規模的資本投入需要建立在長期協議、良率進展和明確客戶需求之上。
伺服器CPU供貨增加，可以推動收入繼續擴張；DCAI利潤擴大，可以為製程和工廠投入提供緩衝；但只有18A、先進封裝和外部晶圓客戶若形成規模收入，英特爾才有機會把AI需求延伸至整個製造平台。一旦出現某環節進展低於計畫，資本開支與現金流壓力都很可能會重新放大。
AI基礎設施從來不是單晶片競賽，基於AI系統複雜度的上升，英特爾重新獲得機會。但更長的考驗仍然留在製造端，供貨能力、代工虧損、資本開支與自由現金流將共同決定增長質量。
GPU點燃了AI算力競賽，但CPU能否幫助英特爾留下來，要由未來幾個季度的供貨和製造效率回答。 (財報研究社Pro)