我们认为，英特尔与英伟达的协议进一步凸显了英伟达公司的市场主导地位，并代表了向下一个计算时代过渡的一个里程碑。
根据我们的估计，正如英特尔公司在 80 年代和 90 年代锁定了市场一样，英伟达现在已经将其护城河深入 x86 生态系统（在 PC 和数据中心）中，并将其总可用市场扩大了 5000 亿美元。这里的潜台词是英特尔首席执行官陈立武正在采取必要措施来拯救英特尔。通过这样做，他将公司的马车搭上通往未来的马车，这是由 Nvidia 的编程模型和平台 CUDA 定义的。
据我们估计，此举还使英特尔的 TAM 增加了大约 1000 亿美元，并为正在迅速恶化的 x86 系列注入了新的活力。我们的经济模型表明，英特尔代工厂仍然是其扭亏为盈的重大拖累，但它将从此次合作将产生的片上系统产品中获得急需的推动力。总的来说，我们认为这对公司和 x86 客户来说都是双赢，也是人工智能势头的进一步推动力。
在这篇突发分析中，我们回顾了突出的交易要点，预测了合作伙伴关系在 PC 和数据中心领域的经济影响，并分析了对英特尔、英伟达、Advanced Micro Devices Inc.、Arm Ltd. 和超大规模企业的战略影响，最后我们将介绍未来值得关注的内容。
我们在 2025 年六月给英特尔的建议
我们将从回顾和我们在今年 6 月所说的话开始。在一份题为《英特尔重新连接命运的内部》的研究报告中，我们建议英特尔应该与英伟达合作——基本上是将其马车挂在 CUDA 上——并倾向于采用英伟达的标准。尽管我们没有预料到 Nvidia 的这项投资，但它在方向上与本周发生的事情一致——尽管两家公司更进一步，将数据中心机会纳入其中，我们将在这篇研究文章中对其进行评估。
这笔交易的一个关键是混合 x86-CUDA 堆栈，我们将在这篇文章中深入研究。
交易
我们认为，英特尔与英伟达的协议应该被理解为系统赌注，而不是点产品合作。两家公司正在有效地标准化 CUDA 优先、兼容 x86 的架构，该架构涵盖数据中心的机架级 AI 和客户端设备中的集成显卡。通过将设计锚定在NVLink、先进封装和小芯片上，该合作伙伴关系将竞争从单个组件转移到紧密耦合的中央处理器-图形处理单元子系统，其中软件粘性（CUDA）和集成经济性是关键。在我们看来，虽然股权部分对英特尔有帮助，但它也表明英特尔致力于调整路线图，以降低这成为短期 OEM 安排的风险。
我们的分析表明，近期价值是双重的。首先，它为 Nvidia 提供了一个大型、稳定的 x86 合作伙伴，适用于 CPU 邻近性和内存语义很重要的异构系统，同时保留台积电作为领先芯片的可能制造来源。其次，它为英特尔提供了一条可靠的途径来参与加速计算需求——无论是在机架上还是在 AI PC 中——而无需拥有完整的 GPU 软件堆栈。如果执行，英特尔采用 Nvidia GPU 小芯片的 SoC 组件可以提高英特尔制造业务的单位吞吐量，并为需要 CUDA 的以 x86 为中心的企业创建可重复的模式，而无需撕毁和替换现有的软件和硬件资产。
我们看到以下对企业架构师和投资者的影响：
如果成功，采购将转向预先验证的 CPU-GPU“系统 SKU”，从而缩短企业 AI 工作负载的生产时间。
PC 角度：如果声称的 ~1.5 亿台中哪怕是一小部分倾向于支持 AI 的 SoC，那么软件分发和开发人员亲和力也会随之而来。
铸造厂的模糊性仍然是我们最关心的问题。我们认为最有可能的分裂是台积电负责领先的芯片，英特尔负责 SoC 集成，这在一定程度上平衡了风险，同时增加了产量。英特尔代工厂几乎完全依赖于自己的专属产能需求，虽然这并不能解决代工厂的困境，但肯定不会有什么坏处。
我们认为，最重要的是，该协议正式确定了从纯 x86 设计到以 CUDA 为中心的系统的接力棒传递，英特尔利用封装和规模来保持竞争，而英伟达则通过使 x86 成为其结构上的一等公民来扩展其护城河。此外，它还为 Nvidia 提供了通往企业 AI 的 x86 到 CUDA 桥梁，预计超大规模企业和新云将超越 AI 的部分。
评估混合 x86-CUDA TAM
下图显示了 x86 的历史弧线及其在客户端（蓝色）和数据中心（棕色）中的巨大优势。你可以看到 80 年代和 90 年代的上升轨迹，然后是 COVID 时代的顶峰，然后是快速下降。请注意，PC 收入在过去十年初期达到顶峰，这对英特尔来说是煤矿中的金丝雀。COVID 为 x86 PC 提供了“死猫反弹”，但此后销量有所减速。正如我们所报道的那样，令人作呕的是，销量领先地位的丧失是英特尔代工问题的核心。
无论如何，我们去年的 TAM 定为 550 亿美元。两家公司表示，这是一个 250 亿至 500 亿美元的市场机会。我们下面的数据包括总支出，其中包括戴尔科技公司、惠普公司、惠普企业公司、超微计算机公司等公司的收入。因此，从这个意义上说，它与公司声明一致。但我们认为这个机会还有更多，我们稍后会解释。
我们相信 x86 TAM 背后更重要的故事不是历史弧线，而是新的访问模型。Nvidia 现在通过使 CUDA 成为定制英特尔 CPU 和共同开发的 SoC 的一等公民，对 x86 安装基础有了更清晰的入口——无论是在机架上还是在客户端中。在我们看来，这些公司的 $250 亿至 $50B 机会范围与上面显示的 COVID 重置后的市场规模合理地对应，组合转向加速的、可寻址的 CUDA 系统，而不是独立的 CPU。
我们的假设是，价值捕获从“纯 CPU”设计迁移到紧密集成的 CPU-GPU 子系统，其中软件锁定和打包经济性占主导地位。
英特尔在 AMD 和 Arm 的压力下，获得了一条可信的 CUDA 途径;Nvidia 获得了一条直接进入 x86 资产的途径，这些资产以前默认为以英特尔为中心的解决方案。
但在我们看来，TAM 要大得多。以下两点强调了我们的假设，导致我们预测英伟达和英特尔的 TAM 扩张规模分别为 5000 亿至 1 万亿美元，以及 1000 亿美元：
我们假设人工智能市场会增长，因为现在迁移起来会更容易。这使企业能够更快地获得人工智能。因此，在我们看来，这既是 TAM 的加速，也是 TAM 的扩展。
我们还假设 PC 市场将加速而不是衰退。这是英特尔和英伟达整个市场的一部分，因为它们都将从 AMD 手中夺回份额。此外，正在开发的 PC 的很大一部分将进入 SoC。
CUDA 是主要驱动因素。我们假设 PC 市场将加速并扭转颓势。这是英特尔和英伟达整个市场的一部分，因为我们预计它们都将从 AMD 手中夺取份额。此外，正在开发的大部分 PC 将用于 SoC 开发并支持英特尔的代工愿望。
底线：我们看到该协议将不断下降的 x86 市场转变为 CUDA 可扩展的市场。如果执行得住，x86 将不再是一项管理衰退业务，而是成为英伟达平台的分销渠道，同时通过 SoC 集成恢复与英特尔的相关性，这是英特尔和台积电通往企业人工智能和批量制造的混合桥梁。
数据中心超级周期再次提升：混合 x86-CUDA 堆栈
我们相信，这里的数据中心故事不仅与巨额绝对美元有关，还与组合转变有关。下面的幻灯片强调了主导趋势——“AI Extreme”（加速/并行）工作负载在十年中超越了传统的 x86 处理并复合。数据清楚地表明，这是英伟达已经转向对其有利的需求向量。如今，扩建集中在超大规模资本支出上，而企业仍在试水。英特尔的合作伙伴关系以 CUDA 优先堆栈的形式创造了一个实用的入口，该堆栈保持与 x86 兼容，最大限度地降低了代码迁移风险，并让通用资产无需重写 Arm 即可加速。在我们看来，这座桥梁将通过作熟悉来解锁软件引力。
执行重点从芯片选择转移到预先验证的 CPU-GPU 系统，从而缩短了企业 AI 的生产时间。
通过减少移植摩擦，x86-CUDA 简化了核心工作负载（数据库、分析、应用服务器）在传统计算的同时采用加速的途径。
要点：我们的研究表明，随着“AI Extreme”成为默认设置，英伟达保持了其平台优势，而英特尔则通过将 x86 转变为 CUDA 的一流传输而获得了相关性。其结果是企业更快的爬坡——超越超大规模企业和新云——而无需强制大规模架构迁移。
数字讲述了向“极限人工智能”过渡的故事
我们认为，英特尔和 NVIDAI 的最新收益数据体现了市场数据中可见的转变。英伟达现在产生的数据中心收入大约是英特尔的 10 倍，总收入大约是英特尔的 4 倍，而英特尔的相对优势在于消费类 PC——联合 SoC 计划明确针对的利润池。在我们看来，这是英特尔 x86 时代垄断的实际终结，加速系统和使它们高效生产的软件正在积累价值。
如果没有平台支点，英特尔的多年收入下降（大约下降到中位数）将限制其维持领先代工厂的能力。与 Nvidia 合作为英特尔提供了一条在扩张最快的细分市场中实现数量和相关性的可行途径，同时让 Nvidia 能够访问 x86 发行版，其中 PC 和企业资产仍然根深蒂固。
尽管我们仍然怀疑英特尔是否有能力成为台积电的可行领先替代品，但这种合作伙伴关系是我们多年来看到的第一个积极迹象。
底线：我们的研究表明，SoC 路线图是 PC 市场的关键因素。如果这些公司能够按计划执行，Nvidia 可以将数据中心的领导地位转化为客户市场份额，同时驾驭 x86 兼容性的桥梁。
2025-2035 年：英伟达和英特尔的 TAM 扩张，AMD 被封装在内
我们相信，未来的道路显示出一个严峻的现实。英伟达 2025 年的收入运行率已经是英特尔和 AMD 总和的两倍多，这笔交易使下一阶段的增长进一步向以 CUDA 为中心的系统倾斜。我们的研究表明，英特尔的机会在预测期内扩大了约 1000 亿美元，但与其说是夺回 GPU 的领导地位，不如说是通过 x86-CUDA SoC 和更高的代工吞吐量来稳定客户端/数据中心份额。英伟达的上行空间要大一个数量级——随着加速系统成为云和企业的默认足迹，平台 TAM 的扩张可能会超过 5000 亿美元，接近 1 万亿美元。
相比之下，AMD 在我们的场景中被限制在内。随着市场转型，它可能会在短期内继续占据 CPU 份额，但如果它无法在 CUDA 浪潮中确保持久地位，其风险状况将在 2027 年之后增加。在我们看来，AMD 的 CUDA 许可路径对 Nvidia 来说既是战略上的合理性（引入了可信的第二来源来调节英特尔的小芯片定价权），而且考虑到推动 IBM、Microsoft 和英特尔开放接口并保持竞争的历史反垄断先例，在政治上也是务实的。
以下几点值得注意：
实际采购动态发生了变化，英特尔可以成为 Nvidia 的制造/SoC 第二来源，除非获得 CUDA 访问权限，否则将 AMD 推向第三位。
政策顺风很重要：如果英伟达不自愿扩大 CUDA 访问范围，监管机构可能会强迫其这样做，从而加速 AMD 的道路，但加强 CUDA 的中心地位。
关键要点：重心转移到 CUDA 混合动力车上。英特尔通过包装和数量重新获得相关性;英伟达复合平台经济;AMD 必须要么插入 CUDA，要么在我们的预测情景中冒着猛烈的逆风风险。
战略影响和影响
英特尔
我们相信，这笔交易为英特尔带来了多年来从未有过的东西——加速计算领域的可信叙述，与开发人员和企业信息技术产生共鸣。立即注入现金会有所帮助，但战略意义是在堆栈的两端（PC 和数据中心）访问 CUDA。这种访问恢复了与实际确定工作负载投资的人员的相关性。
如果英特尔在 x86-CUDA SoC 和机架级集成上执行，则即使领先的芯片工作仍在台积电工作，单元卷可以在客户端中稳定并增加服务器封装。我们对铸造厂的周转保持谨慎;该协议并没有解决英特尔的工艺差距。但它确实创建了英特尔可以大规模组装的可重复、可交付的系统，这是工艺技术迎头赶上的正确桥梁。
此外，我们还提出以下观察：
我们的假设是，CUDA 成为新的 AI 优先工作负载的事实上的系统应用程序编程接口，为 Nvidia 重现了英特尔曾经享有的开发人员锁定状态，英特尔是分销合作伙伴而不是平台所有者。
英特尔的网将重新获得与开发人员的相关性，一条支持制造经济的批量生产途径，以及修复代工竞争力的时间，前提是它按时交付引人注目的 SoC。
英伟达
我们相信，这项协议将 CUDA 从数据中心现象转变为涵盖企业 AI 和主流 PC 的全栈标准。Nvidia 获得了具有无与伦比的 x86 覆盖范围的分销合作伙伴，将其软件引力转化为新的表面积，包括客户端 SoC、机架级 x86-CUDA 混合体，并为采用 AI 缓慢的企业提供更容易的入口。在我们看来，随着客户在进入加速计算的同时保持对 x86 的熟悉度，这座桥梁是潜在的加速器，这进一步拓宽了 Nvidia 的护城河并削弱了定制替代方案。
两个近期影响很突出，具体来说是：1）英伟达凭借 x86-CUDA 笔记本电脑直接进入主流 PC 利润池，这些笔记本电脑从游戏扩展到批量客户端市场;2） 这种伙伴关系给不兼容 CUDA 的云特定芯片战略带来了压力。我们预计超大规模替代品不会消失，但我们确实预计 CUDA 之外的大规模赌注会缩小，直到（或除非）它们获得一流的 CUDA 地位。
一句话：我们的研究表明，CUDA 成为数据中心和 AI PC 的默认开发平台，英特尔是战略合作伙伴，而不是绝望的竞争对手。Nvidia 用一些控制权换取了更多的表面积，将 x86 资产变成了其平台的分销渠道。天才。
AMD
我们相信 AMD 仍然是业界最好的运营商之一，并有望在短期内继续在 PC 和 x86 数据中心市场占据份额。它不受自有代工厂的负担，并得到可靠的产品执行的支持。战略问题是中期的，因为重心正在转移到与 CUDA 对齐的混合动力车上，而英特尔现在拥有 AMD 所缺乏的更清晰的 x86-CUDA 车道。如果没有一流的 CUDA 访问权限，AMD 的潜在市场就会缩小，因为企业和 OEM 在预先验证的 CPU-GPU 系统上以 CUDA 作为事实上的 API 进行标准化。Instinct 加速器已经通过自己的软件堆栈显示出真正的进步，但一旦 CUDA 成为 x86 的原生版本，并行生态系统的理由就会减弱，投资案例在未来几年内变得更加困难。
我们的研究表明，上行路径很简单：如果 AMD 作为第二家供应商获得 CUDA 访问权限，它将保持相关性，在小芯片谈判中增加与英特尔的定价杠杆，并保持 AMD 在增长最快的细分市场中的相关性。
底线：AMD 仍可以在 2025-26 年期间凭借执行力和 x86 份额增长而增长，但要在 2027 年之后维持这一轨迹可能需要在 CUDA 浪潮中发挥关键作用。如果没有它，我们会看到 Instinct 的坡度更加艰难，并逐渐重新定位到较低层的加速平台。开源 CUDA 替代方案仍然是一个通配符，但目前我们认为它们是高性能计算等特定领域的利基市场，并且不会在短期内颠覆 CUDA。
Arm 和超大规模企业
尽管专家的评论与此相反，但我们认为 Arm 是明显的受益者，而不是牺牲品。Nvidia 将继续向云和 OEM 提供基于 Arm 的处理器和全帧，即使它追求与英特尔的 x86-CUDA 混合体。在我们看来，Arm 保留了其结构优势——更快的流片速度、更低的单功能成本、低功耗、强大的生态系统和巨大的晶圆体积——并且在许多工作负载的上市时间上至少领先一代。
其结果是 Arm 系统形式的双轨 Nvidia 路线图，可提高每瓦性能和成本效率，以及 x86-CUDA 系统，最大限度地提高兼容性和企业采用率。对于超大规模企业来说，我们预计他们将继续在人工智能领域蓬勃发展，但在芯片计划中将存在摩擦。他们希望减少对英伟达的依赖，但 CUDA 的经济性和软件引力缩小了堆栈外替代方案的窗口。
预计云将继续投资定制芯片，但不是 CUDA 一流的大规模部署可能会更有针对性且扩展速度较慢。
随着 CUDA 成为默认 API，Arm 和 x86 的占用空间都可以扩展——Arm 在速度和成本方面获胜，x86 在熟悉度和分发方面获胜。
底线：我们的研究表明这里没有明显的输家。Arm 以卓越的成本/功能曲线驾驭同样的 AI 浪潮，Nvidia 将两种指令集货币化，云发展其 TAM——只是躲避 CUDA 重心的地方更少。
未来
我们认为，该协议重置了竞争假设。Lip-Bu Tan 正在采取务实的举措，为英特尔提供一条可靠的道路，重返加速计算领域，而无需承担无限的现金或时间。x86 上的 CUDA 为企业和 PC OEM 建立了直接的桥梁，缓冲了客户端交易量的侵蚀，并为英特尔提供了可重复的 SoC 产品线以进行大规模组装。
在我们看来，在英特尔证明持续的节点节奏或建立一种降低资本风险并吸引外部客户的合资/合作伙伴模式之前，它并不能解决代工厂仍然是一个结构性悬而未决的工艺差距。最合理的近期拆分仍然是台积电的领先芯片，英特尔推动系统集成和批量封装。
我们继续支持一个旋转铸造厂的计划。
对于英伟达来说，数学是令人信服的。50 亿美元的股权支票解锁了 PC 和企业数据中心的分销飞轮，并将 CUDA 的影响力扩展到英伟达历来渗透不足的一个市场。我们的研究表明，随着加速系统成为默认占用空间，x86 从竞争对手转变为入口，Nvidia 的 TAM 增幅比其现金支出高出 10 倍。该公司以控制措施换取更大的市场表面面积，我们认为这对平台有好处。
在我们的场景中，风险仍然是执行性的，而不是概念性的。英特尔必须按计划发货，调整文化，并防止代工厂故事限制其速度;英伟达必须平衡开放性与平台完整性，并管理超大规模企业的紧张局势。我们认为，相对于战略上行空间，这些风险是极其可控的。
以下两点值得注意：
对于操作员来说，净效果是更简单、以 CUDA 为先的入口，可以保持 x86 的熟悉度并缩短生产时间。
对投资者的净效应：英特尔获得时间和交易量;Nvidia 在更大的可寻址安装群中结合了软件主导的经济性。
底线：这笔交易代表了从 x86 时代到以 CUDA 为中心的系统时代的功能交接。英特尔通过封装、系统和分销重新获得相关性;Nvidia 凭借更大、更持久的 TAM 成为 AI 基础设施的新默认。
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