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英特尔专家访谈：18A制程良率将在年底突破90%

来源：晰数塔互联网快讯时间：2026年06月16日 20:48

（来源：雪比特）

本文为分析师访谈Intel内部专家的纪要，时间为2026.6.4

一、18A先进制程良率爬坡与人员攻坚进展

英特尔18A制程良率实现快速突破，在一个月周期内从60%提升至70%以上，当前良率稳定在70%+，整体符合量产推进计划。英特尔内部预判，在现有工艺优化与团队加持下，预计2026年Q3末期良率可突破90%，达到成熟量产标准。

良率快速提升的核心支撑为技术团队扩容：制程工艺工程师规模从3000人增至4000人，新增千人团队专项攻坚良率优化。同时现有技术人员熟练度持续提升，管理层重点倾斜资源，保障制程迭代进度。

长期来看，先进制程人才存在稀缺瓶颈。台积电、三星成熟工程师资源有限，高薪挖人难度逐步加大，后续良率提升将主要依靠内部工艺迭代、团队技术沉淀，外部人才引进空间有限。

二、18A产线产能、出货现状与盈亏平衡分析

（一）产能与出货瓶颈

目前英特尔18A制程仅布局两条量产产线，产能严重不足。现阶段单季度处理器出货量仅200万颗，而市场真实需求高达2000万颗，供需缺口极其显著。公司暂缓新建产线，核心原因是良率尚未完全成熟，盲目扩产将持续亏损。

受先进制程产能紧缺影响，搭载英特尔2nm工艺的新款PC处理器设备，市场售价同比上涨35%。本次涨价并非产品性能升级驱动，而是货源供给严重不足、低价也无法提升销量，属于典型的供给端紧缺涨价。

（二）盈亏平衡真实水平

当前18A制程仅生产成本可基本实现打平；若计入大规模人员扩招、技术研发、运营管理等综合成本，整体业务仍处于亏损状态，尚未实现真正的盈亏平衡。

三、先进制程代工分工与行业技术迭代趋势

（一）自研与代工分工模式

英特尔先进制程采用「自主量产+台积电代工」的异构模式，分工明确：2nm制程芯片100%自主量产，3nm制程核心部件依赖台积电代工。

代工结构占比清晰：公司整体商用产品中，台积电3nm代工占比20%；AI服务器处理器对先进制程要求更高，60%的核心部件需依托台积电3nm工艺生产，为多制程集成架构。

（二）未来制程迭代节奏

2026年10nm工艺仍可满足中低端产品需求；2027年行业主流将全面迭代至7-10nm工艺。届时英特尔自研4-5nm工艺+台积电3nm代工的组合将成为行业标配，覆盖80%-90%的中高端服务器芯片。

四、2026-2027年服务器CPU市场出货量预测

（一）整体市场规模

2025年全球服务器CPU市场规模约1400万颗；2026年市场订单量突破2000万颗。2027年市场增量完全取决于英特尔2nm制程良率与产能：若良率达标、产能顺利释放，市场规模有望增至2400万颗；若制程进展不及预期，2027年出货量将与2026年持平，无明显增长。

（二）AI服务器CPU细分出货

2026年全球AI服务器CPU出货量上限为1200万颗，其中英特尔全年预期出货量可达600万颗，凭借稳定订单占据行业核心份额。当前市场存在明显库存滞后性，终端采购备货后不会立即投产运行，导致CPU与GPU出货配比数据存在偏差。

五、三大服务器场景CPU选型与性能需求差异

行业将服务器应用划分为传统服务器、柜内AI算力、柜外AI算力三大场景，各场景CPU性能需求、选型逻辑、扩容模式差异显著：

（一）传统服务器场景

核心诉求为综合运营成本最优，兼顾算力、功耗、散热、接口适配等全维度指标，无需极致高性能。市场主流选择中低端高性价比X86 CPU，通过平衡CPU数量与单核心性能，控制整体运维成本。

（二）柜内AI算力场景

聚焦高强度AI训练与核心算力调度，追求极致算力输出，优先选用中高端高核数CPU。该类算力集群需7×24小时不间断运行，无法停机改造，硬件配比固定、扩容难度大，对CPU稳定性、极限性能要求极高。

（三）柜外AI算力场景

主打弹性扩容、低成本冗余，适配AI推理动态需求，无需旗舰级极致性能。行业最优选型逻辑为「多CPU、低核数集群部署」，而非单颗超高核数CPU：一是多设备独立运行可避免任务交叉干扰，保障自动化任务运行效率；二是超高核数CPU价格呈非线性暴涨，性价比极低；三是集群架构冗余充足，可随时新增设备扩容，停机升级风险低、操作灵活。

六、X86与ARM架构长期竞争格局推演

（一）ARM架构快速崛起的核心原因

过去数十年X86凭借完善生态、领先单芯算力垄断服务器市场，当前ARM实现弯道超车，核心突破三点：

技术鸿沟被抹平： Arm架构通过标准化，简化了软件开发流程，特别是在AI这种新兴领域，能更高效地进行适配，显卡也是ARM架构。

单核性能接近：经过近十年发展，Arm高端处理器的单核性能已经与X86无限接近，甚至在某些方面超越。

能效和互联优势：在同等性能下，Arm架构更省电。更重要的是，由于英伟达等公司的GPU也采用Arm架构，CPU与GPU之间的通信效率更高，这是X86架构难以逾越的优势。

（二）未来行业格局判断

短期1-2年，ARM将持续渗透柜内高端AI算力场景，快速抢占高端市场份额，传统服务器场景架构迭代相对滞后。长期来看，行业将形成X86与ARM双架构平分秋色的格局，不会出现单一架构垄断：X86依托通用生态优势无法被替代，ARM依托AI算力优势持续扩张，头部厂商将全面兼容双生态。

（三）英特尔产品线布局评价

英特尔与英伟达、谷歌深度合作X86生态，能够优化软硬件协同效率，提升客户采购意愿，稳固X86基本盘。但业内并不看好英特尔重启独立GPU等非核心产品线，该领域并非其优势赛道，从零布局难以追赶行业头部水平，大概率无法形成有效市场竞争力。