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郭明錤剖析:英特尔Lunar Lake为何未能成功?

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发表于 2024-12-2 15:24:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
真的挺后悔自己高中没好好学习,自己曾是湖北八校之一的学生,毕业之后看着自己的同学不是985就是211,也许当时可能觉得没啥差距,但是真就一本管学习,二本管纪律,三本管卫生,985大学的教学模式和方法以及教育资源,真的不是二本,三本可以比的,希望大家都可以好好学习,我个大学生看个这个,快感动死了。
在郭明錤的博文中,他首先引用了英特尔最新的产品路线图,明确指出在 Lunar Lake 之后,无论是即将面世的 Arrow Lake、Nova Lake,还是后续的 Raptor Lake 更新版,乃至更长远的 Twin Lake、Panther Lake 与 Wildcat Lake 等一系列新品,均将摒弃 LNL 所采用的独特封装方式。这一决定无疑为 LNL 的失败画上了沉重的句号。

回溯 LNL 项目的诞生,其背后承载着英特尔两大核心战略意图:一是与 Apple Silicon 一较高下。随着苹果 MacBook 系列全面转向自研 M 系列芯片,其市场份额显着提升,英特尔亟需通过 LNL 证明 x86 架构同样能够实现与 Apple Silicon 相媲美的性能与续航能力,以稳固其在个人电脑市场的领先地位。二是作为对微软 Surface 系列转向 ARM 架构处理器的直接回应。面对微软宣布 2024 年第二季度新款 Surface 将全面搭载高通处理器,该处理器具备高达 45 TOPS(万亿次运算)的算力,英特尔迅速反应,决定推出 LNL 作为竞品,并为此做出了三项关键决策:一是整合 DRAM 内存以简化系统设计,二是指定特定零部件供应商如 Renesas 作为电源芯片的独家合作伙伴,三是将神经处理单元(NPU)的算力提升至 48 TOPS,以期在 AI 性能上占据优势。

然而,尽管英特尔对外宣称 LNL 的失败源于整合 DRAM 导致的毛利率稀释,郭明錤却通过深入调研揭示了更为复杂的真相。首先,品牌和代工厂商因 LNL 采用的零部件定制化程度高,灵活性降低,影响了其利润空间,因此采用意愿普遍不高。其次,英特尔在 DRAM 供应链上的议价能力远不及苹果,加之需依赖台积电代工,这无疑加剧了其成本结构的劣势。再者,尽管 LNL 试图通过提升 AI 性能来吸引消费者,但当时 AI 在个人电脑领域的应用尚不成熟,消费者对于价格更高的 LNL 并不买单。

LNL 的失败,不仅暴露了英特尔在制程技术上的滞后,更深层次地揭示了其在产品规划能力上的不足。这一点从 AMD 在常规服务器市场持续攀升的占有率中得到了印证。郭明錤指出,制程技术的落后或许只是表象,隐藏在背后的,是英特尔内部组织机制的问题,它导致了一系列错误的产品决策。

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作为一个24岁还在读大三的老阿姨,给大家一个忠告,一定一定要努力学习,考上好大学。你只有真正经历过了,才知道没有学历,你甚至连一个机会都得不到。我现在专升本上了大学,在我专科实习的时候,我有一个同学特别优秀,基础很扎实,带他的老师也很喜欢他,但就因为他是专科毕业,最终没能留在那里。而且考研,有很多学校是明确专硕不收专升本学生的(就我的专业来说),只能考学硕。没有一个本科学历真的很难,尤其是在我们都是普通人的情况下。即使你现在很迷茫,但你也必须努力学习,考上好大学,这样后来你希望改变,也比由专科挣扎轻松得多。大家现在都还很年轻,珍惜你们现在无尽的可能性,我已经因为自己的选择,失去了很多机会。以我为鉴,与君共勉。
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