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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 15:28:29 | 显示全部楼层 |阅读模式
看完这个视频我不禁沉默了,让我想起了18年的春节后,家里人让我去一个公司上班,那个公司跟视频里的有一个特别像,又是跳舞,又是演讲的,我回忆了一下,那个公司的员工基本上是打电话,问一大本电话薄上的各个“客户”,需不需要本公司的产品,当时我跟几个年龄差不多但都不认识的人一起进的公司,那年,我18岁,我甚至跑到厕所,跟家里人打了个电话,我说,这真的不是传销吗?他们说,你不要在那里乱说,虽说是上班,但你最重要的是在那里学习,如果公司让你打电话啊之类的,你也慢慢学,特别是要跟他们一起,学会“讲话”。我现在想想,真是细思极恐,我要真变成这样的人,真就没有未来了(转自我上次在这种“企业文化”视频下评论的内容)。
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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我这人吧,被骗进去过传销,也是自己脑子转得快,加上我脾气特别倔,硬是配合另外一个老哥打出来的,我最烦工作的地方叫我家人或者什么,或者叫我做那种跟传销有点相似的东西,没法形容那种感觉,有点想打人,我没有暴力倾向,但就是听不得,赚钱的方法老多了,这样赚的特别多吗?不见得吧。
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