郭明錤剖析英特爾Lunar Lake失敗原因：制程落后，更在于產品規劃能力快訊
證據是若英特爾早知道微軟定義 AI PC 的 40 TOPS 門檻，僅 LNL 超過微軟定義 AI PC 門檻的 40 TOPS，但英特爾可能不知微軟會如此定義 AI PC。
11 月 6 日消息，天風證券分析師郭明錤昨日（11 月 5 日）在 Medium 上發布博文，深入分析了英特爾 Lunar Lake 失敗的前因后果。
此前報道，是英特爾近期宣布在 Lunar Lake (LNL) 之后，將不再把 DRAM 整合進 CPU 封裝。
雖此事近來成為焦點，但業界早在至少半年前就知道，在英特爾的 roadmap 上，后續的 Arrow Lake、Nova Lake、Raptor Lake 更新、Twin Lake、Panther Lake 與 Wildcat Lake 等新產品，均不采用 LNL 的封裝方式。
LNL 專案源于兩個動機：
與 Apple Silicon 競爭：由于 MacBook 采用 Apple Silicon 后市占率提升，英特爾欲證明 x86 架構也能達到相似效能與續航力。
對微軟 Surface 改采 ARM 處理器的回應：得知微軟 2024 年第 2 季度的新款 Surface 系列全面采用具 45 TOPS 算力的高通處理器，故計劃推出競品。
為此，LNL 作出三個關鍵決策：整合 DRAM、指定特定零部件（如 Renesas 為電源芯片獨家供應商）、與將 NPU 算力提升至 48 TOPS。
值得注意的是，英特爾 2024–2025 年的處理器中，僅 LNL 超過微軟定義 AI PC 門檻的 40 TOPS。這個看似奇怪的規劃，正是因為 LNL 定位是要與高通競爭，但英特爾可能不知微軟會如此定義 AI PC。
有趣的是，這個奇怪的 LNL 規劃，今年倒是短暫地幫助了英特爾的營銷，使其至少在一片壞消息中，還能宣傳有 AI PC 方案。但這全然是運氣好，證據是若英特爾早知道微軟定義 AI PC 的 40 TOPS 門檻，就不會讓后續的 Arrow Lake 的整體 TOPS（36）低于 AI PC 門檻 / LNL 的 48 TOPS。
英特爾稱 LNL 因整合 DRAM 稀釋毛利率而失敗，但真正原因是：
品牌和代工廠商因采用零件彈性降低不利利潤故采用意愿低。
英特爾對 DRAM 供應商議價力遠低于 Apple 且需仰賴臺積電代工故不利成本結構。
AI PC 應用不成熟故客戶不買單更貴的 LNL。
從 LNL 失敗可見，英特爾面臨的挑戰不僅是制程落后，更深層的問題在于產品規劃能力（另一證明為 AMD 在常規服務器的占有率持續提升）。
制程技術或許只是表象，導致一連串錯誤產品決策的組織機制可能才是英特爾的核心問題。（故淵）
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