从技术角度看，这一发布确实展现了Intel在制程工艺上的进展，尤其是在美国本土制造的背景下，有助于缓解供应链依赖台湾的风险。 但批评者指出，Intel的18A制程虽宣称领先，实际良率和成本控制仍需证明。 相较于AMD $美国超微公司(AMD)$ 的Strix Halo或高通 $高通(QCOM)$ 的Snapdragon X系列， Panther Lake在AI NPU（神经处理单元）效能上虽有优势（如LLM模型运算快4.3倍），但在整体生态整合和价格竞争力上，可能面临挑战

2026年AMD仍具高景气与超额收益潜力，英特尔具备重回主赛道的条件但需时间验证，策略上可高配AMD+低配英特尔，动态调整。

2026年AMD仍具高景气与超额收益潜力，英特尔具备重回主赛道的条件但需时间验证，策略上可高配AMD+低配英特尔，动态调整。

两者相比较，还是相对更看好AMD，其实Amd也需要证明自己在新年里

2026年AMD仍具高景气与超额收益潜力，英特尔具备重回主赛道的条件但需时间验证，策略上可高配AMD+低配英特尔，动态调整。

极摩客EVO-X2亮相CES，桌面AI超算时代该咋看？ 2026年1月5日，全球消费电子领域的顶级盛会CES 2026于拉斯维加斯正式启幕，极摩客（GMKtec）作为迷你主机领域的领军品牌，携旗舰级AI迷你主机EVO-X2重磅亮相AMD展台。该产品搭载全新AMD Ryzen™ AI Max+ 395处理器，以126TOPS的异构AI算力、对235B超大参数模型的本地流畅支持，重新定义了桌面级AI计算终端的性能标杆，成为本次展会AI PC领域的焦点之作。 首先，EVO-X2的推出代表了AI计算范式的根本性转变，从“云中心”向“端侧本地化”加速演进。 长期以来，大模型推理高度依赖云端算力，存在延迟高、隐私风险大、成本高等痛点。而EVO-X2凭借126TOPS异构算力与128GB LPDDR5X内存，成功实现Qwen3-235B等超大规模模型的本地部署，意味着高性能AI不再局限于数据中心。这种“去中心化”的算力分布，不仅降低了企业与个人用户的使用门槛，更契合数据主权日益强化的全球监管趋势。从产业组织理论看，这正在催生一种新型“端侧AI经济”，其核心在于将AI能力嵌入终端设备，重构用户-设备-模型之间的价值链条。 其次，极摩客与AMD的深度协同，凸显了垂直整合与生态共建在AI硬件竞争中的关键作用。 EVO-X2并非孤立的技术堆砌，而是基于AMD Ryzen AI Max+ 395平台的系统级优化成果，融合Zen 5 CPU、RDNA 3.5 GPU与XDNA 2 NPU三大计算单元，并依托ROCm开发者生态实现软硬协同。这种“芯片-整机-应用”一体化的合作模式，有效解决了传统PC厂商在AI适配上的碎片化问题。从经济学角度看，双方通过降低接口兼容、驱动优化和模型部署的协调成本，显著提升了创新效率。未来，能否构建类似“Wintel联盟”式的AI PC生态联盟，将成为决定市场主导权

AMD（AMD.US）：聚焦CPU、GPU等半导体产品，客户端与数据中心业务双线增长。产品性能提升抢占市场份额，数据中心芯片受益于算力需求，与英伟达、英特尔形成竞争，技术研发能力决定增长上限。

AMD入选Seeking Alpha 2026十大精选股票，核心逻辑在于其作为人工智能加速器和服务器芯片的核心供应商，深度受益于AI算力革命。在AI加速器领域，AMD的Instinct系列芯片凭借高性价比和算力密度，逐步打破英伟达在AI训练市场的垄断，2025年下半年以来，其获得微软、谷歌等云厂商的大额订单，标志着市场份额的实质性突破。服务器芯片方面，EPYC系列处理器在数据中心市场的市占率持续提升，与英特尔的竞争格局持续优化。 2026年AI算力需求将从训练端向推理端扩散，AMD的推理芯片产品矩阵更贴合中小厂商和边缘计算场景的需求，有望打开新的增长空间。从财务端看，公司毛利率随高端产品占比提升稳步走高，现金流状况持续改善，为研发投入和产能扩张提供支撑。需警惕的风险包括英伟达的技术迭代速度及全球芯片供应链波动，但AMD在AI芯片领域的差异化竞争策略，使其在2026年具备超越行业平均的增长潜力，契合“好趋势、好赛道”的投资逻辑。

拉斯维加斯，CES 2026的聚光灯下，AI已从炫技概念，全面转入场景落地。而这场盛宴的真正主角，是驱动一切的底层算力——芯片。英伟达、AMD、高通、英特尔四大巨头，正以截然不同的战略，在AI的“深水区”展开决战。英伟达：加速迭代,  生态为王 本次CES， 英伟达出人意料地提前发布下一代AI芯片平台“Rubin”，将产品迭代周期压缩至一年。其训练与推理性能较前代分别提升3.5倍和5倍，手握超过5000亿美元订单，试图用性能代差锁死市场。但英伟达的野心不止于硬件。它正将垄断优势从云端“复制”到边缘：发布首个开源“思考型”自动驾驶模型Alpamayo，并与汽车巨头斯特兰蒂斯达成5000辆量产车合作。在机器人领域，它整合软硬件，试图定义“物理AI”的通用标准。黄仁勋画了很多大饼，大部分短期内难以实现。物理AI最终催生了A股智能驾驶的映射。AMD：大单破局，正面强攻 长期追赶者AMD，今年以最激进的方式“秀肌肉”。它将重达3.2吨的“世界最强”AI机架Helios搬上舞台，集成72颗最新芯片与海量内存，性能号称提升10倍。但真正的杀手锏是商业突破：OpenAI总裁亲临现场，确认已与AMD签署6吉瓦算力采购大单，2026年部署。这标志着AMD首次实质性杀入AI算力核心供应链，打破了英伟达的绝对垄断。苏姿丰更预言，未来五年全球算力需再增百倍，AMD已押注千倍性能提升的路线图，准备打一场持久战。高通：跨界渗透，另辟蹊径 高通正全力摆脱对手机的依赖。在PC端，它凭借ARM架构的能效优势，推出新一代芯片，以超长续航和5G连接，直插英特尔与AMD的x86腹地。在更具想象力的“具身智能”领域，高通发布了通用机器人架构，整合AI模型，并与多家机器人公司合作，抢占“物理AI”的生态位。高通的策略是：避开云端主战场，在移动计算和机器人这两个新兴增量市场，建立新

芝能科技出品 在 CES 2026 上，AMD 经把机器人，尤其是 Physical AI 和人形机器人，作为未来十年最重要的增长方向之一，从云端训练到边缘执行的全栈 AI 计算能力，去支撑机器人进入真实物理世界。 01  AMD 与意大利初创公司  Generative Bionics AMD 与意大利初创公司 Generative Bionics 的合作与投资，确实有对“人形机器人形态本身”的战略态度。  CES 2026 的开幕主题演讲上，苏姿丰亲自邀请 Generative Bionics 的 CEO Daniele Pucci 登台，发布并演示了其首款人形机器人概念平台 GENE.01，通过真实机器人硬件，来证明自身计算平台在 Physical AI 领域的系统级能力。 GENE.01 的核心理念是“像人一样通过身体理解世界”，强调“触觉智能”是机器人认知的重要入口。 通过覆盖全身的触觉皮肤网络，让机器人能够感知接触、压力和微交互，从而实现更安全、更自然的人机协作，GENE.01 把触觉作为主要智能通道之一，使机器人在复杂工业环境中能够更好地理解物理世界。 AMD 在这一平台中扮演的是“全栈计算支持者”的角色。其 CPU、GPU、嵌入式处理器以及基于 FPGA 的视觉和传感器处理平台，被用于构建 GENE.01 的“Body as Compute”架构——也就是把机器人的身体本身当作分布式计算系统的一部分。 触觉、视觉和力反馈数据不再集中到单一“中枢大脑”处理，而是通过低延迟、近传感器计算方式在身体各个节点进行融合，再反馈到决策系统中，对于人形机器人尤其关键，因为它直接影响安全性、反应速度和动作精细度。 Daniele Pucci 在发布会上强调，GENE.01 的设计灵感来自人类本身：智能不仅存在于大脑，也存在于身体。 AMD 的计