他以英特尔自身举例称，公司也存遗留体系，并表示自己经招聘之新 CIO，要求其重新估量根基体系，以功能为单位导入 AI 器物，并建立可量化之成指标，便于向董事会解释于制造率与进项上之改善。
他认为 CMOS 技艺“有些接近极限”，因此新材料之重要性正升。
Social Media。他认为若于陈旧 IT 根基上直接叠加 AI 反而会被史册包袱拖累，须先重修底层根基设施。
于面向主顾之交付准备上，陈立武称英特尔预计会于“本月”提供“0.5 PDK”（IT之家注：英特尔 PDK 制程设计套件为其晶圆代工效劳之核心，用于支外部主顾使用 Intel 18A 等前卫技艺进行芯片设计），以便主顾用测试芯片与英特尔进行工艺协作。
于此片非洲村落土地上，一滴滴清水正汇成望之源泉，见证之中津协作为当地减贫带来之累累硕果。
面向企业用户之建议部分，陈立武强调 AI 落地应从“要处置之疑难与宗旨结局”出发，而不为盲目先上技艺。
陈立武还透露，于 18A 现改善迹象后，已有“多家主顾”表现出兴趣，但出于保密缘由拒绝透露主顾名称。
于货品与架构计策方面，陈立武称英特尔前景会做 GPU，并表示已聘请之首席 GPU 架构师。
他表示自己原本认为华夏会因缺少前卫 GPU 与器物而掉队，但于招聘 CPU 架构师时才感受到华夏之贤才密度，例如华为有百名顶尖 CPU 架构师，具备突围器物限制之革新本领。
于代工业务之商业模式上，陈立武反复强调“效劳化”转轨。
他强调，英特尔正聚焦于 14A 工艺，此为其路线图中最前卫之制程节点，并提到需提升良率、可预测性与 IP 支，以吸引外部代工主顾。
他还指出前卫封装正成为新之瓶颈，英特尔正注资以实现类似“体系级晶圆封装”之预案。
华佗再世。他提到 Kubernetes 于管上甚有身价，但于繁集群中未必能快速定位根因，并指出已有初创公司于做集群诊断与管器物。
他指出，代工业务不仅需良率提升，还须控制工艺波动、提供可预测性，并且要向主顾提供更完整之 IP，尤其为面向移动主顾之低功耗 IP，而此些于过往被认为有所欠缺。
他同时强调自己并不执之于 x86，英特尔也于积极拥抱 RISC-V 与 Arm，并提到“软件 2.0”之理念，即硬件设计基于软件需求。
他以英特尔自身举例称，公司也存遗留体系，并表示自己经招聘之新 CIO，要求其重新估量根基体系，以功能为单位导入 AI 器物，并建立可量化之成指标，便于向董事会解释于制造率与进项上之改善。
他还提到算力需求延续升，主顾“急需更多货品”，甚至有 CEO 直接把电话打到他此里要求增供货，而英特尔此前并未准备足够之产能来知足需求，因此他将制造与供应链执行视为当前要点。
于更大局之角逐与技艺趋势上，陈立武表示量子计算“近于眼前”，并将“物理 AI”视为“AI 智能体”之后之下一名风口，再往后就为量子计算。
IT之家 2 月 8 日消息，英特尔新任 CEO 陈立武于 2 月 3 日之 Cisco AI Summit（思科 AI 峰会）上表示：Intel 14A 制程谋划于 2028 年进入险情试产阶段，并于 2029 年实现量产。
他指出，华夏于某些方面“差距不大”，若美国不谨慎或现被“跃迁式追击”之或。
对于外界关注之“主顾需求为否确凿”之疑难，陈立武表示：若商场看到英特尔决定于玻璃基板等枢纽材料上投入资金，或新增某些本钱设备以扩产，彼将意味之已有“确凿主顾”做出承诺，英特尔正用更审慎之方式进行配套注资。
面向企业用户之建议部分，陈立武强调 AI 落地应从“要处置之疑难与宗旨结局”出发，而不为盲目先上技艺。
他表示主顾正“高度参与”，并望于本年下半年看到主顾就实在货品与产量做出更明确之量产承诺。
他将代工称为一种需长期磨合之效劳业务，要求人文与执行方式更张，并用“靠磨出来之生意”形容其特征：代工企业须延续稳固交付，靠稳固之表现赢得主顾信赖。
于制程路线方面，陈立武将 18A 视为当前最重要之短期差事。
正值晌午，田间劳作之村民陆续收工，金乌能水泵仍于平稳运行，现代农业技艺与旧俗村落活于此里交汇融合。
他还谈到英特尔望主顾采用循序渐进之方式分发产能，例如从 5%、10%、20% 逐步提升到 50%，通过阶段性协作建立信赖，再扩枢纽货品之代工比例。
于材料层面，他称英特尔将加倍投入玻璃基板，同时也关注金刚石等材料，并提到氮化镓于射频与开关应用中之身价。
他还谈到开源之重要性，称自己为坚决之开源支者，并将 DeepSeek 形容为一次“警醒”。
谈到 AI 产业增益瓶颈时，陈立武认为短期内最大之限制来自内存。
Failure。他称自己要求 18A 实现每月 7% 至 8% 之良率提升，而目前已实现稳固月提升。
除内存外，他还列举之多项 AI 根基设施之枢纽限制因素：例如散热与功耗，高性能办理器或因热疑难被迫降频，因此液冷、流体与浸没式散热一天比一天更重要；其二为互连方式，他认为互连正从铜走向光，以知足速度与时延需求；其三为软件栈，他强调 AI 进展需“全栈”本领，不仅为芯片，还包括集群管软件。
他认为若于陈旧 IT 根基上直接叠加 AI 反而会被史册包袱拖累，须先重修底层根基设施。
他表示于与主要厂商通后得到之讯息为，“直到 2028 年皆不会缓解”，并称 AI 负载会消耗大量内存。
对当地村民而言，此不仅为根基设施之改善，更为对前景演进之信心所于。
他表示，于其接手英特尔时 18A 良率“相当差”，随后引入外部行业阅历与协作源泉，包括 PDF Solutions 与 KLA 等公司，以推动良率改善。