天风证券分析师郭明錤昨日（11 月 5 日）在 Medium 上发布博文，深入分析了英特尔 Lunar Lake 失败的前因后果。
据此前报道，是英特尔近期宣布在 Lunar Lake (LNL) 之后，将不再把 DRAM 整合进 CPU 封装。
虽此事近来成为焦点，但业界早在至少半年前就知道，在英特尔的 roadmap 上，后续的 Arrow Lake、Nova Lake、Raptor Lake 更新、Twin Lake、Panther Lake 与 Wildcat Lake 等新产品，均不采用 LNL 的封装方式。
LNL 专案源于两个动机：
与 Apple Silicon 竞争：因应 MacBook 采用 Apple Silicon 后市占率提升，英特尔欲证明 x86 架构也能达到相似效能与续航力。
对微软 Surface 改采 ARM 处理器的回应：得知微软 2Q24 的新款 Surface 系列全面采用具 45 TOPS 算力的高通处理器，故计划推出竞品。
为此，LNL 作出三个关键决策：整合 DRAM、指定特定零部件（如 Renesas 为电源芯片独家供应商）、与将 NPU 算力提升至 48 TOPS。
值得注意的是，英特尔 2024–2025 年的处理器中，仅 LNL 超过微软定义 AI PC 门槛的 40 TOPS。这个看似奇怪的规划，正是因为 LNL 定位是要与高通竞争，但英特尔可能不知微软会如此定义 AI PC。
有趣的是，这个奇怪的 LNL 规划，今年倒是短暂地帮助了英特尔的营销，使其至少在一片坏消息中，还能宣传有 AI PC 方案。但这全然是运气好，证据是若英特尔早知道微软定义 AI PC 的 40 TOPS 门槛，就不会让后续的 Arrow Lake 的整体 TOPS（36）低于 AI PC 门槛 / LNL 的 48 TOPS。
英特尔称 LNL 因整合 DRAM 稀释毛利率而失败，但真正原因是：
品牌和代工厂商因采用零件弹性降低不利利润故采用意愿低。
英特尔对 DRAM 供应商议价力远低于 Apple 且需仰赖台积电代工故不利成本结构。
AI PC 应用不成熟故客户不买单更贵的 LNL。
从 LNL 失败可见，英特尔面临的挑战不仅是制程落后，更深层的问题在于产品规划能力（另一证明为 AMD 在常规服务器的占有率持续提升）。
制程技术或许只是表象，导致一连串错误产品决策的组织机制可能才是英特尔的核心问题。
