Friday, April 24, 2026

止损不再靠感觉:吊灯+ATR,一套带走!

 

止损不再靠感觉:吊灯+ATR,一套带走!

前几天,写过一篇《趋势,仍在悄悄发生》,介绍了美国对突破并跟踪趋势的一项研究。

里面提到了采用 10 倍 ATR 止损的策略。有不少读者问 ATR 是什么。

对于许多不接触技术分析的新基民,这的确是一个陌生的东西。所以就想着还是要给诸位普及一下。

人工智能时代,这种是最适合和大模型共创的。我请 OpenAI 的 Deepresearch 帮我综述了关于 ATR 的近年研究,然后取其精华变成了这篇 4000 字的小文,应该能快速入门关于 ATR 的方方面了。

在纷繁复杂的交易市场中,掌握有效的技术分析工具至关重要。今天,我们将深入探讨一个在波动性衡量、止损设置和仓位管理中广泛应用的技术指标——平均真实波幅(ATR)。无论你是刚刚入门的交易新手,还是寻求完善交易系统的资深投资者,了解ATR指标的原理和应用方法,都将为你的交易决策提供有力支持。

一、ATR的起源与发展

1.1 威尔斯·威尔德与ATR的诞生

平均真实波幅(Average True Range, ATR)指标由技术分析大师威尔斯·威尔德(J. Welles Wilder Jr.)于1978年在其著作《技术交易系统新概念》(New Concepts in Technical Trading Systems)中首次提出。威尔德是一位成功的机械工程师和房地产开发商,他将自己的分析才能转向了金融市场,创造了多个至今仍被广泛使用的技术指标。

威尔德开发ATR指标的初衷是为了测量商品市场的波动性,特别是对于经常出现价格跳空的市场。在他看来,仅仅依靠日内高低价差来衡量波动性是不够的,因为这忽略了隔夜跳空带来的价格变化。因此,他设计了“真实波幅”(True Range)的概念,用于全面捕捉价格波动。

1.2 ATR与RSI、SAR的关系

值得注意的是,威尔德不仅创造了ATR,还开发了多个经典技术指标,包括相对强弱指数(Relative Strength Index, RSI)和抛物线转向系统(Parabolic Stop and Reverse, SAR)。这些指标组成了一个完整的交易系统体系:

  • RSI:用于判断市场是否超买或超卖,帮助识别潜在的反转点;

  • SAR:提供动态的止损和反向交易信号;

  • ATR:测量市场波动性,辅助确定止损位置和仓位大小。

这三个指标可以协同工作,共同构成一个全面的交易决策框架。例如,交易者可能使用RSI识别入场机会,使用ATR设定止损幅度,并借助SAR确认趋势转向时机。值得一提的是,虽然这些指标由同一人创造,但它们各自独立,可以单独使用,也可以与其他技术指标结合应用。

二、ATR的计算方法与变种

2.1 真实波幅(TR)的计算

要理解ATR,首先需要掌握其基础概念——真实波幅(True Range, TR)。真实波幅考虑了三种可能的价格变动情况,取其中的最大值:

  1. 当日最高价与当日最低价之差

  2. 当日最高价与前一日收盘价之差的绝对值

  3. 当日最低价与前一日收盘价之差的绝对值

用数学公式表示:


TR = MAX[(HIGH - LOW), ABS(HIGH - PREVIOUS CLOSE), ABS(LOW - PREVIOUS CLOSE)]

这种计算方法确保了对价格波动的全面捕捉,包括日内波动和隔夜跳空。

2.2 ATR的标准计算方法

平均真实波幅(ATR)是对一段时间内真实波幅的平均值。威尔德原始的ATR计算采用14天周期的指数移动平均:

首日ATR = 首日TR 之后每日ATR = [(前一日ATR × 13) + 当日TR] ÷ 14

这种计算方式实质上是一种带有权重的移动平均,更新的数据获得更高的权重,使指标对近期波动更为敏感。在现代交易软件中,计算ATR时通常可以选择不同的周期长度和平均方法(如简单移动平均或指数移动平均)。

如果你是 PC 端使用通达信行情软件的话,那么 ATR 是内置的,下图是沪深300 的 ATR 指标,4 月 16 日收盘时是 68.76 点,相对沪深300 当日收盘3772.82 点,下面介绍的对应ATRP 是 1.82%。





2.3 ATRP:ATR的百分比表示

除了标准的ATR计算外,还有一种更为实用的变体——ATR百分比(ATRP)。ATRP将ATR值转换为当前价格的百分比,计算公式为:


ATRP = (ATR ÷ 当前价格) × 100%

ATRP的优势在于它提供了一个标准化的波动性度量,使不同价格水平的资产波动性可以直接比较。例如,一只股票的ATR为2美元,当前价格为100美元,则ATRP为2%;而另一只股票ATR为0.5美元,价格为25美元,ATRP也是2%,表明两者相对波动性相当。

这种标准化表示对于跨市场比较或管理多样化投资组合特别有用,因为它消除了价格水平差异带来的影响,直接反映资产的相对波动程度。

三、ATR作为止损指标的应用

3.1 ATR止损法的基本原理

ATR最广泛的应用之一是设置动态止损位,称为“ATR止损法”。这种方法基于一个简单而有效的理念:止损距离应当根据市场波动性而动态调整,而非采用固定金额或固定百分比。

ATR止损法的核心优势在于:

  • 在波动性较大的市场中提供更宽松的止损空间,避免被正常波动洗出市场

  • 在波动性较小的市场中缩小止损距离,及时锁定利润或限制损失

  • 自动适应市场条件变化,无需人工调整参数

3.2 ATR止损的实际设置方法

最基本的ATR止损设置方法如下:

  • 做多交易:止损价 = 入场价 - (N × ATR)

  • 做空交易:止损价 = 入场价 + (N × ATR)

其中N是一个乘数系数,通常取值在2-3之间。较小的N值提供更紧密的止损,适合短线交易;较大的N值提供更宽松的止损,适合波动较大的市场或中长期持仓。

3.3 移动止损与跟踪止损

ATR不仅可用于初始止损设置,还可构建动态的跟踪止损系统:吊灯止损(Chandelier Exit):

吊灯止损是ATR止损的经典策略之一,由交易员Chuck LeBeau提出 。它以交易以来的最高价或最低价作为锚点,挂一个以ATR倍数决定的“吊灯”。

具体做法:对于多头仓位,止损价 = 历史最高价 – N × ATR;空头仓位则止损 = 历史最低价 + N × ATR。其中N通常取2或3。这个策略形象地说,就像从天花板吊一个吊灯,始终在价格下方一定距离处跟随。只要价格不断创新高,止损就会被拉升(对于多头);一旦价格回撤幅度超过设定的N倍ATR,触及吊灯位置,则触发止损离场 。

吊灯止损的优点在于:趋势市中锁定利润,当行情持续朝有利方向运动时,止损不断移动保护累积利润;而当趋势反转超过正常波动范围(超过N倍ATR)时及时退出。它将ATR的波动衡量和价格的趋势高低点相结合,是趋势跟踪系统中常用的退出策略之一。

一般来说,N取值越大,止损越宽松,适合波动较大的品种或长周期趋势;N小则更紧凑,适合平稳品种或短线交易。这个策略已被广泛纳入技术分析软件。

比如下图就是 StockCharts上 S&P 500指数的吊灯止损,采用的是 22 日 ATR的 3 倍作为止损。回望过去两年 S&P 500指数的走势你就会发现,真正酣畅淋漓的上涨时,S&P 500指数是绝不会跌破吊灯止损线的(蓝色线)



 

3.4 渐进式止损

某些交易者会将ATR止损与仓位管理结合,采用渐进式止损策略。

做法是随着价格向盈利方向移动一定幅度后,逐步收紧ATR倍数。

例如初始止损用3×ATR,当盈利达到1×ATR时,将止损改为2×ATR跟踪;

盈利达到2×ATR时,止损缩至1×ATR等。

这样在趋势初动阶段给予较大空间,一旦有浮盈则迅速保护成果。这种方法对于震荡后突破的走势效果较好:初期ATR较低,3倍ATR止损很近但突破时也不易回撤太深;当行情发展后ATR往往上升,这时改用较小倍数能跟上加速的波动。

这实际是一种动态调整ATR倍数的方法,根据持仓浮盈和波动状况逐步收紧保护。虽然文献对此策略的系统研究较少,但在实务中不少交易者会依据经验采用,例如先耐心持有利润奔跑,后期尽量保住胜利果实。需要注意控制调整节奏,避免波动暂时扩大时过早收紧导致正常回调被止盈,否则可能错失后续更大行情。

棘轮效应原则:止损位只能向有利方向移动,不能向不利方向调整,确保已锁定的利润不会被轻易放弃。

实际应用中,交易者可以选择每日更新止损位置,或当价格突破新高/新低时更新。通过ATR动态跟踪止损,既能给予价格足够的呼吸空间,又能在趋势逆转时及时退出市场。

 

四、ATR在仓位管理中的应用

4.1 仓位管理的重要性

盈利的交易系统离不开有效的仓位管理。即使拥有高胜率的交易策略,不恰当的仓位分配也可能导致资金亏损甚至爆仓。ATR作为波动性指标,为仓位大小的确定提供了科学的方法。

4.2 基于波动性的仓位调整

ATR仓位管理的基本原则是:在波动较大的市场中减少仓位,在波动较小的市场中增加仓位。这种反向调整方式有助于平衡风险,维持比较稳定的每笔交易风险暴露。

一个常用的ATR仓位计算公式是:


仓位大小 = 风险金额 ÷ (ATR × 乘数)

其中:

  • 风险金额:愿意在该笔交易中承受的最大亏损金额,通常为账户总额的1%-3%

  • ATR乘数:通常与止损设置中的N值相同

4.3 固定风险法则

“固定风险”是利用ATR进行仓位管理的核心策略之一。这种方法确保每笔交易承担相似的账户风险百分比,无论市场波动性如何。

例如,假设交易者决定每笔交易风险不超过账户的2%:

  • 账户规模为10万元

  • 每笔交易最大风险为2000元(10万的2%)

  • 某股票ATR为5元,使用2倍ATR作为止损距离,即10元

  • 该笔交易合适的仓位计算为:2000元 ÷ 10元 = 200股

如果另一只股票ATR为10元,同样使用2倍ATR作为止损:

  • 仓位计算为:2000元 ÷ 20元 = 100股

通过这种方法,交易者在波动性较大的市场中自动减少仓位,既控制了风险,又避免了因情绪波动导致的不合理仓位调整。

4.4 衡量资产相对波动性

对于管理多个交易品种的投资者,ATR百分比(ATRP)提供了一种比较不同资产相对波动性的有效工具。通过ATRP的比较,可以合理分配不同资产的仓位权重:

  • ATRP较高的资产应分配较小的仓位

  • ATRP较低的资产可以适当增加仓位

这种方法特别适用于跨市场交易或管理包含股票、商品、外汇等不同类别资产的投资组合。

五、基于ATR的Keltner通道

5.1 Keltner通道与布林带的对比

Keltner通道是一种基于ATR的价格通道指标,由Chester W. Keltner在20世纪60年代首次提出,但当时还并不使用 ATR 来计算通道宽度,而是使用 trade range。ATR 正是对这个指标的改良。

正因此,后来大家使用的 Keltner 通道,是基于 ATR 计算的。与更为知名的布林带类似,Keltner通道也由中轨和上下轨组成,但两者计算方法不同:

  • 布林带:基于价格标准差,当波动性增大时通道迅速扩张

  • Keltner通道:基于ATR,提供更稳定、更少噪音的价格通道

5.2 Keltner通道的计算方法

现代版Keltner通道的计算方法如下:

  1. 中轨:通常是20期指数移动平均线(EMA)

  2. 上轨:中轨 + (ATR × 乘数)

  3. 下轨:中轨 - (ATR × 乘数)

其中乘数通常设为2,可根据需要调整。较大的乘数会产生更宽的通道,捕捉更大的价格波动;较小的乘数则提供更紧密的通道,可能产生更频繁的信号。

下图是 S&P 500指数的 Keltner带,同样的观感,美股酣畅淋漓的上涨中,是不会触及下轨的。



不过可惜的是,在国内,类似通达信等股票软件,只有布林带,没有 Keltner 通道。当然,由于 Keltner 通道的公式不复杂,有兴趣的可以自行写或者让大模型帮你写一个,作为通达信的指标来使用。

下图是我自用的通达信版 Keltner 通道公式:



下图则是沪深300 过往的 Keltner 叠加。





5.3 Keltner通道的交易策略

Keltner通道可用于构建多种交易策略:

突破策略:当价格突破上轨时买入,突破下轨时卖出。这种策略适合捕捉突破性行情。不过这类突破策略,可以增加突破后跌破中轴线止损的保护策略。

回归策略:当价格触及上轨时做空,触及下轨时做多,预期价格将回归中轨。这种策略适合震荡市场。

趋势确认:将价格与中轨的关系用作趋势确认工具,价格在中轨上方看涨,在中轨下方看跌。

挤压识别:当Keltner通道变窄时,通常预示着波动性即将增加,可能出现重要价格突破。

5.4 实战应用技巧

在实际交易中,Keltner通道可以与其他指标结合使用,提高信号质量:

  • 与RSI等动量指标配合,避免在超买/超卖区域做出逆势操作

  • 与移动平均线系统结合,增强趋势确认

  • 与成交量指标配合,验证价格突破的有效性

为减少假信号,可以添加确认规则,如要求价格连续两个周期保持在通道外才确认突破。

此外,通过观察Keltner通道的宽度变化,可以识别市场波动性的周期性特征,把握大行情的爆发时机。在波动性极低、通道极度收窄时,往往预示着即将出现重要的市场变动。

结语

ATR作为一个简单而强大的技术指标,其应用远不止于测量市场波动性。通过本文的介绍,我们看到ATR在止损管理、仓位分配以及价格通道构建等方面的广泛应用。它之所以历经数十年仍被交易者广泛采用,正是因为其适应性强、概念清晰且实用性高。

作为交易者,掌握ATR不仅能帮助你更客观地评估市场风险,还能为交易决策提供量化的依据,减少情绪因素的干扰。无论你是追求趋势突破还是价格回归,是短线交易还是长期持仓,ATR都能为你的交易系统增添科学的风险控制维度。

最后需要强调的是,任何技术指标都不是万能的。ATR应当作为完整交易系统中的一个组成部分,与其他分析工具、风险管理规则和交易心理训练相结合,才能发挥最大效用。希望本文对你理解和应用ATR有所帮助,为你的交易之路增添一份理性与纪律。


亏损37亿美元的英特尔 市值一夜暴涨500亿美元

 美国时间4月23日,英特尔交出一份净亏损37亿美元的成绩单时,多数人或许会以为这家芯片巨头又经历了一个难熬的季度。


不过,华尔街的反应却截然相反:截至本文发稿,英特尔股价在盘后交易中飙升超过18%,市值一夜膨胀约500亿美元。

戏剧性的反差,恰好揭示了英特尔当前的处境:财务层面的账面亏损,掩盖了其在核心业务上已显现出的增长动能。

截至2026年3月28日的第一季度,英特尔营收达到136亿美元,同比增幅为7%,这已是该公司连续第六个季度营收超出市场预期。相比之下,去年同期营收为127亿美元。而过去七个季度中,有五个季度营收处于同比下滑状态。

如今,这一趋势似乎正在被逆转。

在更能反映主营业务的Non GAAP口径下,英特尔每股收益达到0.29美元,而华尔街分析师此前的平均预期仅为1美分,上年同期则为0.13美元。

这份远超预期的成绩单,连同对第二季度138亿至148亿美元营收的乐观展望,彻底点燃了市场的热情。

此外,英特尔宣布斥资140亿美元,从阿波罗全球管理公司手中回购了其爱尔兰Fab 34工厂49%的股权,这一举动被投资者普遍解读为对未来信心的强力宣言。

英特尔股价年初至今已累计上涨超过80%,成为标准普尔500指数中表现最亮眼的股票之一,这家芯片巨头似乎正从被遗忘的角落里重回舞台中央。

  01 37亿美元亏损的背后

财报显示,GAAP口径下归属英特尔的每股亏损为0.73美元,较去年同期的亏损0.19美元显著扩大。亏损主要源于两笔一次性、非现金的会计处理。其一是英特尔对持有的Mobileye 78%股份进行了38亿美元的资产减记,其二是与美国政府持有英特尔9.9%股份相关的衍生品支付。

剔除这些干扰项后,英特尔在Non GAAP口径下实现了15亿美元的净利润,同比增长156%,每股收益0.29美元,较去年同期增长了123%。

营收层面,136亿美元的成绩不仅超越了英特尔自身117亿至127亿美元的指引上限,也远超市场预期的124亿美元。毛利率同样呈现出改善的迹象,GAAP口径下为39.4%,较去年同期的36.9%提升了2.5个百分点;Non GAAP口径下则为41%,相比去年同期的39.2%也有所提升。

在控制成本方面,英特尔也展现了初步成效,其研发与销售管理费用在GAAP口径下同比下降了8%。

英特尔首席财务官大卫·辛斯纳(David Zinsner)将这份业绩归因为公司业务的韧性,“我们交出了强劲的第一季度业绩,这反映了CPU在AI时代日益增长且不可或缺的作用,以及市场对硅片空前旺盛的需求,也体现了我们在扩大可用供应方面的纪律性执行。”

这些数据清晰地表明,英特尔的核心运营正在改善,其产品,尤其是数据中心处理器,正重新获得市场的青睐。

  02 用18A夺回制程主权,下重注于14A

英特尔的复兴故事,核心是制程技术的追赶与超越。

在这个被称作“芯片路线图”的竞争赛道上,英特尔已经迈出了实质性的一步,首次将最新的英特尔18A制程带入主流市场,推出了英特尔酷睿系列3处理器。该处理器不仅采用了18A工艺,还集成了最新的IP和现代化特性,实现了全天续航能力。

同时,用于工作站的英特尔至强600处理器、用于台式机和移动设备的酷睿Ultra 200S Plus和200HX Plus处理器也相继推出,丰富了其产品组合。

英特尔18A制程在规格上与台积电的2纳米节点相似,并已在其亚利桑那州的新工厂进行生产。然而,挑战在于良品率,部分18A晶圆存在缺陷,导致可用的芯片数量较低。即便如此,英特尔依然在推进18A布局,其首款基于该工艺的服务器处理器Clearwater Forest预计在2026年上半年推出。

但18A只是解决生存问题,真正的未来赌注押在了下一代的14A技术上。

英特尔CEO陈立武(Lip-Bu Tan)已明确表示,公司“正全力投入14A”。这一决策的背后,是英特尔此前便定下的策略:等待一个足够重量级的大客户出现,再为升级到最新技术而进行昂贵的扩产。如今,这个客户似乎已经浮出水面。

芯片代工业务被认为是英特尔复兴战略中最具雄心,也最为艰巨的部分。

在第一季度,英特尔代工业务营收达54亿美元,同比增长16%,但一个无法回避的现实是,这笔收入绝大部分来自于制造英特尔自家的芯片,外部客户贡献甚微,除了一些传统晶圆业务外,金额不到2亿美元。这个部门在2025年全年曾创下178亿美元的营收,却录得了103亿美元的巨额运营亏损。

为扭转局面,英特尔需要一个强有力的外部“锚定客户”。

英特尔在美国时间4月7日宣布,作为战略合作伙伴正式加入由马斯克领导的Terafab项目,与SpaceX、xAI和特斯拉携手,在得克萨斯州奥斯汀建设庞大的AI芯片综合体。

4月23日,马斯克也在特斯拉财报电话会议上投下重磅炸弹,明确表示计划使用英特尔仍在开发中的14A制程在该工厂为特斯拉汽车、机器人以及SpaceX的太空数据中心制造芯片。马斯克评论道:“等到Terafab大规模量产时,14A可能已经相当成熟,或已准备好进入黄金时期。”

这无疑是英特尔代工业务的一次重大突破,标志着14A技术获得了首个主要客户。Seaport Research Partners的分析师杰伊·戈德伯格(Jay Goldberg)评价道:“拥有一个客户比时间安排更重要。在芯片数量上,这不等于苹果或英伟达,却是一个真实的客户,能带来真实的产量”。

  03 140亿美元的“回购”

英特尔正在生产端进行一场有计划、有节制的“纪律性扩张”,而回购爱尔兰工厂的股权便是其资产负债表修复和战略转向的关键一步。

在第一季度,英特尔斥资140亿美元从阿波罗全球管理公司手中回购了其爱尔兰Fab 34工厂合资实体中49%的少数股权。这笔交易的意义远不止于数字,它象征着公司已度过最危急的现金流难关,并坚信CPU在AI时代的价值将长期增长。

英特尔CFO辛斯纳强调,公司“仍专注于最大化工厂网络利用率,以改善可用供应,全年满足客户需求。”他同时透露,英特尔在新生产设备上的支出将超过原预算,今年的资本支出将大致与去年持平,而非此前计划的减少开支。这表明,为了应对“空前旺盛的需求”,英特尔正在增加更多设备来填充现有的工厂空间。

需求的增长带来了定价与供应的双重效应。辛斯纳表示,英特尔已选择提高芯片价格以覆盖扩产带来的成本上升。然而,产能仍是瓶颈。

财报发布后,陈立武也直言不讳地指出了当前的困境:“需求非常巨大。我们正与团队非常努力地工作,确保交付,确保满足需求,但供给仍然不足,因为客户的需求还在不断增加。”他补充说,自己正“高度专注”于提高工厂产出。在马来西亚槟城,英特尔已经扩大了组装和测试产能,以支撑全球供应链的韧性。

  04 绑定谷歌、英伟达,CPU在AI时代“复辟”

英特尔的数据中心业务正成为其财报中最亮眼的部分,这背后是CPU在AI时代角色的根本性转变,以及随之而来的巨头联盟。

第一季度,英特尔数据中心与AI事业部营收达到51亿美元,同比激增22%,远超分析师预期的44.1亿美元。推动增长的主因,是市场对至强服务器处理器的需求激增。

随着AI的发展重心从训练庞大的基础模型转向部署具备推理能力的“代理式AI”,CPU在处理这些复杂工作负载方面的优势开始凸显。陈立武在声明中精准地概括了这一趋势:“下一波人工智能将把智能更贴近最终用户,从基础模型转向推理,再到代理式AI。这一转变正在显著增加市场对英特尔CPU、晶圆和先进封装产品的需求。”

这一技术转向也促成了多项关键合作。

英特尔与谷歌宣布了一项多年期合作,后者将在其工作负载优化实例中持续部署至强处理器,并共同开发定制的ASIC基础设施处理单元。

此外,英特尔至强6处理器已被英伟达选中,成为其下一代DGX Rubin NVL8系统的主机CPU,这巩固了英特尔在顶级AI基础设施部署中的核心地位。同时,英特尔还与SambaNova宣布了异构硬件解决方案蓝图,将结合GPU和RDU与至强6处理器,旨在解决性能与软件兼容性挑战。

这些合作表明,AI计算并非只有GPU一个选项,CPU正在重新成为构建AI系统的关键基石。

  05 92倍市盈率能撑多久?

在股价飙升2400亿美元的狂欢背后,关于英特尔估值是否已脱离基本面的警告声从未停歇,华尔街内部的分歧已到了白热化程度。

尽管英特尔交出了一份亮眼的成绩单,其股票已成为市场上最昂贵的芯片股。当前股价约为未来12个月预期收益的92倍,这一估值不仅远超英伟达的约22倍,甚至高于Arm的89倍,位列费城半导体指数之首。

Gabelli Funds的投资组合经理亨迪·苏桑托‌(Hendi Susanto)持谨慎态度:“我认为英特尔财务状况的真正改善还需要时间,股价在这个过程中可能还会有起伏,甚至回落。”

而Visible Alpha的研究主管梅丽莎·奥托(Melissa Otto)更是直接点明:“分析师们一致认为英特尔股票很贵,并且根据当前估值,他们预计股价会下跌。英特尔需要拿出明显更高的业绩指引和盈利,才能基本突破目前已被市场消化的预期。”

看空者的理由相当充分。由弗兰克·李(Frank Lee)领导的汇丰银行分析师团队认为,在需求高企和供应受限的环境下,服务器CPU的涨价潜力是“推动盈利上升的关键近期催化剂,目前尚未被市场消化”。

韦德布什分析师马特·布莱森(Matt Bryson)给出了30美元的目标股价,较当前股价有超过50%的下跌空间,他评价道:“过去三个月的变化似乎与英特尔执行力有明确改善迹象的关系不大,而是由于AI数据中心的持续加速增长导致可用的一流制造产能趋紧。”

英特尔面临的核心挑战依旧存在:毛利率已从历史高位的60%以上跌落至如今的39%左右,市场份额仍在被AMD等对手蚕食,代工业务从经济性上证明自己仍需时日。

以下是英特尔2026年第一季度财报分析师电话会议精简版:

英特尔首席执行官陈立武点评:

第一季度,英特尔营收、毛利率和每股收益均高于指引高端,这是我们连续第六个季度超出财务预期。尽管工厂产量有所提升,所有业务线的需求依然超过供应,尤其是至强服务器CPU,我们预计这一势头今年和明年将持续。基于Intel 3的至强6和基于Intel 18A的Core系列3产品均已进入全产量爬坡,是五年内最快的新产品爬坡。

在人工智能巨大需求的推动下,半导体行业TAM正接近1万亿美元。英特尔依靠三项重要战略资产——x86 CPU特许经营权、先进封装技术和庞大的制造网络,处于受益于这一需求的有利地位。人工智能正走向现实世界,转向更分布式的推理和强化学习工作负载,如代理式AI、物理AI、机器人和边缘AI。

这一转变现已开始体现在我们的业绩中。过去几年,高性能计算的讨论几乎完全集中在GPU和其他加速器上。近几个月,明确迹象显示CPU正重新确立其作为人工智能时代不可或缺的基础地位。CPU目前充当整个AI堆栈的协调层和关键控制平面。

关于英特尔代工,人工智能基础设施加速部署为代工业务带来重要机遇。Intel 4和Intel 3稳步推进,18A晶圆目前运行速度超过内部预测,标志执行力和工厂成品产量的有意义转折。先进封装技术也继续稳步进展,客户积压订单进一步增长。

Intel 14A的成熟度、良率和性能在同一时间点均优于Intel 18A。我们预计,从2026年开始兑现早期设计承诺,并延伸至2027年。我特别高兴的是,迄今的进展也促使我们将更多未来产品流片转向Intel 14A。

我们近期宣布了与SpaceX、xAI和特斯拉的合作,以支持TeraFab项目。我和马斯克都坚信,全球半导体供应无法跟上快速加速的需求。我们乐于探索重构硅工艺技术的创新方法,寻找非常规路径提升制造效率,最终带来半导体制造经济性的动态改善。

一年前,关于英特尔的讨论是它能否生存下去。今天,讨论的是我们能以多快的速度增加制造能力并扩大供应,以满足巨大需求。今天的英特尔已截然不同,我们仍有很多工作要做。

英特尔首席财务官辛斯纳在谈及费用与支出时表示,2026年运营支出目标此前设为160亿美元,但受通胀压力、可变薪酬以及为抓住机遇而进行的定向投资影响,实际数字可能会更高。

他还预测,2026年资本支出将与去年持平,而此前预期为持平或下降,原因是为支持已承诺的需求而增加产能投资,并持续聚焦于提升工厂生产力和产出。

辛斯纳预计今年全年支出大致与去年持平,且仍将重点投向能直接增加晶圆产出的设备,以支撑今年和明年的增长。

以下为分析师问答环节:

问:能否谈谈与谷歌的交易及其他长期协议,它们的结构如何,以及如何在下阶段带来更好收益?

陈立武:谷歌是我们第一季度签署的多个长期合同之一,意义重大。至强处理器已投产,我们正在建立长期、互信的伙伴关系。这印证了对我们CPU和部分ASIC业务的强劲需求,也是我们在AI基础设施建设中获胜的实例。后续会在适当时机宣布其他合同。

辛斯纳:这些协议大多为期三到五年,在数量和定价上做了明确约定。谷歌这一单是双方都愿意公开的。部分客户选择保密,我们也充分尊重,因此有些未对外公布。整体上是双赢:我们能清楚掌握需求量,并用于供应规划,客户则获得稳定的供应来源和价格预期。

问:关于资本支出,是否已包含代工客户的投入部分?我们何时能更多地从资本支出数字中看出这方面的信息?

辛斯纳:目前预计资本支出将与去年持平。最初我们预计会下降,上季度调整为持平或下降,现在看将持平,这直接反映了当前需求环境。过去几年,我们相当一部分资本支出投向了空间(厂房、洁净室等基础设施)建设,目前空间储备充裕。因此,即使总支出持平,空间支出也将大幅减少,设备支出同比增长约25%,因为我们看到了巨大需求,必须确保供应跟上。进入明年后,资本支出方向会更明朗。

关于外部代工客户,我们的判断一直比较稳定:客户信号将在今年下半年到明年初变得更为具体。届时结合我们自身持续增长的需求,我们将更清楚未来几年需要多少供应,并据此安排支出。我们与设备供应商关系牢固,并保持定期高层接触,能够根据需要及时调整方向,以匹配内外部供应动态,并相应调配产能。

问:关于服务器CPU,英特尔目前的竞争地位如何?强劲增长是纯粹由市场需求推动,还是你们的产品线相对其他x86竞争对手或ARM确实有竞争优势?

陈立武:客户反馈很明确:从训练转向推理时,CPU非常关键。在推理场景中,CPU在协调、控制平面以及基于数据管理各种代理方面效率高得多。CPU与GPU的比例过去是1:8,现在是1:4,我认为未来可能持平甚至反转。所以需求非常强劲。

竞争方面,我们正持续完善路线图。最终,最好的产品会胜出。我们对CPU架构做了大量针对不同工作负载的优化。此外我们还有一个独特优势:不仅有CPU,还有先进封装和代工能力。这让我们能更快推动变革,服务客户多样化的工作负载。我们称之为XPU。除CPU外,我们还通过新聘人才在GPU领域低调布局,同时向加速器领域拓展,以便从边缘到物理AI全面服务客户,并保持竞争力。

问:英特尔在努力扩大供应,但如果所有业务线供应都低于需求,单靠提高良率能解决吗?

陈立武:我们在努力推动良率提升,18A的良率改善非常显著。14A上,0.5 PDK已可用,我们的目标是0.9 PDK,届时客户将决定产品、数量和所需产能。除了良率,我们还在推动周期时间改进,以匹配客户的需求和时间安排,真正为他们提供定制优化。

问:关于代工模式的演变。你们在追求典型的代工客户,但TeraFab似乎有所不同,甚至可能类似工艺许可协议。这会是一种典型的代工安排,还是有可能将整个工厂交给他们运营?

陈立武:关于14A,我们在良率和周期时间上进展显著,正在与多个客户深入接触。我的风格是少承诺、多交付,因此除非客户希望公开,否则我们不计划主动宣布。TeraFab方面,我和马斯克都认为全球供应追不上需求的快速加速。我们都认同将一起探索工艺和制造方面的创新方法。这是一种非常广泛的关系,有进展会适时更新。这显然是非常令人兴奋的合作,同时我们还有多个其他客户在接洽中。

问:关于服务器CPU竞争,相较AMD,你们近期是否正在获取份额并预期继续获取份额?中长期看,你们如何应对Arm的挑战?

陈立武:当前CPU需求很大,各方都从中受益。产品路线图方面,我们一直在进行微调。一颗新芯片通常需要12到18个月,目前正专注于推进既定计划的执行。

我们将同步多线程技术重新引入路线图,Coral Rapids将具备该能力,以有效与AMD竞争,我们正在加速Coral Rapids的推进。同时,我们在CPU和GPU架构上持续投入,并已招聘顶尖人才完善新产品。

关于Arm,我们很清楚他们的模式。Arm的许可模式一直有效,当然他们也在继续提高许可费,并且有一支构建参考芯片的硅团队。亚马逊和谷歌使用Arm架构并非新闻。但好消息是,我们有OEM客户与我们紧密合作,与重要客户保持长期愿景。从Granite Rapids到Diamond Rapids再到Coral Rapids的路线图正在强劲推进。我们对自己的产品组合有信心。

在服务器端,除x86外,我们还有与SambaNova在数据流架构上的合作,已取得一些成功。我们已经组建了专门的团队,并有技术路线图,随着时间推移将变得极具竞争力。

辛斯纳:除了产品层面,代工业务提供了另一个,甚至多个机会。我们可以为客户提供先进封装和晶圆,用广泛的产品能力支持他们在市场上的CPU或AI需求。

问:能否详细说明下半年如何推动产量增加?其中多少来自良率提升、周期时间缩短、新增晶圆厂设备,以及外包台积电?

辛斯纳:我们正在三个节点同时增加晶圆投料——Intel 10/7、Intel 3和18A,EUV节点增幅更显著,但10/7今年也会增加。这是满足需求的核心。陈立武已经大力推动团队用传统方式——提高良率和吞吐量——增加供应,这正是我们第一季度实现目标的方式。预计全年他都会这样做。此外,我们当然也会使用外部代工厂,并根据需要灵活调配。

陈立武:台积电是我们非常重要的合作伙伴。但具体选择哪家代工厂,由产品部门根据最佳方案决定。我们将采取多代工厂策略(内部加外部),以便为客户创造最大利益。

问:你们提到积压订单在增加,能否分享具体数字、今年或明年的收入目标,以及客户数量?

辛斯纳:我之前说过,进展非常令人满意。我最初以为这些机会的规模可能达到数亿美元级别,但到现在,我们看到的是每年数十亿美元级别的需求。未来十年,这将成为代工收入的重要组成部分。好消息是,先进封装确实是我们的差异化产品,能为客户做很多事,包括支持更大的光罩尺寸。这对客户有真正价值,因此我们相比代工业务其他领域获得了非常有吸引力的定价。我们预计,其毛利率随时间推移至少会达到代工业务的平均水平。

问:关于18A良率,能否说明具体改善了到什么程度?

辛斯纳:18A良率是我们严密保护的专有信息,不便透露细节。可以说,陈立武年初设定了到今年年底的目标,我们可能年中左右就能达到。他在推动团队取得更好业绩方面做得非常出色,这也会延续到明年的良率预期中。代工层面还有更多工作要做,需要多个季度才能达到代工平均毛利率水平,但它已经好于预期。我们高度聚焦良率。陈立武为该领域引入了大量人才,并引入在计量学方面特别擅长的外部合作伙伴,这帮助我们更好执行。

问:关于ASIC业务,能否说明这里面包括什么,规模多大,以及未来几年的增长战略?

陈立武:ASIC业务有时是为客户特定工作负载优化的定制芯片,这非常重要。除了聚焦工程改进,我们花大量时间与客户在一起,理解工作负载,然后为他们量身定制需求,这很关键。拥有强大且正确的IP组合同样至关重要。我们具备独特优势——拥有CPU/XPU、先进封装和先进工艺,能为客户进行系统优化。这是非常令人兴奋的机遇和快速增长领域。我们已经与多个客户接触,反馈非常积极。未来五年,这对我们将是快速增长的领域。

问:关于供应,此前你们提到部分晶圆正从客户端重新分配给数据中心,并预计第一季度限制程度达到顶峰。在当前季度指引中,限制程度如何?下半年是否会显著改善?

辛斯纳:整体来看,供应从第二季度开始会有所增加,而且之后每个季度都会逐步改善。第一季度实际上是全年供应最紧张的一个阶段。

在第一季度,我们还做了一些库存梳理,比如把之前认为难以销售的降规产品和一些积压的旧产品重新盘活,并与客户合作,把这些产品用在他们的系统中,这对缓解供应压力起到了不小的作用。

至于第二季度,我不确定还能否继续获得类似的库存收益。我们会继续做清查,但更重要的还是依靠产量的提升来推动供应增长。

问:关于服务器CPU路线图,从至强到Diamond Rapids再到Coral Rapids,以及在同步多线程技术上缩小差距,能否提供路线图节奏的更多信息?

陈立武:现在整体需求非常强劲,我们也对路线图做了一些调整。简单来说,Diamond Rapids会紧接在Granite Rapids之后推出,而Coral Rapids则是下一代产品,会引入多线程技术。

当前我们的重点还是把这些产品按计划落地、执行到位。同时,我们也会利用ASIC业务,在短期内通过定制化芯片满足部分客户的需求。这对我们来说是一个很好的机会,因为我们在这方面有比较独特的优势。

特约编译金鹿对本文亦有贡献