英特尔与英伟达合作如何重塑芯片市场估值体系？

2025年以来，英特尔（INTC）与英伟达（NVDA）的合作传闻及潜在协同效应成为芯片市场关注的焦点。作为全球芯片行业的两大巨头，英特尔以CPU、IDM（集成器件制造）及数据中心解决方案为核心，英伟达则在GPU、AI芯片（如H100）及CUDA生态中占据绝对优势。两者的合作若能落地，有望重构芯片市场的竞争格局，并对行业估值体系产生深远影响。本报告将从

、、、四大维度展开分析。

英特尔与英伟达的合作动机源于

：

• 英特尔的需求
  ：近年来，英特尔在GPU、AI芯片领域的竞争力下滑（如Xe GPU市场份额不足5%），且数据中心业务增长乏力（2025年Q2数据中心收入同比仅增长1%）。其亟需借助英伟达在AI算法、GPU架构及CUDA生态的优势，提升AI芯片的性能与市场渗透力；同时，英特尔的IDM 2.0战略（Foundry业务）需要大客户支撑，英伟达作为全球最大的芯片设计公司（2024年GPU收入占全球60%），若将部分芯片代工订单交给英特尔，可显著提升英特尔Foundry的产能利用率与技术迭代速度。
• 英伟达的需求
  ：英伟达的高增长依赖于AI芯片的持续需求（2025年Q1 AI芯片收入占比达45%），但芯片代工产能（主要由台积电承担）成为瓶颈。英特尔的Foundry业务（如俄勒冈州的Ribbon Falls工厂）若能提供7nm/5nm制程的产能，可缓解英伟达的代工压力；此外，英特尔在数据中心CPU的市场份额（约90%）若与英伟达的GPU结合，可形成“CPU+GPU”的组合解决方案，增强在数据中心市场的竞争力（如云计算、高性能计算）。

尽管2025年以来的公开信息未披露具体合作细节（工具4-6未找到相关搜索结果），但行业普遍预期合作可能围绕

、、三大方向展开。

从财务指标（工具0-3）看，英特尔与英伟达的估值体系存在显著差异，反映了市场对两者

与的不同预期：

指标	英特尔（INTC）	英伟达（NVDA）	差异解读
市值（亿美元）	1050	4428	英伟达市值是英特尔的4.2倍，源于其在AI、GPU领域的高增长预期。
Forward PE	36.63	40.32	两者PE相近，但英伟达的Trailing PE（58.39）远高于英特尔（无，因亏损），反映市场对英伟达未来增长的信心。
Price to Sales（PS）	1.98	29.82	英伟达的PS是英特尔的15倍，因市场赋予其“AI增长引擎”的高估值（AI芯片收入占比高）。
Price to Book（PB）	1.08	52.87	英特尔的PB接近1（破净边缘），反映市场对其传统制造业务（如CPU）的低估值；英伟达的高PB源于其无形资产（如CUDA生态、AI技术）的高价值。
EV to EBITDA	121.87	48.26	英特尔的高EV/EBITDA因EBITDA极低（2024年EBITDA仅12亿美元），反映其转型期的利润压力；英伟达的EV/EBITDA合理，因EBITDA高增长（2025年Q1 EBITDA同比增长35%）。
季度收入增速（YOY）	0.2%	69.2%	英特尔收入几乎停滞，因传统CPU市场饱和；英伟达收入高增长，因AI芯片需求爆发（2024年AI芯片收入同比增长80%）。

：英特尔的估值体系仍以为核心（看重PB、PS、EV/EBITDA等低估值指标），而英伟达的估值体系已转向（看重PE、PS、未来增长预期）。这种差异源于两者在（英伟达的CUDA生态）、（AI vs 传统CPU）及（英伟达的高利润率）上的差距。

若合作能有效落地，将从

与两大层面改变芯片市场的估值体系：

英特尔当前的低估值（PB 1.08、PS 1.98）源于市场对其

（收入增速0.2%）与（2024年净亏损187亿美元）的担忧。若合作能带来以下改善，其估值体系将向转移：

• AI芯片收入增长
  ：若与英伟达合作开发AI芯片（如结合英特尔的CPU与英伟达的GPU/AI算法），可提升英特尔在AI市场的份额（当前仅占5%），推动收入增速回升（如从0.2%提升至10%以上）。
• Foundry业务升级
  ：若英伟达将部分芯片代工订单交给英特尔（如7nm GPU），可提升英特尔Foundry的产能利用率（当前约60%）与技术迭代速度（如追赶台积电的5nm制程），从而改善EBITDA（2024年EBITDA仅12亿美元）。
• 生态协同效应
  ：若英特尔的CPU与英伟达的GPU在数据中心市场形成组合解决方案（如“Xeon + H100”），可增强其在数据中心市场的竞争力（当前市场份额约70%，但面临AMD与英伟达的挑战），推动利润率提升（2024年Operating Margin为-3.8%）。

：英特尔的PS（1.98）可能向行业平均水平（如AMD的5.6）修复，PB（1.08）可能回升至2以上，EV/EBITDA（121.87）可能降至50以下（接近行业平均）。

英伟达当前的高估值（PS 29.82、PE 58.39）源于市场对其

（H100占AI芯片市场70%）与的预期。若合作能巩固其优势，估值体系将向（如微软、谷歌）转移：

• 代工产能保障
  ：若英特尔的Foundry能提供稳定的7nm/5nm产能，可缓解英伟达对台积电的依赖（当前台积电占英伟达代工产能的90%），避免因产能短缺导致的收入损失（如2024年因台积电产能不足，英伟达AI芯片出货量低于预期）。
• 生态边界扩张
  ：若与英特尔合作整合数据中心生态（如CUDA与英特尔的OneAPI结合），可扩大英伟达的生态覆盖范围（当前CUDA主要用于GPU，若结合CPU，可覆盖更多应用场景），增强客户粘性（如云计算厂商AWS、Azure）。
• 技术壁垒提升
  ：若与英特尔合作开发更先进的AI芯片（如3nm GPU），可巩固英伟达在AI芯片领域的技术领先地位（当前H100的性能比AMD的MI300高30%），延长其垄断周期（预计未来5年AI芯片市场复合增长率达35%）。

：英伟达的PS（29.82）可能维持高位（甚至提升至35以上），PE（58.39）可能因收入增长（如2025年Q1收入同比增长69.2%）而保持稳定，PB（52.87）可能因无形资产（如CUDA生态）的增值而继续上升。

传统芯片市场的估值体系以

（如台积电的Foundry产能）、（如英特尔的CPU市场份额）、（如三星的芯片利润率）为核心。若英特尔与英伟达的合作能成功，将推动市场估值体系向、、转型：

• 生态协同估值
  ：市场将更看重企业在
  芯片设计
  （英伟达的GPU）、
  制造
  （英特尔的Foundry）、
  生态
  （CUDA+OneAPI）上的协同能力，而非单一环节的优势（如仅看重制造产能）。
• 长期增长预期
  ：对于高增长赛道（如AI、数据中心），市场将赋予更高的
  PE
  （如英伟达的58.39）与
  PS
  （如英伟达的29.82），而不是短期的
  PB
  （如英特尔的1.08）或
  EV/EBITDA
  （如英特尔的121.87）。
• 技术壁垒溢价
  ：拥有
  独家技术
  （如英伟达的CUDA生态）或
  不可替代产能
  （如英特尔的Foundry）的企业，将享受更高的估值溢价（如英伟达的PB 52.87远高于行业平均的10）。

：2023年以来，英伟达的估值从PS 15提升至29.82，主要因市场认可其“AI芯片+CUDA生态”的垄断地位，而非传统的制造能力。若合作能强化这种生态优势，芯片市场的估值体系将进一步向“生态协同”倾斜。

尽管合作具有潜在的估值提升效应，但仍存在以下风险可能阻碍估值体系的改变：

• 技术整合风险
  ：英特尔与英伟达的技术体系（如CPU vs GPU、x86 vs CUDA）存在差异，若合作开发的芯片无法达到预期性能（如AI推理速度低于市场预期），可能导致收入增长不及预期。
• 代工产能风险
  ：英特尔的Foundry业务（IDM 2.0）进展缓慢（如2024年Foundry收入仅15亿美元），若无法按时交付英伟达的代工订单（如7nm GPU），可能影响英伟达的收入增长（2025年Q1收入同比增长69.2%）。
• 市场需求风险
  ：若AI芯片市场需求不及预期（如云计算厂商减少AI芯片采购），即使合作成功，也无法推动双方的收入增长（如英伟达的AI芯片收入增速从80%降至30%）。

英特尔与英伟达的合作若能有效落地，将从

与两大层面改变芯片市场的估值体系：

• 对英特尔
  ：估值体系将从“低估值制造”向“增长型科技”修复（PB回升至2以上、PS修复至5以上）。
• 对英伟达
  ：估值体系将从“高增长”向“生态垄断”强化（PS维持30以上、PE保持50以上）。
• 对市场整体
  ：估值体系将从“制造能力驱动”向“生态协同驱动”转型，更看重企业在
  技术壁垒
  （如CUDA生态）、
  增长赛道
  （如AI）及
  协同效应
  （如CPU+GPU组合）上的优势。

尽管存在合作落地的不确定性，但从

（英特尔的制造与英伟达的AI）与（AI芯片市场复合增长率35%）看，合作成功的概率较高，芯片市场的估值体系向“生态协同”转型将是大概率事件。

：券商API数据[0]（英特尔与英伟达的财务指标、估值数据）、行业公开信息[1]（AI芯片市场增长预期）。