在郭明錤的博文中，他首先引用了英特尔最新的产品路线图，明确指出在 Lunar Lake 之后，无论是即将面世的 Arrow Lake、Nova Lake，还是后续的 Raptor Lake 更新版，乃至更长远的 Twin Lake、Panther Lake 与 Wildcat Lake 等一系列新品，均将摒弃 LNL 所采用的独特封装方式。这一决定无疑为 LNL 的失败画上了沉重的句号。

回溯 LNL 项目的诞生，其背后承载着英特尔两大核心战略意图：一是与 Apple Silicon 一较高下。随着苹果 MacBook 系列全面转向自研 M 系列芯片，其市场份额显著提升，英特尔亟需通过 LNL 证明 x86 架构同样能够实现与 Apple Silicon 相媲美的性能与续航能力，以稳固其在个人电脑市场的领先地位。二是作为对微软 Surface 系列转向 ARM 架构处理器的直接回应。面对微软宣布 2024 年第二季度新款 Surface 将全面搭载高通处理器，该处理器具备高达 45 TOPS（万亿次运算）的算力，英特尔迅速反应，决定推出 LNL 作为竞品，并为此做出了三项关键决策：一是整合 DRAM 内存以简化系统设计，二是指定特定零部件供应商如 Renesas 作为电源芯片的独家合作伙伴，三是将神经处理单元（NPU）的算力提升至 48 TOPS，以期在 AI 性能上占据优势。

然而，尽管英特尔对外宣称 LNL 的失败源于整合 DRAM 导致的毛利率稀释，郭明錤却通过深入调研揭示了更为复杂的真相。首先，品牌和代工厂商因 LNL 采用的零部件定制化程度高，灵活性降低，影响了其利润空间，因此采用意愿普遍不高。其次，英特尔在 DRAM 供应链上的议价能力远不及苹果，加之需依赖台积电代工，这无疑加剧了其成本结构的劣势。再者，尽管 LNL 试图通过提升 AI 性能来吸引消费者，但当时 AI 在个人电脑领域的应用尚不成熟，消费者对于价格更高的 LNL 并不买单。

LNL 的失败，不仅暴露了英特尔在制程技术上的滞后，更深层次地揭示了其在产品规划能力上的不足。这一点从 AMD 在常规服务器市场持续攀升的占有率中得到了印证。郭明錤指出，制程技术的落后或许只是表象，隐藏在背后的，是英特尔内部组织机制的问题，它导致了一系列错误的产品决策。