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发布日期：2026-05-22 02:56 点击次数：188
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中金点睛
Agentic AI的快速发展，带来了对CPU在推理时期地位重塑的探讨，本文通过对CPU需求的原因分析、市集测算及竞争景观探讨，探究CPU的翌日空间。天然短期并弗成完全详情配比，但长久CPU地位的飞腾具备一定合感性。
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CPU需求为什么会增长？在大模子考研阶段，以GPU为中枢的矩阵谋划才气是决定模子才气的中枢，产业内关爱焦点也聚焦在FLOPs等GPU的谋划性能优化上。但从2H25起，出现了两方面变化：1）在考研侧，强化学习的重要性升迁，使得CPU/GPU配比成为了系统的要害目的之一；2）在推理侧主要有三个领域：a） 推理Host CPU，配合GPU进行任务更动和应用率优化等，以致实行简便推理任务，形成对GPU的替代作用；b）编排节点CPU，在复杂agentic任务中，当作孤独节点承担逻辑运算并进行任务编排；c） 沙盒实行层随并发任务数加多带来CPU需求。
AI驱动下，CPU市集范畴有多大？咱们从两个维度尝试进行测算：1）中性基于GPU：CPU=1：1配比估量下，咱们测算至2030年大众CPU市集范畴将超1300亿好意思元；2）咱们测算Agentic AI面前情景下（5亿DAU或300亿日均token）对CPU的新增需求约莫为840万颗。从时候发展趋势看，当作新操作系统的“更动器”CPU的升级趋势包括更强的单核性能、更大的内存带宽、更强的I/O才气、更多中枢数。长久来看，咱们瞻望数据中心CPU迭代将围绕三条干线伸开：数据带宽才气升迁、任务单干专科化，以及与加快器的深度交融。此外，在需求快速增长情况下，咱们以为2026年管事器CPU加价趋势有望延续。
竞争景观：x86 vs Arm，谁将胜出？现在大众管事器CPU市集中Arm市占率不到20%，仍以x86架构为主。谈判Agent类居品领有高并发、延续运行、广泛轻量级推理肯求的特色，Arm精简指示集的功耗着力占优，不错解救更多中枢处理并发肯求，适用于高微辞的推理管事，咱们瞻望翌日其份额或将升迁。
风险
CPU需求不足预期，市集竞争加重，上游产能供应垂死。
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正文
跟着推理需求的延续升迁，对管事器系统从蓝本以GPU（矩阵谋划）为中枢转向CPU（任务编排等）重要性升迁的参谋渐渐升温，咱们以为长久来看，管事器里面的异构系统会成为趋势。本文重心参谋四个问题：1）从需求角度来看，本轮CPU需求升迁的原因是什么？2）类比存储的变化，面前CPU市集在供给和需求端呈现什么情状？3）长久视角看，翌日CPU的发展趋势有哪些？4）CPU市集的竞争景观怎样？
CPU需求为什么会增长？
在大模子的考研阶段，以GPU为中枢的矩阵谋划才气是决定模子才气的中枢，产业内关爱焦点也聚焦在FLOPs等GPU的谋划性能优化上。但从2H25起，出现了两方面变化：1）在考研侧，强化学习的重要性升迁，使得CPU/GPU配比成为了系统的要害目的之一；2）在推理侧主要有三个领域：a） 推理Host CPU，配合GPU进行任务更动和应用率优化等，以致实行简便推理任务，形成对GPU的替代作用；b）编排节点CPU，在复杂agentic任务中，当作孤独节点承担逻辑运算并进行任务编排；c） 沙盒实行层随并发任务数加多带来的CPU需求。
考研视角：强化学习带来对CPU需求的升迁
强化学习对CPU/GPU配比提议新要求。与传统好奇上以为在考研阶段GPU是独一重要的揣度目的不同，跟着强化学习的重要性升迁，谈判CPU资源的抑遏也成为了一个值得关爱的标的。现在强化学习的试验中，环境交互以及怎样分拨硬件资源，还是成为了系统的主要瓶颈，由于需要广泛CPU资源去运行模拟环境，CPU不足也会形成GPU 空转。因此合理设想CPU/GPU的配比，让CPU的线程数等于大概大于GPU SM 的数目，也成为了一个重要标的。但从完竣量的角度看，咱们判断强化学习带来的对CPU的需求相对推理较为有限。
OD体育(ODSports)官网入口推理视角：Agentic AI时期，CPU成为瓶颈要津
简便推理：成本视角下，CPU对GPU的替代作用
成本视角考量，CPU对GPU存在一定替代可能。面前GPU仍处于紧缺情状，同期高性能的GPU岂论是租出价钱如故缺货情况王人未见到彰着缓解。在考研场景中很难接管其他谋划芯片对GPU进行替代，但来到推理场景后，一方面对矩阵谋划的性能要求有所下落，另一方面在一些简便的推理任务中，如chatbot等，业内还是运转接管浮点谋划性能较低的RTX系列等算力芯片进行推理。
谈判CPU价钱对比GPU的上风彰着，咱们判断在一些简便的推理任务中，CPU一定程度上也可能替代GPU，带来一定拉动。从海表里头部CSP对ASIC芯片的鼓舞，以及对定制化CPU芯片的探索念念路看，也具有一定的共同之处。但这部分无法进行具体的测算，同期潜在空间有限。
图表1：CPU在推理中的重要性升迁
贵寓起首：The Rising CPU：GPU Ratio in AI Infrastructure： Drivers， Trends， and Implications（Intel，2026年），中金公司研究部
Agentic AI：Token耗尽占比延续升迁，复杂任务编排使CPU成为新的瓶颈
咱们以为Agentic AI时期CPU的变化具有三个特色：1）总体来看：任务链条和经过复杂带来的CPU重要性飞腾；2）使命负载复杂化：不同的使命负载对CPU要求不同，RAG、ChemCrow等使命负载中，CPU 还是成为了中枢瓶颈；3）并发数目加多：并发数目加多会进一步加大CPU当作瓶颈的抑遏情况，进而在实行层带来对沙箱的需求增长。
Agentic AI具有更泛化的应用才气，正渐渐成为AI应用的主流。Agentic AI以生成模子为基础，加多了编排、缅想和目的导向行为，不错缱绻多要领任务、调用器具、迭代驱散，并在更永劫刻的使命经过中运行。凭据OpenRouter数据，到2025年底，推理产生的token已越过总token的50%，有15%的推理过程以“外部器具调用”扫尾。
图表2：推理产生的token数占比
贵寓起首：OpenRouter，中金公司研究部
图表3：以“外部器具调用”扫尾的推理过程占比
贵寓起首：OpenRouter，中金公司研究部
多要领、多器具调用的Agentic AI带来任务经过的复杂化。从使命流视角看，在传统的生成式 AI（如单轮对话的大说话模子）中，全体的输入-输出经过相对简便，要领也较少。但跟着AI向Agentic（智能体化）演进，在推理过程中要领愈加庞大、不同器具、外部API 调用等成为常态，因此CPU当作任务编排的中枢重要性在飞腾。
图表4：Agentic AI在编译器，任求实行经过，实行复杂度方面的变化
贵寓起首：A CPU-CENTRIC PERSPECTIVE ON AGENTIC AI（Georgia Institute of Technology，Intel，2025年），中金公司研究部
Agentic AI 任务中器具处理需求的出现，在部分的使命负载场景下CPU还是成为新的瓶颈要津。在大说话模子的实行面貌下，推理经过为：推理1——器具调用1——推理2——器具调用 2——推理 3……，由于系统必须比及LLM 生成完满器具调用的通盘 token，才运转实行，因此会带来GPU 空转（恭候器具复返驱散）和器具空转（恭候模子生成指示），因此需要CPU进行器具处理。从而使系统从原来的GPU为中枢以外，CPU当作器具处理的重要性大幅升迁。《A CPU-CENTRIC PERSPECTIVE ON AGENTIC AI》的论文中列举了不同的使命负载延长发扬，不错看出由于CPU上的器具处理可能占据端到端延长的很大一部分，因此行业内优化的重心来到了以CPU 为中枢的优化战术上。
图表5：在莫得部分器具调用的情况下，会形成GPU空转带来延长
贵寓起首：Conveyor： Efficient tool-aware llm serving with tool partial execution（Duke University，2024年），中金公司研究部
图表6：不同使命负载下端到端运行的延长情况，CPU 还是成为了中枢瓶颈
贵寓起首：A CPU-CENTRIC PERSPECTIVE ON AGENTIC AI（Georgia Institute of Technology，Intel，2025年），中金公司研究部
动态视角看，CPU 的逾额订阅会跟着并发任务的数目加多变得愈加严重。跟着 批处理（Batch size）大小的加多，以及输入/输出 token长度的加多，在不同的使命负载下，CPU 当作瓶颈要津的影响是在渐渐变大的。也便是说，用户数大概并发任务的加多，会使得CPU 中枢数目的要求更高。举例当Batch-size达到 128 的时候，系统需要同期更动数百个器具实行程度，因此CPU 的中枢数成为了新的短板。而加多CPU资源在延长改善和提高系统应用着力方面具有彰着成果。
图表7：加多CPU资源的分拨不错收缩延长
贵寓起首：Characterizing CPU-Induced Slowdowns in Multi-GPU LLM Inference（Georgia Institute of Technology，2026年），中金公司研究部
图表8：分拨更多的CPU中枢不错镌汰高应用率时刻
贵寓起首：Characterizing CPU-Induced Slowdowns in Multi-GPU LLM Inference（Georgia Institute of Technology，2026年），中金公司研究部
Sandbox实行层：驱动多核并发与硬件凭空化需求的增长
复杂Agent任务带来沙箱（Sandbox）需求快速增长。在企业级应用场景中，为确保系统安全性与实行环境的白净，系统会针对每一个外部器具调用肯求，瞬时拉起（Spin-up）并随后断送（Tear-down）一个孤独的微型凭空机或容器（MicroVM/Container），即沙箱[1]。从面前的任务分类看，除了少数的只读型、纯API 调用、纯腹地调试等任务以外，波及到自主实行代码或调用外部器具的任务，沙箱在系统安全、着力限度、环境一致性等方面的上风标明它王人是必须存在的。
图表9：多智能体架构中，实行智能体应用凭空机（VM）当作沙箱来运行代码
贵寓起首：The Rising CPU：GPU Ratio in AI Infrastructure： Drivers， Trends， and Implications（Intel，2026年），中金公司研究部
沙箱耗尽 CPU的硬件凭空化指示集（如 Intel VT-x/AMD-V）性能，更对 CPU 的物理中枢数提议了线性增长的需求。当系统面对同期实行数十个网页合手取、代码编译或数据清洗等并发任务时，雄壮的物理中枢数是已毕横向扩展、申斥任务间高下文切换损耗的独一解，开云世界杯中国有限公司官网因此对CPU更动才气产生更高要求。而CPU的核数决定了能开启几许个沙箱（即并行环境）。
图表10：Agentic AI对沙箱的需求
贵寓起首：微软，中金公司研究部
AI驱动下，CPU市集范畴有多大？
从上文不错看出，考研和简便推理对CPU的需求处于次要隘位，中枢如故agentic AI。跟着 agentic AI的快速发展，及多要领的复杂推理任务比重和难度加多，对任务编排更动的要求也延续提高，进而激勉了对CPU需求的加多及翌日GPU：CPU配比变化的探讨，本章节从两个维度尝试进行测算。
配比视角：Agentic AI鼓舞管事器CPU市集范畴快速增长
咱们瞻望2030年大众CPU市集范畴将浮松1300亿好意思元
CPU在单台AI管事器中的配比将迎来升迁，升迁系统边缘着力。从第一章对CPU需求的视角开赴不错看出，曩昔AI管事器中CPU在配比的数目、核数等多个方面王人还是无法答应需求，为保持系统全体的高微辞量，管事器架构需要权贵升迁CPU的中枢数和煦存性能，导致CPU在全体算力采购成本中的占比提高。因此咱们瞻望CPU的需求将迎来增长。
配比的具体数字是中枢。聚焦几家CPU 厂商最新表述来看：1）英特尔：CEO陈立武在1Q26事迹会上提到CPU：GPU配比有望从1：8/1：4进一步升迁；2）AMD：1Q26事迹会上苏姿丰瞻望大众管事器CPU市集有望在2030年达1200亿好意思元范畴；3）ARM：4Q26事迹会上CEO瞻望大众管事器CPU市集有望在2030年超1000亿好意思元范畴。
需要指出的是，面前对GPU：CPU的配比并莫得一致论断。由于现存的管事器架构较为固定，因此在推理管事器中咱们瞻望仍将以2个GPU配1个CPU的面貌进行成立；但谈判到agentic AI的需求，纯CPU的机柜也将运转连续部署，因此从概括的视角看，CPU：GPU配比将从现在8卡管事器中1：4的比例渐渐升迁，2030年或将达1：1以致更多。
中性基于1：1的瞻望倒推，咱们测算至2030年大众CPU市集范畴将超1300亿好意思元。中枢假定有：1）大众算力卡瞻望2030年达4240万颗；2）AI管事器CPU：GPU配比2030年达1：1；3）AI管事器CPU单价随中枢数的加多、性能的升迁及代工的升级2026-2030年增幅在16%。
图表11：数据中心CPU市集范畴测算
注：图中CPU价钱为预估，并不代表实质售价
贵寓起首：BBG，各公司官网，中金公司研究部
需求视角：Agentic AI对CPU数目及核数提议新需求
总量：面前情境下Agentic AI对CPU新增需求越过800万颗
咱们测算Agentic AI面前情景下对CPU的新增需求约莫为840万颗。从需求端对CPU的测算较为复杂，咱们简化后通过并发任务数目的格式，参谋Agentic AI对CPU的拉动作用。测算的中枢念念路为：1）通过日活用户数或日均token耗尽量对并发任务数目进行预估；2）对任务按复杂度进行中枢参数分拨，包括任务占比，占用核数，调用agent数目等；3）分四种情况谋划对应CPU核数需求；4）测算所需CPU数目。
图表12：Agentic AI对CPU稀疏需求测算
贵寓起首：各公司官网，中金公司研究部
结构：CPU应用场景需求进一步细化
从时候发展趋势看，当作新操作系统的“更动器”CPU的升级趋势主要有：1）更强的单核性能来申斥单次推理的延长，2）更大的内存带宽和更强的I/O才气来更动更长的高下文以及解决海量的数据，3）更多中枢数来解救高并发查询及凭空化。
图表13：Agentic AI下数据中心CPU三大应用场景
贵寓起首：各公司官网，中金公司研究部
价钱趋势：短期供需失衡，管事器CPU有望延续加价
由于CPU产能分拨存在一些肮脏性，因此劳作CPU供给侧的较好测算，但从定性视角看，Agentic AI等需求对CPU的拉动还在延续增长，因此CPU市集出现了一定程度缺货加价。
受供需缺口影响，咱们以为2026年管事器CPU加价趋势可延续。限度2026年5月，咱们不雅察到Intel管事器CPU在2月、3月已阅历了两次加价，涨幅在5-15%之间，同期部分型号CPU交期还在延续拉长，侧面体现了对CPU的需求增长。
► 需求侧来看，如前所述，主要受益于AI推理需求增长，同期通用型管事器面对更新换代的需求，咱们瞻望2026年大众管事器出货量有望同比增长近20%，翌日Agentic AI有望拉动AI及配套管事器需求的加快增长。
► 供给侧来看，AMD和Arm均接管台积电先进制程代工，计划GPU、ASIC等算力芯片需求延续上修，台积电2-5nm制程订单需求隆盛，产能彭胀较为有限，咱们瞻望供需缺口将延续至27年。现在来看，AMD CPU27年产能供给仍有一定弹性。凭据陈立武5.19JPM大会发言，英特尔18A良率每月稳步升迁，有望在26年底前已毕老到良率目的。计划来看，咱们瞻望供需缺口将延续至27年，2026年管事器CPU有望迎来进一步加价。
此外，受益于管事器CPU隆盛的需求，管事器CPU配套芯片，如PCIe retimer、PCIe switch以及内存接口芯片等细分赛谈，亦值得关爱。
图表14：Intel产能瞻望
注：绿色为现在主力产能，统计限度1Q26
贵寓起首：Intel官网，中金公司研究部
长久趋势：推理架构正从“GPU从属CPU”转向“CPU强绑定集群”
翌日十年，数据中心CPU的演进旅途不太可能回到单纯追求频率或中枢数彭胀的传统逻辑，而将围绕三条干线伸开：数据带宽才气升迁、任务单干专科化，以及与加快器的深度交融。
► CPU 将进一步向高带宽数据斥地演进。跟着 AI 负载从单次张量谋划扩展至大范畴高下文解决与情状爱护，咱们瞻望内存通谈数目、内存带宽密度和煦存容量的重要性将延续飞腾。LPDDR 在数据中心的接管、SOCAMM 模组的发展，以及更高通谈数 DDR 设想，均指向一个标的：荫藏内存延长、升迁带宽密度、救援大容量高下文成为中枢目的。咱们以为翌日竞争焦点将不再仅是每中枢性能，而是数据 fabric 组织才气与片上集中带宽。
► CPU 将延续分化以匹配不同使命负载，朝三类标的并行发展：1）高单核性能、高内存带宽、与 AI 加快器保持一致性互连的紧耦合型 CPU；2）面向 KV-cache 解决、集中分层与数据旅途处理的 DPU/数据平面型 CPU； 3）高中枢密度、重微辞的云型 CPU。这种分化说明 CPU 并未被 GPU 替代，而是在 AI 体系中承担更专科化的变装。
图表15：NVIDIA BlueField-4将Grace CPU与NIC协同封装
贵寓起首：英伟达官网，SemiAnalysis，中金公司研究部
图表16：英伟达发布Vera CPU机柜
贵寓起首：英伟达官网，中金公司研究部
► CPU 与加快器的畛域可能进一步肮脏。APU架构（如集成 CPU + GPU 的设想）可能减少孤独 head node 的需求；部分 RL 考研负载可能迁徙至具备腹地环境实行才气的专用加快器；同期，内存池化与 CXL 扩展可能申斥传统每机架必配孤独 CPU的绑定比例。从更永恒角度看，CPU 以致可能镶嵌交换芯片或数据中心集中中枢之中，成为数据流更动的基础限度单位。
咱们以为，翌日CPU的价值不在于替代GPU，而在于承载系统复杂性。在 AI 2.0 时期，模子才气的升迁带来更多交互、更长高下文与更多外部调用，CPU 当作通用实行与限度单位，仍将是保管系统可扩展性的基础组件。其形态可能变化，但其在谋划体系中的中枢性位不会脱色。
竞争景观：X86 VS Arm，谁将胜出？
X86 VS Arm：X86 份额源流，Arm有望加快追逐
现在，大众管事器CPU市集中Arm市占率不到20%，仍以x86架构为主。
X86 vs Arm：x86生态老到度仍较为源流，Arm在云表推理份额瞻望将延续增长。Agent类居品领有高并发、延续运行、广泛轻量级推理肯求（比如多轮对话、器具调用、缱绻推理等）的特色，ARM精简指示集的功耗着力占优，不错解救更多中枢处理并发肯求，适用于高微辞的推理serving。
x86在生态老到度上仍然保持源流的上风。广泛推理框架在x86上优化更老到，部分指示集对矩阵运算有挑升的加快，因此咱们以为对于较大模子的运行、羼杂精度谋划或和传统软件栈深度集成的场景下，x86的兼容性和器具链上风彰着。
转头来说，Arm架构的CPU因为高能效比在CSP中得回大范畴部署，为CSP自有业务、有才气为Arm架构进行软件优化的客户提供更具性价比的聘用；x86 CPU的管事器具有更完满的生态和极强的兼容性，对中微型企业意味着开箱即用的通用性与最低的迁徙摩擦，具有庸碌而踏实的需求。咱们瞻望跟着Agentic AI带动AI管事器CPU配比的升迁，以及ARM在CSP厂商及企业级客户的延续浮松，在2030年大众管事器CPU市集中占比有望接近一半。
图表17：x86 vs ARM市集范畴预测及份额
贵寓起首：IDC，中金公司研究部
风险请示
CPU需求不足预期。CPU需求主要来自Agentic AI趋势下各场景的应用。若Agentic AI进展不足预期，或CPU在管事器集群中配比升迁程度不足预期，或各大云厂商本钱开支节拍放缓，CPU的需求增速或不足预期。
市集竞争加重。管事器CPU市集主要分为x86与Arm两大阵营。若x86与Arm架构竞争加重，x86阵营内AMD与Intel竞争加重，Arm阵营内各厂商与云厂商自研CPU竞争加重，或将激勉份额争夺与价钱压力。
上游产能供应垂死。CPU上游供应链波及要津广阔。若先进制程及先进封装产能延续垂死，晶圆供应垂死，内存等要害配套器件供应垂死，薄膜千里积、量测检测等要害斥地供应受限，CPU的产能供应及市集增长或将碰到瓶颈。
[1]一个与宿主机（Host OS）严格隔断的、受限的凭空化谋划环境（时时基于Docker容器或更轻量级的MicroVM，如Firecracker）。当需要运行代码时，它会将代码发送到Sandbox中实行，而不是在系统现存的环境中运行。
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