CPU芯片在人工智能时代王者归来。
随着推理和代理式AI（Agentic AI）浪潮的演进，CPU正在重新确立其在AI时代的基础地位，市场空间被充分打开。
日前，英特尔首席执行官陈立武在公司第一季度业绩财报电话会上也强调了这种趋势。他表示：“过去几年，关于高性能计算的故事几乎完全围绕GPU和其他加速器。最近几个月，我们已经看到明确的迹象表明，CPU正在重新确立其作为AI时代不可或缺的基础地位。这不仅仅是我们的主观臆想。这是我们客户反馈给我们的信息，并且在我们产品的需求态势中也很明显。”
除了英特尔外，AMD和ARM也做出了同样的表态，Agentic AI正在改变数据中心架构，CPU的需求将会出现大幅增加。
CPU需求为何激增？
Omdia中国区半导体研究总监何辉日前接受澎湃新闻记者采访时表示，AI初期在大模型训练阶段需要大量的并行计算，GPU芯片的特点就是并行计算，计算效率非常高。当大模型训练到一定程度后，这些AI模型需要用到各种终端上，机器需要推理和判断。当大量推理产生的时候，这时候就需要CPU这种系统级的运算，一个任务接着一个任务去执行，形成系统级的机器语言。
何晖表示，而当每个终端都有一个类似“龙虾”类的智能体AI时，本地化的系统级运算需求会越来越多，CPU 的需求就会出现爆发式增长。未来AI会赋能到各种电子产品上，这些产品上都会用到数量不等的CPU，未来CPU的需求会呈现指数级的增长。
可见的是，在AI持续爆发的浪潮下，数据中心中CPU的数量正在增加。按她的说法，之前GPU的配比可能是1:8，以后可能变为1:4，接下来1:2，未来可能是1:1。
目前，这些CPU的需求转变已经反映在了相关公司的业绩上。
英特尔在第一财季实现营收136亿美元，同比增长7%。期内数据中心和AI（DCAI）业务实现收入51亿美元，同比增长22%；客户增长（CCG）业务部门实现收入77亿美元，同比增长1%。显示出数据中心业务增速对公司整体业绩的拉动。
陈立武表示，“人工智能的发展路径从基础大模型逐步迈向推理应用，再到智能体阶段。这一产业变革大幅提升了市场对英特尔中央处理器（CPU）、晶圆及先进封装产品的需求。”
另一家CPU供应商AMD 2026财年第一财季实现营业收入102.53亿美元，同比增长38%，毛利率53%，净利润14亿美元。其中，数据中心业务营收达58亿美元，同比增长57%，这主要得益于市场对AMD EPYC系列处理器的强劲需求，以及AMD Instinct系列GPU出货量持续攀升。
AMD董事长兼CEO苏姿丰在业绩会上谈到，“数据中心业务已成为公司营收和盈利增长的核心驱动力。推理AI与Agentic AI（AI智能体/代理AI）带动高性能CPU及加速器市场需求持续走高。随着公司扩大产能供给以匹配市场需求，服务器业务增长有望显著提速。”
Arm首席执行官Rene Haas也在公司业绩会上指出，Agentic AI正在重塑数据中心架构。随着AI推理工作负载从基于人类的查询转向连续的、代理驱动的工作负载，CPU在管理代理型AI所需的编排、数据移动、内存、安全和工作负载协调方面变得至关重要。随着Agentic AI扩展，预计每吉瓦数据中心所需的CPU容量将是当前的4倍多，到2030年将创造超过1000亿美元的市场机会。
产能供应不足导致CPU缺货涨价
今年以来，CPU的需求增加，但产能供应不足，英特尔和AMD已经对CPU芯片进行了几轮提价。
有ODM厂商透露，自2026年3月起，消费级CPU价格已上涨5%-10%，服务器CPU涨幅更达10%-20%。供应链消息指出，英特尔（Intel）与AMD两大巨头正在筹备第三季度的进一步涨价，而CPU平均交货周期已从此前的1-2周大幅延长至8-12周。
对于CPU市场供应紧缺的问题，陈立武也在财报上表示，当前服务器CPU市场需求旺盛，行业整体受益。相比Arm架构，英特尔公司拥有完善的x86生态、OEM客户合作基础及长期合作协议，此外，公司代工业务可通过先进封装、晶圆供应为客户提供多元化支持。
日前，在新华三领航者峰会，澎湃新闻记者与几位业内人士交流时也得到CPU紧缺的信息。
一位新华三展台的工作人员表示，智能体AI的发展是CPU和GPU之间可以解耦，涉及到CPU在中间做逻辑控制、数据处理和调度，整个任务流里有80%-90%的时间其实是在CPU上的，这就导致了CPU的紧缺。
这位工作人员表示，目前市场上CPU还是比较紧缺的，已经有一阵时间了，价格也有所上涨。
何晖表示，AI 时代在中短期有两个致命的瓶颈，第一个就是存储；第二个就是先进工艺。半导体的先进工艺的制造是一个制约，现在先进制程产能非常紧张，扩产都需要时间，这也是投资者看好有芯片产能的英特尔的另一个因素。但中短期内这个紧缺的行情还是会存在。
国信证券表示，智能体场景CPU耗时占比达50%至90%，2026年服务器CPU涨价幅度预计在20%至30%，服务器CPU全面进入量价齐升周期，增速与弹性远超消费级CPU。
该机构同时指出，ARM架构凭借每瓦性能约为X86两倍的能效优势，叠加云厂商自研与英伟达推动，正加速在数据中心渗透，但X86在复杂业务逻辑与重度Agent任务中仍具不可替代性。
国产CPU将如何演绎？
本土CPU厂商主要是海光信息、华为鲲鹏，龙芯中科等。其中海光信息主要X86架构，华为采用ARM架构，龙芯中科是自研的龙架构。
其中，华为和海光信息主要应用在政企等领域，龙芯中科主要在消费级。
海光旗下有X86架构的CPU芯片，其在产品性能、系统兼容性以及系统安全上都是国内头部，产品已经大规模应用于电信、金融、互联网、教育、交通、工业设计、图形图像处理等行业及领域。
据海光信息2025年年报，海光CPU既支持面向数据中心、云计算等复杂应用场景的高端通用服务器，也支持面向政务、企业和教育场景的信息化建设中的中低端服务器以及工作站和边缘计算服务器。
东吴证券表示，国产高端CPU有望量价齐升，开启替代红利与自主红利双重奏。在全球供应受阻与成本通胀背景下，国产高端CPU迎来从“逻辑验证”到“业绩兑现”的战略转折。
何晖分析认为，这些年国内一直在推动整个产业链国产化自给率的提升。这些国产CPU厂商他们在信创行业中的渗透率和采用率，其实已经相当不错了。
“我觉得现在国内的这几家头部厂商，其实都有机会进入 AI 相关的产业链。但像英伟达、英特尔这些厂商他们本身的应用生态就做得非常好，我觉得国内的厂商应该协同去做一个生态的共建，让大家硬件和硬件之间各种协议参数，以及硬件和软件之间的配合。”何晖认为，最近 DeepSeek V4 的发布，给到市场一个重要的信号，也许中国的 AI 不再依托于 CUDA 或者是 GPU 的性能，未来可能模型是可以和芯片之间互相定义的。
至于不同CPU架构的优势，何晖表示，目前数据中心，尤其是通用数据中心，现有的还是以 x86 架构CPU为主。包括 AI 发展之后，目前来看，绝大多数方案还是以 x86 去配合各种各样 GPU 的方案为主。未来可能同一个数据中心里，既有 x86，也有 ARM，也可能会有 RISC-V，这样各种各样的组合，目前为止判断谁会成为主流还有点早。
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