計算機行業專題研究：推理與Agentic AI浪潮下，CPU重回AI基礎設施核心中樞.pdf
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- 時間：2026/05/29
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本報告深入探討了在AI推理與智能體（Agentic AI）浪潮下，CPU角色從輔助組件回歸AI基礎設施核心中樞的產業邏輯。報告指出，隨著AI產業從模型訓練轉向推理及智能體應用，系統工作負載從大規模并行計算轉向復雜請求調度與任務執行，導致系統瓶頸由GPU浮點算力向CPU側轉移。在訓練階段，CPU:GPU配比約為1:8；推理階段提升至1:3~1:4；而在Agentic AI階段，由于Agent執行涉及大量工具調用、狀態維護及工作流編排等CPU密集型任務，配比接近1:2，CPU需求迎來結構性拐點。
報告強調，AI基礎設施正從“單芯片競爭”進入“系統級競爭”，CPU架構向更多核心、高帶寬緩存、CXL互聯及新型共享內存方向演進，以支持長上下文Memory管理及異構協同。全球范圍內，服務器CPU價格普遍上漲，交貨周期拉長，云廠商開始部署專用CPU集群支持Agent工作負載，驗證了需求回升。在國內市場，海光信息、龍芯中科、中國長城等國產CPU廠商通過自主指令集及生態建設，加速在服務器及AI算力市場的布局，受益于信創替代與AI基礎設施擴張的雙重驅動。報告建議關注國產CPU、服務器、虛擬機及云廠商等相關產業鏈環節，認為CPU供需緊張與價值重估趨勢有望延續。
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