金融资讯简报：AI 智能体驱动 CPU 需求扩张

核心结论

摩根士丹利指出，随着自主性日益增强的 AI 智能体（Agentic AI）发展，芯片需求将从单一的 GPU 主导扩展至 CPU。预计到 2030 年，AI 智能体将为数据中心 CPU 市场带来额外 325 亿至 600 亿美元的产值。同时，AI 数据中心的 CPU 与 GPU 配比预计将从当前的 1:4 至 1:8 提升至 1:1 至 1:2，行业景气度显著提升，多家科技巨头纷纷入局 CPU 领域。

关键信息

• 市场预测：大摩预计 2030 年 AI 智能体将为超千亿美元规模的数据中心 CPU 市场增加 325 亿至 600 亿美元产值。
• 配比变化：据 TrendForce 数据，当前 AI 数据中心 CPU 与 GPU 配比约为 1:4 至 1:8；在智能体 AI 时代，该比例预计演变至 1:1 至 1:2。
• 厂商定价策略：
• 英特尔计划于 2026 年 5 月展开第三次调价，此前已在 2026 年 2 月和 3 月进行过两次上调（幅度分别超过 15% 和 10%）。
• AMD 计划于 2026 年 3 月提高消费级 CPU 定价，涨幅最高达 15%。
• 巨头入局：
• 英伟达于 2026 年 3 月宣布将 Vera CPU 作为独立产品销售，采用自研 Olympus 架构及台积电 N3 制程。
• Arm 于 2026 年 3 月推出首款自研 CPU 产品 Arm AGICPU，终结纯授权商历史定位。
• 技术逻辑：Agentic AI 执行流程引入大量以 CPU 为中心的工具，导致 CPU 侧耗时占比较高，CPU 数量不足将浪费 GPU 资源。

潜在影响

• 投资结构重塑：数据中心建设模式将被重塑，投资范畴从目前的 GPU 进一步扩大至 CPU，相关供应链企业有望受益。
• 供需关系紧张：主要 CPU 厂商连续提价且新玩家入局，显示行业需求旺盛，CPU 供应可能持续偏紧。
• 竞争格局加剧：英伟达、Arm 等原本非传统 CPU 主导厂商进入市场，将加剧 CPU 领域的技术竞争与市场份额争夺。

关注要点

• 服务器解决方案提供商：关注能够无缝集成多种 GPU 加速卡与 CPU 系统的高性能智算整体解决方案厂商。
• 电子元器件分销商：关注产品线资源丰富、涵盖 CPU、GPU、MCU 等各类处理器的授权分销商。
• 原厂动态：密切关注英特尔、AMD、英伟达及 Arm 在 CPU 产品发布、产能分配及价格调整方面的最新动向。

关联个股

• 紫光股份：公司智算服务器以高度开放的技术底座为核心，可无缝集成符合标准的 GPU 产品，提供集各种 GPU 加速卡与 CPU 系统于一体的高性能智算整体解决方案。（当日涨幅 +2.56%）
• 中电港：公司授权分销的上游产品线资源丰富，产品类别完备，包括 CPU、GPU、MCU 等处理器、模拟器件、传感器等各类电子元器件。（当日涨幅 +2.82%）

【电报解读】大摩称AI智能体将推动芯片需求从GPU扩展至CPU！机构测算智能体AI时代，AI数据中心的CPU与GPU配比将提升4倍，这家公司授权分销的产品包含CPU

2026.04.20 23:45 星期一

电报解读

电报内容

【大摩：AI智能体将推动芯片需求从GPU扩展至CPU】财联社4月20日电，摩根士丹利指出，自主性日益增强的AI可能会刺激对中央处理器（CPU）的需求，重塑数据中心建设模式，并使投资范畴从目前主导AI浪潮的图形处理器（GPU）进一步扩大。大摩预计，到2030年，AI智能体可能会为已经超过1000亿美元规模的数据中心CPU市场额外增加325亿至600亿美元的产值。

电报解读

一、 行业景气度提升，英伟达、Arm纷纷入局CPU

据超能网、TechPowerUP报道，英特尔计划5月展开第三次调整，继续上调CPU的定价。此前英特尔已2次上调价格，2026年2月，英特尔将部分入门级和旧款CPU的定价上调超过15%。3月，英特尔启动了第二轮调价，幅度为10%。

与此同时，2026年3月AMD打算跟随英特尔，计划提高消费级CPU的定价，与去年的报价相比涨幅最高达15%。

在行业景气度提升背景下，英伟达、Arm等科技巨头亦入局CPU。2026年3月，英伟达宣布将Vera CPU作为独立产品对外销售，以满足客户对更灵活CPU:GPU配置的需求。Vera采用英伟达自研Olympus架构，基于台积电N3制程与CoWoS-R封装，提供88核/176线程，并配备1.8TB/s的NVLink-C2C互联，可与英伟达GPU实现内存共享。

2026年3月，Arm宣布推出首款自研CPU产品Arm AGICPU，终结了其35年纯授权商的历史定位。据ARM官网，凭借Arm架构的优势，Arm AGICPU能够在每个机架上提供超过2倍的性能，这得益于Arm架构的基本优势和系统资源的精心匹配以实现。

二、 AI智能体推理时代中CPU重要性提升

Agentic AI中，CPU的大量调度使其耗时占比较高。早期AI效率研究主要聚焦于GPU内核和KV缓存调度，但Agentic AI在执行流程中引入了大量以CPU为中心的工具；CPU/工具链的大量调度或使得Agentic AI中CPU侧耗时占比较高。

国海证券刘熹Agentic AI指出，推理时代，执行流程中引入大量以CPU为中心的工具，致使CPU侧耗时占比较高，且AI工作负载的范式正从简单的文本生成向复杂的智能体和强化学习演进，CPU数量不足将导致GPU资源被浪费，CPU与GPU配比或将提升，CPU需求或将持续提升。据TrendForce，当前AI数据中心的CPU与GPU配比约为1:4至1:8，而在智能体AI时代，这一比例预计将演变至1:1至1:2。

三、 相关上市公司：紫光股份、中电港

紫光股份：公司智算服务器以高度开放的技术底座为核心，可无缝集成厂商符合该标准的GPU产品，为客户提供集各种GPU加速卡与各种CPU系统于一体的高性能智算整体解决方案。

中电港：公司授权分销的上游产品线资源丰富，产品类别完备，包括CPU、GPU、MCU等处理器、模拟器件、传感器等各类电子元器件。

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