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文 | 半导体产业纵横

4 月下旬，云成本优化平台 Cast AI 发布的一份报告揭示了算力基础设施领域的显著矛盾：企业因 " 错失恐惧症（FOMO）" 而大量采购的 AI GPU 中，有高达 95% 的容量处于闲置状态。

与此同时，供应链的另一端却呈现出截然不同的景象。PC 和服务器制造商发现，他们订购的英特尔和 AMD 服务器 CPU，交货期已经从两周延长至六个月甚至更长。在供需失衡的背景下，英特尔和 AMD 在一年内连续三次上调 CPU 价格，累计涨幅接近 30%。

一边是昂贵的 GPU 利用率不足，另一边是基础的 CPU 供应紧张。这种反差表明，过去两年以 GPU 为核心的算力叙事正在发生转变。

一场由 Agentic AI 引发的算力结构调整已经开始。在最近一个月内，Arm 打破 35 年惯例亲自下场销售 CPU，英伟达将 Vera CPU 作为独立产品推向市场，AMD 与英特尔股价双双创下阶段性新高，前苹果首席 CPU 架构师也带着红杉资本的投资重返通用 CPU 赛道。

种种迹象表明，CPU 在数据中心的角色正在被重新定义。它正在夺回定价权，并开启一个属于自己的 " 超级周期 "。

Agentic AI 的算力瓶颈

要理解当前的 CPU 短缺，需要关注 AI 工作负载底层逻辑的变化。

在传统的大语言模型训练与推理阶段，数据中心的算力分配呈现出 " 重 GPU、轻 CPU" 的特征。由于 AI 模型需要大规模并行矩阵乘法，GPU 凭借其高度并行的架构优势承担了核心计算任务，而 CPU 则主要负责压缩内存数据并将其路由至 GPU。TrendForce 的分析指出，在这一阶段，人工智能数据中心内 CPU 与 GPU 的配置比例通常在 1:4 至 1:8 之间。

然而，随着 Agentic AI 的兴起，这种算力分配模式面临挑战。与静态的 LLM 不同，智能体人工智能需要与环境进行动态交互，包括规划任务、调用外部工具、做出决策并代表用户执行操作。管理这些复杂流程的协调层——例如调度子任务、在不同子智能体之间传递数据，以及评估请求是否完成——完全依赖于 CPU 的串行逻辑处理能力。

半导体分析机构 SemiAnalysis 的首席分析师 Dylan Patel 在 4 月中旬发布的研究指出，在 Agentic AI 工作负载中，CPU 侧的处理占据了总延迟的 50% 到 90%。这意味着，当 CPU 在满负荷处理 Python 解释、网络爬虫或数据库搜索等工具调用时，GPU 只能处于闲置的等待状态。

为了缓解这一系统瓶颈，算力基础设施的配置比例必须进行调整。Arm 公司估算，传统 AI 数据中心每吉瓦电力大约需要 3000 万个 CPU 核心，而在 AI Agent 时代，这一需求将飙升至每吉瓦 1.2 亿个 CPU 核心，实现了四倍的增长。TrendForce 预测，未来的 CPU 与 GPU 比例将向 1:1 至 1:2 的区间转移。

需求端的激增直接影响了供应链。根据报道，全球 CPU 短缺问题正在加剧，行业消息人士将其描述为 " 比内存短缺更具急性特征 "。在产能分配中，超大规模云服务商凭借庞大的资金体量获得了大部分高端 CPU 产能，导致留给传统 OEM 厂商的份额相应减少。

在卖方市场下，定价权向芯片设计厂商转移。据产业链信息，英特尔计划在 2026 年 5 月进行年内的第三次提价，服务器 CPU 累计涨幅相较于 2025 年将达到约 30%，而 AMD 的提价幅度也达到了 15%。宏观市场数据同样印证了这一趋势：IDC 发布的 2025 年第四季度数据显示，全球服务器销售额同比增长 52.4%，达到 1253 亿美元。其中，x86 架构服务器的销售额达到 698 亿美元，同比增长 16.9%；而非 x86 服务器（主要为 Arm 架构）销售额达到 555 亿美元，同比增长高达 2.5 倍。

这表明，在 AI 算力投资的带动下，通用计算底座的价值正在被重新评估。

x86 双雄：估值修复与先进工艺

在 CPU 需求重估的背景下，传统 x86 架构的两大巨头—— AMD 与英特尔，正迎来一波显著的估值修复。

截至 2026 年 4 月下旬，AMD 的股价自 3 月份的低点反弹了约 37%，市值突破 4500 亿美元，跻身美股前 20 大公司之列。这一资本市场表现的背后，是其在数据中心市场份额的持续扩张。根据 Mercury Research 的数据，2025 年第四季度，AMD 在服务器 CPU 市场的收入份额达到了创纪录的 41.3%，出货量份额也攀升至 28.8%。Mercury Research 总裁 Dean McCarron 评论称，这是 AMD 自 2006 年第二季度以来在数据中心 CPU 市场上单季度最快的份额增长。

华尔街机构对 AMD 的中长期前景给出了积极评价。Bernstein 近期将 AMD 的目标价从 235 美元上调至 265 美元，并预测其 EPYC 处理器收入在 2026 年将实现 50% 的增长。

在产品端，AMD 的执行力依然稳健。除了目前在售的 Zen 5 架构 "Turin" 处理器外，基于 Zen 6 架构的 "Venice" 工程样片已经曝光。据 TrendForce 披露，Venice 将采用台积电的 2 纳米（N2）工艺，结合 CoWoS-L 和 SoIC 先进封装技术，最高可提供 256 核心 512 线程的算力，预计于 2026 年下半年正式推出。AMD 明确将 Venice 定位为 "2026 至 2027 年 AI 基础设施超级周期的决定性服务器 CPU 平台 "。

与此同时，英特尔的股价在 2026 年也迎来了复苏，年初至今涨幅约 78%，创下多年来的新高。4 月中旬，英特尔宣布以 142 亿美元回购 Apollo 手中爱尔兰工厂一半股权的消息，引发了被称为 "Intel $100 Billion April Rally" 的市值增长。汇丰银行近期将英特尔的评级上调至 " 买入 "，并将目标价提升至 95 美元，理由是服务器 CPU 的强劲需求尚未完全反映在股价中。

然而，英特尔的真正考验在于其制造工艺的落地。为了保持技术竞争力，英特尔计划在 2026 年推出两款基于其最先进的英特尔 18A 工艺的产品：代号为 Clearwater Forest 的 Xeon 6+ 处理器，以及代号为 Diamond Rapids 的 Xeon 7 处理器。尽管纸面参数强大，但也有分析指出，由于 18A 工艺的良率问题，这两款产品的大规模量产可能会推迟到 2027 年。在先进工艺产能紧缺的当下，制造环节的执行力将直接决定英特尔能否在这一轮 CPU 复苏周期中保持市场地位。

Arm 阵营：从授权到自营

在 x86 双雄争夺先进工艺红利的同时，Arm 架构正在数据中心领域经历一场深刻的变革。

3 月 24 日，Arm 公司改变了其 35 年来纯粹的 IP 授权商业模式，首次推出并销售自主设计的成品芯片—— Arm AGI CPU。这款专为 " 智能体 AI 基础设施 " 设计的处理器，基于台积电 3 纳米工艺和 Neoverse V3 核心，最高可提供 136 个核心，热设计功耗（TDP）控制在 300 瓦。Arm AGI CPU 的首批客户包括 Meta（作为主导合作伙伴）、OpenAI、Cerebras、Cloudflare、F5、Positron、Rebellions、SAP 和 SK Telecom。

Arm 的这一举动并非孤立事件。同月，英伟达也宣布将其基于 Arm 架构的 Vera CPU 作为独立产品销售，以满足客户对更灵活的 CPU 与 GPU 配置比例的需求。Vera CPU 采用了定制的 Olympus 架构，拥有 88 核心 176 线程，并配备了高达 1.8TB/s 的 NVLink-C2C 互连带宽，专门针对 AI 智能体时代的内存共享进行了优化。Vera CPU 的早期合作伙伴涵盖了阿里巴巴、字节跳动、Oracle、CoreWeave、Crusoe 等企业。

GPU 公司与 IP 授权公司在同一个月内同时进军 CPU 市场，反映了人工智能数据中心对 CPU 需求的认知正在发生结构性转变。Arm 生态在数据中心的角色已经从 " 低功耗替代品 " 跃升为 "AI 算力核心 "。

市场数据印证了 Arm 架构的增长势头。Counterpoint Research 在 2026 年 4 月初发布了一份预测报告：到 2029 年，基于 Arm 架构的 CPU 有望占据定制 AI ASIC 服务器主机 CPU 市场 90% 的份额，而 x86 和 RISC-V 架构合计仅占约 10%（2025 年 Arm 的这一占比约为 25%）。

Counterpoint 指出，这一结构性转变的主要驱动力在于超大规模云服务商的战略调整。从 AWS 的 Graviton 系列、微软的 Cobalt 系列，到谷歌的 Axion 处理器，全球顶尖的 CSP 都在积极部署自研的 Arm 架构 CPU，并将其与自家的 AI 加速器深度绑定，以实现成本和能效的优化。同时，由软银支持的 Ampere 也将在 2026 年推出 AmpereOne MX，核心数提升至 256 个。

然而，Arm 亲自下场销售芯片也带来了一个商业模式上的挑战：它将不可避免地与自己的顶级授权客户在同一个数据中心机架上展开竞争。这种从 " 卖图纸 " 到 " 卖成衣 " 的转变，虽然能够捕获更高的产业链价值，但也考验着 Arm 在生态系统中的平衡能力。

新势力与新架构

在 x86 与 Arm 竞争的同时，一股由初创公司和开源架构组成的新势力正在崛起，进一步加速了算力底座的多元化进程。

2026 年 4 月中旬，一家名为 Nuvacore 的初创公司获得了红杉资本的种子轮融资。这家公司的创始团队由前苹果首席 CPU 架构师、Nuvia 联合创始人 Gerard Williams 领衔，汇聚了来自高通和苹果的芯片设计专家。Nuvacore 致力于从零开始，专门为数据中心 AI 和智能体计算的持续高负载环境，打造一款在性能和面积效率上实现突破的通用 CPU 核心。尽管其指令集架构尚未公开，但业界普遍猜测其极有可能采用 Arm 架构，以迎合超大规模厂商的生态偏好。

与此同时，开源的 RISC-V 架构也在向高性能服务器领域发展。2026 年 4 月 9 日，RISC-V 芯片设计企业 SiFive 宣布完成 4 亿美元的 G 轮融资，公司估值达到 36.5 亿美元。值得注意的是，英伟达也参与了本轮投资。SiFive 明确表示，这笔资金将主要用于加速其数据中心处理器的研发，推动 RISC-V 架构在高性能计算领域的应用。Nvidia 对 SiFive 的投资，与其自身销售 Arm CPU 的策略并行存在，体现出超大规模厂商在指令集层面的多元化布局。

在中国市场，架构多元化的趋势同样显著。2026 年 3 月底，阿里巴巴达摩院发布了基于 RISC-V 架构的玄铁 C950 处理器，被业界视为 RISC-V 生态中的重要进展。在更广泛的商业采购市场，国产 CPU 的渗透率正在提升。2026 年 4 月，中国移动公布了总计 6.29 万台的 PC 服务器集中采购项目，其中

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③使用下载资源

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