从配角到中枢:AICPU身价暴涨,Agent 越发达,CPU越重要,机构热捧X86赛道
在大模型迭代与算力基建加速双重驱动下,全球AI 产业正从单一GPU算力竞速,转向全栈计算架构协同的新阶段。
AI workload越往推理和agent走,CPU的需求权重会大幅上升,CPU和GPU的比例可能从1:8翻转到8:1。长期被视为“辅助配件”的CPU,正在重新回到聚光灯下,正在由 GPU 转 CPU。
选择 AI 算力,一定要选 CPU 和 GPU 是同一家的,还是那个观点,未来不存在独立的 CPU 和 AI 芯片厂商, 做 CPU 的一定会自研 AI 芯片,做 AI芯的一定会自研 CPU,这是铁律!看看 deepseek V4 就知道了,agent 发力明显,对 CPU 的调用也更多!

宇宙第一的CPU近期走势说明一切
中信证券在计算机行业报告中指出,AI 时代将显著拉动CPU需求,推动CPU向AI方向演进,从而带来CPU行业价值重估。
随着英伟达战略投资英特尔、全球服务器CPU行情持续走强,一个清晰的产业共识正在形成:AI 系统越复杂,CPU 的中枢地位越不可替代。大模型能力越强,对 CPU 的调度依赖越重!

近年来,市场对 AI 算力的认知高度聚焦于GPU、NPU等加速芯片,CPU在AI计算集群中的作用被长期低估。
根据机构报告观点,AI训练与推理的核心计算由加速芯片完成,但 CPU 在AI 全生命周期中承担着不可替代的控制职能与数据处理任务,尤其在大规模集群调度、数据管理、任务分发等环节,CPU 是保障系统稳定运行的基石。更关键的是,CPU 已成为大模型推理的重要“缓冲底座”。
研报中提到,大模型参数规模持续膨胀,很容易超出单张GPU显存上限,而CPU与GPU通过高速互联实现共享内存,可有效扩展可用存储空间,避免显存溢出,提升长文本、大批次推理的稳定性。
目前,NVIDIA GH 系列、GB 系列等主流方案,均已将CPU共享内存作为标配设计。
这意味着,在国产算力全面落地的过程中,适配国产AI集群的高端CPU,战略价值将持续抬升。
更广泛来看,AI CPU 已打开三大确定性增量场景,构成行业增长的核心动力。
第一,AI 集群控制核心,作为万亿参数模型训练与推理的“指挥中枢”,保障多芯片协同、资源调度与系统稳定性;
第二,独立运行 AI 推理,在边缘端与中小模型场景具备高可用性,同时可盘活云端闲置 CPU 资源,大幅提升数据中心资源利用率;
第三,具身智能控制核心,承担机器人实时运动控制、远程通信、任务预编程等关键职能,成为智能终端与机器人产品的标配方案。
三大场景同时爆发,推动 CPU 从算力配角,升级为贯穿训练、推理、终端的基础设施核心。
聚焦于AI CPU架构路线,x86赛道正受到机构高度关注。
据中信证券分析师观点,目前主流机器人产品中,x86 CPU + NVIDIA GPU组合相当普遍,如优必选、宇树科技、傅利叶智能、智元机器人等厂商均采用该方案。
“我们认为未来数年内,x86 CPU仍将凭借软件生态优势,在具身智能领域占据较大份额,并伴随机器人产业发展进一步增长。”
这一观点已经在全球科技大厂布局中得到验证。
据悉,当前的大型互联网厂商自研芯片,考虑到生态兼容性差异,并未大规模使用Arm CPU。例如,亚马逊虽然连续推出多代Graviton系列Arm CPU,但在AI服务器中仍普遍使用x86 CPU以实现生态兼容。
对于追求稳定、高效、低成本落地的国产化用户,x86同样是最现实、最安全的主流选择。
目前,国内x86 CPU赛道已形成清晰的梯队格局:海光信息凭借成熟的技术方案、规模化落地能力与完善的生态体系,成为国产高端CPU的核心主力;兆芯同步推进上市进程,进一步补充中低端市场供给,完善国产CPU生态版图。
在整机产品层面,浪潮信息、联想等头部厂商全面强化x86架构AI服务器布局,与海光等主流厂商深度适配,推动“国产 CPU + 国产加速卡”的算力底座快速走向商用成熟。
业内判断,随着AI CPU增量市场持续扩张,以海光信息为代表的x86国产化厂商,正迎来多重价值共振。
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AI算力重估直接受益,作为AI集群调度、共享内存的核心承担者,深度适配国产超节点方案,在大模型训练与推理环节不可或缺; -
x86国产化生态稀缺标的,兼容主流软件与开发框架,大幅降低客户迁移成本,在企业级市场具备显著优势; -
边缘推理的场景延伸,凭借低功耗、高稳定性特性,有望在工业控制、智能终端、中小模型轻量化部署等场景打开增量空间。
当前,全球CPU板块走强、机构密集覆盖、头部厂商加大x86赛道投入,一个行业信号越发强烈——AI CPU正在走向实质性业绩与估值双升阶段。
中信证券在报告中强调,伴随场景持续拓展,CPU行业有望迎来较快增长,建议重点关注国产CPU龙头及产业链相关公司。
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