AI时代将显著拉动CPU需求,并促进CPU产品向AI方向进化,从而带来CPU的价值重估。CPU在AI集群中扮演双重角色:一是集群控制核心,负责数据管理和调度;二是共享内存提供者,适配国产算力方案。随着GPU软件生态发展,GPU可承担部分数据处理工作,但ASIC/NPU仍需CPU配合。当前NVIDIA及海光等国产方案正布局CPU共享内存,国产CPU重要性提升。
独立运行的AI场景下,CPU适合边缘端小模型推理,也可提升云端资源利用率。例如,7B模型单用户每秒输出50个token,13-14B模型输出25个token,显示CPU在小模型场景下的高效性。
AICPU未来发展受生态因素影响显著,x86架构仍扮演重要角色。全球ARM架构CPU占比上升,但各大互联网厂商自研芯片中x86占比高,因软件生态兼容性仍是核心考量。亚马逊虽积极自研CPU,但AI服务器仍普遍使用x86CPU。NVIDIA向Intel投资50亿美元,进一步表明对x86生态的重视。