核心观点与关键数据
- CPU在AI时代的重要性提升：随着AI时代的到来，CPU作为AI系统的核心组件，其重要性显著提升，导致供需紧张和价格上涨。AI需求激增促使CPU性能需求增加，使其成为AI基础设施的关键组成部分。
- CPU涨价原因：CPU涨价背后存在两种可能性。一是AI产业趋势导致整个半导体上游零部件涨价，成本向下游传导至CPU；二是AI需求直接作用于CPU环节，使得CPU在AI时代的用量结构发生变化，对性能水平的要求提高。
- CPU在AI体系中的新角色：CPU在AI体系中的角色正在变化。首先，CPU在agent任务中的延迟问题显著，且随着GPU资源的紧缺，CPU需承担更多计算负载。其次，CPU的推理能力被重新评估，过去几年的迭代使其能胜任AI推理任务。最后，高并发AI推理场景下，CPU核心数成为关键资源。
- AI高并发下CPU核数需求：AI推理在高并发场景下对CPU核数的需求显著，产业界普遍认为，对于玩转AI来说，CPU核心数至关重要。推荐使用64核、96核甚至128核的CPU配置以满足需求。
- 解决CPU资源瓶颈问题：在资源有限且短期内受限于数据中心服务器综合功耗及资源瓶颈的情况下，最佳策略是在算法层面做更多优化，提升调度能力至更好水平。但在实际操作中，大型互联网企业难以立即进行全面的算法调整，因此，在有机会获取CPU的情况下，先增加CPU数量是更为现实的做法。
研究结论
- CPU涨价趋势将持续：本轮CPU涨价并非简单的上游成本转嫁，而是由于AI需求增长的暴力程度超过了算法优化的速度，形成了明显的涨价趋势。即AI对CPU需求侧拉动明显，导致供需失衡，价格上涨。
- 国内CPU产业需寻求突破：国内CPU产业在技术成熟度、产业链完善度方面仍面临挑战，未来需在自主研发和国际合作上寻求突破，以满足不断增长的AI应用需求。
- 投资建议：推荐海光信息和蓝旗科技作为投资标的。海光信息作为CPU和DCU布局的公司，其CPU估值在国产算力加持下被重估，预期差持续存在。蓝旗科技作为C叉L技术的代表，其技术升级和产业趋势加速值得重视。
关键技术趋势
- C叉L技术：C叉L是连接CPU和DRAM的关键硬件，解决DRAM资源紧缺问题，形成共享池。当前AI驱动下存储资源紧缺，C叉L技术从2.0时代升级到3.0时代，连接能力增强，能满足更多AI服务器的需求。
- DDR5内存：随着AI大模型参数量增加和部分内存需求从HBM转向MRAM等趋势，将显著提升低端出货量和价格，从而带动蓝企配套芯片需求增加。此外，内存价格增长促使厂商采用高端产品，蓝企DDR5子代产品迭代加速，进一步提升单机价值量。
- PCIe技术：AI运力业务中CPU调度任务增加对带宽及数量的影响，预测MRD作为中间态产品形态的需求提升，及其带动的配套芯片价值增长。同时，分析了PCIE领域从retire到switch芯片的发展路径，强调了燃起与IA lap在技术节点差距缩短下的竞争格局。
