核心观点
- Agent 对 CPU 的刚性需求推动 CPU 重回核心地位： 随着大模型从 Chatbot 向 Agent 演进，计算负载重心从 GPU 转向 CPU。Agent 对 CPU 的刚性需求主要来自三方面：Multi-Agent 架构带来的 OS 调度压力、长上下文场景下 KV Cache 卸载对 CPU 内存与带宽提出更高要求、高并发工具调用带来的大量 CPU 算力消耗。
- CPU TAM 扩容，CPU/GPU 部署比例抬升： AMD 和 Arm 均大幅上修服务器 CPU 市场空间，预计到 2030 年全球服务器 CPU TAM 将超过 1000 亿美元。AI 数据中心 CPU/GPU 部署比例正从传统的 1:4、1:8 逐步向 1:2、1:1 甚至更高演进。
- 所有 CPU 架构均受益，ARM 中期变化更显著： ARM 架构的低功耗、高核心密度特性更契合 Agent 工作负载。ARM 开放授权生态亦高度契合云厂商自主构建 AI 基础设施的需求，NV Grace 等方案已加速落地。预计到 2030 年按 CPU 类型划分的最大市场份额将属于 Arm。
- Agentic AI 驱动 CPU 重构，全球厂商开启新一轮架构升级： 海外厂商如 Intel、AMD、Arm、NVIDIA 均围绕高核心密度、异构协同与能效优化展开新一轮产品迭代。国内厂商如海光、飞腾、龙芯等在 x86、ARM 与自主指令集方向持续突破，核心数、线程数、内存带宽与生态能力快速提升。
关键数据
- 全球活跃 Agent 数量： 2025 年约 2860 万，2030 年将攀升至 22.16 亿。
- 年执行任务数： 2025 年 440 亿次，2030 年将暴涨至 415 万亿次。
- 年度 Token 消耗： 2025 年 0.0005 PetaTokens，2030 年将激增至 152,667 PetaTokens。
- 数据中心电力需求： 2025 年全球数据中心电力需求增长 17%，AI 驱动的数据中心电力消耗增长高达 50%。
- 数据中心机架功率密度： 2025 年数据中心平均机架功率密度达到 27kW，同比大增 69%。
研究结论
全球服务器 CPU 正处于新一轮升级周期，海外巨头领衔多核高密度与异构迭代，国内厂商性能代差加速收窄。AI 算力高需求高景气叠加自主可控政策催化，国产 CPU 迎来规模化放量窗口期。
