Agentic AI熱潮推動CPU需求顯著提升，惟大摩潑冷水：別跟風買英特爾、AMD！

Tradingkey - 今年以來，在Agentic AI浪潮下，市場對CPU芯片的需求正倍數增長，過往認為僅GPU纔會顯著受益於AI的邏輯正在發生轉變。目前市場主流的Agentic AI包括Anthropic推出的Claude Cowork以及OpenClaw等。

Agentic AI是什麼？

Agentic AI與傳統大模型只能根據用户輸入生成文本回答不同，其核心特徵在於能夠自主完成複雜的多步驟任務。

據悉，Agentic AI是一種能夠自主決策、任務規劃與複雜任務執行能力的人工智能系統，能夠在無需持續人工干預的條件下完成預設目標。

它的工作順序是，先把大任務拆成小任務，再調用各種工具去執行，全程都是以自上而下的順序進行，沒法像GPU矩陣那樣同時處理成千上萬件事。

這表明Agentic AI的運行效率幾乎完全依賴CPU的多線程調度能力，而非GPU擅長的並行計算能力。

英偉達（NVDA）CEO黃仁勛在今年3月的GTC 2026上說了一句很精準的話：CPU不再只是支持模型，它在驅動模型。

Agentic AI是怎麼推動CPU需求提升的

進入Agentic AI時代，CPU定位從算力產業鏈的輔助角色轉變為智能體系統的控制中樞。

在智能體時代，CPU的併發能力、內存帶寬和調度效率，直接決定了系統的響應速度和處理能力。一旦Agent併發量超過CPU的承載上限時，就會出現請求排隊、工具調用失敗等問題，直接影響用户體驗和系統穩定性。

佐治亞理工學院與英特爾（INTC）聯合發佈的最新研究成果，清晰量化了CPU在智能體運行過程中的核心地位。

數據顯示，在RAG、聯網搜索Agent、重度科研任務這三類主流智能體任務中，CPU耗時佔比均超過了總耗時的80%。能耗維度同樣印證了這一結論，在中大批量處理情況下，上述三類任務的CPU能耗佔比最大均達到約60%左右。

即智能體運行時，超過一半的電都花在了CPU上，而被市場熱捧的GPU大部分時間都在空閒狀態，等待CPU完成任務調度。

這種結構性差異使得CPU成爲了Agentic AI時代最核心的性能瓶頸，也直接推動了全球CPU需求的爆發式增長。

Arm（ARM）CEO Rene Haas給出的一組數據直觀地展示了這一增長幅度，傳統AI負載在每吉瓦的數據中心容量下約需3000萬個CPU核心，而在Agentic AI時代，這一需求將激增四倍。

Agentic AI催生獨立CPU服務器計算節點需求

Agentic AI拉動的CPU需求增長主要來自兩方面：單台AI服務器里的CPU數量大幅增加及GPU與CPU集群分離部署的新架構快速普及。

在傳統AI服務器中，GPU與CPU的配比約為8:1到8:2，隨着GB200/Vera-Rubin等新一代AI加速架構的推出，這一配比已經提升至2:1。英特爾在2026年第一季度財報電話會上更是明確表示，未來的CPU與GPU配比將從現在的8:1進一步提升至1:1，甚至可能進一步向CPU傾斜。

另一方面，爲了應對AI爆發式增長的算力需求、資源利用最大化、提升計算效率以及增強系統靈活性。業內正逐步形成GPU與CPU集群分離部署的技術趨勢。

其中，微軟（MSFT）打造的Fairwater下一代數據中心已經率先採用了這種GPU與CPU集群分離的設計架構。在這種架構下，GPU可專注承擔高負載模型推理運算，CPU則聚焦複雜任務調度與邏輯處理，進而顯著提升整體系統運行效能。這一趨勢正在被越來越多的雲廠商所效仿，將在未來幾年內持續拉動獨立CPU服務器的大規模部署。

摩根士丹利最新測算：到2030年，智能體將為CPU市場帶來325-600億美元的新增空間，服務器級CPU的整體市場規模將擴大至825-1100億美元。

大摩潑冷水！別跟風買英特爾、AMD！

Agentic AI帶來的CPU需求激增已經超出了市場預期，疊加上游晶圓代工產能受限和原材料價格上漲等因素，導致今年以來全球CPU市場漲價及缺貨現象持續加劇，這種供需失衡的局面預計將在未來1-2年內持續存在。

目前X86架構仍是數據中心服務器CPU里的絕對主流，AMD和英特爾無疑是這輪CPU超級周期的主要受益者。瑞銀分析指出，從2025年傳統AI訓練轉向2026/2027年智能體推理場景，CPU負載需求將提升至原來的3至8倍。

儘管如此，摩根士丹利與市場普遍看好CPU廠商的觀點不同。該機構不建議投資者直接佈局英特爾與AMD兩大CPU龍頭：儘管AMD在雲CPU領域的市佔率已超越英特爾達到53%，是本輪CPU敍事下的直接受益標的，但其股價走勢更多與GPU業務預期深度綁定；而英特爾的股價則主要受其代工業務轉型敍事驅動，兩者均非純粹的CPU投資標的。

摩根士丹利認為，當前市場中真正具備純粹AI賦能敞口的標的，集中在內存與GPU龍頭企業，包括英偉達、博通（AVGO）、美光（MU）、閃迪（SNDK）。

大摩表示推薦買入這些標的的核心邏輯很簡單——估值便宜：當前英特爾、AMD等CPU廠商的動態市盈率區間為23-64倍，而英偉達2027財年預測PE僅為18倍，內存股的預測市盈率更是低至5-9倍，估值性價比顯著更高。