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国泰海通 | 计算机：推理与 Agentic AI 浪潮下，CPU重回 AI 基础设施工核心中枢

核心内容

在推理与 Agentic AI 技术浪潮的推动下，AI 基础设施正从单一的 GPU 算力竞争转向 CPU-GPU 异构协同竞争。这一转变使得 CPU 从传统的配套组件升级为 AI 基础设施的核心执行中枢，从而带动国产 CPU 以及其配套产业链迎来结构性机遇。

主要观点

• CPU 重回 AI 基础设施工核心：随着 AI 工作负载从训练阶段转向推理和智能体（Agent）阶段，CPU 在任务规划、数据处理、KV Cache 管理、工具调用及多智能体协作等方面的作用日益凸显，成为 AI 基础设施中的关键组件。
• AI 推理与智能体推动 CPU 需求结构性拐点：推理请求、多用户并发、长上下文和多 Agent 协作等需求的增加，显著提升了 CPU 的负载。CPU 与 GPU 的配比从训练阶段的 1:8 演进至推理阶段的 1:3～1:4，Agent 阶段甚至接近 1:2。
• CPU 价格上涨与交期延长验证需求回升：目前 CPU 价格已上涨，交期延长，表明市场对 CPU 的需求正在上升，未来 AI 数据中心将从单纯堆叠 GPU 转向对“CPU+GPU+内存+网络+软件”整体优化。
• 异构系统与新型 CPU 架构带来长期投资机会：AI 工作负载的复杂化推动 CPU 架构向系统级协同优化演进，包括更多核心、高带宽缓存、CXL 互联和新型共享内存架构等。CPU 与 GPU 的协同成为 AI 数据中心的核心，带动整个产业链价值提升。
• 国产 CPU 迎来布局窗口：国际巨头 Intel、AMD 和 ARM 通过优化架构、核心数和异构协同能力继续占据主导地位，但 AI 推理和智能体工作负载的增长为国产 CPU 厂商提供了突破机会。如飞腾、海光信息等厂商正在加速布局，借助自主指令集、RISC-V 生态和国产 EDA/IP 支持，推动国产 CPU 在服务器及 AI 算力市场的发展。

关键信息

• CPU 与 GPU 的协同：AI 基础设施正从 GPU 单点算力竞争转向 CPU-GPU 异构协同，CPU 成为执行中枢。
• CPU:GPU 配比变化：从训练阶段的 1:8 演进至推理阶段的 1:3～1:4，Agent 阶段接近 1:2。
• AI 推理与智能体需求增长：显著提升 CPU 负载，推动 CPU 需求结构性拐点。
• 国产 CPU 产业链机遇：上游半导体材料和设备国产化加速，中游芯片设计与封装测试自主可控，下游服务器、AI 加速及边缘场景需求高增。
• 投资建议：CPU 有望成为继存储之后的稀缺溢价环节，未来两三年供需紧张与涨价压力或将延续。

风险提示

• AI 智能体落地不及预期
• AI 商业化进展不及预期
• 行业竞争加剧及市场份额流失
• 资本开支周期波动

报告信息

• 报告名称：推理与 Agentic AI 浪潮下，CPU重回AI基础设施核心中枢
• 报告日期：2026.05.29
• 作者：
  • 杨林（分析师），登记编号：S0880525040027
  • 刘天雅（研究助理），登记编号：S0880126010022
  • 魏宗（分析师），登记编号：S0880525040058

重要提醒

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