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　　CPU或许正在经历一个“爆金币”阶段 。

　　近期 ，CPU成为科技圈“顶流 ”——英伟达单独出售CPU、阿里云强调CPU与AI芯片协同
，还有两大CPU巨头（Intel+AMD）在今年2—5月对部分CPU系列（尤其服务器和高端消费级）进行了多轮涨价，且都上调市场预期
。行业人士分析认为 ，这是AI从大模型训练转向智能体 (Agentic AI) 推理的必然结果。

　　《中国经营报》记者注意到，在这轮CPU“爆金币
”阶段
，英伟达最近的动作具有信号意义：一是英伟达Vera CPU已于5月18日正式完成首批交付，客户包括Anthropic 、OpenAI、SpaceX AI（即xAI）和甲骨文云基础设施（OCI）；二是英伟达
、微软和Arm在台北国际电脑展（COMPUTEX Taipei）前夕预告“PC新时代”的到来 ，外界猜测英伟达将发布面向消费者的基于Arm架构的CPU 。

　　“主要因为智能体。 ”行业机构Omdia人工智能首席分析师苏廉节这样解释近期CPU大火的原因
。“智能体的绝大部分工作是任务解读、解构 、编排和分配
，这些工作都是有优先次序的，需要CPU这种串行计算的芯片逻辑。
”他说 。

　　这和AMD董事会主席
、CEO苏姿丰的观点类似
。日前 ，苏姿丰在上海的AMD AI开发者日表示
，AI正在进入Agent时代，Agent需要自主拆解任务、规划步骤 、调用外部工具
、处理数据、检查结果 ，这些编排和调度工作全部由CPU完成
，GPU只负责其中“调用模型做推理”的环节。在她看来，数据中心里CPU与GPU的配比正在从过去的1:4甚至1:8 ，向1:1靠拢 。

　　中金证券在最近的一份研报中指出
，基于GPU:CPU=1:1配比估计下，测算至2030年全球CPU市场规模将超1300亿美元
。

　　CPU的技术升级趋势

　　事实上 ，早在两年多前由芯片大神Jim Keller创办的AI芯片初创Tenstorrent就意识到CPU对于大模型的重要性，只不过他们采用的是RISC-V架构。

　　根据当时《电子工程专辑》对Tenstorrent首席CPU架构师练维汉的采访
，他认为今后AI模型的计算，不只是矩阵型运算 ，还有很多需要CPU来做
，比如大语言模型的存取非常破碎 、混乱，而这是CPU最擅长做的 。

　　“大语言模型有所谓的KV cache ，它是给语言模型的一个情景
，比如说我谈狗的时候，是你的狗还是我的狗？所以说先把token（词元）碰到KV-cache里 ，它去找聊天记录
，像这样的项目非常多，每次开始一个对话 ，它就做这样的事情
。 ”练维汉表示
，这是一种不同寻常的随机存取，所以CPU是个好选择 ，未来这样的情况预估会越来越多，所以CPU＋AI引擎是一种好的异构组合。

　　苏姿丰认为
，服务器CPU的需求大致可分成三类：第一类是传统的通用计算需求，增速相对温和；第二类是作为GPU头节点的CPU ，在数据中心的服务器集群里
，通常需要CPU来管理和调度旁边的GPU运算，这颗CPU就是“头节点”；第三类是专门为Agent工作流服务的CPU ，负责任务编排
、数据处理和工具调用 。

　　除了Agentic AI
，强化学习(RL)也带来了对CPU需求的提升
。比如，英伟达在官方新闻稿中就表示 ，Vera CPU是全球首款专为Agentic AI和强化学习时代量身打造的处理器。

　　中信建投在人工智能行业CPU系列报告中提到
，强化学习架构中Actor（环境步进、推理调用）100%运行在CPU，Learner（优化器更新）运行在GPU ，CPU成为RL训练的核心调度层 。

　　“现在的CPU架构随着摩尔定律持续迭代
，就能应付接下来的诉求。大厂都会在CPU里加一些利于推理的计算逻辑
。
”苏廉节表示，目前大部分的资源都被安排到GPU  ，且CPU可以是X86架构，也可以是更节能 、更灵活的Arm或是RISC-V架构
，生态成熟。

　　前述中金证券研报指出，从技术发展趋势看 ，作为新操作系统的“调度器”CPU的升级趋势主要有：一是更强的单核性能来降低单次推理的延