算力稅第二波，CPU漲價(jià)

全球半導(dǎo)體市場出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性變化，傳統(tǒng)意義上被視為成熟品類的CPU領(lǐng)域，正成為資本市場的關(guān)注焦點(diǎn)。

截至1月21日，英特爾股價(jià)創(chuàng)下近四年新高，年內(nèi)漲幅超44%；AMD延續(xù)連續(xù)上漲態(tài)勢；A股市場中，龍芯中科與海光信息分別錄得20%漲停及單日漲幅超13%。這一行情背后，反映的是市場對“算力稅”傳導(dǎo)邏輯的重新定價(jià)，繼GPU因AI訓(xùn)練需求大漲之后，CPU正在成為算力成本上漲的第二波承載者。

機(jī)構(gòu)的共識正在迅速形成。國聯(lián)民生證券與西部證券在近期報(bào)告中不約而同地指出，當(dāng)前CPU市場的供需變化并非周期性波動，而是由AI智能體應(yīng)用規(guī)模化落地所驅(qū)動的結(jié)構(gòu)性變革。

與以GPU為核心的AI訓(xùn)練不同，在智能體工作負(fù)載中，CPU承擔(dān)了包括工具調(diào)用、任務(wù)編排、實(shí)時決策等大量非AI原生計(jì)算，相關(guān)處理耗時占總?cè)蝿?wù)延遲的比例高達(dá)80%-90%。這使得CPU在系統(tǒng)層面可能比GPU更早成為性能瓶頸。

需求前景已在數(shù)據(jù)層面得到支撐。據(jù)IDC預(yù)測，全球活躍智能體數(shù)量將從2025年的約2860萬個，迅速增長至2030年的22.16億個，年復(fù)合增長率達(dá)139%。在中性情景下，長期對應(yīng)的CPU需求或?qū)⑼黄?173萬片量級，形成顯著增量市場。

CPU的供給端亦面臨著極限承壓。摩根大通數(shù)據(jù)顯示英特爾先進(jìn)制程產(chǎn)能利用率已達(dá)120%-130%的超載狀態(tài)，臺積電先進(jìn)封裝產(chǎn)能瓶頸更將CPU交付周期從正常的8-10周拉長至24周以上。

在此趨勢下，國產(chǎn)CPU廠商迎來產(chǎn)業(yè)與政策的雙重機(jī)遇。CPU，這一曾長期被視為“傳統(tǒng)”的算力組件，正在AI智能體浪潮中重新確立其系統(tǒng)級價(jià)值。

AI智能體催化“域外CPU”需求重塑

傳統(tǒng)AI計(jì)算將算力重心完全置于GPU之上，主要用于模型的訓(xùn)練與推理加速。然而，隨著AI向具備自主規(guī)劃與執(zhí)行能力的智能體演進(jìn)，計(jì)算負(fù)載的結(jié)構(gòu)正在發(fā)生根本性重構(gòu)。

智能體要完成一個實(shí)際任務(wù)，例如“分析一批簡歷數(shù)據(jù)”，其工作流程遠(yuǎn)超簡單的API調(diào)用。它需要自主執(zhí)行：創(chuàng)建獨(dú)立沙箱環(huán)境、訪問指定網(wǎng)盤下載文件、解壓壓縮包、運(yùn)行數(shù)據(jù)分析腳本、生成可視化報(bào)表，最后清理并釋放環(huán)境資源。在這一完整任務(wù)鏈中，僅任務(wù)拆解與結(jié)果生成環(huán)節(jié)依賴GPU進(jìn)行推理，而占整個流程時長80%-90%的中間步驟——包括文件操作、代碼執(zhí)行、數(shù)據(jù)處理與系統(tǒng)調(diào)度——全部由CPU承擔(dān)。

英特爾發(fā)布的白皮書《以CPU為核心的智能體AI視角》明確指出，智能體工作負(fù)載的延遲主要來自CPU側(cè)的工具處理任務(wù)。

智能體架構(gòu)范式統(tǒng)一：主流平臺全面轉(zhuǎn)向“沙箱執(zhí)行”模式

隨著AI智能體從概念走向規(guī)模化應(yīng)用，產(chǎn)業(yè)技術(shù)架構(gòu)正在發(fā)生根本性重構(gòu)。根據(jù)國泰海通電子的產(chǎn)業(yè)調(diào)研，自2025年下半年以來，包括豆包、智譜在內(nèi)的主流AI平臺已全面轉(zhuǎn)向“沙箱執(zhí)行”架構(gòu)模式。該模式的核心在于為每個智能體任務(wù)創(chuàng)建獨(dú)立、隔離的虛擬執(zhí)行環(huán)境，以安全地完成文件操作、代碼運(yùn)行、網(wǎng)絡(luò)訪問等外部調(diào)用。這種架構(gòu)轉(zhuǎn)變直接催生了新型算力需求特征：CPU資源消耗與用戶規(guī)模及任務(wù)并發(fā)量呈強(qiáng)相關(guān)性，而與GPU數(shù)量呈現(xiàn)弱關(guān)聯(lián)性

工程實(shí)踐的突破為這一架構(gòu)演進(jìn)提供了關(guān)鍵技術(shù)支撐。DeepSeek研究團(tuán)隊(duì)在論文中展示了里程碑式的“存算分離”方案：成功將1000億參數(shù)的嵌入表完全存儲于CPU主機(jī)內(nèi)存，而非傳統(tǒng)的GPU顯存。通過精密的PCIe異步數(shù)據(jù)傳輸機(jī)制，該方案僅帶來不足3% 的額外推理延遲，在工程可行性上實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵突破。

這一技術(shù)突破揭示了兩大產(chǎn)業(yè)趨勢：在技術(shù)路徑上，模型參數(shù)規(guī)模對GPU顯存容量的依賴被有效打破，性價(jià)比更優(yōu)的主機(jī)內(nèi)存成為大規(guī)模參數(shù)存儲的可行選擇；在系統(tǒng)架構(gòu)上CPU的角色定位發(fā)生本質(zhì)變化，從輔助計(jì)算單元轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)調(diào)度與系統(tǒng)管理的核心樞紐，承擔(dān)起海量參數(shù)的實(shí)時檢索、智能篩選及高效轉(zhuǎn)發(fā)等關(guān)鍵職能。

供需失衡加速漲價(jià)預(yù)期

需求結(jié)構(gòu)劇變恰逢供給端產(chǎn)能瓶頸的雙重?cái)D壓。

根據(jù)TrendForce 2026年1月供應(yīng)鏈監(jiān)測報(bào)告，臺積電N2與N3等先進(jìn)制程到2027年的產(chǎn)能已被蘋果、英偉達(dá)、博通等巨頭瓜分。由于高端GPU與定制ASIC在“單晶圓產(chǎn)出價(jià)值”上顯著高于傳統(tǒng)CPU，代工廠產(chǎn)能分配存在明顯傾斜。與此同時，CoWoS等先進(jìn)封裝技術(shù)的瓶頸進(jìn)一步惡化了供應(yīng)鏈——IDC分析指出，其產(chǎn)能利用率在2025年第四季度便已突破100%，導(dǎo)致CPU出貨周期從正常的8-10周延長至24周以上。

英特爾內(nèi)部生態(tài)同樣面臨極限壓力。隨著其18A工藝進(jìn)入量產(chǎn)高峰，該公司不僅需保障自身酷睿與至強(qiáng)系列供應(yīng)，還需履行對微軟、亞馬遜等外部代工客戶的承諾。摩根大通研報(bào)指出，英特爾核心節(jié)點(diǎn)的產(chǎn)能利用率已攀升至120%-130%的超負(fù)荷狀態(tài)，迫使部分非核心組件轉(zhuǎn)移至聯(lián)電等二線代工廠。

西部證券最新行業(yè)點(diǎn)評指出，為應(yīng)對供需失衡并保障供應(yīng)穩(wěn)定，英特爾與AMD已計(jì)劃將服務(wù)器CPU價(jià)格上調(diào)10%-15%，且2026年兩家廠商的服務(wù)器CPU產(chǎn)能“已基本預(yù)售完畢”。

總而言之，隨著AI從“內(nèi)容生成”邁向“任務(wù)執(zhí)行”，算力需求的核心正經(jīng)歷結(jié)構(gòu)性遷移——從以GPU為中心的并行計(jì)算，轉(zhuǎn)向以CPU為樞紐的系統(tǒng)調(diào)度與資源協(xié)調(diào)。在供給端產(chǎn)能已達(dá)物理極限、需求端受智能體應(yīng)用指數(shù)級增長驅(qū)動的雙重作用下，CPU不僅面臨持續(xù)的價(jià)格上行壓力，其在整個計(jì)算體系中的戰(zhàn)略價(jià)值更在經(jīng)歷系統(tǒng)性重估。