广发证券发布研报称，AI的Memory时刻，AI记忆成为支撑上下文连续性、个性化与历史信息复用的底层能力，持续扩展模型能力边界，有望促进AIAgent等应用加速落地。AI记忆的价值正从“费用项”转变为“资产项”，相关上游基础设施价值量、重要性将不断提升。建议关注产业链核心受益标的。  广发证券主要观点如下：   AI agent对CPU需求增加   Agent对CPU需求提升主要来自三方面：(1)应用调用量放大。Agent时代单个用户可同时调用多类Agent去驱动服务器端各类应用与工具链，整体调用频次与覆盖面显著高于人类使用，带来更多系统请求、数据搬运与控制流开销，CPU负载随之抬升。(2)编排调度成为瓶颈。Agent时代LLM叠加了决策编排器(Orchestrator)与多类外部工具(搜索、Python、数据库、API等)，整体计算流程演化为“感知-规划-工具调用-再推理”的闭环结构。由于工具调用、任务调度、信息检索等关键环节均依赖CPU完成，随着Agent渗透率与工具调用密度提升，CPU作为中间调度枢纽的占用线性放大。(3)沙箱隔离抬升刚性开销。为降低误操作对租户/网络/整机影响，Agent运行时普遍采用沙箱/虚拟化隔离，带来额外进程与内核开销，并提升IO带宽与本地SSD缓存需求，进一步推高CPU/内存/存储配置、压制集群利用率。   CPU配比不断提升  根据semianalysis报告，目前每个GPU兆瓦(MW)对应的CPU配比低于10%，预计到2026Q2，每个GPU兆瓦(MW)对应的CPU配比将上升至15%。因此，该行假设：(1)在300MWGPU建筑功率下，CPU配比率分别为16%、25%，则单GPU对应的额外通用服务器CPU的数量分别为0.29、0.45;单GPU对应的总CPU的数量分别为0.79、0.95;(2)假设全球B200、ASIC出货量分别为800、700万颗，则总AI集群X86CPU的数量分别为610、855万颗，AICPU增量需求分别为25%、36%。  内存条和接口芯片空间广阔  (1)量：通用服务器内存配置多以半插(1DPC)为主，兼顾成本与频率;AI服务器为满足更高容量与带宽需求，趋向全插(2DPC)。从而DIMM需求可表述为：DIMM条增长=CPU量增长×2。(2)价：X86-CPU配置
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