发布研报称，随着大模型从Chatbot向Agent演进，计算负载重心正发生偏移。Agent不仅需要GPU进行模型推理，更依赖高性能CPU处理复杂逻辑编排、工具调用与内存管理。伴随Agent数量、任务复杂度与Token消耗指数级增长，CPU产业已进入新一轮景气，Intel、AMD服务器CPU库存趋紧、交期延长，并于2026年以来持续推进涨价。主要观点如下：Agent对CPU刚性需求，CPU重回核心地位随着大模型从Chatbot向Agent演进，计算负载重心正发生偏移。Agent不仅需要GPU进行模型推理，更依赖高性能CPU处理复杂逻辑编排、工具调用与内存管理。认为，Agent对CPU的刚性需求主要来自三方面：1)Multi-Agent架构带来的OS调度压力，以及沙盒环境创建、调度与销毁对CPU算力的持续消耗；2)长上下文场景下KV Cache卸载对CPU内存与带宽提出更高要求；3)高并发工具调用带来的大量CPU算力消耗。Intel论文显示，多数Agent工作负载中，CPU耗时占端到端延迟比例可达40%-90%。认为，伴随Agent数量、任务复杂度与Token消耗指数级增长，CPU产业已进入新一轮景气，Intel、AMD服务器CPU库存趋紧、交期延长，并于2026年以来持续推进涨价。CPU TAM扩容，CPU/GPU部署比例抬升1)TAM来看，AMD与Arm均大幅上修服务器CPU市场空间，预计2030年全球服务器CPU TAM将超过1000亿美元。根据AMD，CPU需求可分为通用计算CPU、AI头节点CPU以及Agentic AI CPU三部分，其中智能体AI相关需求是最大的增量来源。2)配比来看，AI数据中心CPU/GPU部署比例正从传统HGX时代的1:4、1:8，逐步向1:2、1:1甚至更高演进。以NVIDIA为例，GB300NVL72已实现72颗GPU搭配36颗Grace CPU的1:2配比，Vera Rubin进一步通过外挂独立Vera CPU机柜，使整体CPU配比继续抬升。所有CPU架构均受益，ARM中期变化更显著1)ARM架构低功耗、高核心密度的特性更契合Agent工作负载。相比x86，ARM在高并发、低功耗场景下具备更优能效比与扩展能力，尤其适合海量API调用、KV Cache调度等轻计算、高并发任务。2)ARM开放授权生态亦高度契合云厂商自主构建AI基础
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