AI進入Agent時代，CPU何以站上“算力C位”？
工具處理環節成為CPU主要負擔
最新研究顯示，在完整的Agent執行鏈路中，工具處理相關環節在CPU上消耗的時間佔端到端延遲的比例最高可達90.6%。
大內存CPU成為關鍵承載容器
東吳證券指出，英偉達主動提升CPU權重，等同於在系統層面確認：在長上下文與高併發Agent場景中，大內存CPU是承載海量KV Cache（鍵值緩存）的最優容器。
Agent對CPU需求提升的三大來源
國金證券等多個機構總結道，Agent對CPU需求提升主要來自三方面，即應用調度壓力、高併發任務處理與內存訪問頻率的顯著增加。
高併發場景下CPU延遲顯著上升
在高併發場景下，CPU端到端延遲從2.9秒躍升至6.3秒以上。其結果揭示了在大量Agentic場景中，系統吞吐受限的並非GPU計算能力，而是CPU的核心數併發調度問題。
英偉達Rubin架構將大幅提升CPU核心數
英偉達計劃在下一代Rubin架構中大幅提升CPU核心數。英特爾與AMD在2026年的服務器CPU產能已基本售罄，計劃將產品價格上調以應對市場需求。