算力的新因果：AI Agent時代，被重估的CPU價值與新機遇
AI Agent改變算力結構，CPU被重新定價
一、AI Agent不是更耗算力，而是更像一個“系統級大腦”。傳統大模型推理本質上是一道數學題：輸入問題，調用GPU，輸出結果；而AI Agent不一樣，它更像一個長期在線的系統級大腦，需要持續調度與執行任務。
CPU在AI Agent時代扮演關鍵角色
在HaystackRAG任務中，CPU處理佔總延遲的90%以上，而GPU推理僅佔10%左右。在其他任務中，CPU環節佔比普遍在40%至90%之間，凸顯其在端到端體驗中的核心地位。
AI Agent推動CPU需求不降反增
隨著AI Agent能力增強，其對“主動服務+實時決策”的需求上升，這類任務需要強大的通用算力支撐。CPU一旦被“持續重計算”任務（如視頻渲染、複雜代碼運行）佔滿，便無法服務其他沙箱，導致算力資源競爭加劇。
服務器CPU迎來價值重估機會
服務器CPU是AI算力與數據中心升級的核心受益環節，正進入存量升級、國產替代與模型迭代三重共振週期。據預測，未來CPU出貨量有望增長25%，或將迎來價值重估機會。
算力選型的範式轉移
在AI發展的早期，算力資源幾乎全部向“模型訓練”傾斜，但隨著AI Agent時代的到來，這種天平正在發生逆轉——從“重訓練”轉向“重推理”。專家預測，未來推理算力將成為主流，推動CPU在整體算力架構中的地位提升。