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
AI Agent並非更耗算力，而是更像一個「系統級大腦」。傳統大模型推理僅是輸入問題、調用GPU、輸出結果的一道數學題；而AI Agent則更像一個長期在線的系統，負責任務規劃、環境感知與行動執行。
CPU在AI Agent時代的角色被重視
隨著AI Agent從「純對話」轉向「執行任務」，其對CPU的依賴性大幅提升。在Haystack RAG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環節佔比普遍介於40%至90%之間。
AI Agent時代的算力結構重構
市場原本認為AI算力等同於GPU，而CPU僅負責調度。然而，在AI Agent時代，CPU的角色從「調度器」轉變為「執行引擎」，負責任務分解、資源協調與多線程運算，成為系統運行的關鍵。
通用算力需求不降反增
在大數據、高頻交易、AI預處理與邊緣計算等場景中，對通用算力的需求持續增長。CPU作為通用處理核心，其價值在AI時代不僅未下降，反而因任務複雜度提升而被重新評估。
伺服器CPU迎來價值重估機會
伺服器CPU是AI算力與數據中心升級的核心受益環節，正處於存量升級、國產替代與模型迭代三重共振週期，未來有望實現價值重估，出貨量預計將增長25%。