从需求侧来看，AI 正在从“炼大模型”（训练阶段）转向“用大模型”（推理与应用阶段）。这一转变直接驱动了对 CPU 这种通用算力的爆发性需求。
| 驱动因素 |
需求侧描述 |
对销量/价格的影响 |
| 推理占比激增 |
AI 工作负载中，推理的占比已从 2023 年的三分之一上升到 2026 年的约三分之二。 |
大量通用服务器需要升级高性能 CPU 来承载推理任务，销量走高。 |
| “AI Agent”的兴起 |
AI 不再只是对话，而是能操作软件的“代理”。这需要极强的逻辑判断（CPU）而非仅仅是矩阵运算。 |
催生了对具有 AI 指令集（如 AMX）的高端 CPU 的刚需，推高了单价。 |
| AI PC 硬件升级潮 |
2026 年全球超过 50% 的新电脑为 AI PC，要求 CPU 集成更强的 NPU 和处理能力。 |
消费者和企业被迫采购更高规格的 CPU，带动整体市场均价（ASP）上升。 |
| 资源重分配效应 |
晶圆厂优先生产高利润的 AI 芯片（包括 AI 加速的服务器 CPU），导致传统 CPU 产能受挤压。 |
供需紧张导致 Intel 和 AMD 等巨头在 2026 年多次上调服务器 CPU 价格。 |
一、从“算得快”到“反应快”：前/后处理的刚需
为什么 CPU 在 AI 推理中变得如此关键？在 AI 推理的全流程中，GPU 主要负责核心计算，但 CPU 在前后处理中的表现同样不容忽视。尤其在 2026 年的应用场景（如自动驾驶、智能客服、实时视觉监控）中，用户最看重的是端到端延迟。
- 需求变化：如果 CPU 在图片裁剪或文本编码上慢了 50 毫秒，那么 GPU 的加速优势就大打折扣。
- 市场结果：企业不再愿意在高性能 GPU 旁配置一个“弱 CPU”，而是转向选购单核性能极强、主频更高的 x86 或高端 ARM 处理器。
二、异构流水线的“去瓶颈化”需求
数据在 CPU 内存和 GPU 显存之间搬运，一直是现代 AI 服务器的性能瓶颈。如何打破这个“内存墙”？
- 需求变化：为了减少数据传输损耗，市场开始追求“算力集成”。无论是 Intel 的至强系列还是 ARM 架构的 Grace/Graviton，都在强调 CPU 能够直接处理部分模型权重。
- 市场结果：这种“强 CPU + 加速器”的方案比“弱 CPU + 顶级 GPU”更具性价比，直接推动了高端服务器 CPU 的订单量。
存内计算、高带宽协议（如 NVLink/CXL）等都是改进方向；Apple 的 M 系列芯片就是一个高带宽范例。
三、AI PC：个人计算市场的溢价
2025 年至 2026 年是 PC 市场的 AI 教育期。普通用户也开始感受到 CPU 升级的压力。
- 需求变化：Windows 11 的深度 AI 化以及各类本地化小模型（SLMs）的运行，要求 CPU 必须具备更高的并发处理能力和更大的内存带宽。
- 市场结果：普通办公本的 CPU 标准被拔高（例如内存起步要求 16GB-32GB，且必须带 AI 加速指令），这使得原本属于“中端”的配置变成了“起步价”，导致消费者感知的 CPU 价格大幅增长，即使日常使用未必需要这么高的性能。
四、供应链的“溢价潜规则”
内存（DRAM/HBM）的短缺也间接抬高了 CPU 价格。这背后有什么逻辑？
- 现状：由于 AI 服务器占用了大量内存产能，CPU 厂商（如 Intel、AMD）在 2026 年采取了“保高弃低”策略，优先保证高利润的 AI 服务器 CPU 生产，减少了低端入门级 CPU 的供应。这种供应侧调整，在统计数据上直接推高了 CPU 的平均售价。
核心结论： CPU 销量的增长是因为 AI 的重点从“核心运算”扩散到了“全业务流程”；而价格的增长是因为 AI 提高了 CPU 的准入门槛，不再有纯粹的“通用 CPU”，所有高价 CPU 现在都贴上了“AI 加速”的标签。
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发表于 昨天 15:58
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