AI推理需求激增，CPU重回数据中心舞台中央

在过去十余年间，英特尔与AMD的处理器几乎垄断了数据中心的计算市场。然而，随着生成式人工智能的爆发，大型语言模型的训练需求让英伟达的GPU自2023年起成为行业焦点。如今，人工智能的应用重心正逐渐从模型训练向推理、AI智能体（Agentic AI）以及工作流编排转移，这使得中央处理器（CPU）的重要性再次凸显，原本成熟的市场再次成为科技巨头们的竞争焦点。

据《日经亚洲》报道，人工智能计算架构的演变是处理器需求复苏的核心驱动力。在早期的大型语言模型训练阶段，数据中心通常采用1颗CPU搭配8颗GPU的配置。但随着推理工作负载的不断加重，这一比例已逐渐缩小至1:4，未来甚至可能达到1:2或1:1。美国银行的分析也指出，AI智能体在执行任务规划、流程管理、工具调用、代码执行以及多模型协调时，会产生大量具有顺序性且对延迟高度敏感的工作负载，这类任务更适合由CPU来处理。

市场需求的爆发正在推动处理器市场规模快速扩张。多家研究机构预测，未来五年AI数据中心处理器的需求将保持40%以上的年增长率。Bernstein Research预计，全球数据中心CPU市场规模将从2025年的370亿美元（约合人民币2507.96亿元）大幅增长至2030年的2230亿美元（约合人民币15115.57亿元）。美国银行则预测该市场规模将突破1700亿美元（约合人民币11523.08亿元），较当前水平扩大近五倍。

这种激增的需求已经对供应链产生了显著影响。高通数据中心业务负责人Tony Pialis表示，目前市场上的服务器处理器几乎已被抢购一空。英特尔首席执行官也透露，近期收到了大量追加处理器供货的请求。AMD首席执行官苏姿丰则预测，未来五年该市场的年均复合增长率将至少达到35%，远超此前成熟期3%至4%的增速。

在这一趋势下，ARM架构正试图加速抢占x86的市场份额。英伟达不仅专注于GPU，还正式投产了基于ARM架构的Vera处理器，旨在构建完整的AI计算平台。其首席执行官黄仁勋预计，该处理器业务在未来一年内有望带来高达200亿美元（约合人民币1355.66亿元）的营业收入。同时，谷歌、亚马逊和微软等云计算巨头也在积极研发基于ARM架构的自研服务器处理器，以降低对x86平台的依赖并提高能效。ARM公司首次推出自有数据中心处理器，并预计到2030年该业务的年营收将达到150亿美元（约合人民币1016.74亿元）。据ARM透露，目前全球超大型数据中心部署的处理器中，已有超过一半采用了ARM技术或相关授权架构。

尽管x86架构目前仍占据主导地位，但其优势正逐渐被削弱。TechInsights预测，ARM服务器处理器的市场份额将从2026年的约20%持续上升。不过，该机构也认为，由于整体市场的高速增长，未来的市场空间足以容纳所有竞争者。

此外，中国市场也成为了一个关键变量。由于处理器的出口限制远低于AI GPU，中美企业仍能在此领域展开竞争。海光信息、兆芯、龙芯中科以及华为海思等厂商正在积极扩大布局。Bernstein预测，海光信息在中国服务器处理器市场的份额将从目前的约20%提升至2028年的35%。

在AI PC领域，处理器竞争也延伸到了新的战场。联发科首次进军笔记本电脑处理器市场，与英伟达合作推出了结合ARM CPU与Blackwell GPU架构的RTX Spark超级芯片，旨在满足AI智能体时代的Windows PC需求。联发科首席执行官蔡力行表示，AI智能体将推动PC架构迎来近40年来最大的变革，而处理器也将重新回归计算核心的地位。

过去几年，市场普遍认为GPU决定了AI发展的上限。但随着人工智能应用的深入，产业焦点已重新转向计算系统如何高效协调和管理庞大的AI工作流，处理器也因此从配角再次回到了舞台中央。

注：按1美元≈6.78人民币计算