当AI步入Agentic AI时代，数据中心对算力的诉求正加速回归CPU。从智能体的自主规划、工具调用，到任务编排、持续迭代，全流程核心能力均高度依赖CPU的调度与支撑。这一需求转变让CPU重回算力舞台“C 位”，导致近来全球CPU市场出现“缺货行业”，也给国产CPU带来了新的市场机会。
Agentic AI爆发，CPU核心价值凸显
当前AI应用场景正从传统的大模型训练、被动推理，转向海量轻量化、高并发、自动化的智能体作业。不同于传统AI场景中GPU主导算力输出的格局，智能体的自主规划、工具调用、任务编排、持续迭代全链路，均需要 CPU 完成核心调度与执行，CPU的重要性在智能体时代被重新认识。
而这一需求变化也在改变数据中心的算力配比。据报道，传统的大模型训练与被动推理，数据中心CPU与GPU的算力配比多在1:8、1:4 之间。当前这一比例已提升至1:2。行业预判未来将趋近 1:1。英特尔数据中心集团副总裁兼中国区总经理陈葆立表示，市场整体趋势清晰可见，CPU的需求正在大幅提升。当要给AI更多任务的时候，越来越多任务的执行者需要CPU。
腾讯云计算产品运营总监周驰也指出，如今智能体已实现全面破圈，覆盖企业办公、民生服务、行业调研、数据查询等海量场景，使用者从专业开发者延伸至全行业人群，这类海量琐碎的自动化作业，更依赖CPU的高效调度、高并发执行与持续运行能力。
需求结构变化，CPU市场供需紧张
Agentic AI带来的CPU需求亦导致CPU市场陷入供需紧张。目前，缺货涨价行情已持续数月。</p><p>据供应链消息，当前全球CPU市场供需缺口扩大，英特尔第五代、第六代商用 CPU 约二三十个型号出现缺货，供货周期达 2-4 个月；AMD在售第四代和第五代约10-15个型号同样面临缺货，供货周期 2～3 个月。有PC厂商表示，当前 CPU 短缺程度甚至超过存储芯片，内存尚可通过降低规格维持出货，但若缺少CPU，终端设备将完全无法交付。
供需失衡推升了CPU产品的价格行情。2月起，英特尔、AMD 陆续上调全系列服务器CPU价格，整体涨幅维持在10%-15%，部分高端AI服务器CPU现货溢价幅度更大，消费级CPU也同步迎来5%-10%的涨价潮。供应链透露，英特尔、AMD 仍有进一步涨价计划，2026 年三季度或将迎来新一轮调价。
行业普遍认为，本轮 CPU 短缺并非短期周期波动，而是AI技术迭代带来的结构性需求增长，将对全球芯片市场与技术路线产生深刻影响。AMD CEO 苏姿丰预测，随着AI推理和AI智能体的发展，CPU市场将继续保持强劲增长，未来五年预计CPU 市场年增长率将超过35%，2030年市场规模将突破1200亿美元。
资本市场也对这一趋势做出了快速反应。4月份AMD股价累计涨幅达71%，市值首度突破 5000亿美元，创下 2001 年以来最佳单月表现；英特尔二季度营收预期、数据中心业务收入均大幅超出市场预期，盘后股价大涨近20%；Arm 2026 财年第四财季营收同比增长20.2%，AI数据中心对高能效CPU设计的需求持续升温，有效对冲了智能手机市场的短期承压。
市场格局重构，国产CPU业绩迎增长
全球CPU市场的供需紧张与格局重构，为国产CPU产业带来了加速突破的发展机遇，国产CPU替代进程正在提速。
2026年第一季度财报数据显示，海光信息营收40.34 亿元，同比增幅达68.06%，净利润8.77 亿元，同比增长22.90%，凭借规模效应与技术优势，实现盈利的稳步增长；龙芯中科也取得 1.35 亿元的营收，同比增长 7.96%，在自主指令集 CPU 领域持续深耕，亏损规模已同比有所收窄。
除了头部企业，国产CPU产业整体呈现全面突破的态势。华为鲲鹏、飞腾等国内Arm架构企业持续深耕 AI 服务器领域，依托自研核心架构，推出适配 AI 推理、算力调度的高性能 CPU 产品，已在政务、金融、云计算等场景规模化落地；在RISC-V架构领域，达摩院玄铁C950、灵睿智芯P100 等国产高性能 CPU 相继落地，其中玄铁 C950 单核性能对标国际顶尖服务器 CPU，可原生支撑千亿参数大模型推理，在云计算经典工作负载下表现不输于 x86、Arm 最新一代产品，打破了高端算力领域的技术壁垒。
同时，国内CPU企业均保持高强度的研发投入，海光信息一季度研发费用11.49亿元，研发费用率达28.50%；龙芯中科研发费用率达70.44%，持续的研发投入支撑着国产CPU 技术的不断迭代。整个行业逐渐形成 “研发投入支撑技术突破，技术突破构建竞争壁垒”的良性发展逻辑。
技术迭代，CPU发展方向重构
值得注意的是，Agentic AI带来的需求变化，不仅重构CPU 市场供需格局，也在改变CPU的技术发展方向。面向Agentic AI市场的CPU，正朝着极致弹性、全能力开放、软硬深度协同的方向快速迭代。
传统CPU主要适配固定、标准化的企业IT业务，更侧重单核极致性能、固定算力的输出；而智能体时代的 CPU，核心诉求聚焦在高密度、高并发、强调度、高弹性四大维度。陈葆立表示，智能体时代随着应用场景的变化，需求呈现出极强的多样化特征，这也要求 CPU架构具备更强的适配性。在智能体运行层面，海量轻量化的数字员工、自动化办公任务，适配高核数、高能效的能效核，以低成本、高并发完成基础任务调度；在任务执行层面，智能体调用数据库、复杂数据运算等重度负载，则依赖性能核的超强单核算力支撑。大小核协同的弹性架构，可覆盖智能体“轻量调度+重度执行”的全场景需求，这也是单一架构芯片无法实现的核心优势。
周驰认为，随着市场应用的不断发展，未来面向 Agentic AI 的 CPU 与传统 CPU 的差异化特征将持续凸显，将朝着极致弹性、全能力开放、软硬深度协同的方向持续迭代。随着 AI 代码生成、自动化运维等技术成熟，CPU 的各类细分功能模块将被全面激活，彻底释放硬件底层潜力，实现算力资源的精细化拆分、弹性调度。
目前，国产CPU企业在技术研发、市场落地、生态构建上持续突破，也应及时跟踪这一技术动态，及时推出适应新需求的产品。
