4月24日，全球半導體板塊出現罕見的同步性巨幅波動。美股盤前，英特爾因最新財報與業績溝通釋放積極信號，盤前漲幅一度逼近30%；A股市場中，國產CPU龍頭海光信息同步走強，收盤上漲8.20%。

這并不是巧合。與過去兩年圍繞GPU展開的算力行情不同，這一輪市場關注點明顯集中在CPU龍頭公司上。市場開始重新討論一個問題：AI算力的增長，是否仍然只是“更多GPU”的故事。

01 AI算力邏輯的重要轉向

過去很長一段時間，AI產業的投資邏輯相對清晰：模型越大，需要的算力越多，GPU自然成為核心變量。但進入2025年之后，行業的關注點開始發生變化。

英特爾在剛剛結束的業績溝通中提出，AI基礎設施的關鍵問題正在從算力供給轉向系統編排效率。與其繼續單純擴張算力規模，企業開始更關心系統如何被調度、資源如何被利用，以及在同樣的硬件條件下，能否支撐更多應用持續運行。

這一變化的背后，是AI應用階段的切換。訓練仍然重要，但推理、智能體以及行業應用的落地，正在成為新的主線。這些場景不再追求極致算力，而更依賴穩定性、效率與成本控制。

于是，CPU的重要性被重新提起。中信證券在早些時候發布的研報中直言，市場此前對CPU在AI時代的作用“認識不充分”，隨著AI應用形態變化，CPU需求正在被重新激活，并推動其價值重估。

02 CPU重回舞臺中心

在當前AI系統中，GPU仍然承擔主要計算任務，但系統運行效率越來越取決于算力如何被組織。

英特爾指出，隨著AI系統復雜度提升，CPU在任務調度與數據流管理中的作用正在增強。這在行業內也逐步形成共識，當算力集群規模擴大到萬卡級別后，如果CPU性能不足，會直接成為系統瓶頸。

中信證券分析師則更明確的指出，在AI集群中，CPU不僅承擔控制與調度功能，同時也是共享內存的重要提供者，用于緩解大模型推理過程中的顯存約束。這意味著，CPU不僅影響系統“能不能跑”，還影響“能跑多滿”。

與此同時，CPU的作用開始向更多實際場景延伸，比如AI集群中的控制核心、參與小模型推理及云端資源再利用、在具身智能中承擔運動控制與執行邏輯等。而這些場景的共同特征是，CPU在AI系統中的“位置上移”，重新回到舞臺的中心。

03 需求重構估值

在產業側看來，CPU需求的變化并非來自單一市場，而是來自算力使用方式的變化。

在推理場景中，部分輕量模型已經可以在CPU上運行。中信證券的研究數據表明，在單用戶條件下，7B至14B模型在高端CPU上的推理性能已具備實用性。同時，云計算體系中CPU利用率長期偏低，這部分資源正在被重新調度用于AI計算。

而在具身智能領域，CPU與GPU形成分工結構已成為行業共識。多家機器人廠商采用“CPU+GPU”組合，其中CPU承擔實時控制與通信功能，成為系統穩定運行的基礎。

這些變化疊加之后，使CPU不再只是“支撐組件”，而成為AI系統中直接參與運行的基礎單元。

04 生態左右確定性

盡管CPU需求正在回升，但產業受益并不會均勻分布。一個關鍵的制約因素是，企業級計算系統對軟件生態的依賴極強。中信證券的研報中指出，盡管ARM等架構在服務器市場占比有所提升，但x86仍然憑借生態兼容優勢，在AI系統中占據重要位置。

業內人士表示，這會直接影響廠商的實際受益能力，能夠承接現有軟件體系、降低遷移成本的CPU方案，更容易進入真實業務系統。目前的國產廠商中，海光信息是一個確定性的標的。

相關資料表明，基于C86生態的兼容能力，海光信息在金融、電信、能源等關鍵行業中實現持續滲透。

上述人士認為，在AI算力結構發生變化之后，CPU在系統中的重要性提升，也放大了這類廠商的受益空間。從產業演進看，本輪變化更接近基礎設施的重新分配，而非簡單替代。在這一過程中，需求將向具備生態承接能力的廠商集中。

整體而言，本輪CPU板塊的走強，更像是AI算力邏輯變化的必然結果。當行業從“增加算力”轉向“提升算力使用效率”，CPU重新回到系統核心位置，其價值也將被重新評估。這不會削弱GPU的重要性，但會改變整個產業鏈的價值分布。

在此過程中，真正受益的，將不只是做芯片的公司，還有能夠進入核心系統路徑、承接真實業務需求的基礎設施廠商。而這，才是本輪AI算力體系下CPU價值重估更值得關注的部分。

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       原文標題 : 全球CPU龍頭股暴力突襲，AI邏輯新主線浮現