CPU迎來黃金周期，誰是最大受益者

2026-06-05 16:01

2025年，算力市場被一個問題反復糾纏：GPU何時才能不缺貨？到了2026年，答案尚未等到，這個問題又新增了一個主語：CPU。6 月 1 日，英偉達 Vera 處理器重磅登場，將服務器芯片賽道推向新的高潮。

這條長期被GPU陰影遮蔽的賽道，正在經歷一場沉默而劇烈的價值重估。

瑞銀最新預測令市場側目：到2030年，服務器CPU潛在市場規模將膨脹至1700億美元，五年增長近五倍。問題隨之而來——這是一輪由AI驅動的黃金周期，還是又一次資本催熟的泡沫？如果浪潮屬實，誰又會是最大的受益者？

01 CPU，價值重估

在 AI 領域，推理（Inference）和訓練（Training）是 AI 模型生命周期中的兩個核心階段，訓練時，模型借大量數據與算法學習規律，此過程計算資源消耗巨大且耗時漫長，旨在構建精準模型。而推理則是利用已訓練好的模型對新數據進行快速判斷與處理，資源需求相對較少。

其中GPU專攻“大規模并行計算”——把同一道算術題對成千上萬份數據同時做，適合矩陣乘法、卷積等AI核心運算。而CPU則專攻“復雜邏輯調度”——處理分支多、前后依賴強的任務，比如操作系統的指令分發、數據庫的事務管理、智能體的決策鏈條。

如今CPU需求的爆發，有兩點主要因素。

第一點，AI正從“訓練”轉向“推理”。

在訓練階段幾乎全是矩陣運算，GPU占據絕對主導。但2026年之后，企業真正大規模落地的是推理服務——每個用戶提問、每次智能體調用，背后都是一次推理。推理任務里，除了模型計算，還有大量分詞、緩存管理、結果篩選、錯誤處理等邏輯工作，這些恰恰是CPU所擅長的。

第二點，代理式AI（Agentic AI）普及。

傳統大模型“問一句答一句”，計算負擔主要在GPU。而智能體會自主規劃：先查數據庫、再調用API、然后根據返回結果決定下一步動作。一次用戶請求，可能觸發多個模型調用和數十次邏輯判斷。這些串行的、依賴前一步結果的決策流程，CPU便是無可替代的執行核心。

半導體分析機構SemiAnalysis首席分析師Dylan Patel在4月8日的一次深度訪談中直言，AI工作負載的范式正從簡單的文本生成向復雜的智能體和強化學習演進，CPU正面臨"極其嚴重的產能短缺"。

市場研究機構TrendForce的最新報告印證了這一判斷：當前AI數據中心的CPU與GPU配比約為1:4至1:8，而在智能體AI時代，這一比例預計將演變至1:1至1:2。

02 被低估的CPU供給沖擊

盡管當前CPU的需求如“烈火烹油”，但供應卻持續緊張。

據報道，英特爾于今年3月已調漲PC CPU價格，并于4月1日進一步上調服務器CPU售價，帶動第二季度毛利率回升。市場預期，下半年英特爾仍有約8%至10%的再度上調空間。

AMD方面，市場消息稱，其服務器CPU產品線預計將在第二季度與第三季度各漲價一次，兩次累計漲幅將達16%～17%。

關于CPU供應緊張的原因，主要有兩點主要約束。

先進制程與先進封裝產能是第一個硬約束。臺積電2nm、3nm、5nm產線上，英偉達、蘋果等大客戶早已鎖定絕大部分產能，訂單甚至排到了2027年。AMD、英特爾等廠商只能爭奪剩余配額。不過，根據官方信息Intel 18A 的第三代酷睿產品已經全面量產爬坡。

此外，現代服務器CPU普遍采用Chiplet設計，需要將計算芯粒、I/O芯粒和HBM通過2.5D/3D先進封裝整合在一起。這個環節的產能也十分稀缺——臺積電的CoWoS產線已經是供不應求的“戰略資源”，而CPU廠商的需求還在持續追加。

即便臺積電已經在美國、日本、德國三地同步擴建新廠，這些產能真正釋放大概要到2027年以后。封測端的投資周期稍短，但也需要18到24個月。

“供應的傾斜”是第二重硬約束。面對產能和封裝的剛性約束，英特爾和AMD不約而同選擇了同一策略：優先保障高毛利的服務器CPU。數據中心客戶愿意接受更高的價格和更長的交期，而消費級市場對價格敏感、庫存周轉快，成為被犧牲的板塊。

截至今年一季度，英特爾在個人PC領域的CPU市占率超過70%。一位PC行業高管表示，一切CPU都供不應求，但許多筆記本、個人電腦和服務器CPU所采用的傳統Intel 7制程尤為緊張。英特爾希望進一步優先供應服務器和工業應用，因為這些領域的利潤率高于消費類產品。

另一位行業高管透露，工業用途的CPU在利潤率方面會比個人電腦高出約20%，因此公司被告知幾乎不可能獲得更多Intel 7制程的配額。英特爾正要求其主要PC合作伙伴在消費級設備中擴大采用產能相對充裕的Intel 18A制程的新款處理器。

03 CPU需求暴漲，最大的受益者

在這場算力紅利的爭奪戰中，英特爾作為x86生態的絕對霸主，無疑是短期最大的受益者之一。

在過去短短8個月間，Intel股價迎來爆發式增長，累計漲幅已超過300%。其中今年4月更是創下其納斯達克上市55年來的最佳單月表現，股價單月翻倍。

日前，英特爾報告2026年第一季度營收同比增長7.2%至136億美元，超出華爾街預期，標志著AI基礎設施需求正轉向高性能CPU。其中英特爾數據中心和人工智能(DCAI) 業務部門第一季度營收同比增長22%，達到51億美元。與此同時，英特爾晶圓代工業務部門營收同比增長16%，達到54億美元。這兩個業務部門合計貢獻了公司第一季度總營收的77%。

盡管英特爾是CPU市場當之無愧的霸主，但AMD與Arm正乘著這波AI浪潮向英特爾發起挑戰。

根據瑞銀發布的最新報告顯示，一季度全球服務器CPU總出貨量環比增長約6%、同比增長約19%，表現優于通常一季度7%的季節性跌幅。按出貨量計算，Arm的市場份額從11.5%升至17.7%，AMD從24.1%升至27.4%，英特爾則從64.4%跌至54.9%。

瑞銀預測，2030年屆時服務器CPU側最大受益者是Arm，其次才是AMD。

ARM的爆發有三個核心邏輯：

第一，能效特性契合數據中心大規模部署。代理式AI應用需要高并發、持續運行、海量輕量級推理請求。ARM精簡指令集在功耗效率上的先天優勢，使其在高吞吐的推理服務場景中占據天然有利位置。

第二，英偉達的“助攻”。 英偉達的Grace-Blackwell和Vera Rubin機架級計算平臺均采用ARM架構的Grace CPU，這極大地推動了ARM服務器CPU的出貨量增長。據悉，英偉達最新發布的Vera 以 Grace CPU 的成功為基礎（迄今為止，Grace CPU 的出貨量已接近 250 萬片），計劃采用 Vera CPU 的客戶包括金融巨頭紐約證券交易所、Anthropic、OpenAI 和 SpaceXAI，以及字節跳動、CoreWeave、Lambda、Nebius、Nscale 和 Oracle 云基礎設施（OCI）。

Vera 也正被集成到戴爾科技、HPE、聯想和超微等系統制造商以及系統集成商的人工智能基礎設施中。令人意外的是，在ARM的擴張版圖中，最大推手竟是英偉達。

第三，云端巨頭紛紛自研。亞馬遜AWS的Graviton處理器已成為ARM服務器CPU的標桿案例。此外高通、聯發科等廠商也在加速布局自研ARM服務器芯片。這些廠商通過定制化設計，進一步放大了 ARM 的能效優勢，同時降低了對傳統 x86 巨頭的依賴。

ARM自身也從單純的IP授權模式，轉向直接推出自研 AGI CPU，進一步深化在高端算力市場的布局。不過，ARM 的短板在于服務器生態的成熟度不足，在通用計算、復雜工業軟件等場景，x86 架構的兼容性與軟件適配優勢仍難以撼動，這決定了 ARM 的崛起將是一個漸進式過程。

再看AMD，隨著Zen架構的持續演進，以及與臺積電在7nm及以下先進制程和先進封裝技術上的合作的持續深入，AMD的服務器CPU的競爭力也越來越突出。后續EPYC CPU更是將核心數推升至192核（第5代EPYC CPU Turin），在數據庫、虛擬化等場景中性能及能效比方面持續領先友商同代產品。可以說，EPYC憑借卓越的核心密度、性能、能效和性價比優勢，贏得谷歌、微軟、亞馬遜、Meta、騰訊、阿里云等全球頂級云服務商和大型企業的青睞，并持續侵蝕英特爾在服務器CPU市場的絕對統治地位。

AMD首席執行官蘇姿豐表示，CPU市場目前處于供應緊張狀態，需求強勁程度遠超一年前的預測。她表示， AMD預計今年每個季度供應量都將持續增加，2027年及以后的供應規模將顯著擴大。

在CPU全球供不應求的大背景下，國產CPU廠商正在迎來一個前所未有的窗口期。其中華為鯤鵬、龍芯、海光信息、飛騰、兆芯、申威等，是業內主力國產廠商。長年的技術與生態積累，讓國產產品從“能用” 進階到 “好用”。疊加 AI 算力需求爆發、海外供給收緊的大背景，其正加速從政策引導，變成市場的自主選擇。