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金沙電玩城app “算力稅”升級(jí),“智能體”推動(dòng)中美CPU集體暴漲?
發(fā)布日期:2026-01-25 12:02    點(diǎn)擊次數(shù):123

金沙電玩城app “算力稅”升級(jí),“智能體”推動(dòng)中美CPU集體暴漲?

進(jìn)入 2026 年,全球半導(dǎo)體市場(chǎng)最先感受到的寒意來自存儲(chǔ)領(lǐng)域。根據(jù)多家市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)的報(bào)告,存儲(chǔ)芯片價(jià)格的上漲已近乎"失控"。

根據(jù) Counterpoint Research 與 TrendForce 的數(shù)據(jù),繼 2025 年第四季度價(jià)格暴漲 50% 之后,DRAM 與 NAND Flash 芯片的價(jià)格預(yù)計(jì)在 2026 年第一季度將繼續(xù)上揚(yáng) 40% 至 50%。

這一極端的價(jià)格壓力迅速?gòu)纳嫌蝹鲗?dǎo)至終端。以消費(fèi)市場(chǎng)為例,部分主流 DDR5 內(nèi)存條的價(jià)格自 2025 年下半年以來漲幅已超過三倍 。

對(duì)這個(gè)現(xiàn)象深度溯源,其實(shí)是 AI 基礎(chǔ)設(shè)施,特別是大模型訓(xùn)練與推理對(duì)高帶寬內(nèi)存(HBM)和高性能存儲(chǔ)的"虹吸效應(yīng)"所致。

晶圓廠將產(chǎn)能優(yōu)先分配給利潤(rùn)更高的 AI 相關(guān)存儲(chǔ)產(chǎn)品,擠壓了傳統(tǒng) DRAM 和 NAND 的供給,一場(chǎng)覆蓋全行業(yè)的"算力稅"已經(jīng)拉開序幕。

但存儲(chǔ)上揚(yáng)只是序章,漲價(jià)輪盤上新近轉(zhuǎn)來的,是 CPU。一、算力稅第二波,CPU 漲價(jià)

長(zhǎng)期以來被視為成熟市場(chǎng)的 CPU,在 2025 年下半年開始出現(xiàn)異動(dòng),并在 2026 年初徹底爆發(fā)。

資本市場(chǎng)的反應(yīng)最為敏銳。截至 2026 年 1 月 21 日,芯片巨頭英特爾(Intel)股價(jià)觸及 54.25 美元,創(chuàng)下自 2022 年 1 月以來的新高,年初至今累計(jì)漲幅高達(dá) 44.74% 。它的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手 AMD 股價(jià)同樣錄得七連漲。

在中國(guó)市場(chǎng),國(guó)產(chǎn) CPU 的代表龍芯中科和海光信息股價(jià)分別在 1 月 21 日創(chuàng)下 20% 漲停和上漲超 13% 的驚人記錄。

這一系列現(xiàn)象的背后,供給側(cè)的產(chǎn)能瓶頸是顯而易見的。

根據(jù) TrendForce 2026 年 1 月的供應(yīng)鏈監(jiān)測(cè)報(bào)告,臺(tái)積電(TSMC)的 N2 與 N3 到 2027 年的產(chǎn)能,也已被蘋果、英偉達(dá)(NVIDIA)及博通(Broadcom)等巨頭瓜分。

由于高端 GPU 與定制 ASIC 在單晶圓產(chǎn)出價(jià)值(Revenue per Wafer)上相較傳統(tǒng) CPU 享有溢價(jià),代工廠在產(chǎn)能分配優(yōu)先級(jí)上存在明顯的盈利傾向。

這種資源向高毛利產(chǎn)品的傾斜,直接削減了消費(fèi)級(jí)與企業(yè)級(jí)處理器的晶圓配額。與此同時(shí),先進(jìn)封裝技術(shù)(如 CoWoS-L/S)的瓶頸成為次生阻礙,IDC 分析指出,由于 CoWoS 產(chǎn)能利用率在 2025 年第四季度便已突破 100%,導(dǎo)致即便前端晶圓完成刻蝕,后端封裝的積壓也使 CPU 出貨周期從正常的 8-10 周大幅延長(zhǎng)至 24 周以上。

這種產(chǎn)能壓力在英特爾的內(nèi)部生態(tài)中體現(xiàn)得更為極致。隨著其 18A 工藝進(jìn)入量產(chǎn)高峰期,英特爾不僅需要保障自身酷睿(Core)與至強(qiáng)(Xeon)系列的供應(yīng),還需履行向微軟、亞馬遜等外部 Foundry 客戶的代工承諾,導(dǎo)致英特爾核心節(jié)點(diǎn)的產(chǎn)能利用率已攀升至 120%-130% 的超負(fù)荷狀態(tài)。

摩根大通最新的研報(bào)指出,這種"極限超載"已迫使英特爾將部分非核心組件轉(zhuǎn)移至聯(lián)電(UMC)等二線代工廠,但依然無法完全抵消先進(jìn)制程供應(yīng)的缺口。

然而,供給受限僅僅是故事的一半,真正重塑市場(chǎng)格局的,樂魚體育官方網(wǎng)站是來自需求側(cè)的結(jié)構(gòu)性劇變。

而推高需求側(cè)的關(guān)鍵詞,就是智能體。

二、需求側(cè),智能體創(chuàng)造"域外 CPU "新需求

智能體能夠自主規(guī)劃任務(wù)、調(diào)用工具、記憶歷史步驟,并在執(zhí)行過程中實(shí)時(shí)調(diào)整策略來解決問題,人們通過這種方式來彌補(bǔ)單純大模型在上下文感知、幻覺問題以及實(shí)時(shí)信息獲取方面的不足。

在它的架構(gòu)中,在大模型的推理工作之外,還增加了決策編排器,還會(huì)使用網(wǎng)頁(yè)搜索、抓取、Python 解釋器、上下文數(shù)據(jù)庫(kù)等外部工具。

也就是說,整個(gè)智能體的工作負(fù)載中,AI 計(jì)算任務(wù)只是一部分,還有很大部分是通用計(jì)算。

在智能體運(yùn)行任務(wù)中,CPU 的核心優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在對(duì)工具處理的適配能力、資源利用的靈活性以及對(duì)多種應(yīng)用場(chǎng)景的兼容性。CPU 能夠高效運(yùn)行許多無法部署在 GPU/TPU/NPU 上的計(jì)算任務(wù)和外部程序工具,例如網(wǎng)頁(yè)搜索、Python 執(zhí)行、精確向量 / 數(shù)據(jù)搜索等。

這類任務(wù)處理在智能體任務(wù)總量中總耗時(shí)(Latency)占比很大。要知道,CPU 還支持多線程和多進(jìn)程并行,天然可以根據(jù)負(fù)載特征進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

為了進(jìn)一步深度分析,我們需要引入兩個(gè)概念:域內(nèi) CPU 和域外 CPU。

所謂域內(nèi) CPU,指的是 GPU 服務(wù)器中所配的 CPU,金沙電玩傳統(tǒng)上來講,裝在 GPU 模組的服務(wù)器主機(jī)被稱為機(jī)頭,域內(nèi) CPU 指的就是機(jī)頭里的 CPU。它的主要任務(wù)是解決內(nèi)存相關(guān)問題和數(shù)據(jù)調(diào)度,確保 GPU 任務(wù)均衡、合理、高效。

所謂域外 CPU,指的是整個(gè)任務(wù)系統(tǒng)中,GPU 服務(wù)器以外的集群中的其他 CPU。

從系統(tǒng)視角來看,如果把整個(gè)智能體應(yīng)用(Agentic AI)看成一個(gè)系統(tǒng),根據(jù)上面的分析我們就知道,僅僅就 CPU 而言,起到性能決定性因素的,實(shí)際上是來自于域外 CPU。

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首先是極高的 Latency 占比。在典型的 Agent 工作負(fù)載中,運(yùn)行在 CPU 上的任務(wù)處理(如數(shù)據(jù)庫(kù)檢索、代碼執(zhí)行和搜索摘要)占據(jù)了任務(wù)總 Latency 的 80~90%。也就是說,系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的大部分耗時(shí)都是域外 CPU 在處理任務(wù),而不是消耗在 AI 芯片的推理上。

其次是復(fù)雜的計(jì)算模式。域外 CPU 需要處理大量非 AI 原生任務(wù),比如說搜索、爬蟲、抓網(wǎng)頁(yè),比如說運(yùn)行 Python 腳本,還有排序和摘要算法。

還有并發(fā)和能效比。在大規(guī)模批處理場(chǎng)景下,由于核心負(fù)載和同步開銷,動(dòng)態(tài)能耗會(huì)上升。域外 CPU 的多核性能和調(diào)度能力和智能體服務(wù)的經(jīng)濟(jì)效率強(qiáng)相關(guān)。

三、傳統(tǒng)的 CPU,新的增量市場(chǎng)

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IDC 預(yù)計(jì),活躍 Agent 的數(shù)量將從 2025 年的約 2860 萬,快速攀升至 2030 年的 22.16 億,年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到 139%。年執(zhí)行任務(wù)總數(shù)將從 2025 年的 440 億次暴漲至 2030 年的 415 萬億次,年復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá) 524%。年度 Token 消耗量預(yù)計(jì)從 2025 年的 0.0005 PetaTokens 暴增至 2030 年的 152,667 PetaTokens,年復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá) 3418%。

這些數(shù)據(jù)揭示了一個(gè)關(guān)鍵趨勢(shì):?jiǎn)蝹€(gè) Agent 承擔(dān)的任務(wù)復(fù)雜度、決策鏈路長(zhǎng)度以及對(duì)實(shí)時(shí)性的要求都在指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

這將直接轉(zhuǎn)化為對(duì)"域外 CPU "算力的海量需求。

Meta 近期斥資數(shù)十億美元收購(gòu)?fù)ㄓ?AI Agent 初創(chuàng)公司 Manus,這是 Meta 成立以來第三大收購(gòu),僅次于 WhatsApp 和 Scale AI。這一舉動(dòng)充分說明了產(chǎn)業(yè)界對(duì) Agent 應(yīng)用前景的看好。

根據(jù) Gartner 發(fā)布的《2025 年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)》報(bào)告,智能體 AI(Agentic AI)被列為年度首要趨勢(shì),預(yù)測(cè)到 2028 年,全球約 33% 的企業(yè)級(jí)軟件應(yīng)用將集成智能體功能,而這一比例在 2024 年尚不足 1%。

企業(yè)端的采納率數(shù)據(jù)進(jìn)一步驗(yàn)證了這一增長(zhǎng)的確定性。Capgemini 研究報(bào)告顯示,2025 年企業(yè)對(duì)智能體及多智能體系統(tǒng)(MAS)的利用率已達(dá) 21%,較 2024 年的 10% 實(shí)現(xiàn)了翻倍增長(zhǎng)。

同時(shí),PwC 對(duì) 300 余位高管的調(diào)研顯示,88% 的受訪企業(yè)表示正因智能體帶來的生產(chǎn)力紅利而增加 AI 預(yù)算,平均 ROI 已達(dá)到 1.7 倍。Cloudera 的最新數(shù)據(jù)則顯示,96% 的 IT 決策者計(jì)劃在 2026 年前進(jìn)一步擴(kuò)大智能體的部署規(guī)模。

這種近乎一致的擴(kuò)張意愿,提升了智能體的使用需求。

這是新的增長(zhǎng)邏輯,也就會(huì)在資本市場(chǎng)帶來新的增長(zhǎng)故事。

基于當(dāng)前 AI 技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì),智能體這一波推起來的通用 CPU 需求,不僅增長(zhǎng)速度快,而且還是有持續(xù)性的。

這一趨勢(shì)還處于早期階段,但增長(zhǎng)勢(shì)頭已經(jīng)不可阻擋。按照任務(wù)總延遲來計(jì)算,域外 CPU 的需求增加不比 GPU/AI 芯片少。

如前文所說,Intel 的產(chǎn)能利用率據(jù)說已經(jīng)達(dá)到 120~130%,而 AMD 主要靠 TSMC,前面已經(jīng)提到,TSMC 的先進(jìn)工藝產(chǎn)能盡量給了更 fancy 的 GPU,稍次一點(diǎn)的產(chǎn)能現(xiàn)在也已經(jīng)滿載,提升空間也不大。已經(jīng)有消息表明,2026 全年 intel 和 AMD 的 CPU 配額已經(jīng)被預(yù)定完畢。

同屬于 X86 陣營(yíng)的海光,是否可以為行業(yè)提供充足的供應(yīng),就考驗(yàn)著中國(guó)半導(dǎo)體供應(yīng)鏈的韌性了。

在這樣的情況下,CPU 價(jià)格在未來一段時(shí)間內(nèi)怎么能輕易降下來?



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