AI背景下CPU供需调研

　　·涨价动因多维度解析：a. AI服务器商用处理器需求提升：一个季度前起，AI服务器商用处理器需求提升，为产品价格上行提供向好助力；b. 贵金属原材料涨价推高成本：大型处理器所用贵金属量多于普通处理器，贵金属涨价推高产品成本；c. 行业价格战趋缓，厂商提利意愿强烈：当前行业价格战趋缓，英特尔、AMD等厂商有意通过调价争取更多利润，支撑价格上行。

　　·涨价幅度与周期预测：当前已落地12月、2月涨价10%，与市场传闻的10%-15%幅度匹配；后续计划在Q1结束（3月底或3月中左右）进一步调价，内部理想涨幅30%，经评估后目标为涨至20%左右。预计涨价持续至Q2结束，原因在于供需端变化：当前产线订单量将减少，产线%左右，且供给端无扩产计划，价格缺乏进一步上行支撑。

　　·AI服务器需求增量来源：2026年上半年CPU需求将实现30%的增量，该增量主要由两部分构成：a. 约15%-20%的需求来自商用处理器迭代，系5年前投入使用的商用处理器进入更新周期，覆盖使用强度高、具备升级实力的客户群体；b. 剩余10%的需求来自头部AI服务器客户对新架构、新部署方式的需求。2026年下半年CPU需求则以通用型服务器常规迭代为主，无明显爆发性新增需求支撑。

　　·Agent对CPU架构的影响：Agent的出现推动AI服务器CPU需求增长，核心在于CPU与GPU配比关系生变。此前通用型AI模型中，64核CPU可对应32张显卡，而Agent带来的复杂任务处理需求，使得当前实操中CPU与GPU配比逐渐调整为1:8，对应4倍的CPU需求增量。这种需求集中在高端AI任务场景，对CPU核数、任务调度能力要求更高，并非所有AI服务器都需进行该架构调整。

　　·CPU与GPU/存储需求差异：CPU需求增长逻辑与GPU、存储存在显著差异。2026年下半年CPU需求仅为通用型服务器常规迭代，增长放缓，原因包括：a. 当前AI用户群体已基本覆盖高知及办公人群，用户量未出现井喷；b. 市场高估了Agent需求，其仅作为AI新增助理功能，未替代原有功能，未带来海量新增需求。而存储需求爆发则源于各大模型厂商为提升用户体验，争抢AI记忆功能布局，此前存储采购基数低，当前需求骤增。

　　·x86与ARM架构对比：x86架构软硬件兼容性与软件适配度优势显著，适配微软生态，为当前全球应用最广泛的架构。ARM架构存在天生短板，无法支持更复杂指令集，复杂运算场景表现受限，应用于微软生态时需转译，效率会大幅下降。英伟达处理器因与自身显卡计算方式匹配度最高，调用效率最优，但存在需捆绑自身显卡才能使用最先进技术的限制，且软硬件兼容性远不及x86架构，目前谷歌等客户仍处于验证阶段，尚未大规模采购。此外，英伟达通过购入英特尔10%股份实现技术共享，一定程度上优化了自身处理器性能。

　　·PC端AI生态竞争：AI时代PC端竞争格局或生变，开发者反馈AI在苹果设备上运行更快，因苹果可直接支持指令行，而微软系统无法实现该功能。苹果目前侧重开放指令集以培养AI生态，而非自主开发AI软件，其开放的底层资源吸引开发者优先在苹果生态进行AI应用开发，例（更多实时纪要加微信：jiyao19）如阿里最新推出的Quarter Agent软件就选择先在苹果生态落地。相比之下，微软对底层资源开源持限制态度，导致开发者转向苹果生态。长期来看，x86架构与微软联盟的体系可能逐渐丢失终端客户，用户或向ARM架构+苹果生态的体系转换。

　　·英伟达架构应用展望：Agent AI带来的CPU需求增量或在2026年一季度后放缓，主要原因在于Agent的大量运算在本地设备进行，本地CPU处于高负荷运转状态，云端算力需求占比有限；同时市场在等待2027年商用的两纳米技术，该技术可大幅降低服务器运营成本、提升计算效率，企业当前倾向于先抢占Agent AI应用高地，暂不进行大规模算力投入。英伟达在2026年1月初的CES展会上提出1个CPU对应2张显卡的架构，当前主流行业认知为1个CPU对应8张显卡，预计2027年该架构将大规模应用，初期仅覆盖1%-2%的头部高端AI服务器，海量服务器仍满足中低端AI需求，且英伟达当前产能不足，一定程度上限制了该架构的推广速度。

　　·产能策略与利用率情况：某款CPU目前由台积电代工，处于生产阶段，能生产该类CPU的产线数量较少，同技术更多应用于显卡生产，产能提升需经历过程，无法一上来就实现大产能以满足全市场需求。若2027年起相关转换陆续推进，未来“一个GPU配两个卡”的结构或仅渗透至10%~20%的头部需求，因多数AI并非深度AI，如总结类AI无需高端算力，仅Agent类型任务、程序开发等属于高端算力需求。2026年英特尔无扩产计划，原因有三：a.当前产能开足马力可满足订单需求，服务器组装需等待其他配件备齐，客户通常提前3个月下单，产能无空缺；b.英特尔及AMD利润率不佳，现金流不足；c.担忧2027-2028年产能闲置，宁愿维持产能紧张状态也不提前透支。CPU产能利用率已从之前的40%提升至当前的90%；出货周期上，头部战略合作大客户最快6个周交货，普通客户一般为10个周左右，涨价前交货周期也是6个周，但当时闲置产能较多。

　　·消费级AI需求结构：消费级CPU的AI需求与服务器AI需求存在差异，其AI支持核心在显卡，无独显时依赖核显。在Agent应用中，本地运算由CPU负责数据上传下载、分类等环节，核心算力仍来自云端。消费级AI相关需求的优先级为显卡NPUCPU，NPU主要承担本地后端监测与运算任务，如跑步时的智能推荐场景；当前PC端CPU单核性能优于服务器，性能已处于过剩状态，并非AI需求的核心依赖。

　　·PC换机驱动因素：当前推动PC换机的核心因素是2纳米制程技术，该技术可使笔记本续航翻番、显卡性能提升70%，AI对PC换机的拉动作用十分有限，主要原因在于用户对Agent认知不足、相关软件尚未成熟。若要本地运行Agent或小模型，最核心的硬件需求是显卡，其次是能耗控制，苹果M4芯片的Mac mini因能耗低、可24小时待命热销，正是这一需求的体现。

　　·国产CPU竞争力现状：国产CPU整体竞争力不足，技术层面差距明显，制程在14纳米左右徘徊，商用服务器大规模芯片领域无技术突破，仅靠市场热点红利吸引关注。国内性能最优的CPU，仅能达到英特尔第十代台式机处理器I3的水平，相当于英特尔6年前五代以前的低端台式机产品性能，目前仅应用于体制内办公台式机场景。即便制程处于同一节点，国产CPU还面临软件生态困境，无法获得美国企业的软件授权。在当前涨价背景下，国产CPU难以扩大市场份额，其客户群体与国际主流CPU厂商无交集，仅受益于市场信息差带来的短期热点红利。

　　·英特尔客户定价策略：当前CPU涨价背景下，英特尔定价逻辑特殊，跟随涨价会被客户认可，降价则可能被质疑技术缺陷或竞争力不足。核心大客户对价格敏感度较低，更看重技术先进性，核心需求是快速部署最先进技术。英特尔客户群体仍以原有客户为主，涵盖谷歌、亚马逊、字节跳动、阿里等，同时新增了埃隆马斯克相关业务订单，原有核心客户也在持续加单。

　　·产业链各环节涨价情况：产业链多环节现涨价，其中存储环节涨幅达6倍，该涨价系人为控制，已导致销量大幅下滑、净利润下降，从下周一起存储价格将回落。CPU环节按客户类型差异化涨价：针对非战略性的中等、小客户涨价10%，最初曾吹风涨15%，因洽谈瓶颈调整，客户接受度较好；战略性大客户因签订5年框架协议，实际未涨价。台积电3纳米产能目前未完全饱和，2026年Q2苹果切换至2纳米工艺后，将释放3纳米产能，缓解产能紧张；而两纳米产能尤其是PC端缺口较大，导致英特尔PC端交付从1月初延迟至3月初。

　　·CloudBOT对需求的影响：CloudBOT等Agent应用对PC和AI服务器CPU需求仅带来10%-20%的温和增长，不会出现井喷式增长。本地运算与云端运算分工协作：本地先将数据和诉求整理为云端可识别内容上传，云端返回结果后再由本地呈现，其中本地运算占比约30%。需求增长有限源于两方面：一是近一两年购买的PC CPU性能冗余度高，足以支撑本地运算需求；二是当前主要使用者为重度AI使用者，普通用户用量不大，短期内用户群体无爆发性增长。

　　A: CPU涨价始于一个季度前，主要受三方面因素驱动：一是AI服务器商用处理器需求提升；二是大型处理器使用较多的贵金属原材料涨价，推高成本；三是市场价格战不严峻，英特尔、AMD均希望通过提价获取更多利润。

　　A: AI服务器商用处理器12月、2月涨价10%，匹配市场传闻的10%~15%；希望Q1结束进一步涨到20%多。持续涨价预计到Q2结束，之后因Q2可满足既有及新增客户增量、无大量订单不再涨价。

　　Q: Q2作为涨价节点的原因，是因后续无新增需求订单还是供给端明显提升？

　　A: 供给端不扩产，当前产线%，因无大量订单持续排产，故无法进一步提价。

　　Q: Agent AI智能体爆火与服务器处理器需求增长的关系及发生逻辑是什么？

　　A: 市场传闻Agent AI智能体呈井喷式爆发，但实际服务器处理器购买量为稳步增长。需求增量主要来自两部分：一是5年前的商用处理器进入迭代期，涉及使用强度高、有迭代需求的客户，占市场15%-20%；二是新上AI服务器更换架构及部署方式，占服务器存量10%。去年底至今年上半年，市场需求增量约为存量的30%，下半年为通用型服务器常规迭代需求。

　　Q: 新AI服务器10%左右的部署增量是伴随Agent出现产生的，还是线性增长？

　　A: 新AI服务器的部署增（更多实时纪要加微信：jiyao19）量伴随Agent出现产生。既有AI的云端算力建设及用户使用已基本稳定，无大规模更新处理器需求；Agent出现后，大型公司为抢占高地需优先部署，且增量主要在英伟达自身的处理器，而非AMD和英特尔的x86处理器。

　　Q: Agent带来的复杂任务或推理场景下，CPU需求增量是否针对所有类型CPU，以及对CPU核数、单核性能、IO能力有何偏好？

　　A: 技术上需要CPU核数更多、任务分配能力更强；当前CPU仍采用3纳米、7纳米、10纳米制程混合方案，未进入2纳米商用阶段。实操中CPU与显卡的对应比例发生变化，国内基础通用模型原64核CPU对应32张卡，现在复杂场景下理想为英伟达的1CPU对2显卡，实际多采用1CPU对8显卡的方案，比例调整带动CPU需求增长。

　　Q: 原来一个CPU对应32张显卡，现在对应8张显卡，是否意味着AI服务器领域需要的CPU增量将提升4倍？

　　Q: AGENT背景下，任务调度、控制与决策需求增长带动CPU增量需求及CPU与GPU比例提升，且核数增长为主要方向，增加CPU核数的技术复杂度及商业化性价比如何？

　　A: 增加CPU核数的商业化性价比不高，例如128核CPU采购价约10万元，64核约3万元，价格增长幅度大于性能提升幅度；同时高端CPU产线产量低于普通产线，这两方面导致CPU需求更紧张。

　　A: 单核性能技术上差异不大，如在售高端产品音票3的单核性能提升不明显；能耗是重要指标，3纳米制程比之前省电约1/3，若明年2纳米商用，将比3纳米再省电40%，省电对服务器端成本控制很重要。

　　Q: AI背景下CPU的主要需求来自核数增长及能耗降低，这两个需求是否最紧迫？能耗降低主要来自制程进步吗？还是有其他因素？

　　Q: 高端CPU需求更高的背景下，高低中端CPU的主要划分维度是否为制程或其他？

　　A: 主要基于制程划分。常规服务器多采购至强5，AI服务器更多选择采用先进制程的至强6，后者更适配需求。

　　Q: 26年上半年30%增量来自迭代与AI需求，下半年主要来自常规迭代、AI增量需求不高的原因是什么？以及CPU需求增长与GPU、存储在涨价及需求上的异同点是什么？

　　A: 主要因服务器用户量未井喷，高知、办公等目标人群已基本覆盖，当前需求以提升质量为主而非数量，既有服务器基数较大，增长不会像前期大基建时那么海量；此外，AI agent推出两三个月来被高估，并非万能、不会淘汰现有大模型，仅是AI新增的助理功能，而非取代原有功能，因此需求量未达预期。

　　Q: 与GPU相比，CPU基数较高且非0~1增量需求；与存储相比，CPU更关联用户数，与数据量或计算量相关性较低，是否如此？

　　A: 存储需求突然增大的原因类似此前显卡的需求变化，即初始阶段需求较少，之后需求逐步增加。

　　A: AI应用初期聚焦让大家用上，后续需提升使用体验；用户发现AI缺乏记忆功能，而亚马逊、谷歌等大语言模型公司认为实现持续记忆功能可提升用户量、抢占市场份额，因此开始抢占存储资源，推动存储需求增长。

　　Q: AI背景下，英伟达架构及ARM架构的优势如何？x86与ARM对比，ARM更具优势的原因是什么？不同产品场景下是否存在差异？

　　A: ARM更具优势并非技术上的绝对领先，而是源于自研架构与自身产品的高适配性。以英伟达为例，其显卡计算方式为自研，配套处理器与显卡的调用效率及工作方式匹配度最高，但并非绝对性能。此外，英伟达要求使用其最先进技术需捆绑自家处理器，且通过持有英特尔10%股份实现技术共享，进一步提升了处理器性能。不过，英伟达架构存在软件生态及硬件兼容性问题，兼容性远不如x86架构，尽管物理层面性能较好，但实际应用中兼容性问题突出，谷歌等客户仍处于采购验证阶段。

　　Q: 之前提到的ARM更有优势是否主要指英伟达的软硬件集成方案更有优势，以及单纯从架构来讲，ARM架构的CPU在AI时代是否更好用？

　　A: 之前提到的ARM更有优势主要指英伟达的软硬件集成方案更有优势；单纯从架构来讲，ARM架构相对于X86架构无法处理更复杂的指令集，这是其天生短板且无法改变，因此ARM架构的CPU在AI时代并非更好用。

　　Q: 不同产品类型或场景下，对x86和ARM架构CPU的需求偏好是否存在差异？

　　A: 不同产品类型或场景下，对x86和ARM架构CPU的需求偏好存在差异。

　　A: 以苹果AI为例，其基于ARM架构运行，若将相关产品售予苹果用于服务器具备先天优势；但售予微软时，因微软操作系统及底层软件均基于x86架构，需转译导致效率大幅下降，此为ARM架构的短板。目前全球以微软x86架构为底层的应用更多，进一步凸显该短板。

　　Q: AI时代苹果与微软在PC端的竞争是否会发生变化？一线开发反馈AI在苹果上运行更快，因苹果可直接做指令行而微软系统无法实现，对此有何看法？

　　A: 一线开发的反馈是正确的。苹果在AI领域不再着重自主开发软件，而是开放指令集培养开发者基数，使开发者更愿意在苹果生态中开发。微软存在底层不开源的问题，导致新的AI Agent及AAI软件更倾向于先在苹果生态开发而非微软。若英伟达与苹果强强联合，效果将最优。从英特尔、AMD的x86阵营看，终端用户可能从x86架构+微软联盟转向ARM架构+苹果生态，导致x86阵营丢失客户。

　　Q: Agent带来的增量或将于二季度见顶，需调用更多CPU的Agent任务类型有哪些？请举例或定性说明。

　　A: 需调用更多CPU的Agent任务多为需基于用户既有信息自动完成多步骤操作的类型，例如汇总所有社交软件的社交记录并提炼重要联系人及事件、归纳滑雪相关网站和社群并制作包含学友联系活动及住宿功能的门户网站等，这类任务无需用户逐一下达命令，Agent可自主整合信息并完成全流程操作。

　　Q: Agent时代CPU增量为何可能一季度后不再增长，若未来软件开发入口均为Cloud Code类终端的极端情况，是否会改变对CPU增量的判断？

　　A: CPU增量一季度后并非停止而是放缓，不会出现供不应求状态，原因有两方面：一是Cloud Code类工具的运算多在本地，新增算力并非完全依赖云端；二是行业在等待2027年商用的两纳米技术，其可降低服务器运营成本并提升计算效率，当前Agent AI初期只需抢占高地，无需大量资金成本投入。

　　Q: 网络断开后软件如何在本地运行？调用Cloud Code API的情况下，软件如何实现本地运行？

　　A: 软件运行需本地电脑支持，旧电脑可能无法支持。思考模型依赖云端，但信息调取与本地组织需本地计算资源，本地CPU会持续高负荷运转，并非所有算力都依赖云端。

　　Q: 英伟达一个CPU对应两个卡的配置方案何时提出，将应用于哪一代架构？

　　A: 预计2027年该架构将大量应用。目前仅1%-2%的高端AI服务器需要该技术，海量中低端AI服务器暂不需要，整体迭代周期约一年。

　　A: 该产品目前处于生产阶段，由台积电代工，能生产其CPU的产线数量较少，相同技术更多用于生产显卡，产能无法在短期内满足市场大规模订购需求。

　　A: 是的，英特尔没有扩产需求针对整个26年，主要原因包括：一是订单量可通过满负荷生产满足，因服务器交付周期较长；二是现金流不足，AMD利润率未达理想，缺乏足够资金扩产；三是担心明后年产能闲置导致成本不合算，故不愿透支产能。

　　A: 头部大客户最快6周可交货，普通客户出货周期约10周，整体出货周期未如市场预期紧张。

　　Q: 服务器AI服务器对CPU有更多核、更高制程的需求，消费级CPU是否有同样需求？

　　A: 消费级CPU对AI的支持主要依赖显卡，无独立显卡时用核心显卡，有独立显卡时用独立显卡，以本地运算为主。使用Agent时，本地CPU处理数据上传下载及分类等，云端算力为核心支撑。AI未对民用端处理器销量形成显著推动，当前电脑端CPU换代需求主要来自两纳米制程带来的两大优势：笔记本续航较之前翻倍，笔记本显卡性能提升70%，这两点是推动电脑销量提升的核心因素。

　　Q: 服务器CPU需更多核数以提升推理等性能，消费级CPU用户是否不在意能否部署Agent、更在意续航及显卡性能？Agent在个人PC本地使用时，对CPU的主要需求是否更依赖显卡性能提升？

　　Q: 本地运行Agent开展任务开发执行或运行小模型时，哪些硬件需求更迫切，更大存储、更高显卡性能或更强GPU哪个更重要？

　　A: 第一重要的是显卡，第二是能耗。因Agent需持续运行，需良好的能耗控制；苹果M4芯片的Mac mini因能耗低、可24小时待命而销量较好，普通笔记本和台式机难以维持硬件持续不关机、实时在线运转。

　　A: 目前PC端CPU性能过剩，其单核性能优于服务器，且CPU性能并非当前最核心需求。

　　Q: 当前涨价背景下，国产CPU能否获得更大市场份额？及对国产CPU玩家的点评如何？

　　A: 国产CPU无核心竞争力，技术仍徘徊在14纳米左右，商用服务器用大规模芯片无技术突破；仅受益于市场热度，因财经博主带动及大众对CPU类别认知不足，享信息与热点红利。国内性能最好的CPU仅达英特尔第十代台式机I3性能，仅能满足体制内办公用台式机需求，无法实现更高级产品突破。

　　Q: 国产CPU在制程追赶、设计及其他方面哪个需要更大突破，且哪个环节卡脖子最严重？

　　A: 卡脖子最严重的是制程工艺；即使处于14纳米制程节点，国产CPU的软件生态仍存在大问题，因无法获得美国企业的软件授权。

　　Q: 在本轮涨价中不跟进涨价，英特尔等CPU厂商是否可能获得更大份额并吸引其他客户进入其生态？

　　A: 英特尔等厂商需跟进涨价才能吸引客户，若不涨价客户可能认为其技术有缺陷或竞争力不足；本轮采购的大客户更关注最先进技术的快速部署，对价格敏感度较低。

　　A: 原有客户包括谷歌、亚马逊、字节跳动、阿里等仍在加单，新增客户为埃隆·马斯克。

　　Q: 公司CPU此前因原材料涨价而涨价，市场有说法称产能与存储及其他先进制程存在冲突，该产能因素对CPU涨价的影响是否较大？

　　A: 3纳米产线方面，台积电、三星等现有成熟3纳米产线数量有限，但订购量未突破产能上限，仅缺乏冗余产能；市场感知的产能不足实际源于两纳米线，尤其PC端两纳米线严重不足，导致英特尔PC端交付延迟。

　　A: 全球芯片制程总产能无法提升，但并未出现市场预期的激烈产能争抢情况。

　　Q: 前面提到英特尔等产品涨价后客户认为公司产品更具竞争力，而公司不涨价会被认为不够先进，那么公司产品涨价10%-15%后客户反馈如何，是积极接受还是存在议价过程？

　　A: 中等客户因头部客户增加订购怕拿货周期延长，愉快接受小幅度涨价；战略性大客户签5年框架协议，产品名义涨价时通过加大折扣抹平涨幅，实际未涨价；非战略性客户实施涨价。

　　Q: 中等客户接受涨价、大客户因更高折扣相当于未涨价的情况下，小客户的定价及交付排期情况如何？

　　Q: 产业链中并非仅CPU环节涨价，原材料、台积电代工、存储均在涨价，下游云服务及后续消费电子产品也将涨价，涨价过程中哪个环节议价能力更高或价值量提升？

　　A: 存储环节溢价最高，价格涨幅达6倍，但下周起将开始降价，因销量过低导致净利润下降，厂商已难以维持高价；产业链中最关键的环节是服务器整体售价即云服务售价，其波动会传导至上游，影响全产业链的成本压缩与调控，最终取决于云服务的涨价幅度。

　　Q: CPU环节在AI服务器或算力数据中心中的成本占比，假设原占比为10%，未来随着Agent使用增多，该占比会提升还是下降？

　　A: CPU环节成本占比会上升，因使用量增加，其资金占用比例可能从10%提升至20%。

　　Q: CloudBOT的agent在个人电脑端部署是否会带动PC及AI服务器CPU需求，该需求下半年是否持续高速增长？

　　A: CloudBOT的agent在个人电脑端部署不会有井喷式增长，需求将有10%至20%的小幅增长，主要由技术端及重工作流等重度AI使用者带动，普通用户用量不大。

　　Q: 您刚解释，您说这个像 Cloud Code 的很多这个本地运算占了大头，然后这我还是没有特别理解，那就比如说什么样的任务它调云端的 CPU 的算力，什么用本地运算？

　　A: 他不是说他占算力大头，如果咱非得按个比例分，可能他占30%。就是，他需要把你本地的所有的数据。或者你的用途，就是你的这东西，他要在本地先处理好，相当于说他自己先在本地嚼烂了，然后再喂给服务器。这么一个过程，两者相互搭班干活，对吧？他算（更多实时纪要加微信：jiyao19）是先把你本地的所有的你既有的资料和你的诉求。在本地整理成线上云端能听懂的这个数据，把它传上去。然后那边给出结果之后，他再反除下来，在本地再给你呈现。他俩是这么一个配合过程。

　　Q: Cloudy Code推出后，日常文档操作、软件使用等或通过Agent连续运行，预计对CPU等资源消耗明显提升，为何认为保守？

　　A: 云端方面，短期内高密度使用人群无爆发性增长，仅较会用AI的人才使用；本地化方面，当前CPU性能冗余度高，最近一两年购买的电脑基本能应对。

　　免责申明：以上内容不构成投资建议，以此作为投资依据出现任何损失不承担任何责任。