国金证券发布研报称，随着大模型从Chatbot向Agent演进，计算负载重心正发生偏移。Agent不仅需要GPU进行模型推理，更依赖高性能CPU处理复杂逻辑编排、工具调用与内存管理。伴随Agent数量、任务复杂度与Token消耗指数级增长，CPU产业已进入新一轮景气周期，Intel、AMD服务器CPU库存趋紧、交期延长，并于2026年以来持续推进涨价。

　　国金证券主要观点如下：

　　随着大模型从Chatbot向Agent演进，计算负载重心正发生偏移。Agent不仅需要GPU进行模型推理，更依赖高性能CPU处理复杂逻辑编排、工具调用与内存管理。国金证券认为，Agent对CPU的刚性需求主要来自三方面：1)Multi-Agent架构带来的OS调度压力，以及沙盒环境创建、调度与销毁对CPU算力的持续消耗；2)长上下文场景下KV Cache卸载对CPU内存与带宽提出更高要求；3)高并发工具调用带来的大量CPU算力消耗。Intel论文显示，多数Agent工作负载中，CPU耗时占端到端延迟比例可达40%-90%。

　　国金证券认为，伴随Agent数量、任务复杂度与Token消耗指数级增长，CPU产业已进入新一轮景气周期，Intel、AMD服务器CPU库存趋紧、交期延长，并于2026年以来持续推进涨价。

　　1)TAM来看，AMD与Arm均大幅上修服务器CPU市场空间，预计2030年全球服务器CPU TAM将超过1000亿美元。根据AMD，CPU需求可分为通用计算CPU、AI头节点CPU以及Agentic AI CPU三部分，其中智能体AI相关需求是最大的增量2)配比来看，AI数据中心CPU/GPU部署比例正从传统HGX时代的1:4、1:8，逐步向1:2、1:1甚至更高演进。以NVIDIA为例，GB300 NVL72已实现72颗GPU搭配36颗Grace CPU的1:2配比，Vera Rubin进一步通过外挂独立Vera CPU机柜，使整体CPU配比继续抬升。

　　1)ARM架构低功耗、高核心密度的特性更契合Agent工作负载。相比x86，ARM在高并发、低功耗场景下具备更优能效比与扩展能力，尤其适合海量API调用、KV Cache调度等轻计算、高并发任务。

　　2)ARM开放授权生态亦高度契合云厂商自主构建AI基础设施的需求，当前AWS Graviton、NVIDIA Grace、微软Cobalt等方案均已加速落地。ARM在FY26Q4业绩会上预计，到2030年按CPU类型划分的最大市场份额将属于Arm架构。

　　1)海外方面，Intel、AMD、Arm、NVIDIA等均围绕高核心密度、异构协同与能效优化展开新一轮产品迭代，CPU竞争正从单纯性能竞争迈向系统级算效竞争。

　　2)国内方面，海光、飞腾、龙芯、华为海思、熠知电子等厂商在x86、ARM与自主指令集方向持续突破，核心数、线程数、内存带宽与生态能力快速提升。伴随Agentic AI带来的CPU需求爆发，以及自主可控趋势深化，国产CPU有望迎来规模化替代与产业地位重估。

　　行业竞争加剧的风险；技术研发进度不及预期的风险；特定行业下游资本开支周期性波动的风险。