过去两年聊AI数据中心，大家的注意力几乎都在GPU：算得快不快、显存够不够、买不买得到。CPU常被当成拖后腿，没弹性的业务。
但如果AI从“会聊天”走向“会干活”——也就是我们说的Agent：能写代码、能上网找资料、能操作各种系统把任务做完，CPU的地位会明显抬升，甚至变成新的瓶颈。
原因很简单：Agent真正耗时间的，往往不是“模型推理答案”，而是“把事办成”的那一串动作。在典型的Agent任务（比如检索资料、执行代码）里，CPU处理时长占比已高达80-90% 。
CPU需求的“天花板”已被彻底打开，从“线性配套”转向了“指数级增长” 。
我们会从两个方面给大家解释清楚，为什么26年要开始重视CPU。
为什么Agent（AI智能体）落地会把CPU“升级成主角”？
你可以把CPU理解成“总经理”，GPU更像“数学奥赛金牌选手”。Chatbot（元宝、豆包这类聊天机器人）给你的回答是依赖GPU，进行并行矩阵计算得到的。
而Agent（尤其是Clawbot此类执行复杂任务的智能体）引入了大量的逻辑判断、环境交互、工具调用和沙箱管理，这些属于典型的“控制密集型”与“串行计算”任务，从而导致对CPU的算力需求呈现指数级增长。
拿最近爆火的clawbot举例，这个Agent要安全地跑代码、开浏览器，通常得放在隔离环境里（你可以理解成一个个“小隔间”）。128核CPU也只能支撑数百个沙箱，而且一旦并发起来，资源占用可能从个位数瞬间飙到70%以上。更夸张的是，在一些高频企业场景里，“每分钟创建和销毁数万级沙箱”都可能出现，这对CPU的核数和管理能力是硬要求。
Agent不像chatbot，你问一句它答一句，而是“先想怎么做→拆步骤→调用工具→检查结果→不行再来一轮”。
这些步骤里，读写文件、查数据库、调用接口、解压缩、验证结果……大多数都靠CPU。agent把CPU从“服务开销”变成了“工具执行的主力”。
这会带来什么变化呢?——服务器配比要“补课”，CPU王者归来
2024年前很多数据中心偏“重GPU轻CPU”，随着Agent渗透，每兆瓦（MW）GPU算力对应的CPU配比预计将大幅度上升。传统AI服务器是1:4或1:8，而针对Agent优化的架构（如NVIDIA Grace Hopper）采用了1:2甚至更高的CPU配比。
这意味着在GPU数量不变的情况下，CPU的需求量有2倍至4倍的结构性增长空间。甚至有企业开始搭建专门的“工作型CPU集群”，专门完成各种前后处理和工具执行，避免拖累昂贵的GPU。
如果看看CPU的资产，从美国的AMD、英特尔到咱们这边的海光，其实比纯GPU在市值和估值上都是便宜不少的。
最后我小结一下：以Clawbot为例的agent之所以对CPU需求巨大，是因为它本质上是一个“披着AI外皮的操作系统用户”，Agent落地打开了CPU需求的“天花板”。
这不仅是量的修复，更是质的重估。
在2026年的AI版图中，CPU已从“配角”回归舞台中央，半导体行业整体的景气这次不会少了CPU。
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