算力税第二波，CPU涨价_老虎社区_美港股上老虎

算力税第二波，CPU涨价

华尔街见闻01-22

中美CPU巨头股价大涨，市场对CPU涨价预期升温。涨价源于AI智能体架构变革：智能体执行任务需创建独立沙箱环境以调用工具、处理文件，该环境完全依赖CPU运行。IDC预测智能体五年增长70倍将带来千万片级增量需求，但供给端产能已达极限。在供需结构性失衡下，CPU正接替GPU成为“算力税”第二波承载者。全球半导体市场出现结构性变化，传统意义上被视为成熟品类的CPU领域，正成为资本市场的关注焦点。截至1...

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2026年1月供应链监测报告，台积电N2与N3等先进制程到2027年的产能已被苹果、英伟达、博通等巨头瓜分。由于高端GPU与定制ASIC在“单晶圆产出价值”上显著高于传统CPU，代工厂产能分配存在明显倾斜。与此同时，CoWoS等先进封装技术的瓶颈进一步恶化了供应链——IDC分析指出，其产能利用率在2025年第四季度便已突破100%，导致CPU出货周期从正常的8-10周延长至24周以上。英特尔内部生态同样面临极限压力。随着其18A工艺进入量产高峰，该公司不仅需保障自身酷睿与至强系列供应，还需履行对微软、亚马逊等外部代工客户的承诺。摩根大通研报指出，英特尔核心节点的产能利用率已攀升至120%-130%的超负荷状态，迫使部分非核心组件转移至联电等二线代工厂。西部证券最新行业点评指出，为应对供需失衡并保障供应稳定，英特尔与AMD已计划将服务器CPU价格上调10%-15%，且2026年两家厂商的服务器CPU产能“已基本预售完毕”。总而言之，随着AI从“内容生成”迈向“任务执行”，算力需求的核心正经历结构性迁移——从以GPU为中心的并行计算，转向以CPU为枢纽的系统调度与资源协调。在供给端产能已达物理极限、需求端受智能体应用指数级增长驱动的双重作用下，CPU不仅面临持续的价格上行压力，其在整个计算体系中的战略价值更在经历系统性重估。","kind":"highlight","is_publish_news":false,"is_publish_highlight":true,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"},"commentList":[{"id":524741830095424,"gmtCreate":1769087114786,"gmtModify":1769087117232,"author":{"id":"4207886966494232","authorId":"4207886966494232","name":"吉林临江","avatar":"https://static.tigerbbs.com/0fd3d47116072ed75c47cda6d283f1f6","vip":1,"crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"4207886966494232","authorIdStr":"4207886966494232"},"htmlText":"笑了","listText":"笑了","text":"笑了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/524741830095424","repostId":2605049495,"repostType":2,"repost":{"id":"2605049495","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点，精选影响您财富的资讯，投资理财必备神器！","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1769086109,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2605049495?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-01-22 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src=\"https://static.tigerbbs.com/7f377fa341575247d9d13396d2e4e05c\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>机构的共识正在迅速形成。<a href=\"https://laohu8.com/S/601456\">国联民生</a>证券与<a href=\"https://laohu8.com/S/002673\">西部证券</a>在近期报告中不约而同地指出，<strong>当前CPU市场的供需变化并非周期性波动，而是由AI智能体应用规模化落地所驱动的结构性变革。</strong></p><p>与以GPU为核心的AI训练不同，在智能体工作负载中<strong>，CPU承担了包括工具调用、任务编排、实时决策等大量非AI原生计算，相关处理耗时占总任务延迟的比例高达80%-90%。这使得CPU在系统层面可能比GPU更早成为性能瓶颈。</strong></p><p><strong>需求前景已在数据层面得到支撑。</strong>据IDC预测，全球活跃智能体数量将从2025年的约2860万个，迅速增长至2030年的22.16亿个，年复合增长率达139%。在中性情景下，长期对应的CPU需求或将突破1173万片量级，形成显著增量市场。</p><p><strong>CPU的供给端亦面临着极限承压。</strong><a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>数据显示英特尔先进制程产能利用率已达120%-130%的超载状态，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>先进封装产能瓶颈更将CPU交付周期从正常的8-10周拉长至24周以上。</p><p>在此趋势下，国产CPU厂商迎来产业与政策的双重机遇。CPU，这一曾长期被视为“传统”的算力组件，正在AI智能体浪潮中重新确立其系统级价值。</p><h2 id=\"id_56202647\">AI智能体催化“域外CPU”需求重塑</h2><p>传统AI计算将算力重心完全置于GPU之上，主要用于模型的训练与推理加速。然而，<strong>随着AI向具备自主规划与执行能力的智能体演进，计算负载的结构正在发生根本性重构。</strong></p><p>智能体要完成一个实际任务，例如“分析一批简历数据”，其工作流程远超简单的API调用。它需要自主执行：创建独立沙箱环境、访问指定网盘下载文件、解压压缩包、运行数据分析脚本、生成可视化报表，最后清理并释放环境资源。在这一完整任务链中，<strong>仅任务拆解与结果生成环节依赖GPU进行推理，而占整个流程时长80%-90%的中间步骤——包括文件操作、代码执行、数据处理与系统调度——全部由CPU承担。</strong></p><p>英特尔发布的白皮书《以CPU为核心的智能体AI视角》明确指出，智能体工作负载的延迟主要来自CPU侧的工具处理任务。</p><h2 id=\"id_1678786363\">智能体架构范式统一：主流平台全面转向“沙箱执行”模式</h2><p><strong>随着AI智能体从概念走向规模化应用，产业技术架构正在发生根本性重构。</strong>根据<a href=\"https://laohu8.com/S/601211\">国泰海通</a>电子的产业调研，自2025年下半年以来，<strong>包括豆包、<a href=\"https://laohu8.com/S/02513\">智谱</a>在内的主流AI平台已全面转向“沙箱执行”架构模式。</strong>该模式的核心在于为每个智能体任务创建独立、隔离的虚拟执行环境，以安全地完成文件操作、代码运行、网络访问等外部调用。这种架构转变直接催生了新型算力需求特征：<strong>CPU资源消耗与用户规模及任务并发量呈强相关性，而与GPU数量呈现弱关联性</strong>。</p><p>工程实践的突破为这一架构演进提供了关键技术支撑。DeepSeek研究团队在论文中展示了里程碑式的“存算分离”方案：成功将1000亿参数的嵌入表完全存储于CPU主机内存，而非传统的GPU显存。通过精密的PCIe异步数据传输机制，该方案仅带来不足3% 的额外推理延迟，在工程可行性上实现了关键突破。</p><p>这一技术突破揭示了两大产业趋势：<strong>在技术路径上</strong>，模型参数规模对GPU显存容量的依赖被有效打破，性价比更优的主机内存成为大规模参数存储的可行选择；<strong>在系统架构上</strong>，<strong>CPU的角色定位发生本质变化，从辅助计算单元转变为数据调度与系统管理的核心枢纽，承担起海量参数的实时检索、智能筛选及高效转发等关键职能。</strong></p><h2 id=\"id_3216144817\">供需失衡加速涨价预期</h2><p>需求结构剧变恰逢供给端产能瓶颈的双重挤压。</p><p>根据TrendForce 2026年1月供应链监测报告，<strong>台积电N2与N3等先进制程到2027年的产能已被<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>等巨头瓜分。</strong>由于高端GPU与定制ASIC在“单晶圆产出价值”上显著高于传统CPU，代工厂产能分配存在明显倾斜。与此同时，CoWoS等先进封装技术的瓶颈进一步恶化了供应链——IDC分析指出，<strong>其产能利用率在2025年第四季度便已突破100%，导致CPU出货周期从正常的8-10周延长至24周以上。</strong></p><p>英特尔内部生态同样面临极限压力。随着其18A工艺进入量产高峰，该公司不仅需保障自身酷睿与至强系列供应，还需履行对<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>等外部代工客户的承诺。摩根大通研报指出，英特尔核心节点的产能利用率已攀升至120%-130%的超负荷状态，迫使部分非核心组件转移至<a href=\"https://laohu8.com/S/UMC\">联电</a>等二线代工厂。</p><p>西部证券最新行业点评指出，<strong>为应对供需失衡并保障供应稳定，英特尔与AMD已计划将服务器CPU价格上调10%-15%，且2026年两家厂商的服务器CPU产能“已基本预售完毕”。</strong></p><p>总而言之，<strong>随着AI从“内容生成”迈向“任务执行”，算力需求的核心正经历结构性迁移——从以GPU为中心的并行计算，转向以CPU为枢纽的系统调度与资源协调。在供给端产能已达物理极限、需求端受智能体应用指数级增长驱动的双重作用下，CPU不仅面临持续的价格上行压力</strong>，其在整个计算体系中的战略价值更在经历系统性重估。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>算力税第二波，CPU涨价</title>\n<style 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INC","AMD":"美国超微公司"},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3763943","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2605049495","content_text":"中美CPU巨头股价大涨，市场对CPU涨价预期升温。涨价源于AI智能体架构变革：智能体执行任务需创建独立沙箱环境以调用工具、处理文件，该环境完全依赖CPU运行。IDC预测智能体五年增长70倍将带来千万片级增量需求，但供给端产能已达极限。在供需结构性失衡下，CPU正接替GPU成为“算力税”第二波承载者。全球半导体市场出现结构性变化，传统意义上被视为成熟品类的CPU领域，正成为资本市场的关注焦点。截至1月21日，英特尔股价创下近四年新高，年内涨幅超44%；AMD延续连续上涨态势；A股市场中，龙芯中科与海光信息分别录得20%涨停及单日涨幅超13%。这一行情背后，反映的是市场对“算力税”传导逻辑的重新定价，继GPU因AI训练需求大涨之后，CPU正在成为算力成本上涨的第二波承载者。机构的共识正在迅速形成。国联民生证券与西部证券在近期报告中不约而同地指出，当前CPU市场的供需变化并非周期性波动，而是由AI智能体应用规模化落地所驱动的结构性变革。与以GPU为核心的AI训练不同，在智能体工作负载中，CPU承担了包括工具调用、任务编排、实时决策等大量非AI原生计算，相关处理耗时占总任务延迟的比例高达80%-90%。这使得CPU在系统层面可能比GPU更早成为性能瓶颈。需求前景已在数据层面得到支撑。据IDC预测，全球活跃智能体数量将从2025年的约2860万个，迅速增长至2030年的22.16亿个，年复合增长率达139%。在中性情景下，长期对应的CPU需求或将突破1173万片量级，形成显著增量市场。CPU的供给端亦面临着极限承压。摩根大通数据显示英特尔先进制程产能利用率已达120%-130%的超载状态，台积电先进封装产能瓶颈更将CPU交付周期从正常的8-10周拉长至24周以上。在此趋势下，国产CPU厂商迎来产业与政策的双重机遇。CPU，这一曾长期被视为“传统”的算力组件，正在AI智能体浪潮中重新确立其系统级价值。AI智能体催化“域外CPU”需求重塑传统AI计算将算力重心完全置于GPU之上，主要用于模型的训练与推理加速。然而，随着AI向具备自主规划与执行能力的智能体演进，计算负载的结构正在发生根本性重构。智能体要完成一个实际任务，例如“分析一批简历数据”，其工作流程远超简单的API调用。它需要自主执行：创建独立沙箱环境、访问指定网盘下载文件、解压压缩包、运行数据分析脚本、生成可视化报表，最后清理并释放环境资源。在这一完整任务链中，仅任务拆解与结果生成环节依赖GPU进行推理，而占整个流程时长80%-90%的中间步骤——包括文件操作、代码执行、数据处理与系统调度——全部由CPU承担。英特尔发布的白皮书《以CPU为核心的智能体AI视角》明确指出，智能体工作负载的延迟主要来自CPU侧的工具处理任务。智能体架构范式统一：主流平台全面转向“沙箱执行”模式随着AI智能体从概念走向规模化应用，产业技术架构正在发生根本性重构。根据国泰海通电子的产业调研，自2025年下半年以来，包括豆包、智谱在内的主流AI平台已全面转向“沙箱执行”架构模式。该模式的核心在于为每个智能体任务创建独立、隔离的虚拟执行环境，以安全地完成文件操作、代码运行、网络访问等外部调用。这种架构转变直接催生了新型算力需求特征：CPU资源消耗与用户规模及任务并发量呈强相关性，而与GPU数量呈现弱关联性。工程实践的突破为这一架构演进提供了关键技术支撑。DeepSeek研究团队在论文中展示了里程碑式的“存算分离”方案：成功将1000亿参数的嵌入表完全存储于CPU主机内存，而非传统的GPU显存。通过精密的PCIe异步数据传输机制，该方案仅带来不足3% 的额外推理延迟，在工程可行性上实现了关键突破。这一技术突破揭示了两大产业趋势：在技术路径上，模型参数规模对GPU显存容量的依赖被有效打破，性价比更优的主机内存成为大规模参数存储的可行选择；在系统架构上，CPU的角色定位发生本质变化，从辅助计算单元转变为数据调度与系统管理的核心枢纽，承担起海量参数的实时检索、智能筛选及高效转发等关键职能。供需失衡加速涨价预期需求结构剧变恰逢供给端产能瓶颈的双重挤压。根据TrendForce 2026年1月供应链监测报告，台积电N2与N3等先进制程到2027年的产能已被苹果、英伟达、博通等巨头瓜分。由于高端GPU与定制ASIC在“单晶圆产出价值”上显著高于传统CPU，代工厂产能分配存在明显倾斜。与此同时，CoWoS等先进封装技术的瓶颈进一步恶化了供应链——IDC分析指出，其产能利用率在2025年第四季度便已突破100%，导致CPU出货周期从正常的8-10周延长至24周以上。英特尔内部生态同样面临极限压力。随着其18A工艺进入量产高峰，该公司不仅需保障自身酷睿与至强系列供应，还需履行对微软、亚马逊等外部代工客户的承诺。摩根大通研报指出，英特尔核心节点的产能利用率已攀升至120%-130%的超负荷状态，迫使部分非核心组件转移至联电等二线代工厂。西部证券最新行业点评指出，为应对供需失衡并保障供应稳定，英特尔与AMD已计划将服务器CPU价格上调10%-15%，且2026年两家厂商的服务器CPU产能“已基本预售完毕”。总而言之，随着AI从“内容生成”迈向“任务执行”，算力需求的核心正经历结构性迁移——从以GPU为中心的并行计算，转向以CPU为枢纽的系统调度与资源协调。在供给端产能已达物理极限、需求端受智能体应用指数级增长驱动的双重作用下，CPU不仅面临持续的价格上行压力，其在整个计算体系中的战略价值更在经历系统性重估。","news_type":1,"symbols_score_info":{"04335":1.94,"AMD":1.87,"AI":0.76,"INTC":1.94,"TSM":1.85}},"isVote":1,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"tweetType":1,"langContent":"CN"}],"hasMoreComments":true,"newsSizeData":{"likeSize":4,"commentSize":1,"repostSize":1,"favoriteSize":4,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false},"isCrawlerRequest":true}