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吉林临江
01-22

笑了

算力税第二波，CPU涨价

随着AI向自主执行任务的智能体演进，算力瓶颈正从GPU转向CPU。智能体80%-90%的任务延迟来自CPU的沙箱环境与工具调用，IDC预测智能体五年将增长70倍，带来千万片级需求。而供给端英特尔、台积电产能已达极限，交付周期延长至24周。供需失衡下，CPU价格已上涨10-15%。

算力税第二波，CPU涨价

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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% 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