殺瘋了！別只盯GPU了！AI 新時代，CPU 才是關鍵中樞

過去幾年里，能夠提供算力的GPU（圖形處理器）幾乎吸引了科技界對AI基礎設施的全部目光。但近期AMD、英特爾都在財報會議上透露，CPU（中央處理器）業(yè)務的增長超乎他們的預期。隨著邁入AI代理時代、對越來越復雜的任務，AI需要的不再只是運算能力，更需要拆解任務、安排流程、調(diào)度工具，使擅長這些能力的CPU再次回到了舞臺上。

根據(jù)《華爾街日報》報道，半導體IP龍頭Arm（安謀）就在近日的發(fā)布會上，推出了一款為AI而生的全新CPU芯片。“人們認為CPU已經(jīng)過時了。”CEO哈斯（Rene Haas）向觀眾表示，“隨著AI技術快速發(fā)展，我們需要越來越多的CPU，大量的CPU。”

AI代理時代來臨，為何CPU重新受到重視？

關鍵一：AI運作模式出現(xiàn)根本改變

過去的AI主要以聊天機器人為代表，其運作邏輯相對單純：用戶輸入問題，由CPU進行基本處理后交由GPU完成推理，再將結(jié)果回傳。這種一個口令一個動作的互動模式，計算重心集中在GPU。

但到了代理AI時代，任務往往更為復雜，會被拆解為多個子任務，由多個代理同時執(zhí)行，過程中可能會不斷調(diào)用工具、查詢數(shù)據(jù)庫撰寫與執(zhí)行程序，甚至進行多輪自我反思與修正。這些涉及任務安排、資源調(diào)度與系統(tǒng)互動的工作，幾乎全落在CPU身上。

喬治亞理工學院和英特爾發(fā)表的一份研究指出，在這類AI代理工作負載中，CPU甚至可能占據(jù)整體延遲的過半比例，成為真正影響效率的關鍵環(huán)節(jié)。

關鍵二：算力需求從講求爆發(fā)力轉(zhuǎn)為耐久賽

另外，聊天機器人的運算需求雖然龐大，但多集中于短時間內(nèi)完成的推理或訓練任務。相比之下，AI代理需要長時間作業(yè)，甚至同時啟動多個任務流程。以前可能是一個偶爾調(diào)用AI，要求解答幾個問題，現(xiàn)在可能同時運行超過10個AI代理長時間作業(yè)。

例如OpenAI創(chuàng)始成員卡帕西（Andrej Karpathy）今年3月上旬發(fā)表的自動研究代理AutoResearch，便需要持續(xù)運行一整晚或更長時間；Anthropic Claude Code產(chǎn)品負責人切爾尼（Boris Cherny）曾分享，他日常工作中會同時開著多個Claude Code AI代理寫程序。

這種長時間的AI需求，直接推升了CPU的需求規(guī)模。哈斯指出，隨著AI代理能以遠高于人類的速度產(chǎn)生與處理請求，數(shù)據(jù)中心對CPU核心的需求可能在短時間內(nèi)增長數(shù)倍，甚至供不應求也不奇怪。英特爾、AMD等CPU廠商也在財報與公開談話中承認，先前低估了這波需求的速度與規(guī)模。

AMD CEO蘇姿豐表示，CPU業(yè)務的增長超乎預期，看好2026年服務器CPU市場有兩位數(shù)增長；英特爾財務長大衛(wèi)·津斯納（David Zinsner）則認為，今年CPU又變得非常火熱。

AMD、英特爾都喊CPU需求正旺

當AI能力的關鍵從生成答案的準確性，轉(zhuǎn)變?yōu)楹饬磕芊駥嶋H完成任務，整體性能便不再取決于單一芯片，而是取決于整個系統(tǒng)如何協(xié)同運作。在這樣的架構(gòu)下，GPU仍負責高強度的推理計算，但CPU則成為串聯(lián)各個環(huán)節(jié)的中樞，負責決定何時調(diào)用模型、如何分配任務、以及如何與外部世界互動。

這或許也是為何英偉達近年都開始強化自家CPU產(chǎn)品，甚至推出不搭載GPU的純CPU服務器配置。Vera CPU便是英偉達專為AI代理工作負載所打造的次世代處理器。在AI從訓練轉(zhuǎn)向推理、再進一步邁向代理化的過程中，CPU不再只是輔助角色，而是支撐整個系統(tǒng)運作的基礎設施。

當AI從被動回應問題的工具，演變?yōu)槟苤鲃訄?zhí)行任務的代理，運算需求比拼爆發(fā)力的短跑，轉(zhuǎn)變?yōu)橹匾曢L時間運轉(zhuǎn)性能的馬拉松。盡管GPU仍然是這股AI浪潮中最耀眼的明星，真正影響AI能否落地的，則是一度遭到忽視，如今再次變得不可或缺的CPU。