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      海外研選 | 大摩:2030年服務器CPU市場規模或達2830億美元

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      財聯社5月12日訊(編輯 夏軍雄)摩根士丹利在最新研報中指出,隨著Agentic AI(AI智能體)的爆發,AI基礎設施正從以GPU(圖形處理器)為主,轉向“CPU(中央處理器)+內存+系統協同”架構。

      摩根士丹利此前在4月19日的報告中就強調了這一趨勢,隨后在5月11日發布的最新研報中大幅上調了全球服務器CPU和內存市場規模預測。


      該行預計,在基準情景下,到2030年,全球服務器CPU市場規模將達到1250億美元,新增DRAM(動態隨機存取存儲器)需求則將達到74EB

      而在樂觀情景下,到2030年,全球服務器CPU市場規模最高可能達到2830億美元,新增DRAM需求甚至可能達到221EB,約為當前全球市場規模的近5倍

      AI智能體正在重塑數據中心架構

      摩根士丹利認為,市場此前普遍低估了智能體對AI基礎設施的影響。

      過去兩年,AI資本開支幾乎完全圍繞GPU展開。但如今,行業開始意識到,Agentic AI并不是“給GPU旁邊加幾個CPU”那么簡單,它將促使整個數據中心架構發生根本性變化。

      報告指出,未來AI數據中心將形成“雙層架構”。

      第一層是GPU Rack,負責模型訓練與推理等高密度計算任務。

      第二層則是全新的Agentic CPU Rack,負責Agent編排、數據處理、工具調用、任務協調以及內存管理等工作。

      打個比方,GPU負責“思考”,而CPU負責“組織行動”。

      報告稱,Agentic AI時代注重的是整個系統架構的協調能力,未來企業部署AI Agent時,核心競爭力將來自更強的CPU編排能力、更低延遲的數據通路、更高效的網絡協同以及更大的內存容量。

      大幅上調CPU市場規模預測

      基于AI智能體需求爆發,摩根士丹利大幅提高了全球服務器CPU市場預期。

      報告預計,在基準情景下,到2030年,全球服務器CPU總市場規模將達到1250億美元,相比此前約1000億美元的預測明顯上修;而在樂觀情景下,這一數字甚至高達2830億美元。


      (摩根士丹利對服務器CPU市場的預測)

      其中,新增需求主要來自“編排型CPU(Orchestration CPU)”。

      摩根士丹利認為,未來AI工作負載將不再是單輪推理,而是大量Agent并發運行、多步驟任務協同,這將顯著提升CPU需求。

      該行預計,全球知識工作者AI滲透率將從2026年的78%提升至2030年的99%;AI并發任務數量將在2026至2030年間實現176%的復合增長;單次AI會話中的智能體數量,可能從目前的約6個增加至2032年的接近100個。

      與此同時,CPU核心數也將快速增長。單CPU核心數將從2025年的64核增長至2030年的270核以上,到2032年甚至可能達到366核。

      由于核心數提升,CPU平均售價(ASP)也將持續上升,2027年超過2000美元,2030年達到3000美元以上

      DRAM需求或迎來歷史級擴張

      除了CPU,摩根士丹利認為,市場更低估了AI智能體I對DRAM內存的影響。

      報告指出,AI智能體需要長上下文能力、持久記憶、RAG(檢索增強生成)、KV Cache以及中間狀態存儲。這些都高度依賴CPU側DRAM。

      因此,AI內存需求將不再局限于HBM(高帶寬內存),而會向普通DRAM和服務器SSD擴散。

      根據摩根士丹利的最新預測,到2030年,在基準情景下,新增DRAM需求約74EB;牛市情景下,新增需求可能達到221EB。

      而作為對比,2026年全球DRAM市場規模僅約45EB。

      換而言之,在牛市情景下,新增需求相當于當前全球DRAM市場規模的近5倍

      報告還指出,三星電子和SK海力士等存儲廠商正在推動與大型科技公司簽訂3至5年的長期供貨協議(LTA)。

      摩根士丹利認為,這意味著內存產業周期可能從傳統的“強周期行業”,逐步轉向更長期、更穩定的AI資本開支驅動模式

      科技巨頭已開始全面押注AI智能體

      摩根士丹利指出,2026年第一季度已經成為“AI智能體爆發季度”。多家科技巨頭近期財報均釋放出明顯信號。

      AMD在最新財報中表示,AI智能體正在推動數據處理、編排以及并行執行需求快速增長,服務器CPU市場將在2030年超過1200億美元。

      Arm則表示,其面向AGI場景的新型CPU需求增長速度遠超預期,相關訂單規模已超過20億美元。

      最具代表性的案例來自Meta與亞馬遜AWS。Meta已與AWS合作部署數千萬個Graviton CPU核心,用于AI智能體工作負載。據亞馬遜稱,這類任務屬于典型的“CPU-intensive(CPU密集型)”應用。

      與此同時,微軟首次提出“Agentic Computing Era(智能體計算時代)”概念。谷歌母公司Alphabet則推出了Gemini Enterprise Agent Platform以及Agentic Data Cloud,并宣布投入7.5億美元推動Agent生態建設。

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